Sentiment Analysis in 2025: What is it & Why do You Need it?

Que pensent vraiment vos clients de votre produit ou service ? Les clients satisfaits contribuent à la croissance de votre entreprise. Les clients mécontents peuvent lui nuire. La bonne nouvelle ? Vous pouvez savoir ce qu'ils pensent en utilisant l'analyse des sentiments. En fait, 83% des entreprises de logiciels qui utilisent l'analyse des sentiments constatent une nette amélioration de la satisfaction de leurs clients en l'espace d'un an. Vous voulez vous améliorer vous aussi ? Voici votre guide de l'analyse des sentiments !

Résumé rapide :

- L'analyse des sentiments est un moyen de déterminer ce que les gens ressentaient lorsqu'ils ont écrit un texte spécifique. Elle peut être négatif, positif ou neutral et inclure des émotions plus spécifiques telles que la colère et la joie.

- Les entreprises l'utilisent pour comprendre ce que les clients pensent et ressentent à propos de leurs produits, de leurs campagnes ou de leur entreprise en général. Elle permet de prendre de meilleures décisions, de renforcer l'image de marque et de réagir plus rapidement au retour d'information.

- C'est utilisé dans la surveillance des médias sociaux, le soutien à la clientèle, le marketing, les relations publiques et même la politique. Partout où des personnes partagent des opinions, l'analyse des sentiments peut s'avérer utile.

- La plupart des outils utilisent apprentissage automatique pour apprendre à partir d'un grand nombre d'exemples étiquetés. Ils analysent le texte, recherchent des modèles et décident de l'humeur ou de l'émotion qui se cache derrière.

- Ce n'est pas parfait ! L'IA peut passer à côté du sarcasme, avoir du mal à comprendre le contexte ou mal interpréter des émotions contradictoires.. En outre, elle ne peut souvent pas expliquer pourquoi elle a étiqueté quelque chose de cette manière.

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

Analyse des sentiments is a natural language processing (NLP) technique for determining the emotional tone behind text, speech, or other forms of communication. The goal is to understand whether people express positive, negative, or neutral feelings about a brand, product, or topic.

En termes simples : It’s a tool that understands how people feel when they express themselves online.

How it works:

• Collecte des données : The tool starts by monitoring multiple online sources.
• Traitement du langage naturel (NLP): NLP algorithms analyze the text structure, context, and meaning.
• Sentiment classification: Machine learning models or rule-based methods classify the sentiment.

In practice, sentiment analysis tools automatically scan online mentions and assign them a sentiment score. For example:

• Positive sentiment: “I love how easy this app is to use!”
• Neutral sentiment: “This app was released in March.”
• Negative sentiment: “The app keeps crashing all the time.”

To give you deeper insights into customer feelings, more advanced AI sentiment analysis can even detect:

• Irony,
• Sarcasm,
• Specific emotions (like admiration, anger, disgust, fear, joy, sadness),
• Customer intent (like information, promotional, sales, networking, greetings, advocacy, entertaining, opinion sharing).

Types d'analyse des sentiments

Here are the main types of sentiment analysis. Each with its own way of digging into what’s behind people’s talk:

1. Fine-grained sentiment analysis

Goes beyond “positive/negative” to classify into multiple levels, such as:

• Very positive
• Positif
• Neutre
• Négatif
• Very negative

It can be star ratings or scoring something from 0 to 100.

Cas d'utilisation: Perfect for surveys and customer feedback.

2. Emotion analysis

Goes beyond polarity to identify specific emotions such as:

• Joie
• Colère
• Tristesse
• La peur
• Dégoût

Cas d'utilisation: This helps brands understand how people feel, not just si the sentiment is good or bad.

Par exemple, "Je ne peux pas m'empêcher de sourire après avoir utilisé cette application" serait étiqueté comme heureux, et pas seulement comme positif.

3. Intent-based analysis

Detects not just tone, but user intention behind a message:

• Complaint
• Praise
• Suggestion
• Purchase intent

Cas d'utilisation: Super useful for customer service and market research.

For example, if someone says, “I struggled a lot to set up my account,” it may detect the intent to ask for help rather than just expressing frustration.

4. Aspect-based sentiment analysis

This type breaks down sentiment by topic or aspect. For instance:

• Product quality: positive sentiment
• Customer support: negative sentiment

Use case: Widely used in customer feedback analysis.

For example, if someone writes, “The app is awesome, but the notifications drive me crazy,” the system knows the bad review concerns the notifications strategy, not the whole app.

What are sentiment analysis use cases?

In 2025, sentiment analysis is a brand’s early warning system and trust builder.

It analyzes online conversations, product reviews, social media posts, and customer feedback to reveal meaningful insights in real time.

These emotional insights help teams:

• Detect and prevent crises
• Shape brand messaging
• Improve products and services
• Stay ahead of competitors
• Understand public opinion and social trends

Gestion de la réputation de la marque

In the age of instant feedback and viral reactions, reputation can shift overnight. Sentiment analysis algorithms help monitor brand perception across channels, from Reels to TikTok.

Vous pouvez :

• Understand how the public perceives your brand, campaigns, or products
• Respond quickly to negativity or misinformation
• Track long-term sentiment trends to guide communication strategy

Exemple : A spike in negative mentions about delivery delays helps a retail brand identify operational issues before review scores drop.

Surveillance de la marque

By analyzing sentiment around your competitors, industry trends, or keywords, you can gain a complete picture of your market position.

Vous pouvez :

• Benchmark brand performance against competitors
• Discover what resonates with your audience (and theirs)
• Identify white-space opportunities or PR risks

Exemple: A SaaS company notices rising positive sentiment for a competitor’s new feature, prompting it to fast-track a similar rollout.

Analyse du retour d'information des clients

Feedback is now public, fast-moving, and spread across platforms. Sentiment detection captures and categorizes this data, saving time and surfacing trends.

Vous pouvez :

• Automatically classify thousands of reviews, tweets, and comments
• Measure overall customer satisfaction
• Identify recurring pain points or praise

Exemple: A cosmetics brand detects consistent negative customer sentiment around the scent of a new lotion, leading to a reformulation before the next batch ships.

Crisis detection and prevention

With real-time alerts and historical sentiment baselines, teams can identify and mitigate potential crises before they escalate.

Vous pouvez :

• Get alerted to sudden spikes in negative sentiment
• Diagnose the root cause of negative buzz
• Deploy the right messaging quickly

Exemple: A fintech app detects backlash about a security update within minutes and issues a transparent FAQ, calming users and avoiding media scrutiny.

Improving customer service

Support teams receive a flood of DMs, emails, and comments. Thanks to sentiment detection, you can find critical mentions and tailor responses more empathetically.

Vous pouvez :

• Detecting topics that generate frustration in real time
• Prioritizing critical issues
• Monitor sentiment in support channels over time

Exemple: An airline uses sentiment detection to fast-track distressed passenger messages during flight delays, preventing social media fallout.

Market research and product development

Sentiment analysis delivers organic, unfiltered aperçu du marché, without relying on traditional research methods.

Vous pouvez :

• Explore emerging customer preferences and behaviors
• Uncover unmet needs and feature requests
• Analyze public reaction to new campaigns or products

Exemple: A gaming company analyzes sentiment around beta feedback, discovers unexpected love for a side character, and turns them into a major DLC.

Curieux de savoir comment l'écoute sociale permet d'obtenir des résultats concrets ? Consultez l'étude de cas de Labubu dans notre article sur les avantages de l'analyse des sentiments.

Comment faire de l'analyse de sentiments ?

Performing accurate sentiment analysis without using advanced outils d'analyse des sentiments can be difficult.

Comment cela se fait-il ?

Comme l'a souligné Krzysztof Rajda, l'analyse basée sur un grand volume 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 très important dans ce cas.

In case you have a technical background, here’s a sentiment analysis process, in a nutshell:

1. Define your goal – Do you want to see if the text is positive, negative, or neutral?
2. Collect and clean text – Gather reviews, comments, or posts, then remove extra symbols or messy parts.
3. Choose a method:
   • Use a word list (positive/negative words).
   • Or use an AI tool that’s already trained to detect emotions.
4. Test it – Check if the results make sense.
5. Apply it – Run it on new text and look at the overall mood or trends.

Sounds quite complicated, doesn’t it? The good news is, AI tools can do the work for you.

En bref : You can do sentiment analysis manually for small projects, but most brands in 2025 rely on AI-powered tools because they’re faster, scalable, and deliver real-time insights.

Below, you can check the brand sentiment analysis using the tool Brand24.

Brand sentiment analysis case study: Duolingo

Duolingo a connu des hauts et des bas récemment en raison de la controverse sur les remplacements d'IA au sein de l'entreprise.

Voyons donc ce qui s'est passé exactement !

En analysant le sentiment des médias sociaux mention, nous pouvons obtenir des informations précieuses sur la perception qu'a le public de la marque Duolingo.

01 Sentiment général

Le sentiment général à l'égard de Duolingo reste positif :

• 34% positif mentions
• 19% négatif mentions

02 Sentiment par catégories

Le sentiment de Duolingo est très différent d'une plateforme de médias sociaux à l'autre.

C'est sur X (Twitter) que le buzz est le plus important. C'est là que les gens expriment le plus leurs frustrations.

D'autre part, Instagram a surtout de bonnes vibrations.

Duolingo devrait certainement s'efforcer de répondre à la négativité sur X.

C'est pourquoi il est si important de vérifier l'évolution du sentiment à différents endroits. Cela permet aux marques de mieux adapter leurs efforts et leurs messages.

03 Le sentiment dans le temps

Au cours des trois derniers mois, Duolingo a reçu près de 300k mentions. Plus de 93k sont positifs, 53k sont négatifs et le reste est neutre.

Si l'on examine le graphique des sentiments, on constate que les mention négatifs ont augmenté vers le mois d'avril.

C'est également à cette époque qu'il y a eu plus de mention négatifs que de positifs.

Après avoir sélectionné les mois d'avril et de mai comme intervalle de temps, j'ai utilisé la fonction Événements sur l'IA et a découvert que les fans n'aimaient pas les remplaçants de l'IA dans l'entreprise :

Le suivi des sentiments au fil du temps permet d'identifier les tendances émergentes dans les commentaires des clients et l'opinion publique, ce qui vous permet de repérer les nouveaux changements ou les nouvelles tendances dès qu'ils se développent.

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

04 Sentiment par thème

Grâce à la Analyse des thèmes de l'IA j'ai découvert les sujets les plus importants et les plus tendance liés à Duolingo :

Et je peux facilement vérifier leur sentiment en cliquant sur le bouton "plus de statistiques".

Voici à quoi cela ressemble en fonction des sujets les plus populaires - Duolingo Memes.

• Ce thème a 27% de mention positives et 21% de mention négatives.

• Les émotions les plus courantes dans ce domaine sont les suivantes l'admiration et le dégoût.

05 Sentiment des auteurs parlants

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

Vous trouverez cette analyse dans l'onglet "Analyse des influenceurs".

Voici les personnes les plus positives :

Et voici les personnes les plus négatives :

06 Contexte d'une discussion

Au cours des trois derniers mois, les discussions autour de Duolingo portaient principalement sur des mots comme.. :

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 données textuelles comme positives, neutres ou négatives.

Les technologies d'analyse des sentiments peuvent utiliser différents types d'algorithmes.

De quel type ?

01 Automatique

Ce type d'algorithme est alimenté entièrement par l'apprentissage automatique.

Il apprend à partir des données qu'il reçoit, ce qui fait de l'apprentissage automatique un élément clé de l'intelligence artificielle.

Comment ?

1. Le processus commence par un ensemble de textes étiquetés comme suit positif, négatifou neutre.
2. En utilisant ces données étiquetées, l'algorithme commence à s'entraîner.
3. Au fil du temps, il apprend à reconnaître des modèles et devient finalement capable d'analyser seul de nouveaux textes inédits.

C'est pourquoi la qualité des données d'entraînement est si importante !

Si l'algorithme n'a jamais vu un certain type d'exemple auparavant, il peut avoir du mal à l'évaluer correctement.

Et le plus grand avantage de cette méthode ?

Il peut traiter d'énormes quantités de données.... bien plus qu'un système basé sur des règles.

Cependant, les modèles d'apprentissage automatique fonctionnent souvent comme une boîte noire. Ils prennent des décisions, mais il est difficile (voire impossible) d'expliquer pourquoi un texte spécifique a été étiqueté comme positif ou négatif.

02 Basé sur des règles

Cet algorithme est basé sur des lexiques créés manuellement qui définissent les mots positifs et négatifs.

• Des règles peuvent être définies pour d'autres aspects du texte, par exemple la partie du discours, la syntaxe, etc.
• L'algorithme analyse ensuite la quantité de mots positifs et négatifs pour déterminer ceux qui dominent.

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

Mais comme l'analyse des sentiments basée sur des règles repose sur des règles et des lexiques prédéfinis, elle est moins efficace pour traiter des éléments linguistiques complexes tels que la négation et les métaphores.

03 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.

Dans les outils avancés, ces algorithmes ont tendance à être mélangés.

J'ai donc demandé à Krzysztof Rajda, responsable de l'IA chez Brand24 :

Comment fonctionne l'analyse des sentiments dans l'outil 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 automatiquement apprendre et s'améliorer à partir de son expérience.

Notre équipe AI a intégré les avantages récents de Modèles linguistiques préformés (PLM)une technique également utilisée par les grandes entreprises technologiques (comme Google, Microsoft, Facebook ou Baidu).

Pourquoi ?

Il en résulte que les capacités de la machine sont aussi proches que possible de la compréhension réelle du texte dans l'état actuel des connaissances scientifiques. 

De plus, l'utilisation d'une PLM multilingue nous permet d'effectuer une analyse des sentiments dans les langues suivantes plus de 100 langues du monde !

Si vous souhaitez en savoir plus sur ce processus, nous avons récemment contribué à la science avec nos travaux sur l'analyse multilingue des sentiments.

Il a été présenté à l'une des plus importantes et des plus prestigieuses conférences de l'Union européenne. conférences scientifiques.

Défis de l'analyse des sentiments

Bien qu'il existe de nombreuses avantages de l'analyse des sentimentsmais vous devez aussi être conscient des défis qu'elle 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 des sentiments à une phrase.

C'est là que l'analyse des sentiments basée sur le traitement du langage naturel s'avère utile, car l'algorithme tente d'imiter le langage humain normal.

Quels sont donc les défis les plus courants en matière d'analyse des sentiments ?

01 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 !"

02 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 ?

03 Résolution des anaphores

Également connu sous le nom de résolution des pronoms, il décrit le problème des références au sein d'une phrase : ce à quoi un pronom, ou un nom, fait référence.

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

04 Sarcasme

Les outils d'analyse des sentiments ont beaucoup de mal à détecter le sarcasme. Ils peuvent même le marquer à l'inverse.

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

05 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 entraînent 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.

Enfin, les outils sont également confrontés à un problème de données :

Comment les industries utilisent-elles les outils d'analyse des sentiments ?

Voici quelques exemples d'utilisation de l'analyse des sentiments dans différents secteurs d'activité :

1. Les détaillants utilisent l'analyse des sentiments pour :

• Améliorer la satisfaction des clients
• Optimiser le développement des produits
• Gérer la réputation de la marque

L'analyse en temps réel des médias sociaux et des commentaires des clients leur permet de suivre les changements de préférences, de personnaliser les promotions et de réduire les commentaires négatifs.

Selon le Journal of Big Data, elle peut contribuer à améliorer la fidélisation et à augmenter les bénéfices jusqu'à 95%.

2. Les compagnies d'assurance utilisent l'analyse des sentiments pour :

• Détecter l'insatisfaction dans les communications avec les clients
• Signaler les demandes risquées ou frauduleuses

En analysant le ton et les émotions dans les interactions avec les assurés, les assureurs peuvent améliorer l'expérience client et rationaliser le traitement des demandes d'indemnisation dans des flux de travail de plus en plus numérisés.

3. Les fabricants utilisent l'analyse des sentiments pour s'améliorer :

• Qualité des produits
• Réactivité de la chaîne d'approvisionnement
• Maintenance prédictive.

En fait, plus de 55% des fabricants utilisent désormais des outils d'IA à ces fins, ce qui reflète une tendance au contrôle de la qualité axé sur les données (source : Deloitte).

4. Les entreprises du secteur des médias et du divertissement utilisent l'analyse des sentiments pour :

• Personnaliser la diffusion du contenu
• Suivre l'engagement des téléspectateurs
• Optimiser les campagnes de marketing

Le marché OTT se développant rapidement, les studios et les plateformes utilisent des outils d'analyse des sentiments pour intégrer dans leurs plans les réactions du public sur les plateformes sociales.

5. Les sociétés financières utilisent l'analyse des sentiments pour :

• Prise de décision alignée sur le sentiment du public et des investisseurs
• Amélioration de l'évaluation des risques et de l'élaboration des stratégies commerciales

L'analyse du sentiment à partir des nouvelles financières, des appels à bénéfices et des médias sociaux permet aux institutions de prévoir le comportement du marché et d'ajuster leurs portefeuilles en conséquence.

6. Les fournisseurs de télécommunications utilisent l'analyse des sentiments pour :

• Identifier les risques de désabonnement
• Intervenir de manière proactive en améliorant les services ou en proposant des offres de fidélisation ciblées

Le suivi des interactions avec les clients sur l'ensemble des canaux permet aux entreprises de télécommunications de détecter rapidement les mécontentements et de mettre en œuvre des mesures correctives pour améliorer la fidélité.

7. Les organisations politiques utilisent l'analyse des sentiments pour :

• Analyser le sentiment du public sur les politiques et les services
• Guider la prise de décision en cas de crise
• Améliorer les stratégies de communication

En évaluant le sentiment des électeurs et des citoyens en temps réel (en particulier lors d'élections ou de situations d'urgence), les pouvoirs publics peuvent adapter leurs messages, instaurer la confiance et répondre plus efficacement aux préoccupations du public.

8. Les services de santé utilisent l'analyse des sentiments pour :

• Analyser le retour d'information des patients
• Découvrir les lacunes des services
• Améliorer la satisfaction et la qualité des soins

Les hôpitaux peuvent utiliser des outils d'analyse des sentiments pour surveiller la tonalité émotionnelle des commentaires des patients et des réponses aux enquêtes, ce qui permet d'améliorer la communication entre le médecin et le patient, d'améliorer les traitements et d'accroître la satisfaction générale des patients.

9. Les organisations sportives utilisent l'analyse des sentiments pour :

• Comprendre la perception des supporters
• Mesurer l'efficacité de la campagne
• Réduire les coûts des enquêtes manuelles

FAQ

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

L'analyse des sentiments est sur le traitement du langage naturel (NLP) en général.

Il permet aux ordinateurs de traiter et de donner un sens au langage humain et aux données non structurées.

Aujourd'hui, les outils de la PNL sont beaucoup plus avancés et permettent de détecter les émotions et les opinions avec plus de précision et de profondeur.

Les méthodes NLP couramment utilisées pour l'analyse des sentiments sont les suivantes :

• Techniques basées sur le lexique qui utilisent des listes de mots de sentiment pour attribuer la polarité
• Modèles d'apprentissage automatique formés sur des données étiquetées pour classer les textes en fonction du sentiment.
• Cadres d'apprentissage profond comme BERT et GPT qui comprennent le contexte et le ton subtil
• Analyse des sentiments basée sur les aspectsqui se concentre sur des parties spécifiques d'un produit ou d'un service afin de déterminer un sentiment ciblé

Voici l'explication d'un expert Krzysztof Rajda, responsable de l'IA chez Brand24:

Le traitement du langage naturel (NLP), une partie de l'intelligence artificielle qui traite les données textuelles, est une technique essentielle dans le monde moderne pour découvrir l'inconnu à partir de l'information. surveillance des médias les résultats.

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, négatives ou neutres, quantification du niveau de positivité ou de négativité, voire exploration de l'opinion et identification de l'émotion fine qui sous-tend l'opinion (par exemple, la joie, la colère, la tristesse, etc.).

Quelle est la différence entre l'analyse des sentiments et la détection des émotions ?

L'analyse des sentiments et la détection des émotions sont des tâches liées mais distinctes dans le traitement du langage naturel (NLP).

1. Analyse des sentiments se concentre sur la détermination de l'attitude générale ou de l'opinion exprimée dans un texte
2. Détection des émotions va plus loin en identifiant des états émotionnels spécifiques tels que joie, colère, tristesse, peurou surprise.

Alors qu'un modèle d'analyse des sentiments donne une idée générale de la polarité, la détection des émotions permet de saisir le ton émotionnel nuancé qui se cache derrière les mots.

Par exemple, la phrase "Je ne peux pas croire qu'ils aient encore oublié ma commande" serait qualifiée de négative dans l'analyse des sentiments, mais la détection des émotions pourrait l'identifier comme une expression. frustration ou colère.

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.

• Il détecte les émotions et leur attribue des notes de sentiment, par exemple de 0 à 10, du sentiment le plus négatif au plus positif.

Comment le calculer ?

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.

Pour calculer un score de sentiment, différents facteurs sont pris en compte, tels que

• Le nombre et le type d'émotions exprimées
• La force de ces émotions
• Le contexte dans lequel ils sont utilisés.

ChatGPT peut-il faire de l'analyse de sentiments ?

Oui, ChatGPT peut effectuer une analyse de sentiment de base.

Il peut lire un texte et indiquer si le ton est positif, négatif ou neutre. Il peut également détecter certaines émotions comme la joie, la colère ou la tristesse.

Cependant, il y a quelques inconvénients. ChatGPT ne suit pas systématiquement des étiquettes de sentiment strictes comme le font les outils d'analyse de sentiment spécialisés.

En outre, son analyse n'est ni automatisée ni évolutive : vous devez introduire le texte manuellement ou créer un flux de travail personnalisé pour analyser de grands volumes de données.

Alors, qu'attendez-vous ? Commencez à creuser ces données !