Vous êtes-vous déjà demandé comment les grandes marques savent ce que les consommateurs ressentent à propos d'un produit, d'une campagne ou même d'un événement récent ? C'est ça, ça semble magique, mais la réponse réside dans l'analyse des sentiments, une technologie alimentée par l'intelligence artificielle (IA) qui est devenue un outil essentiel pour comprendre les émotions exprimées sur les réseaux sociaux.
Mais comment cela fonctionne-t-il ?
L'analyse de sentiment est une technique du traitement du langage naturel (PLN), une branche de l'IA, qui vise à identifier, extraire et classer les opinions exprimées dans les textes. En d'autres termes, elle « lit » ce que vous publiez en ligne et tente d'interpréter si vous êtes positif, négatif ou neutre à propos d'un sujet.
Cette technique est largement utilisée sur des plateformes telles que Twitter, Instagram, Facebook et même dans les commentaires de vidéos sur YouTube ou les avis sur Google. Les entreprises, gouvernements, institutions de recherche et professionnels du marketing utilisent cet outil pour mesurer « l'humeur » du consommateur sur Internet à propos de sujets variés, allant du lancement d'un produit aux élections présidentielles. Pour cela, l'intelligence artificielle utilise des modèles d'apprentissage automatique qui sont entraînés avec d'énormes quantités de données. Ces données incluent des exemples de textes déjà étiquetés comme « positifs », « négatifs » ou « neutres », aidant le système à apprendre les schémas linguistiques associés à différentes émotions.
Pour comprendre en pratique, nous pouvons utiliser des exemples, comme la phraseJ'ai adoré ce film, c'était incroyable !tend à être classée comme positive. DéjàLe service était horribleest interprétée comme négative. Phrases plus neutres, commeJ'ai reçu le produit aujourd'hui, ne véhiculent pas d'émotion explicite et sont classées comme neutres. Mais ce n'est pas aussi simple qu'il y paraît, car l'IA doit également faire face à des défis tels que :
- Ironie et sarcasme :Des phrases commeWow, quel service génial... sauf que nonils confondent des modèles moins avancés.
- Argot et régionalismes :Les termes informels varient beaucoup selon la région et nécessitent des adaptations.
- Contexte :Le même mot peut avoir des sens différents selon l'usage. « Froid », par exemple, peut décrire la température ou le comportement d'une personne.
Pour faire face à ces complexités, les solutions les plus modernes utilisent des modèles basés sur des réseaux neuronaux profonds, tels que BERT et GPT (y compris GPT-4), qui analysent le contexte complet des phrases.
Grâce à l'utilisation de la technologie, les entreprises peuvent effectuer une analyse de sentiment pour surveiller la réputation de leurs marques en temps réel. Si un produit récemment lancé commence à recevoir des critiques sur les réseaux sociaux, l'entreprise peut réagir rapidement, évitant ainsi des crises plus importantes. Pendant les campagnes électorales, les partis analysent l'humeur de l'électorat pour ajuster leurs discours et stratégies. De plus, les services d'assistance client automatisés utilisent déjà cette technologie pour prioriser les messages plus urgents ou critiques. Même les organismes de santé publique surveillent les réseaux sociaux pour détecter les épidémies de maladies en fonction des mentions de symptômes.
Mais comme toute technologie peut avoir ses inconvénients, ici ne serait pas différent. Bien que utile, l'analyse des sentiments avec l'IA n'est pas parfaite. Ambiguïté linguistique, fausses nouvelles et manipulation de contenu peuvent fausser les résultats. De plus, il existe des débats éthiques sur la vie privée et la surveillance numérique, car ces systèmes analysent les données des utilisateurs, souvent à leur insu. C'est pourquoi les résultats doivent être interprétés avec prudence et sous supervision humaine. L'IA est un outil puissant, mais elle a encore besoin de la touche critique et contextuelle d'analystes expérimentés.
Avec l'avancement des technologies d'IA générative et des modèles multimodaux (qui comprennent le texte, l'image, l'audio et la vidéo ensemble), il est prévu que l'analyse des sentiments devienne de plus en plus précise et sophistiquée. Bientôt, il sera possible non seulement de comprendre ce que les gens disent, mais aussi comment ils le disent – en tenant compte du ton de la voix, des expressions faciales et même des pauses dans le discours.
A internet é um grande espelho do comportamento humano e a análise de sentimentos, com ajuda da inteligência artificial, está aprendendo a decifrar esse reflexo com cada vez mais clareza.
Par Gleyber Rodrigues, spécialiste en IA, stratégie, technologie et marketing d'autorité
