Qu’est-ce que l’analyse sémantique de flux ?

L'analyse sémantique de flux : qu’est-ce que c’est ?

Plus qu’une simple analyse lexicale, qui ne s’intéresse au sens des mots que de manière isolée, une analyse sémantique s’intéresse au sens global d’un énoncé, apporté par l’ensemble des mots. En outre, il est possible d’appliquer des techniques d’analyse sémantique sur de nombreux flux entrants, et c’est l’un des enjeux majeurs pour de nombreuses entreprises, curieuses d’en savoir plus sur les consommateurs.

L’analyse sémantique de flux : à quoi ça sert ?

Pour les entreprises, l’analyse de flux devient un enjeu crucial, notamment pour les raisons suivantes :

  • Évaluer la satisfaction client et améliorer des produits et services
  • Faire de la veille
  • Garantir la cyber-sécurité
  • Structurer des données non structurées
  • Calculer son e-réputation

L’heure n’est plus seulement au stockage massif de données, mais à l’ajout de valeur sur ces données.

Quelles données sont utilisées dans l’analyse sémantique de flux ?

Les verbatims de clients (ou prospects) peuvent être récupérés en très grande quantité notamment via les canaux suivants :

  • Enquêtes de satisfaction
  • Emails
  • Chats
  • Commentaires clients
  • Réseaux sociaux
  • Conversations téléphoniques

Comment faire pour mener à bien son analyse sémantique de flux ?

L’analyse sémantique de flux permet la réalisation de différentes tâches, telles que le calcul de similarité entre deux textes, le résumé automatique, l’analyse d’opinions/émotions, la détection de notions particulières (urgence), le classement par thématiques ou encore la génération de nuage de mots. Au vu de la quantité de données à traiter, les analyses sémantiques se font rarement manuellement. De manière plus générale, ces analyses vont permettre d’assister l’humain dans ses tâches quotidiennes.

Afin de procéder à ces analyses, deux approches existent : linguistique et statistique. Les démarches statistiques s’appuient sur des techniques probabilistes qui facilitent l’analyse de très grandes quantités de données. Les méthodes linguistiques, elles, se serviront d’une expertise humaine et de la connaissance de la langue pour extraire un maximum d’informations de qualité des corpus. Ainsi, une approche hybride utilisant le potentiel de chaque méthode est souvent privilégiée.

Et concrètement, comment l’analyse sémantique est utilisée ?

Récemment, Facebook a utilisé la masse de données dont il dispose pour détecter les “Fake news”, suite aux critiques que le géant des réseaux sociaux avait dû essuyer. En pleine période d’élections présidentielles, ces analyses de verbatims permettent également de comparer des discours politiques, ce qui a par exemple été le cas pour les discours d’investiture de Barack Obama et de Donald Trump aux Etats-Unis.

Google, comme 95% des grandes entreprises actuellement, utilise un robot pour faire le tri dans les milliers de CV reçus. Ce robot permet de faciliter le travail de recrutement, en attendant l’heure où des robots recruteront des robots… Quant à Amazon, il utilise l’analyse sémantique afin de surveiller son e-reputation, en se basant sur les commentaires laissés par les clients, et en recherchant des marques linguistiques positives ou négatives dans ces derniers.

L’analyse sémantique de flux chez Inbenta

Nos clients ont régulièrement beaucoup de données à traiter, et nous les aidons à faciliter ce traitement de verbatim à l’aide de notre expertise linguistique. Pour mieux comprendre tout ce qu’il nous est possible de faire, nous vous invitons à regarder cette vidéo sur l’analyse sémantique de flux chez Inbenta.

 

N’hésitez pas à nous contacter si vous avez besoin d’aide pour organiser vos données !

 

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