Analyse de sentiment

L'analyse de sentiment, ou opinion mining, évalue automatiquement l'attitude exprimée dans un texte : avis client, commentaire sur les réseaux sociaux, e-mail de réclamation, réponse à une enquête. Elle relève du traitement automatique du langage. Les services du marché, comme l'API Natural Language de Google Cloud, renvoient en général un score de polarité (de négatif à positif) et une mesure de l'intensité émotionnelle globale du texte. Les approches vont des lexiques de mots positifs et négatifs aux modèles d'apprentissage et aux grands modèles de langage, capables de saisir davantage le contexte, y compris par aspect (le prix, la livraison, le service). Pour une entreprise, elle sert à trier et prioriser des retours clients, à suivre l'image de la marque et à repérer des problèmes récurrents. Ses limites sont connues : ironie, sarcasme, expressions locales, négations et domaines spécialisés restent difficiles, et les résultats varient selon la langue. Un score est un indicateur, pas une vérité : il doit être contrôlé sur des échantillons. Le traitement de commentaires nominatifs relève du RGPD.