Qu’est-ce que le Text Mining et quelles sont ses applications ?

Le Text Mining est un sous-domaine du Data Mining qui se concentre sur l’analyse de données textuelles non ou faiblement structurées ainsi que sur des ensembles de données complexes. Il fait appel à des logiciels de Text Mining basés sur le traitement automatique du langage naturel, le Deep Learning et le Big Data pour accéder aux données textuelles, les structurer et identifier les connaissances, structures et contextes importants.

Qu’est-ce que le Text Mining ?

Le Text Mining, également connu sous le nom de Text Data Mining, est un sous-domaine spécialisé du Data Mining. Ce processus consiste à extraire et analyser des informations à partir de grandes bases de données, d’ensembles de données et de textes, principalement peu ou pas structurés. Les données à analyser sont exploitées à l’aide de différentes techniques d’analyse et mises sous forme structurée. Cela permet d’identifier des informations précieuses, ainsi que des structures et des modèles significatifs.

Les formats non structurés tels que les documents, les emails, les messages sur les réseaux sociaux ou les forums ainsi que le contenu des bases de données textuelles sont notamment étudiés. Comme ils peuvent être très différents en termes de sémantique, de syntaxe, de typographie, de taille, de sujet et de langue, le Text Mining offre l’avantage d’un prétraitement et d’une analyse efficaces de grands ensembles de données à des fins diverses. Parmi ces dernières, on peut notamment citer l’analyse de sentiments, l’étude de candidats, les études de marché, la science ou le service client.

Comment fonctionne le Text Mining ?

Le fonctionnement du Text Mining est similaire à celui du Data Mining, mais il met l’accent sur l’analyse de données non structurées ou faiblement/partiellement structurées. Environ 80 % de toutes les données sont dans des formats non structurés : les logiciels de Text Mining facilitent donc le traitement et la préparation de documents et de grands ensembles de données.

Pour ce faire, les données textuelles sont analysées, structurées, regroupées et catégorisées à l’aide de technologies d’analyse quantitatives et qualitatives modernes telles que le traitement automatique du langage naturel et le Deep Learning.

Le processus de Text Mining peut être divisé en plusieurs étapes :

1. Collecte et prétraitement des données textuelles : les textes sont d’abord collectés à partir de diverses sources et dans différents formats. Il peut s’agir d’emails, de documents, de contenus de sites Web ou de bases de données catégorisées par thème. Après la collecte, les textes sont structurés, normalisés et nettoyés. L’objectif est de réduire les mots à leur forme racine et normale par la racinisation (stemming) et la lemmatisation, d’uniformiser les différentes variantes de mots, de supprimer les caractères spéciaux et les mots d’arrêt inutiles ou de décomposer les textes en éléments individuels, également appelés tokens, afin de les utiliser pour le clustering ou les comparaisons de documents.

2. Préparation du texte : dans l’ensemble de données préparé, les mots clés, les expressions, les modèles ou les structures communes sont identifiés. Les autres étapes du prétraitement incluent l’étiquetage, le regroupement des documents, l’extraction des caractéristiques textuelles (par exemple, la fréquence des mots-clés), ainsi que la catégorisation des données.

3. Analyse : après le prétraitement et la préparation, différents modèles d’analyse sont utilisés pour mettre en évidence des connaissances et des structures importantes à partir d’ensembles de données catégorisés, regroupés, groupés ou filtrés, par extraction de mots-clés ou reconnaissance de formes. Des techniques telles que le clustering hiérarchique, la modélisation thématique, l’analyse des sentiments ou les résumés de texte sont utilisés pour faire émerger des entités, des relations et des modèles pertinents.

4. Interprétation et modélisation : en s’appuyant sur les connaissances acquises grâce aux technologies de Deep Learning et d’analyse, les informations obtenues sont analysées et traduites en modèles de données, stratégies commerciales et prévisions. L’extraction d’informations ainsi que l’analyse de modèles et de tendances permettent d’identifier des potentiels d’optimisation pour les produits et les services ou d’évaluer et de traiter efficacement de grandes quantités de données.

Dans quels domaines le Text Mining est-il utilisé ?

Les logiciels de Text Mining et de Data Mining sont utilisés dans de nombreux secteurs et domaines d’application. Ils sont utilisés à des fins commerciales, scientifiques ou de sécurité. Les applications courantes de Text Mining comprennent :

• Le service client : le Text Mining optimise l’expérience du client et de l’utilisateur en combinant des fonctionnalités de feedback telles que les chatbots, les évaluations, les tickets d’assistance, les enquêtes ou les données des médias sociaux. Il est ainsi possible d’identifier rapidement les problèmes et les points à améliorer grâce à l’analyse du sentiment et du comportement des utilisateurs, de traiter efficacement les demandes et d’accroître la fidélisation des clients. De plus, les logiciels de Text Mining soulagent les entreprises confrontées à un manque de personnel dans le service client.
• L’analyse du sentiment : en évaluant et en analysant les commentaires, les avis ou les communications des clients, il est possible d’analyser de manière ciblée les variations de sentiment et la perception du public sur les marques, les campagnes et les entreprises. Sur cette base, il est possible d’adapter et d’optimiser les produits et les services.
• La gestion des risques : le Text Mining permet de surveiller les changements de sentiment et identifie les fluctuations ou les points clés dans les rapports, les comptes rendus ou les études de marché. Par exemple, le Text Mining peut encourager les investissements en permettant aux institutions financières de mieux comprendre les tendances et les évolutions des secteurs ou des marchés financiers.
• L’entretien et la maintenance : le Text Mining extrait et identifie les données de processus techniques importantes pour rester à un état optimal, garantir la performance des machines et la qualité des produits. Il est ainsi possible d’identifier des modèles et des tendances, voire des faiblesses dans les procédures de maintenance ou de trouver les causes de pannes, d’arrêts ou d’erreurs de production.
• La santé : dans le domaine médical, le Text Mining aide à rechercher et à catégoriser une littérature spécialisée vaste ou complexe. Cela permet de trouver rapidement des informations précieuses sur les symptômes, les maladies et les procédures de traitement, de mieux comprendre les relations de cause à effet, de raccourcir les délais de traitement, de réduire les coûts de recherche, d’optimiser les méthodes de traitement et de corréler les découvertes de la recherche.
• Le filtrage anti-spam : le Text Mining peut jouer un rôle important dans la réduction des risques de cyberattaques et dans l’identification de logiciels malveillants et les spams à partir de modèles, de structures et de phrases.
• Le screening de candidatures : l’analyse structurée des dossiers de candidature permet de mieux sélectionner les candidats appropriés possédant les compétences clés recherchées.
• L’Information Retrieval : la recherche et l’extraction d’informations et de données permettent d’améliorer la collecte d’informations, aussi appelée Information Retrieval, en particulier pour les moteurs de recherche ou le SEO.

Les avantages du Text Mining

Le Text Mining est un outil puissant et polyvalent qui permet d’analyser et d’exploiter des données et d’améliorer différents processus et fonctions de l’entreprise. Il offre notamment les avantages suivants :

• Détection précoce des problèmes : il permet d’identifier rapidement les problèmes liés à un produit ou à l’entreprise en analysant les commentaires clients et les tendances du marché. Par la suite, les processus et les services peuvent être optimisés.
• Amélioration des produits et des services : il met en évidence les améliorations souhaitées par les clients pour les produits ou les services. L’analyse des besoins des clients permet d’améliorer la qualité du marketing et du service client grâce à une approche personnalisée et ciblée et à un traitement plus rapide des demandes.
• Prévision des abandons clients : il met en évidence les tendances qui, à travers le comportement des utilisateurs ou les évaluations, annoncent des départs potentiels de clients. Des mesures peuvent ainsi être prises pour renforcer la fidélisation et la satisfaction de ces derniers.
• Détection des fraudes : il permet d’identifier rapidement des anomalies et des motifs inhabituels dans les données textuelles, ce qui peut permettre d’éliminer rapidement la fraude ou le spam.
• Gestion des risques : en comprenant les tendances et les risques commerciaux à partir de rapports, de documents et de médias, il est possible d’acquérir des connaissances pertinentes qui facilitent la prise de décision en matière de gestion des risques.
• Optimisation de la publicité en ligne : l’optimisation de la segmentation des groupes cibles permet d’améliorer les campagnes publicitaires, de mieux cibler les activités promotionnelles et de générer des leads ou des conversions.
• Diagnostic médical : l’analyse et l’évaluation des rapports de patients, d’examens et de traitements permettent de classer plus rapidement les symptômes, de poser plus rapidement un diagnostic et de réduire les délais de traitement.
• Amélioration de la qualité et de l’efficacité des données : les données volumineuses et non structurées sont mieux nettoyées et structurées afin de supprimer les données redondantes et d’améliorer la qualité et l’utilisabilité des données. Les ensembles de données peuvent ainsi être traités et catégorisés plus efficacement et plus rapidement.

Quelle est la différence entre le Text Mining et le Data Mining ?

Bien que le Text Mining et le Data Mining soient proches et que le Text Mining soit classé dans le domaine du Data Mining, il existe des différences claires. Contrairement au Data Mining, qui s’applique aux données structurées, le Text Mining analyse en particulier les données textuelles non structurées ou partiellement structurées telles que les emails, les documents, les contributions aux médias sociaux ou les bases de données textuelles. Dans ce cas, le logiciel extrait des informations pour identifier des modèles, des mots-clés ou des tendances et pour structurer des ensembles de données. Le Data Mining examine plutôt les données structurées à partir de bases de données ou de feuilles de calcul afin d’extraire des informations et de mettre en évidence des modèles, des tendances et des corrélations.

Pour le Text Mining, les technologies telles que le Deep Learning et le traitement naturel du langage jouent un rôle important. Le Data Mining s’appuie quant à lui sur des méthodes d’analyse et des algorithmes mathématiques et statistiques. Malgré cette distinction, on peut dire que la frontière entre Data Mining et Text Mining est parfois floue, en fonction de la méthode d’analyse, de l’objectif et des ensembles de données utilisés.

Quelles sont les technologies utilisées dans le Text Mining ?

En tant que sous-domaine du Data Mining, le Text Mining utilise des approches telles que l’intelligence artificielle, le Machine Learning et diverses autres technologies de science des données pour analyser les données textuelles.

Le traitement du langage naturel constitue une base importante du Text Mining, en permettant au logiciel de comprendre, d’extraire et de traiter le langage humain. Le Machine Learning utilise des algorithmes pour identifier des modèles, faire des prévisions, former des ordinateurs et optimiser des processus. Le Deep Learning est une forme spécialisée de Machine Learning, qui utilise des réseaux neuronaux pour identifier des relations complexes dans de grandes quantités de texte, permettant ainsi d’améliorer la précision de l’analyse.

D’autres techniques incluent l’identification de la langue pour déterminer la langue du texte et la tokenisation, qui décompose les textes en segments tels que des mots ou des phrases. Le Part of Speech Tagging (étiquetage morpho-syntaxique en français) attribue un rôle grammatical à chaque mot, tandis que le chunking regroupe les mots voisins en unités porteuses de sens. L’analyse syntaxique (parsing) analyse la structure grammaticale de la phrase pour identifier les relations entre les mots et saisir les significations du texte. Combinées ou utilisées individuellement, ces technologies permettent une analyse approfondie des données textuelles.