L'article démontre comment les réseaux neuronaux révolutionnent l'exploitation des avis clients en transformant des commentaires émotionnels en données structurées exploitables. Le processus commence par la prétraitement des données via la tokenisation et la vectorisation, où le texte est nettoyé (mise en minuscule, suppression des mots vides et de la ponctuation) puis converti en représentations numériques utilisant des méthodes comme TF-IDF pour évaluer l'importance des termes.
L'analyse de sentiment s'effectue ensuite avec des modèles pré-entraînés comme BERT via la bibliothèque transformers de Hugging Face, permettant de comprendre le contexte bidirectionnel des mots pour une classification précise des émotions (positif, négatif, neutre). L'article fournit un code Python fonctionnel pour implémenter cette analyse en russe, avec des instructions d'installation et un mode interactif de test.
Pour aller plus loin, l'analyse basée sur les aspects (ABSA) identifie des entités spécifiques (livraison, nourriture, service) et leur tonalité respective, offrant des insights granulaires plutôt qu'une vision globale. Ces données sont intégrables dans les systèmes CRM pour créer des tickets automatiques, les outils BI pour des tableaux de bord temps réel, ou des systèmes de notification pour des alertes immédiates, transformant ainsi le feedback client en avantage compétitif mesurable.