Comment maîtriser l'analyse des sentiments alimentée par l'IA en 2025 ?

Que pensent les clients de vos produits ou services ? C'est une question importante que les chefs d'entreprise ne devraient pas négliger. Les mots positifs et négatifs sont importants. Ils peuvent stimuler les efforts de votre entreprise ou déclencher une crise. La bonne nouvelle, c'est qu'il est possible de mesurer la satisfaction des clients grâce à l'analyse des sentiments.

Il est certain qu'avec le développement du commerce électronique, des outils SaaS et des technologies numériques, l'analyse des sentiments devient de plus en plus populaire. Voici donc un guide de l'analyse des sentiments.

Qu'est-ce que l'analyse des sentiments ?

L'analyse des sentiments (également connue sous le nom d'exploration d'opinion ou d'intelligence artificielle des émotions) est une méthode d'analyse des données textuelles visant à en identifier l'intention.

L'objectif est de reconnaître et de classer automatiquement les opinions exprimées dans le texte afin de déterminer le sentiment général.

Définition de l'analyse des sentiments

L'analyse des sentiments consiste à analyser des textes en ligne afin de déterminer le ton émotionnel qu'ils véhiculent. Elle vise à détecter si le sentiment autour d'une marque ou d'un sujet est positive, négative ou neutre. En termes simples, l'analyse des sentiments détermine ce que l'auteur pense d'un certain sujet.

Les sentiments positifs peuvent être exprimés à l'aide de mots tels que "bon", "génial", "merveilleux" et "fantastique".

Les sentiments négatifs peuvent être exprimés par des mots tels que "mauvais", "terrible", "haine" et "dégoûtant".

Les outils d'analyse de sentiments tels que Brand24 peut traiter avec précision de vastes données, y compris le retour d'information des clients.

De plus, vous pouvez effectuer des analyses sur n'importe quel sujet.

Il vous suffit de mettre en place un projet à l'aide d'un outil et de suivre les mots-clés qui vous intéressent.

Grâce à l'analyse des sentiments, vous pourrez :

• Mieux comprendre ce que vos clients pensent de votre marque
• Obtenir des informations qui vous aideront à améliorer vos produits et services
• Améliorez la réactivité de votre entreprise face aux commentaires de vos clients
• Réagir rapidement à un sentiment négatif et le renverser
• Surveillez la réputation de votre marque en temps réel
• Gardez vos clients heureux en plaçant toujours leurs sentiments au premier plan

Traitement du langage naturel (NLP) analyse des sentiments

Qu'est-ce que l'analyse des sentiments par NLP ? Voici une explication rédigée par Krzysztof Rajda, responsable de l'IA chez Brand24:

Avec la croissance rapide de l'Internet - source primaire d'information et lieu de partage d'opinions - il devient nécessaire de rassembler et d'analyser les mention sur un sujet donné.

Les outils de surveillance d'Internet permettent de collecter un grand nombre de données. Cependant, l'analyse manuelle de dizaines de milliers de textes prend beaucoup de temps et de ressources - et c'est là que l'intelligence artificielle (IA) devient extrêmement utile.

Le traitement du langage naturel (NLP), qui fait partie de l'IA et traite de l'analyse de texte, est une technique essentielle dans le monde moderne pour découvrir l'inconnu à partir des résultats de la surveillance de l'internet.

L'une des tâches NLP les plus utiles est l'analyse des sentiments, une méthode de détection automatique des émotions qui se cachent derrière un texte.

Le sentiment peut être analysé à différents niveaux : identification des opinions positives ou négatives, quantification du niveau de positivité ou de négativité, voire identification de l'émotion fine qui sous-tend l'opinion (par exemple, bonheur, colère, tristesse, etc.).

Comment faire de l'analyse de sentiments ?

Il peut être difficile d'effectuer une analyse précise des sentiments sans utiliser d'outil en ligne.

Comment cela se fait-il ?

L'analyse d'un grand nombre de données prend beaucoup de temps.

Bien sûr, vous pouvez essayer de rechercher et d'analyser mentions sur votre entreprise par vous-même, mais cela vous prendra beaucoup de temps et d'énergie. En outre, le risque d'erreur humaine est assez important dans ce cas.

Voyons l'exemple.

Au cours des 30 derniers jours, la marque Nike a gagné plus de 428 000 mention.

Pouvez-vous imaginer analyser chacun d'entre eux et juger s'il a un sentiment négatif ou positif ?

Je ne peux pas.

Avec un outil Brand24, j'ai détecté qu'environ 123k de ces mention sont positives, 9k sont négatives et le reste est neutre.

Il m'a fallu moins de 3 minutes pour découvrir cette idée.

Comment ai-je fait ?

J'ai simplement cliqué sur le bouton filtre de sentimentLes données m'ont été présentées sous la forme d'un tableau de bord Brand24 convivial.

Pour commencer, il existe quelques outils d'analyse des sentiments sur le marché. Ce qui est intéressant, c'est que la plupart des surveillance des médias peuvent effectuer une telle analyse.

L'un des outils les plus abordables et les plus efficaces pour l'analyse des sentiments est le suivant Brand24. Il offre un compte d'essai gratuit.

Récemment, nous avons mis en place un nouveau modèle d'analyse des sentiments. En ce moment même, les utilisateurs de l'application Brand24 utilisent la meilleure technologie possible pour évaluer le sentiment autour de leur marque, de leurs produits et de leurs services. 

Exemple d'analyse de sentiments

J'ai analysé la marque Marvel parce qu'elle a connu des hauts et des bas récemment. Découvrons ce qui s'est passé à l'aide de l'outil Brand24.

Sentiment général

Le sentiment général autour de la marque Marvel est positif. Au cours des 30 derniers jours, cette marque a noté 128k mentions.

Twitter, les nouvelles et les blogs sont les principales sources de mention.

Le sentiment dans le temps

Au cours des cinq derniers mois, Marvel a reçu près de 2 millions de mention. Plus de 528k sont positifs, 284k sont négatifs et le reste est neutre.

Si l'on examine le graphique des sentiments, on constate que les mention négatifs ont commencé à se multiplier autour du 18 février.

Après avoir choisi le mois de février comme période, j'ai découvert que les fans n'avaient pas aimé le film Ant-Man et la Guêpe : Quantumania.

Ici, vous pouvez voir quelques mention avec un sentiment négatif :

En outre, le 11 avril, j'ai remarqué un pic de mention. Grâce à la fonction des hashtags en vogue, j'ai pu déterminer que #themarvels était une tendance populaire ce jour-là. Cette tendance était associée à la sortie de la bande-annonce du film The Marvels.

Comme vous pouvez le constater, grâce à l'analyse des sentiments, vous pouvez facilement suivre l'évolution des émotions des clients.

Sentiment par thème

Grâce à la fonction Topic Analysis, j'ai découvert les sujets les plus importants et les plus tendance liés à Marvel.

Ici, vous pouvez voir le sentiment de 3 sujets qui génèrent le plus de buzz :

• Marvel Spider-Man : Discussion sur Spider-Man et les personnages associés dans l'univers Marvel, y compris Peter Parker, Miles Morales, et Venom. Ce sujet génère de nombreux mention positifs.

• Mises à jour Marvel : Mises à jour sur les séries et films Marvel et Disney+. Par rapport au sujet précédent, les mises à jour génèrent un sentiment plus négatif.

• Sortie des Gardiens de la Galaxie Vol. 3 : Discussion sur le film Les Gardiens de la Galaxie Vol. 3 et sa disponibilité sur les services de streaming. Ce sujet a un sentiment principalement positif.

Sentiment des auteurs parlants

Déterminons maintenant qui parle de Marvel de manière positive ou négative.

Sentiment d'une discussion

Au cours des cinq derniers mois, les discussions autour de Marvel ont été principalement positives.

Le sentiment a un impact significatif sur le score de réputation. Malheureusement, au cours des 5 derniers mois, la réputation de Marvel a souffert.

La raison en est la faible audience du film Ant-Man et les retards dans la production d'autres films et séries télévisées.

Mais récemment, Marvel's réputation parmi les fans s'est considérablement améliorée grâce au succès du film Les Gardiens de la Galaxie.

Qu'est-ce qu'un score de sentiment ?

L'un des moyens d'évaluer le sentiment est le score de sentiment.

Score de sentiment est un système d'échelle qui reflète la profondeur des émotions dans un texte.

Le score de sentiment détecte les émotions et leur attribue des scores de sentiment, par exemple de 0 à 10 - du sentiment le plus négatif au plus positif. Le score de sentiment permet de mieux comprendre ce que ressentent les clients.

Il existe plusieurs façons de calculer un score de sentiment, mais la méthode la plus courante consiste à utiliser un dictionnaire de mots négatifs, neutres ou positifs. Le texte est ensuite analysé pour déterminer le nombre de mots négatifs et positifs qu'il contient. Cela peut nous donner une bonne idée du sentiment général du texte.

Pour calculer une note de sentiment, différents facteurs sont pris en compte, tels que le nombre et le type d'émotions exprimées, la force de ces émotions et le contexte dans lequel elles sont utilisées. Les notes de sentiment peuvent être utiles à diverses fins, comme le calcul de la satisfaction des clients ou la détermination du caractère positif ou négatif d'un texte.

Chez Brand24, nous analysons les sentiments à l'aide d'une approche d'apprentissage profond de pointe. Nos réseaux neuronaux ont été entraînés sur des milliers de textes afin d'acquérir des connaissances sur le langage humain et de bien reconnaître les sentiments. Si vous trouvez des erreurs, faites-le nous savoir afin que nous puissions améliorer notre solution et mieux vous servir.

Pourquoi vaut-il la peine d'utiliser un outil dédié à l'analyse des sentiments ?

L'outil fera le travail à votre place. En fait, il y a de nombreuses raisons pour lesquelles il vaut la peine de l'utiliser.

Tout d'abord, avec un outil approprié, vous serez en mesure de détecter facilement les sentiments positifs et négatifs.

Deuxièmement, il permet d'économiser du temps et des efforts car le processus d'extraction des sentiments est entièrement automatisé - c'est l'algorithme qui analyse les ensembles de données sur les sentiments, ce qui limite la participation humaine.

Pouvez-vous imaginer naviguer sur le web, trouver des textes pertinents, les lire et évaluer manuellement le ton qu'ils véhiculent ? C'est possible, mais cela prend beaucoup de temps.

Troisièmement, il s'agit d'un sujet de plus en plus populaire à mesure que se développent l'intelligence artificielle, l'apprentissage profond, les techniques d'apprentissage automatique et les technologies de traitement du langage naturel.

Quatrièmement, à mesure que la technologie se développe, l'analyse des sentiments deviendra plus accessible et plus abordable pour le public et les petites entreprises.

Enfin, les outils deviennent chaque jour plus intelligents. Plus ils sont alimentés en données, plus ils deviennent intelligents et précis dans l'extraction des sentiments.

Outre le système d'analyse des sentiments, vous aurez également accès à de nombreux indicateurs précieux, tels que

À quoi peut servir l'analyse des sentiments ?

L'analyse de texte et l'exploration d'opinion trouvent de nombreuses applications dans le commerce électronique, le marketing, la publicité, la politique, les études de marché et toute autre recherche.

Examinons de plus près les avantages de l'analyse de texte dans ces domaines.

01 Gestion de la réputation de la marque

L'internet est l'endroit où les consommateurs parlent des marques, des produits et des services, partagent leurs expériences et leurs recommandations. Les plateformes sociales, les évaluations de produits, les articles de blog et les forums de discussion regorgent d'opinions et de commentaires qui, s'ils sont recueillis et analysés, constituent une source d'informations commerciales.

Découvrez nos l'histoire de la réussite d'un client - lire le étude de cas.

Lorsqu'il s'agit de gestion de la réputation de la marqueL'analyse des sentiments peut être utilisée pour la surveillance des marques afin d'analyser le buzz sur le web et les médias sociaux concernant un produit, un service, une marque ou une campagne de marketing.

L'analyse en ligne permet d'évaluer la réputation de la marque et sa perception par les consommateurs.

Les entreprises peuvent ainsi découvrir les attitudes des consommateurs, des médias et des experts à l'égard de leurs produits, services, campagnes de marketing et marques, exprimées sur des forums de discussion, des sites d'évaluation en ligne, des sites d'information, des blogs, Twitter et d'autres sources en ligne accessibles au public.

Le suivi des marques est un domaine d'activité important pour les spécialistes des relations publiques et l'analyse des sentiments devrait faire partie de leurs outils quotidiens.

Jetez un coup d'œil à l'exemple détecté par l'outil Brand24.

Le Score de réputation en ligne pour Boing est dans le top 5% des pires marques. Deux événements ont eu un impact négatif sur l'image de la marque.

Le graphique montre que l'entreprise a dû faire face à des problèmes liés à un accident d'avion en Chine et à la publication de résultats trimestriels médiocres.

02 Retour d'information des clients

Les entreprises utilisent l'analyse des sentiments pour analyser les opinions des clients.

De nos jours, les consommateurs utilisent leurs profils sociaux pour partager leurs expériences positives et négatives avec les marques.

Un outil d'analyse des sentiments peut identifier les mention qui véhiculent des éléments de contenu positifs montrant les points forts, ainsi que les mention négatives, montrant les mauvaises critiques et les problèmes auxquels les utilisateurs sont confrontés et au sujet desquels ils écrivent en ligne.

Dans certains cas, cela rend le service clientèle beaucoup plus attentif et réactif, car l'équipe d'assistance est informée en temps réel de tout commentaire négatif. L'équipe d'assistance doit être informée le plus rapidement possible de toute bavure. Les mention étant détectés très rapidement, le service clientèle bénéficie d'un temps de réaction rapide. Cela rend la gestion de l'expérience client beaucoup plus transparente et agréable.

Notre merveilleuse gestionnaire de contenu, Chia, a réalisé une vidéo qui résume comment l'analyse du sentiment de vos clients vous permet de découvrir ce que vos clients aiment et n'aiment pas à propos de votre entreprise et de vos produits.

Vérifier : Les meilleurs outils de feedback client

UBER

Il y a quelque temps, UBER a utilisé surveillance des médias sociaux et des outils d'analyse de texte pour savoir si les utilisateurs ont aimé la nouvelle version de leur application.

Il s'agit d'une bonne étude de cas qui illustre l'utilisation de l'analyse des sentiments dans les médias sociaux.

03 Étude de marché

L'analyse des sentiments offre un vaste ensemble de données, ce qui en fait un excellent complément à tout type d'étude de marché.

Que vous analysiez des marchés entiers, des niches, des segments, des produits, leurs caractéristiques spécifiques ou que vous évaluiez l'effervescence du marché, l'analyse des sentiments vous fournit d'énormes quantités d'informations inestimables : ce que les consommateurs aiment, ce qu'ils n'aiment pas ou ce qu'ils attendent.

Toutes ces données vous permettent de mener des études de marché relativement spécifiques, ce qui améliore le processus de prise de décision.

04 Prévention des crises

Les outils d'analyse des sentiments, par exemple Brand24, sont également des outils d'analyse des sentiments. outils de suivi des médias. Ils collectent mentions de mots-clés prédéfinis en temps réel à partir de sites web, de sites d'information, de forums de discussion,

Grâce à cet outil, les spécialistes des relations publiques peuvent recevoir des notifications en temps réel sur tout contenu négatif apparu en ligne. En voyant le sentiment négatif d'un client mentioned, une entreprise peut rapidement réagir et étouffer le problème dans l'œuf avant qu'il ne dégénère. crise de réputation de la marque.

United Airlines

L'année dernière, United Airlines a connu une crise d'image. À l'aide d'un outil de surveillance des médias sociaux, nous avons analysé le sentiment du hashtag #UnitedAirlines. Je me demande s'ils ont utilisé un modèle d'analyse du sentiment à l'époque.

Voici ce qui en ressort :

05 Politique

Les politologues ont également trouvé une grande utilité à l'analyse des sentiments.

En 2012, à l'aide d'une analyse des sentiments, l'administration Obama a étudié l'accueil réservé aux annonces politiques lors de l'élection présidentielle de 2012.

Lors des dernières élections présidentielles aux États-Unis, certaines organisations ont analysé, par exemple, le nombre de mention négatifs concernant certains candidats dans les médias et les articles de presse.

Il y a eu au moins quelques articles universitaires qui ont examiné l'analyse des sentiments en relation avec la politique.

• Prédiction des élections indiennes sur la base de Analyse des sentiments sur Twitter
• Science des données politiques : Analyse des tweets et des sentiments de Trump, Clinton et Sanders
• Analyse du sentiment politique lors des élections présidentielles en Égypte à l'aide de données Twitter

Il montre une autre application de l'analyse des sentiments : la recherche. Elle peut être utilisée pour mesurer la polarisation émotionnelle sur n'importe quel sujet.

Comment fonctionne l'analyse des sentiments ?

La science qui sous-tend le processus est basée sur des algorithmes de traitement du langage naturel et d'apprentissage automatique pour catégoriser les écrits comme positifs, neutres ou négatifs.

L'analyse des sentiments peut utiliser différents types d'algorithmes.

Automatique

Un tel algorithme repose exclusivement sur des techniques d'apprentissage automatique et apprend à partir des données reçues. L'apprentissage automatique est l'aspect le plus fondamental de l'intelligence artificielle.

L'analyse automatique des sentiments commence par la création d'un ensemble de données contenant une série de textes classés comme positifs, négatifs ou neutres.

Une fois cette étape franchie, l'apprentissage commence et se poursuit sous la forme d'un processus semi-automatique. Cet algorithme apprend à partir des données jusqu'à ce que le système atteigne un certain niveau d'indépendance, suffisant pour évaluer correctement le sentiment de nouveaux textes inconnus. Il est alors extrêmement important de savoir avec quelles données l'algorithme est alimenté.

Si l'algorithme n'a pas rencontré un exemple particulier plus tôt, il n'effectuera pas une analyse précise.

L'un des principaux avantages de cet algorithme est la quantité de données qu'il peut analyser - bien plus que l'algorithme basé sur des règles.

En ce qui concerne les inconvénients, l'algorithme ne permet pas d'expliquer les décisions qui sous-tendent les analyses de texte, c'est-à-dire qu'il est impossible de savoir pourquoi il a classé un texte particulier comme positif ou négatif.

Basé sur des règles

Cet algorithme est basé sur des lexiques créés manuellement qui définissent des chaînes de mots positives et négatives. L'algorithme analyse ensuite les quantités de mots positifs et négatifs pour déterminer ceux qui dominent.

Des règles peuvent être définies pour d'autres aspects du texte, par exemple la partie du discours, la syntaxe, etc.

Cette approche est facile à mettre en œuvre et transparente en ce qui concerne les règles qui sous-tendent les analyses.

Hybride

Celui-ci combine les deux algorithmes mentioned ci-dessus et semble être la solution la plus efficace.

C'est parce qu'il combine une grande précision fournie par l'apprentissage automatique et la stabilité de l'approche basée sur les règles et le lexique.

Comment fonctionne l'analyse des sentiments dans l'outil Brand24 ?

Voici une explication rédigée par Krzysztof Rajda, responsable de l'IA chez Brand24:

L'analyse des sentiments de Brand24 s'appuie sur une branche de l'IA connue sous le nom d'apprentissage automatique en exposant un algorithme d'apprentissage automatique à une quantité massive de données soigneusement sélectionnées. Il peut ainsi apprendre automatiquement et s'améliorer grâce à son expérience. Pour la commodité de nos clients, nous analysons le sentiment à un niveau élevé - nous classons les mention collectées comme positives, neutres ou négatives - afin de fournir une connaissance rapide de ce qui se dit sur un certain sujet sur Internet. 

Notre équipe d'IA fait de son mieux pour maintenir notre solution au niveau de l'état de l'art. Nous avons intégré les avantages récents des modèles de langage préformés (PLM), une technique également utilisée par les grandes entreprises technologiques (comme Google, Microsoft, Facebook ou Baidu), ce qui permet aux capacités de la machine d'être aussi proches que possible de la compréhension réelle du texte, compte tenu de l'état actuel des connaissances scientifiques. 

De plus, l'utilisation d'une PLM multilingue nous permet d'effectuer une analyse des sentiments dans plus de 100 langues du monde ! Récemment, nous avons contribué à la science avec notre travail sur l'analyse des sentiments multilingues, qui a été présenté à l'une des plus importantes et prestigieuses conférences de l'Union européenne sur l'analyse des sentiments. conférences scientifiques.

La sélection des données d'apprentissage est une question cruciale pour le modèle d'apprentissage automatique.

Il existe un phénomène appelé "garbage in, garbage out", qui signifie que si nous utilisons des données de qualité médiocre pour créer un modèle d'analyse des sentiments, celui-ci ne peut pas fonctionner correctement. Pour garantir la meilleure qualité possible, notre équipe d'annotation travaille constamment à la préparation de nouvelles données pour l'entraînement du modèle. Nous entraînons périodiquement de nouvelles versions de la solution d'analyse des sentiments à mesure que de nouvelles données de haute qualité apparaissent. Cela signifie que l'efficacité de notre modèle augmente constamment au fil du temps. 

Défis de l'analyse des sentiments

Bien qu'il existe de nombreuses avantages de l'analyse des sentimentsIl faut être conscient des défis qu'il pose.

En raison de la complexité de la langue, l'analyse des sentiments doit faire face à au moins deux problèmes. Dans certains cas, il est difficile d'attribuer une classification de sentiment à une phrase. C'est là que l'analyse des sentiments basée sur le traitement du langage naturel s'avère utile, car l'algorithme s'efforce d'imiter le langage humain normal.

Conjonction contrastive

Les conjonctions contrastives constituent l'un des problèmes auxquels un système d'analyse des sentiments doit faire face. Elles se produisent lorsqu'un texte (une phrase) est composé de deux mots contradictoires (à la fois positifs et négatifs).

• Exemple de phrase : "Le temps était exécrable, mais la randonnée était fantastique !"

Reconnaissance d'entités nommées

Un autre problème majeur auquel les algorithmes sont confrontés est la reconnaissance des entités nommées. Dans leur contexte, les mots ont des significations différentes.

• Everest" fait-il référence à la montagne ou au film ?

Résolution des anaphores

Également connu sous le nom de résolution des pronoms, il décrit le problème des références dans une phrase : ce à quoi un pronom ou un nom se réfère.

• Exemple de phrase : "Nous sommes allés au théâtre et nous sommes allés dîner. C'était horrible".

Sarcasme

Existe-t-il un système d'analyse des sentiments qui détecte le sarcasme ? Merci de nous en recommander un !

• Exemple de phrase : "Je suis heureux que l'avion soit retardé".

L'Internet

Il se trouve que tout langage utilisé en ligne prend sa propre forme. L'économie de la langue et l'Internet en tant que média se traduisent par une mauvaise orthographe, des abréviations, des acronymes, l'absence de majuscules et une mauvaise grammaire. L'analyse de ces écrits peut poser des problèmes aux algorithmes d'analyse des sentiments.

Conclusion

L'analyse des sentiments est une technique utilisée pour comprendre le ton émotionnel d'un texte. Elle permet d'identifier les sentiments positifs, négatifs et neutres dans un texte.

Ces informations peuvent être utiles aux chefs d'entreprise qui souhaitent connaître l'opinion de leurs clients sur leur société. En comprenant le sentiment qui se dégage des avis et des commentaires de vos clients, vous pouvez travailler à l'amélioration des domaines qui suscitent l'insatisfaction et à la fidélisation de votre clientèle.

Les spécialistes du marketing peuvent utiliser l'analyse des sentiments pour mieux comprendre les réactions des clients et adapter leurs stratégies en conséquence. En outre, elle peut être utilisée pour déterminer si une campagne ou un produit particulier trouve un écho positif ou négatif auprès des clients.

Bien qu'elle puisse sembler compliquée, l'analyse des sentiments est en fait assez simple, et de nombreux outils en ligne sont disponibles pour vous aider à démarrer.

Qu'attendez-vous donc ? Commencez à creuser ces données !