Qu’est-ce que le Text Mining (ou fouille de texte en Français) ?

Le Text Mining est une discipline permettant d’extraire des informations utiles à partir d’une grande quantité de données textes non structurées. Il utilise pour cela des techniques telles que le traitement du langage naturel, la recherche d’information ou la classification de texte. Le Text Mining apporte de nombreux avantages aux entreprises et ses applications se trouvent dans plusieurs secteurs. Cependant, cette technologie doit encore relever quelques défis importants avant de déployer tout son potentiel.

Text Mining : comment tirer parti de données non structurées

Le Text Mining (exploration ou fouille de textes en français) est une discipline du Data Mining. Ce dernier consiste à explorer de gros volumes de données afin de découvrir les relations entre certaines data et d’identifier des modèles. Quant au Text Mining, il se focalise sur l’utilisation de données textuelles pour mieux prédire les tendances.

Le Text Mining : un processus pour exploiter les données textuelles

Le Text Mining consiste à analyser des données textuelles et en extraire des informations significatives. Contrairement aux données structurées organisées la plupart du temps en tableaux ou en bases de données, les données textes sont non uniformes et difficiles à exploiter par des techniques traditionnelles. En utilisant des méthodes informatiques dotées d’intelligence artificielle (IA), telles que la statistique ou le traitement du langage naturel, le Text Mining réussit à structurer ces données pour mieux les exploiter.

Les objectifs du Text Mining

Le Text Mining vise à découvrir des modèles cachés, des tendances ou des corrélations à travers des corpus de textes. Ces corpus sont formés à partir de sources diverses, telles que les articles, les emails ou encore les publications sur les réseaux sociaux. Grâce à l’utilisation d’algorithmes puissants, le Text Mining peut transformer ce flux d’informations en données exploitables. Il peut ainsi proposer aux entreprises une meilleure compréhension de certains phénomènes et des prises de décision éclairées.

Les techniques courantes de Text Mining

La fouille de textes utilise un large éventail de techniques d’IA pour extraire des données non structurées ou semi-structurées, puis les transformer en informations utiles à l’entreprise. Chacune d’elles propose des applications et avantages spécifiques. Voici cinq méthodes les plus couramment utilisées dans l’exploration de texte.

Le traitement du langage naturel

Le NLP ou Natural Language Processing en anglais est une technologie d’IA. Il vise à apprendre aux ordinateurs la compréhension du langage naturel et son interprétation, comme le ferait un humain. Voyez ce procédé comme une capacité de lire entre les lignes et de comprendre les subtilités de la langue, telles que les sarcasmes. Pour atteindre ces objectifs, le NLP utilise les algorithmes d’apprentissage automatique ainsi que les connaissances relatives au domaine de la linguistique et de la sémantique.

La recherche d’information

Une autre technique utilisée par la fouille de texte réside dans la recherche d’information. Elle est la base des moteurs de recherche et permet d’extraire les données les plus pertinentes dans un ensemble de textes. En effet, lorsque vous tapez une expression dans la barre de recherche Google ou Bing, vous faites appel à un algorithme qui analyse une multitude de sites web pour dénicher les informations répondant le mieux à votre requête.

L’analyse de sentiments

Cette technique est une branche du NLP utilisée pour identifier la polarité d’un texte. Elle permet de comprendre si l’auteur exprime une opinion favorable, défavorable ou neutre à propos d’un sujet. L’analyse de sentiments est particulièrement utile lorsque vous cherchez à évaluer l’opinion des clients ou surveiller la réputation de votre marque sur les réseaux sociaux. Elle permet également à l’entreprise d’identifier les tendances et adapter sa communication pour personnaliser l’expérience client.

La classification de texte

Cette technique consiste à attribuer une ou plusieurs étiquettes à des documents selon leurs contenus. Elle facilite la recherche d’information face à de grandes quantités de données issues d’une multitude de textes. Vous pouvez également utiliser la classification de texte pour filtrer les spams ou recommander des contenus personnalisés en fonction des intérêts du client. La classification de texte contribue ainsi à optimiser l’expérience utilisateur et améliorer son adhésion.

L’extraction de données

Ce processus consiste à parcourir de vastes quantités de données afin d’en extraire des informations importantes, des modèles ainsi que des connaissances cachées. Il procède pour cela au tri, à l’analyse et à l’interprétation d’un grand volume de données afin de dénicher les éléments les plus pertinents. Avec cette technique, l’entreprise peut prendre des décisions éclairées et améliorer la connaissance de ses clients.

Les avantages du Text Mining pour les entreprises

La fouille de textes fait partie des outils puissants dont disposent les entreprises qui souhaitent explorer au maximum leur data textuelle. Les avantages de cette technique sont nombreux, en voici quelques-uns.

1. Optimisation des processus. Dans une grande entreprise, l’analyse des emails ou des rapports peut aider à identifier des inefficacités et des opportunités d’amélioration. Par ailleurs, la classification automatique de documents internes apporte un gain de temps considérable à tout service.
2. Amélioration de la prise de décision. Grâce à l’analyse des données générées sur son site web ou celles collectées auprès des outils d’optimisation de l’expérience client, l’entreprise comprend mieux son marché et peut ainsi prendre des décisions plus éclairées et plus stratégiques.
3. Personnalisation de l’expérience client. L’analyse approfondie des avis des clients fournit de précieux paramètres aux entreprises pour mieux cerner leurs besoins ou leurs frustrations. Elles peuvent ainsi adapter leur offre pour mieux répondre aux attentes des consommateurs.
4. Surveillance de la réputation. La fouille de textes permet de suivre la mention d’une marque sur le web, notamment sur les réseaux sociaux. Avec cette surveillance en temps réel, l’entreprise peut identifier rapidement les tendances ou réagir de manière appropriée à des risques émergents.
5. Développement de nouveaux produits et services. L’examen des tendances et des besoins clients fournis par la fouille de textes favorise l’identification de nouveaux produits ou de services à proposer.

Les applications du Text Mining

L’exploration de textes trouve des applications dans une grande variété de secteurs. Dans le domaine de la finance, le Text Mining est utilisé pour étudier les rapports financiers, les actualités économiques, voire les discours de dirigeants pour identifier les tendances du marché et détecter les fraudes.

Dans le domaine de la santé, les techniques utilisées par la fouille de textes permettent de repérer les liens entre différentes pathologies ou d’extraire des informations importantes à partir de dossiers médicaux. Quant au service des ressources humaines, il peut utiliser l’exploration de textes pour analyser les CV ou examiner les évaluations de performance.

Les défis et perspectives du Text Mining

Malgré de nombreux apports, le Text Mining fait face à plusieurs défis qu’il faudra surmonter pour s’implanter solidement dans l’entreprise.

• Les textes fournissent des données non structurées et souvent ambiguës. Un travail de prétraitement doit parfois être mené afin d’assurer une meilleure qualité de la data utilisée.
• La protection des données personnelles fait partie des défis majeurs pour la fouille de textes. Les entreprises doivent veiller au respect de la réglementation lorsqu’elles analysent de la data sensible.

Cependant, avec les avancées technologiques, telles que le Deep Learning ou l’apprentissage machine par renforcement, le Text Mining pourra découvrir des modèles de plus en plus complexes. Il pourra également traiter des volumes de données encore plus grands. Ce potentiel lui permet de traiter de manière plus efficace les problématiques telles que la protection des données ou l’explicabilité des modèles.

Le Text Mining est une discipline essentielle pour extraire des connaissances à partir de textes non structurés. Malgré quelques défis à relever, les perspectives de cette technique sont prometteuses.

 

Vous avez le projet de travailler dans le domaine de l’intelligence artificielle. L’IA School propose un programme Grande École d’une durée de 5 ans. À l’issue de cette formation, vous pouvez prétendre à de nombreux postes en lien avec l’IA et le Big data. Contactez-nous sans attendre pour découvrir nos formations et nos campus.