Si les outils d’Intelligence artificielle sont de plus en plus performants dans le traitement du langage naturel, c’est notamment grâce à une utilisation plus fine de l’analyse sémantique. Dans cet article, nous allons justement voir de quoi il s’agit et son intérêt pour les organisations.
Qu’est-ce que l’analyse sémantique ?
Définition de l’analyse sémantique
La sémantique renvoie à l’étude des mots dans leur contexte. En effet, un mot peut avoir plusieurs significations. Pour comprendre son sens réel au sein d’une phrase, il convient d’étudier l’ensemble des mots qui l’entoure. C’est le contexte.
Cela permet ainsi de mieux comprendre des mots, des expressions, des phrases, ou même des textes longs (1000, 2000, 5000 mots…).
En plus de donner du sens aux données textuelles, les outils d’analyse sémantique peuvent également interpréter le ton, le ressenti, l’émotion, la tournure de phrase, etc. Cette analyse permettra alors de savoir si le texte a une connotation positive, négative ou neutre.
Renvoyée à l’univers de la data, l’analyse sémantique a pour objectif d’aider les machines à comprendre le sens réel d’une suite de mots en fonction du contexte. Les algorithmes de Machine Learning et les technologies de NLP (Natural Language Processing) étudient alors des données textuelles pour mieux comprendre le langage humain. L’analyse sémantique permet ainsi d’affiner le traitement du langage naturel.
Exemple d’analyses sémantiques
Pour vous aider à mieux comprendre l’analyse sémantique, voici deux exemples :
Exemple 1 :
- Je mange une glace à la fraise.
- Je regarde mon reflet dans la glace fixée à mon armoire.
Le mot « glace » peut renvoyer à plusieurs significations : un aliment ou un miroir. Pour déterminer son sens réel dans chaque phrase, il convient donc d’analyser les autres composants de la phrase. C’est d’autant plus important dans la langue française (et dans les langues européennes de manière générale), puisque de nombreux mots sont particulièrement ambigus. Pour ces derniers, seul le contexte permet d’en comprendre le sens.
Exemple 2 :
- Et si on mangeait les enfants !
- Et si on mangeait, les enfants !
Au-delà des mots polysémiques, la ponctuation joue également un grand rôle dans l’analyse sémantique.
Dans cet exemple, le sens de la phrase est très facile à comprendre à l’oral grâce à l’intonation de la voix. Mais à la lecture, les machines peuvent mal interpréter le sens d’une phrase à cause d’une virgule ou d’un point mal placé.
Pourquoi utiliser l’analyse sémantique ?
Le SEO
L’analyse sémantique s’applique très bien dans le cadre du référencement naturel. Il s’agit d’aider les moteurs de recherche à comprendre le sens d’un texte pour le positionner dans ses résultats. Google va alors analyser le vocabulaire, la ponctuation, la structure des phrases, les mots qui reviennent régulièrement, etc.
À travers les différentes évolutions du SEO, on constate que l’étude de l’analyse sémantique s’est affinée. En effet, à l’origine, le référencement naturel reposait essentiellement sur la répétition d’un mot clé au sein d’un texte. Mais au fur et à mesure que les contenus en ligne se multiplient, ces répétitions génèrent des textes extrêmement lourds et peu agréables à lire. Pour améliorer l’expérience utilisateur, les moteurs de recherche ont développé leur analyse sémantique. L’idée est alors d’appréhender un texte, non pas seulement à travers la redondance des requêtes clés, mais plutôt à travers la richesse du champ sémantique.
Pour reprendre l’exemple de la glace (dans le sens aliment), il s’agit d’insérer des mots comme saveur, fraise, chocolat, vanille, cornet, pot, été, fraîcheur…
Pour Google, l’analyse sémantique permet de savoir si un texte répond ou non à l’intention de recherche des utilisateurs.
Les chatbots
Au-delà du référencement naturel, l’analyse sémantique est utilisée pour tous les chatbots, assistants virtuelset autres outils d’Intelligence artificielle.
En plus de devoir comprendre l’intention de l’internaute, ces technologies doivent aussi restituer du contenu par elle-même. Mais si l’internaute pose une question avec un vocabulaire pauvre, la machine peut avoir des difficultés à répondre.
Le marketing et le social listening
Comme vu précédemment, l’analyse sémantique est capable de déterminer la connotation positive, négative ou neutre d’un texte. Cette compétence est particulièrement utile dans le domaine du marketing. En effet, les machines peuvent comprendre de manière automatique les retours clients en provenance des réseaux sociaux, des sites d’avis en ligne, des forums, etc. Plus précisément, elles doivent retranscrire les émotions du client. C’est-à-dire détecter les éléments qui dénotent une certaine insatisfaction, mécontentement ou impatience de la part de la cible.
En utilisant les outils d’analyse sémantique, les marques sont alors capables de traiter de gros volumes de données textuelles. Ce faisant, elles développent leur connaissance client et leur appréhension des tendances du marché. Elles peuvent ainsi améliorer leur communication, mettre en place des alertes dès lors qu’un nombre trop élevé de messages négatifs apparaît…
In fine, l’analyse sémantique est un excellent moyen d’orienter les actions marketing.
Quels sont les autres types d’analyses textuelles ?
L’analyse syntaxique
L’analyse syntaxique consiste à analyser la structure même de la phrase.
Par exemple :
- Manges-tu une glace ?
- Tu manges une glace
Dans ce cadre, le positionnement sujet-verbe permet de différencier ces deux phrases en tant que question et affirmation. En revanche, le sens des mots en tant que tel n’est pas analysé. Ce n’est qu’a posteriori avec l’analyse sémantique.
C’est pourquoi, analyses syntaxique et sémantique sont complémentaires.
L’analyse lexicale
L’analyse lexicale est particulièrement utilisée dans les langages de programmation. Ici, l’objectif est d’étudier la structure d’un texte, qui est alors décomposé en plusieurs mots ou expressions. Par exemple, les identifiants, les mots clés, les séparateurs, etc.
Là encore, l’analyse sémantique intervient a posteriori.
Ce qu’il faut retenir :
- L’analyse sémantique permet de comprendre le sens d’un mot, d’une phrase, d’une expression ou d’un texte, grâce au contexte fourni par l’ensemble des données textuelles.
- Cette analyse est particulièrement utile dans le cadre du traitement du langage naturel puisqu’il permet aux machines de mieux comprendre le cerveau humain.
- Concrètement, cette étude de la sémantique trouve son application dans le marketing, les chatbots ou encore le SEO.
