Analyse NLP

L'analyse textuelle consiste à extraire des informations significatives à partir de données textuelles, telles que des documents, des articles de presse, des publications sur les réseaux sociaux, etc. Cette analyse implique l'utilisation de techniques statistiques et de traitement du langage naturel (NLP) pour explorer, analyser et interpréter le contenu textuel.

Les méthodes couramment utilisées incluent la classification de texte, l'extraction de thèmes, l'analyse de sentiment, et la modélisation de sujet. L'analyse textuelle permet de découvrir des tendances, des opinions, des sentiments et des relations dans les données textuelles, ce qui peut être utile pour la prise de décision, la veille concurrentielle, le service client, et bien d'autres applications.

Cette catégorie d'analyse ouvre notamment la porte aux données moins utilisées que sont les retours clients, or il n'y a rien de plus précieux pour en apprendre d'avantage sur son entreprise que de comprendre les retours écrits ou oraux des clients ou utilisateurs. Les analyses NLP permettent de comprendre et d'automatiser le traitement de tous types de langage et en ressortir des insight précis pour la gestion et la décision. En outre celà rend possible de partir de milliers de verbatims (commentaires, review, posts sur les réseaux, ...) et d'identifier les principaux sujets abordés, les sentiments associés et quantifier chacun des sujets. Confirmant des intuitions et hypothèses ou découvrant des problèmatiques insoupconnés, dans tous les cas ces résultats seront très utiles et informatifs.

En fonction de la problématique énormément de méthodes existent et sont souvent assez longues et coûteuses. Le plus important pour mener à bien un projet est la compréhension du contexte et le travail conjoint avec les experts métiers. La mesure de la performance de ces modèles est en général assez subjective et donc les experts métiers sauront eux définir des choix pragmatiques au vu des résultats. Que ce soit pour de l'IA générative (chatbot etc.) ou du Topic Modelling (analyse de verbatims client etc.) le travail est itératif et fastidieux mais extrêmement riche en informations et, s'il est bien fait, riche en leviers actionnables et en gain par la suite.