Le Text Mining consiste à utiliser le Machine Learning pour l'analyse de texte. Découvrez tout ce que vous devez savoir : définition, fonctionnement, techniques, avantages, cas d'usage...
Les entreprises modernes disposent de nombreuses données sur leurs clients ou sur leur secteur d’activité. Les nouvelles technologies du numérique comme les réseaux sociaux, le e-commerce ou les applications mobiles pour smartphones ouvrent l’accès à un vaste volume d’informations.
En analysant ces données, il est possible de découvrir des opportunités inexploitées ou des problèmes alarmants à résoudre de toute urgence. Toutefois, certains types de données sont plus difficiles à exploiter que d’autres.
Les données issues des réseaux sociaux ou autres sites web sont principalement des textes : commentaires sur les publications, avis laissés sur un produit, plaintes sur des forums communautaires…
Or, les textes font partie des données dites » non structurées « . Ces informations ne peuvent être traitées correctement par des logiciels et outils d’analyse de données traditionnels. Il est donc nécessaire de s’en remettre au » Text Mining « .
Le Text Mining, ou analyse de texte, consiste à transformer un texte non structuré en données structurées pour ensuite procéder à l’analyse. Cette pratique repose sur la technologie de « Natural Language Processing » (traitement naturel du langage), permettant aux machines de comprendre et de traiter le langage humain automatiquement.
L’intelligence artificielle est désormais capable de classifier automatiquement les textes par sentiment, par sujet ou par intention. Un algorithme de Text Mining est par exemple capable de passer en revue les commentaires sur un produit pour déterminer s’ils sont principalement positifs, neutres ou négatifs. Il est aussi possible de repérer les mots-clés les plus fréquemment employés.
Ainsi, les entreprises sont en mesure d’analyser des ensembles de données larges et complexes de façon simple, rapide et efficace. Cette discipline permet aussi de réduire le temps perdu sur les tâches manuelles et répétitives.
Les équipes économisent du temps, et peuvent se focaliser sur des missions plus importantes exigeant une intervention humaine. Les dirigeants de l’entreprise, quant à eux, sont en mesure de s’appuyer sur les données pour prendre de meilleures décisions.
Comment fonctionne le Text Mining ?
Le Text Mining repose sur le Machine learning : une sous-catégorie d’intelligence artificielle, englobant de nombreuses techniques et divers outils permettant aux ordinateurs d’apprendre à effectuer des tâches de manière autonome.
Les modèles de Machine Learning sont entraînés à partir de données, afin d’être capables d’effectuer des prédictions avec exactitude. Le Text Mining consiste à automatiser l’analyse de texte grâce au Machine Learning. Pour y parvenir, les algorithmes sont entraînés à l’aide de textes en guise de données d’exemple.
La première étape consiste à assembler des données. Elles peuvent provenir de sources internes, comme les interactions via les chats, les emails, les sondages ou les bases de données de l’entreprise. Elles peuvent aussi venir de sources externes comme les réseaux sociaux, les sites d’avis, ou les articles d’actualités.
Les données doivent ensuite être préparées grâce à différentes techniques de Traitement Naturel du Langage. Ce « pré-traitement des données » a pour but de nettoyer et de transformer les données dans un format utilisable.
Il s’agit d’un aspect essentiel du Traitement Naturel du Langage, impliquant l’utilisation de différentes techniques comme l’identification du langage, la tokenization, l’étiquetage de parties du discours, le chunking ou encore l’analyse de syntaxe. L’objectif de ces différentes méthodes est de formater les données pour l’analyse.
Après avoir complété ce « pre-processing » de texte, vient enfin le moment de l’analyse de données. On utilise alors différents algorithmes de Text Mining pour dégager des informations à partir des données.
Les méthodes et techniques de Text Mining
Il existe une large variété de techniques et méthodes de Text Mining. Voici les plus couramment utilisées.
Les techniques d'analyse
La technique de la » fréquence de mots » consiste à identifier les termes ou concepts les plus récurrents dans un ensemble de données. Ceci peut s’avérer très utile, notamment pour analyser les avis de clients ou les conversations sur les réseaux sociaux.
Par exemple, si des termes comme « trop cher » ou « surcoté » reviennent fréquemment, l’analyse peut suggérer que le produit est trop cher. Il est donc nécessaire d’ajuster le prix dans la mesure du possible.
La méthode de la collocation, quant à elle, consiste à repérer les séquences de mots apparaissant fréquemment à proximité l’une de l’autre. Certains mots apparaissent très souvent ensemble. Il peut s’agir de bigrammes ou de trigrammes, des combinaisons de deux à trois mots. En identifiant ces colocations, il est possible de mieux comprendre la structure sémantique d’un texte et d’obtenir des résultats de Text Mining plus fiables.
La méthode de la concordance, quant à elle, est utilisée pour reconnaitre le contexte dans lequel un ensemble de mots apparaît dans un texte. Cette technique permet d’éviter l’ambiguïté et de comprendre le sens d’un terme dans le contexte spécifique.
La récupération d'informations
La récupération d’informations consiste à trouver des informations pertinentes à partir d’un ensemble préd-défini de requêtes ou de phrases. On utilise souvent cette approche dans les systèmes de catalogues de bibliothèques ou les moteurs de recherche web.
Les systèmes « IR » (information retrieval) utilisent différents algorithmes pour suivre les comportements des utilisateurs et identifier les données pertinentes. La « tokenization » consiste à décomposer un long texte en phrases ou en mots appelés » tokens » (jetons). Ces jetons sont ensuite utilisés dans les modèles pour le clustering de texte ou les tâches visant à associer des documents.
Le « stemming », quant à lui, consiste à séparer les préfixes et les suffixes des mots pour en dériver le mot racine et sa signification. Cette technique permet de réduire la taille des fichiers d’index.
La classification de texte
Il existe aussi des méthodes plus avancées de Text Mining. La classification de texte consiste à assigner des étiquettes aux données de texte non structurées. C’est une étape essentielle et indispensable pour le traitement naturel du langage (Natural Language Processing).
Elle permet en effet d’organiser et de structurer un texte complexe afin d’en dégager des données pertinentes. C’est grâce à cette technique, que les entreprises sont en mesure d’analyser toutes sortes d’informations textuelles afin d’en tirer de précieuses indications.
Il existe différentes formes de classification de texte. L’analyse de sujet (Topic Analysis) permet de comprendre les principaux thèmes ou sujets d’un texte. C’est l’une des principales façons d’organiser les données de texte.
L’analyse de sentiment consiste à analyser les émotions contenues dans un texte. Ceci permet de mieux cerner les opinions de la clientèle, par exemple, en passant en revue les commentaires sur un produit. Les textes peuvent être classifiés selon qu’ils soient positifs, négatifs ou neutres.
La détection de langage consiste à classifier un texte en fonction du langage. Il sera par exemple possible de trier les requêtes auprès du service client pour les rediriger vers un conseiller ou un agent maîtrisant le langage adéquat. Ceci permet de gagner un temps précieux.
Enfin, la détection d’intention permet de reconnaître automatiquement les intentions d’un texte. Par exemple, l’analyse de différentes réponses à un email publicitaire permet de déterminer quels interlocuteurs sont intéressés par un produit.
L'extraction d'informations
Une autre technique de Text Mining est l’extraction de texte. Elle a pour but d’extraire des données spécifiques dans un texte, comme des mots-clés, des noms propres, des adresses ou des emails. Ceci permet d’éviter d’avoir à trier les données manuellement et donc de gagner du temps.
On peut sélectionner les caractéristiques contribuant le plus aux résultats d’un modèle d’analyse prédictive, extraire les caractéristiques pour améliorer la précision d’une tâche de classification, ou encore détecter et catégoriser des entités spécifiques dans un texte.
Il est bien entendu possible de combiner l’extraction de texte et la classification de texte, ou d’autres méthodes de Text Mining dans la même analyse.
Text Mining vs Text Analytics : quelle est la différence ?
Le Text Mining est souvent confondu avec le Text Analytics. En réalité, il s’agit de deux concepts légèrement différents.
Tous deux visent à permettre d’analyser automatiquement des textes, mais reposent sur des techniques différentes. Le Text Mining identifie les informations pertinentes dans un texte, tandis que le Text Analytics vise à découvrir des tendances à travers de larges ensembles de données.
L’un fournit des analyses qualitatives, l’autre des analyses quantitatives. En général, le Text Analytics est utilisé pour créer des tableaux, des diagrammes et des graphiques ou autres rapports visuels.
Le Text Mining combine les statistiques, la linguistique et le Machine Learning pour prédire automatiquement des résultats à partir d’expériences passées. De son côté, le Text Analytics consiste à créer des visualisations de données à partir des résultats des analyses de Text Mining. Il est bien sûr possible de combiner ces deux approches.
Les avantages du Text Mining
Le Text Mining présente de nombreux avantages, à l’heure où les entreprises et les individus génèrent chaque jour d’immenses volumes de données. En effet, près de 80% des données de texte sont non structurées. Il est donc impossible de les analyser sans recourir au Text Mining.
En guise d’exemple, on peut citer les emails, les publications sur les réseaux sociaux, les discussions sur les messageries, les requêtes auprès du service client, les sondages… il est très difficile de trier manuellement ces informations.
L’analyse de texte permet d’analyser de larges volumes de données en quelques secondes seulement, et donc de gagner en productivité. Ces analyses peuvent être effectuées en temps réel, et il est donc possible d’intervenir immédiatement en cas de détection de problème.
Quelle utilisation peut-on faire du Text Mining ?
Le Text Mining peut être utilisé de multiples façons par les entreprises. Les applications de cette technologie sont illimitées, et s’étendent à toutes les industries.
Elle permet d’automatiser l’analyse de texte, aussi bien pour le marketing que pour le développement produit, les ventes ou le service client. Les équipes peuvent ainsi gagner en efficacité et en productivité en se focalisant sur des tâches plus importantes.
Service client
Dans le domaine du service Client, il est par exemple possible de trier automatiquement les requêtes. Le Text Mining identifie automatiquement les sujets, l’intention, la complexité et le langage des requêtes afin de les organiser. Les agents peuvent ainsi se focaliser sur l’aide apportée aux clients.
Si une requête est plus importante, plus urgente qu’une autre, elle pourra être priorisée automatiquement et traitée avant les autres. En outre, l’analyse de texte permet aussi de mesurer l’efficacité du service client et la satisfaction des utilisateurs.
Le Text Mining est aussi très utile pour analyser les retours et les avis des clients sur la marque et ses produits. Ceci permet de comprendre leurs opinions, mais aussi leurs attentes et la qualité de leur expérience auprès de votre entreprise.
Les avis sur les produits, les commentaires sur les réseaux sociaux, les réponses aux sondages peuvent être passés au crible. De cette manière, il est possible de s’appuyer sur les données pour prendre les bonnes décisions et améliorer les points faibles.
La gestion de risque
Le Text Mining est utilisé dans le domaine de la gestion de risque. On peut l’utiliser pour dégager des informations sur les tendances de l’industrie ou les marchés financiers en surveillant les changements de sentiments ou en extrayant des informations à partir des rapports d’analyse et des livres blancs.
Ceci peut s’avérer très utile au sein des institutions bancaires. Pour cause, les données permettent d’aborder les investissements dans différents secteurs avec davantage de confiance. De nombreuses banques adoptent aujourd’hui cette approche.
La maintenance
Le Text Mining offre une vision d’ensemble complète de l’activité et du fonctionnement des équipements et machines industriels. Il permet d’automatiser les prises de décision en matière de maintenance.
Par exemple, il est possible de mettre en lumière des motifs et des tendances suggérant l’apparition d’un problème. De cette manière, il est possible de mettre en place des mesures de maintenance prédictive pour intervenir avant qu’il ne soit trop tard. Les opérations de maintenance peuvent ainsi être effectuées de façon proactive.
Santé
Dans le domaine de la santé, les techniques de Text Mining sont de plus en plus utilisées par les chercheurs. Le clustering d’informations permet par exemple d’extraire des informations à partir des livres de médecine de manière automatisée.
Ceci permet de gagner du temps et de réaliser des économies. Ainsi, cette approche se révèle d’un précieux secours pour le monde de la médecine et de la santé.
Cybersécurité
L’analyse de texte peut également s’avérer particulièrement utile pour la cybersécurité. Il est par exemple possible de détecter et de filtrer les spams automatiquement dans les boîtes email.
De cette manière, les hackers ne peuvent plus utiliser la méthode du spam pour pirater des systèmes informatiques. Les risques de cyberattaques sont drastiquement réduits, et l’expérience utilisateur est également améliorée.
Comment se former au Text Mining ?
Les données textuelles sont de plus en plus nombreuses, et l’analyse de texte devient essentielle pour les entreprises data-driven de tous les secteurs. Pour apprendre à maîtriser le Text Mining et ses subtilités, vous pouvez vous tourner vers les formations DataScientest.
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