Qu'est-ce que le text mining ?

Le text mining est le processus qui consiste à dériver des informations de haute qualité à partir de textes. Il est également appelé « text data mining » dans certains cercles et est similaire à certains égards à l'analyse de texte. Le text mining consiste à découvrir de nouvelles informations, inconnues jusqu'alors, en utilisant un ordinateur pour extraire automatiquement des données de différentes ressources écrites.

Diagramme du text mining

Le text mining est largement adopté dans les entreprises axées sur la connaissance. Il consiste à examiner de grandes collections de documents, souvent à des fins de recherche. Le text mining est un outil qui permet d'identifier des modèles, de découvrir des relations et de faire des affirmations basées sur des modèles qu'il découvre enfouis profondément dans des couches de texte de big data.

Une fois extraites, les informations sont converties dans un format structuré qui peut être soit analysé de manière plus approfondie, soit trié dans des tableaux HTML groupés, des cartes heuristiques et des graphiques pour la présentation. Pour l'analyse, elles peuvent être intégrées dans des entrepôts de données, des bases de données ou des tableaux de bord de business intelligence.

Types d'analyses effectuées sur les données extraites par text mining

Les données extraites par text mining peuvent être précieuses pour effectuer divers types d'analyses :

L'objectif est, essentiellement, de transformer le texte en données à analyser, par le biais de l'application du traitement du langage naturel (Natural Language Processing, NLP), de divers types d'algorithmes et de méthodes analytiques. L'interprétation des informations recueillies est une partie importante de ce processus.

Analytique hyper convergente : Immersive, intelligente et en temps réel
Analytique hyper convergente : Immersive, intelligente et en temps réel
Accélérez la génération d'informations et l'amélioration des résultats commerciaux grâce à l'analyse hyper convergente.

Les capacités des systèmes de traitement du langage naturel aujourd'hui

La compréhension du langage naturel est la première étape du traitement du langage naturel qui aide les machines à lire les textes ou les discours. D'une certaine manière, elle simule la capacité humaine à comprendre une langue réelle comme l'anglais, le français ou le mandarin.

Le traitement du langage naturel combine à la fois la compréhension et la génération du langage naturel. Cette dernière simule à son tour la capacité humaine à créer des textes en langage naturel. Par exemple, la capacité de rassembler ou de résumer des informations, ou de participer à une conversation ou à un dialogue.

Le traitement du langage naturel s'est développé à pas de géant au cours de la dernière décennie, et il continuera à évoluer et à se développer. Des produits grand public comme Alexa, Siri et la recherche vocale de Google utilisent le traitement du langage naturel pour comprendre et répondre aux questions et aux demandes des utilisateurs.

Les systèmes de traitement du langage naturel sont une forme d'automatisation qui est devenue indispensable pour analyser les données dérivées de textes aujourd'hui. Leurs capacités sont multiples :

  • Ils peuvent analyser des quantités littéralement illimitées de données textuelles de manière constante, inlassable et impartiale.
  • Ils ont la capacité de comprendre des concepts sophistiqués et complexes.
  • Ils peuvent détecter les ambiguïtés du langage, extraire les faits pertinents et identifier les relations.
  • Ils peuvent fournir des résumés.

L'importance du text mining aujourd'hui

Les entreprises du monde entier génèrent aujourd'hui de grandes quantités de données, littéralement chaque minute, simplement parce qu'elles ont une présence en ligne et opèrent dans l'espace en ligne. Ces données proviennent de sources multiples et sont stockées dans des entrepôts de données et sur des plateformes dans le cloud. Les méthodes et outils traditionnels ne permettent pas toujours d'analyser ces données gigantesques qui croissent de façon exponentielle chaque minute, ce qui représente un défi majeur pour les entreprises.

Une autre raison majeure de l'adoption de text mining est la concurrence de plus en plus féroce dans le monde des affaires, ce qui conduit les entreprises à rechercher des solutions à plus forte valeur ajoutée pour rester en tête de la concurrence.

C'est dans ce contexte que les applications, les outils et les techniques d'exploration de text mining sont devenus populaires ; ils offrent un moyen d'utiliser toutes ces données qui ont été collectées, et peuvent ensuite aider les entreprises à les utiliser pour se développer.

Comment le text mining et le traitement du langage naturel fonctionnent ensemble

Un exemple de la pertinence du text mining peut être vu dans le contexte du machine learning. Le machine learning est une technologie d'intelligence artificielle largement utilisée qui confère aux systèmes la capacité d'apprendre automatiquement à partir d'expérience sans avoir à être programmés. Cette technologie peut rivaliser avec les humains, voire les surpasser, dans la résolution de problèmes complexes avec une grande précision.

Toutefois, pour que le machine learning donne de meilleurs résultats, il doit s'entraîner sur des données bien préparées. Dans les situations où la plupart des données disponibles sont sous forme de texte non structuré, cela s'avère difficile. C'est le cas, par exemple, des dossiers médicaux électroniques, des ensembles de données de recherche clinique ou de la littérature scientifique en texte intégral.

Le traitement du langage naturel est un excellent outil pour extraire des données structurées et nettoyées sur lesquelles ces modèles prédictifs avancés utilisés dans le machine learning peuvent baser leur formation. Cela réduit le besoin d'annotation manuelle de ces données d'entraînement et permet de réaliser des économies.

En outre, le text mining permet d'analyser de vastes collections de littérature et de données afin d'identifier les problèmes potentiels dès le début du processus. Cela aide les entreprises à utiliser au mieux les ressources de recherche et de développement et à éviter les échecs potentiellement connus dans des fonctions comme les essais de médicaments à un stade ultérieur.

La nature multidisciplinaire du text mining

Le text mining est, à toutes fins utiles, un domaine multidisciplinaire. Il incorpore et intègre des outils de data mining, de récupération d'informations, de machine learning, de linguistique informatique et même de statistiques. Le text mining s'intéresse aux textes en langage naturel stockés dans des formats semi-structurés ou non structurés.

Le processus du text mining : étapes

Opérations de prétraitement

  • Rassembler des données textuelles non structurées provenant de plusieurs sources de données : texte brut, fichiers Word, fichiers PDF, pages Web, blogs, e-mails ou réseaux sociaux.
  • Hygiène et nettoyage des données à l'aide d'outils et d'applications de text mining pour détecter et supprimer les anomalies ou les redondances. Cette partie du processus consiste à extraire et à ne conserver que les informations pertinentes des données et à aider à identifier les racines de certains mots.
  • Convertir les données ci-dessus dans des formats structurés adaptés à l'analyse.

Analyse

  • Analyser les modèles dans les données via le système d'information de gestion (Management Information System, MIS).
  • Extrayez les informations précieuses et transférez-les dans une base de données sécurisée afin d'analyser les tendances.
  • Utilisez ces informations pour prendre des décisions.

Techniques de text mining

Il existe cinq techniques efficaces et couramment utilisées en text mining.

Extraction d'informations

Cette technique fait référence au processus d'extraction d'informations significatives à partir de masses de données textuelles, qu'elles soient présentes sous la forme de formats de texte non structurés ou semi-structurés. Elle se concentre sur l'identification et l'extraction des entités, de leurs attributs et de leurs relations. Les informations extraites sont stockées dans une base de données afin d'y accéder et de les récupérer facilement par la suite. Les processus de précision et de rappel sont utilisés pour évaluer la pertinence et l'efficacité de ces résultats.

Récupération des informations

La technique de récupération des informations est plus spécifique et concerne l'extraction de modèles pertinents et associés à partir d'un ensemble particulier de mots ou de phrases. Les systèmes de recherche d'informations utilisent des algorithmes pour suivre le comportement des utilisateurs et recueillir des données pertinentes. Le moteur de recherche Google, très utilisé, en est un exemple.

Catégorisation

La catégorisation est une forme de supervised learning, dans lequel des textes en langage normal sont classés dans un groupe prédéfini de sujets en fonction de leur contenu. Le système rassemble les documents textuels et les analyse pour trouver les sujets pertinents ou l'indexation correcte pour chaque document.

Le processus de double référence est utilisé dans le cadre du traitement du langage naturel pour extraire non seulement les significations, mais aussi les synonymes et les abréviations des ensembles de données textuelles. À l'heure actuelle, ce processus est automatisé et ses applications sont nombreuses, depuis les publicités personnalisées jusqu'au filtrage du courrier indésirable. Il est largement utilisé dans la catégorisation des pages Web selon des définitions hiérarchiques. Ses utilisations sont nombreuses.

Clustering

Comme son nom l'indique, cette technique de text mining cherche à identifier et à localiser les structures intrinsèques d'une base de données textuelles et à les organiser en sous-groupes (ou « clusters ») pour une analyse plus approfondie. Il s'agit d'une technique de text mining essentielle et standard.

Le plus grand défi dans le processus de formation de clusters est de créer des clusters significatifs à partir de données textuelles non classées, non étiquetées et sans information préalable. Le partitionnement de données est utilisé dans la distribution des données. Il sert également d'étape de prétraitement pour d'autres algorithmes et techniques de text mining qui peuvent être appliqués en aval sur les clusters détectés.

Synthèse

Le résumé de texte est le processus de génération automatique d'une version comprimée d'un texte spécifique, qui contient des informations pouvant être utiles à l'utilisateur final. L'objectif de la technique de résumé est d'examiner de multiples sources de données textuelles afin d'assembler des résumés de textes contenant une quantité importante d'informations dans un format concis. Le sens général et l'intention des documents originaux restent essentiellement inchangés. Le résumé de texte intègre les différentes méthodes qui utilisent la catégorisation de texte, comme les arbres de décision, les réseaux neuronaux, l'intelligence en essaim ou les modèles de régression.

Essayez TIBCO Spotfire - Essai gratuit
Essayez TIBCO Spotfire - Essai gratuit
Avec TIBCO Spotfire, la solution d'analyse la plus complète du marché, découvrez facilement de nouvelles informations à partir de vos données.

Applications et avantages du text mining

Les outils et techniques du text mining sont aujourd'hui déployés dans divers secteurs et domaines : universités, soins de santé, entreprises, plateformes de réseaux sociaux, pour n'en citer que quelques-uns.

Text mining pour l'analyse, l'évaluation et la gestion des risques

Il arrive souvent que les entreprises lancent de nouveaux produits et services sans procéder à une analyse de risques suffisante. Une analyse de risques inadéquate met l'entreprise en retard sur les informations et les tendances clés, ce qui contribue à lui faire manquer des opportunités de croissance ou de meilleure connexion avec son public cible.

Les technologies de text mining sont les moteurs d'un logiciel de gestion des risques qui peut être intégré aux opérations d'une entreprise. Ces technologies de text mining peuvent rassembler des informations provenant d'une multitude de sources de données textuelles et créer des liens entre les informations pertinentes.

L'adoption des technologies de text mining permet aux entreprises de rester à jour sur les tendances actuelles du marché, d'obtenir la bonne information au bon moment et d'identifier les risques potentiels en temps utile. Cela signifie que les organisations peuvent atténuer les risques et être agiles dans la prise de décisions commerciales.

Détection des fraudes avec le text mining et l'analyse de texte

Cette application de l'analyse de texte et des outils de text mining qu'elle contient reste un pilier des sociétés d'assurance et de finance. Ces entreprises rassemblent la majorité de leurs données sous forme de texte. Structurer ces données et les soumettre à des analyses de texte à l'aide d'outils et de techniques de text mining aide ces entreprises à détecter et à prévenir les fraudes. Le text mining aide également les entreprises à traiter plus rapidement les demandes de garantie ou d'assurance.

Le text mining pour une business intelligence supérieure

De nombreuses entreprises dans divers secteurs d'activité ont de plus en plus recours aux techniques de text mining pour obtenir des renseignements de business intelligence de qualité supérieure. Les techniques de text mining permettent d'obtenir des informations approfondies sur le comportement des clients/acheteurs et les tendances du marché.

Le text mining aide également les entreprises à effectuer une analyse des forces, des faiblesses, des opportunités et des menaces de leur propre entreprise ainsi que de leurs concurrents et à prendre une longueur d'avance sur le marché.

Les outils et techniques de text mining permettent également d'obtenir des informations sur les performances des stratégies et campagnes de marketing, sur ce que les clients recherchent, sur leurs préférences et tendances d'achat et sur l'évolution du marché.

Améliorer les services d'assistance à la clientèle en utilisant des techniques de text mining

Les techniques de text mining sont de plus en plus adoptées dans le domaine des services d'assistance à la clientèle afin d'améliorer l'expérience globale du client. Le traitement du langage naturel est un pionnier dans ce domaine. Les entreprises investissent dans les logiciels d'analyse de texte qui patrouillent les données textuelles provenant d'enquêtes auprès des clients, de formulaires de commentaires, d'appels vocaux, d'e-mails et de chats.

L'objectif du text mining et de l'analyse de texte est de réduire le temps de réponse à un appel ou à une requête et de traiter plus rapidement et plus efficacement les plaintes des clients. Cela a pour avantage de favoriser la longévité des clients, de réduire le taux de désabonnement et d'accélérer la résolution des plaintes.

Analyse des réseaux sociaux à l'aide d'outils de text mining

Compte tenu de la nature très textuelle des réseaux sociaux, les outils de text mining brillent grâce à leur facultés d'analyse du nombre de publications, de commentaires, de renvois et de tendances des adeptes de votre marque. En fait, il existe plusieurs outils de text mining conçus uniquement pour analyser les performances de votre marque sur les différentes plateformes de réseaux sociaux.

Le text mining sur les réseaux sociaux est également un outil précieux pour comprendre les réactions et les modèles de comportement d'un grand nombre de personnes qui interagissent avec votre marque et votre contenu en ligne, souvent en temps réel.

Le text mining et l'analyse de texte permettent ainsi aux entreprises de tirer parti des tendances du moment qui captivent leur public cible. Qu'est-ce qui devient viral ? Quel est le contenu qui attire les utilisateurs ? Comment une entreprise peut-elle utiliser ces informations pour accroître sa part de marché et augmenter ses ventes ?

Inconvénients du text mining

Si la technologie du text mining ou du Web mining ne pose pas de problème en soi, son application à des ensembles de données de nature privée peut susciter des préoccupations éthiques. Il s'agit notamment de l'utilisation de text mining sur des dossiers médicaux personnels, ou pour créer des profils de groupe. Les questions de confidentialité sont un problème éthique très critiqué lié à l'utilisation peu scrupuleuse du text mining.

De même, les entreprises peuvent procéder au text mining dans un but précis, mais pourraient utiliser les données à d'autres fins, non déclarées ou non divulguées. Dans un monde où les données personnelles sont une marchandise importante, une telle utilisation abusive représente une menace majeure pour la confidentialité des données d'un individu.

Malgré cela, le text mining reste un outil très puissant que de nombreuses entreprises peuvent utiliser à leur avantage pour tout, de la rationalisation des opérations quotidiennes à la prise de décisions commerciales stratégiques.