Lors du Petit Déjeuner Experts organisé par l’APROGED « Analyse de l’opinion et développement des marques » le 16/05/14 à l’occasion de la sortie chez Vitrac Editeur des ouvrages de Bernard Normier « Analyser les avis sur Internet et les réseaux sociaux pour valoriser votre notoriété », et de Gil Adamy « Développer sa marque avec les réseaux sociaux », l’APROGED (Association pour la maîtrise et la valorisation des contenus numériques) a organisé un petit-déjeuner débat autour des deux auteurs sur le thème : « Analyse de l’opinion et développement des marques ».

1. Analyse
de
l’opinion
et
développement
des
marques
1
bernard@normier.fr
Pe#t
déjeuner
APROGED
16
MAI
2014
Bernard
Normier
et
Gil
Adamy
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2. NLP
&
senFment
analysis
bernard@normier.fr
2
• Le
«
sen#ment
analysis
»
(
ou
«
opinion
mining
»
)
est
une
branche
du
«
natural
language
processing
»
(NLP
)
ou
Traitement
AutomaFque
des
Langues
(TAL)
• Prend
une
importance
croissante
avec
l’essor
des
réseaux
sociaux
• Quels
impacts
pour
• Quels
impacts
pour
les
entreprises
et
les
marques
?
• Quel
rôle
des
plateformes
comme
Google,
Facebook
et
les
autres
?
• Quels
enjeux
pour
les
Etats
?
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3. • Trouver
un
document
(IR
:
informa#on
retrieval)
o Par
sujet,
auteur,
date,
etc.
o Documents
qui
parlent
d’
Obama
(
parce
que
je
cherche
son
âge)
o Réponse
possible
:
hRp://en.wikipedia.org/wiki/Barack_Obama
• Trouver
une
donnée
(QA
:
ques#on
answering)
o Quel
est
l’age
d’Obama
o Réponse
possible
:
52
ans
• Décrire
un
document
o La
recherche
se
fait
sur
une
descripFon,
et
non
sur
le
document
lui-­‐même.
3
TAL
et
gesFon
de
l’informaFon
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4. • Extraire
les
descripteurs
(
IE
:
Informa#on
extrac#on
)
o Analyse
automaFque
des
documents
pour
en
extraire
des
descripteurs
plus
ou
moins
complexes
• Catégoriser
des
documents
(
Categoriza#on
)
o Placer
des
documents
sous
la
bonne
entrée
dans
un
plan
de
classement
• Classer
des
documents
(clustering)
o Rassembler
des
documents
similaires
(sans
plan
pré-­‐établi)
4
TAL
et
gesFon
de
l’informaFon
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5. IE
:
Des
niveaux
de
plus
en
plus
profonds
• ExtracFon
d’enFtés
nommées
o Personnes,
lieux,
organisaFons,
produits,
etc.
• ExtracFon
de
thémaFques
o Et
catégorisaFon
• ExtracFons
de
relaFons
o Entre
enFtés
et
/
ou
thémaFques
• ExtracFon
d’informaFons
plus
subjecFves
o «
senFment
analysis
»
• ExtracFon
d’informaFons
fiables
o «
fact
checking
»
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5
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6. Exemple:
noms
de
personnes
• Personnes
connues
• L’élec#on
de
François
Hollande
a
fait
revenir
la
gauche…
• Personnes
inconnues
• Paul
Schmilblik,
M.
Schmilblik,
Le
président
Schmilblik,
le
général
Machin
• Dans
son
discours,
Schmilblik
a
affirmé
que…
• Ambiguïtés
• Selon
Hollande
la
courbe
du
chômage
/
le
chômage
en
Hollande
• La
place
du
général
de
Gaulle,
la
bibliothèque
François
MiRerrand
• Références
• Le
président
de
la
République
pense
que
…
• Le
président
pense
que
…
• En
1962,
le
président
pensait
que
…
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6
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7. ExtracFons
de
thèmes
• Lien thésaurus/ontologie/référentiel – dictionnaire
o Comment associer le descripteur «augmentation de
salaire» au texte « le SMIG a augmenté »
7
• Dictionnaire
! augmenté est une forme flexionnelle du verbe
augmenter
! Augmentation est la nominalisation du verbe augmenter
! SMIG est une sorte de salaire
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8. ExtracFon
d’opinions
• Une
objet
sur
lequel
porte
l’opinion
• Un
aspect
ou
caractérisFque
de
cet
objet
• Un
senFment
(tonalité)
qui
porte
sur
cet
aspect
de
l’objet
• L’idenFficaFon
de
la
personne
émeeant
l’opinion
• le
moment
où
l’opinion
est
émise
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8
Source
:
arFcles
du
Pr.
Bing
Liu,
Université
de
Chicago
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9. Exemple
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10. IdenFfier
les
«
senFments
»
• Evalua&ons
factuelles
– La
chambre
est
propre
:
fait
posiFf
– La
machine
fait
beaucoup
de
bruit:
fait
négaFf
• Avis
– J’ai
trouvé
que
la
chambre
n’était
pas
assez
propre
– La
machine
fait
trop
de
bruit
• Evalua&ons
émo&onnelles
– J’ai
détesté
ceRe
chambre
crasseuse
– J’ai
toujours
aimé
le
plat
du
jour
de
ce
restaurant
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11. de
nombreux
problèmes
encore
mal
résolus
• Anaphores
• Liage
des
enFtés
nommées
• Raeachements
longs
• Analyse
du
discours
• OuFls
disponibles
très
variables
selon
les
langues
• …
• Mais
l’état
de
l’art
actuel
est
suffisant
pour
être
uFlisé
dans
des
applicaFons
opéraFonnelles
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12. Vers
une
généralisaFon
du
TAL
• Analyseurs
o Ouverts
:
GATE,
NOOJ,
UNITEX,
OpenNLP
o Sous
licence
commerciale
:
TEMIS,
Syllabs,
Proxem,
etc.
• Ressources
linguisFques
o ELRA,
Linked
Open
Data
• IntégraFon
dans
des
applicaFons
d’entreprise
o SAP,
Salesforce,
etc.
• IntégraFon
dans
les
plateformes
Internet
o Google
Shopping,
Tripadvisor,
etc.
• Le
cout
d’entrée
dans
le
secteur
a
sensiblement
baissé
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13. Toutes
les
acFvités
sont
concernées
• Le
markeFng,
la
communicaFon,
les
ventes
et
le
support
après
vente,
les
ressources
humaines,
les
achats,
la
R&D,
les
finances,
la
DG
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13
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14. MarkeFng:
Etudes
tradiFonnelles
/
Big
Data
• Etudes
tradiFonnelles
:
– QuanFtaFves
:
sondages
• Panel
représentaFf,
bonne
connaissance
des
personnes
(CSP)
• Biais
possibles,
influence
de
la
forme
des
quesFons
– QualitaFves
• EntreFens
:
peu
de
personnes
interrogées
• Ecoute
des
Réseaux
sociaux
– QuanFtaFf
et
QualitaFf
– ConversaFons
spontanées,
souvent
très
nombreuses
– Mauvaise
connaissance
des
personnes,
compensée
par
le
volume
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14
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15. CommunicaFon:
Quelques
cas
devenus
des
«
classiques
»
• Nestlé
(
mars
2010
)
• Greenpeace
publie
une
vidéo
plutôt
trash
aeaquant
Nestlé
• Nestlé
réagit
mal,
cherche
à
supprimer
des
commentaires,
etc.
• Ce
qui
augmente
le
bad
buzz,
«
effet
Streisand
»
• Au
point
de
provoquer
une
baisse
du
cours
de
l’acFon
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16. Quelques
cas
devenus
des
«
classiques
»
• La
Redoute
(
janvier
2012
)
• Un
homme
nu
est
découvert
en
arrière
plan
d’une
photo
de
T-­‐shirt
pour
enfant
sur
le
catalogue
de
La
Redoute.
• Gros
«
bad
buzz
»
immédiat
• Bonne
réacFon
de
la
société,
qui
reFre
immédiatement
l’image
et
présente
ses
excuses,
et
organise
un
jeu
«
chasse
aux
erreurs
»
• Mais
pour
les
curieux,
rien
de
plus
facile
que
de
retrouver
ceee
photo
largement
commentée
sur
le
web
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17. Rémanence
mesurée
par
Google
Trends
• «nestlé
greenpeace»
de
mars
2010
à
mars
2011
• «la
redoute
homme
nu»
de
décembre
2011
à
décembre
2012
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17
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18. Des
plateformes
spécialisées
• Un
offre
très
abondante
• Pour
n’en
citer
que
quelques
unes:
• AMI
sohware
• eCairn
• QWAM
• LINKFLUENCE
• RADIAN6
(Salesforce)
• TALKWALKER
• SINDUP
• TRAACKR
• VISIBRAIN
• …
• Nombreux
critères
de
choix
en
foncFon
du
projet
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19. Ecouter
le
client
(ou
l’internaute
en
général
)
• Que
fait-­‐il
?
• Où
va
t-­‐il
?
Qu’achète-­‐t-­‐il
?
Quand
?
A
quel
prix,
etc…
• Données
et
métadonnées
• De
quoi
parle
t-­‐il
?
• De
quelles
personnes,
quelles
sociétés,
quels
produits
?
• Extrac#on
d’en#tés
nommées
et
thèmes
abordés
• Que
pense-­‐t-­‐il
?
• Quels
avis,
quelles
opinions,
quelles
recommandaFons
?
•
Opinion
mining
,
sen#ment
analysis
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19
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20. IdenFfier
les
influenceurs
• L’acFvité
• Volume
de
messages
émis
• La
perFnence
• Par
rapport
au
sujet
de
l’étude
• L’audience
• Ou
«
portée
»,
«
reach
»:
nombre
d’abonnés,
followers,
etc
• L’engagement
• Ou
«
résonnance
»
:
citaFons,
retweets,
diffusion
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21. Lancer
un
projet
de
senFment
analysis
:
Critères
de
succès,
risques
d’échec
• Le
niveau
d’analyse
• Document,
objets,
aspects
• La
«
taille
de
l’univers
»
• Variété
des
objets,
périmètre
de
collecte
ouvert
ou
fermé
• La
complexité
du
corpus
• Taille,
formats,
homogénéité
des
documents,
niveaux
de
langue
• La
nature
de
la
tâche
• ExtracFon,
recherche,
classificaFon
d’opinions
• Les
critères
de
qualité
• Critères
d’acceptaFon,
précision,
rappel,
f-­‐mesure
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22. Comment
le
client
perçoit-­‐il
le
big
data
?
(même
s’il
ne
connaît
pas
le
mot)
S’agit-­‐il
:
22
bernard@normier.fr
De
l’écouter
pour
mieux
le
servir
?
De
l’espionner
pour
mieux
le
manipuler
?
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23. bernard@normier.fr
23
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IES

24. Les
grandes
plateformes
US
bernard@normier.fr
24
• Très
ac&fs
en
R&D
linguis&que
• TraducFon,
IR,
IE,
etc
• Ont
une
réelle
avance
technologique
• et
un
quasi
monopole
• IntégraFon,
mulFlinguisme,
scalability
• Mais
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25. Google
:
TAL
et
IR
25
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IES
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26. Google
:
quesFon
/
réponse
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26
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Club
IES

27. Google
:
traducFon
bernard@normier.fr
27
17/04/14
Club
IES

28. Début
février
…
bernard@normier.fr
28
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IES

29. Mi
mars
bernard@normier.fr
29
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30. Qui
y
croit
?
bernard@normier.fr
30
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31. Pour
les
Etats
bernard@normier.fr
31
• Diffuser
de
l’informaFon
• Tous
les
.gouv.fr,
data.gouv
• Analyser
l’opinion
naFonale
• Exemple
élecFons
• Analyse
prédicFve
sur
données
massives
•
Veille
stratégique
• NSA,
…
et
d’autres…
• Douanes,
Tracfin,
tous
services
de
renseignement
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Club
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32. Les
municipales
à
Marseille
bernard@normier.fr
32
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Club
IES

33. Twieer,
arme
de
désinformaFon
massive
17/04/14
Club
IES
33
bernard@normier.fr

34. Aux
conséquences
importantes…
• Impact
:
130
MM$
en
3
minutes
• Text
mining
et
high
speed
transacFons
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34
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35. TAL
+
Big
Data
=
risque
ou
opportunité
?
bernard@normier.fr
35
• Un
nouvel
eldorado
du
markeFng
et
des
études
?
• Ou
un
risque
majeur
pour
la
protecFon
de
la
vie
privée,
voire
des
libertés
individuelles
?
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36. Le
risque
de
«
social
faFgue
»
• Lassitude
voire
méfiance
des
consommateurs
• Risque
de
rejet,
nouveaux
comportements
36
bernard@normier.fr
17/04/14
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37. Crise
de
confiance
?
bernard@normier.fr
37
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38. CNIL
/
Afnor
/
G29
bernard@normier.fr
38
• Afnor
o Norme
sur
la
fiabilité
des
avis
consommateurs
• CNIL
/
Plan
Big
Data
o Vers
la
normalisaFon
/
cerFficaFon
d’un
processus
industriel
big
data
• G29
:
groupe
consultaFf
auprès
de
la
CE
17/04/14
Club
IES

39. Avenirs
possibles
• Statut
Quo
o Les
internautes
se
saFsfont
de
la
situaFon
actuelle
o Renforcement
du
pouvoir
des
grands
réseaux
US
• Éclatement
d’une
bulle
o Rejet
par
les
consommateurs
et
internautes,
notamment
les
nouvelles
généraFons
• TransformaFon
des
usages
o Vers
une
mulFplicaFon
des
réseaux
sociaux
spécialisés
par
communautés
d’intérêt
o Vers
un
meilleur
contrôle
légal,
normaFf,
technique
o Perte
progressive
d’influence
des
grands
réseaux
actuels
o RéducFon
de
l’effet
Big
Brother
39
bernard@normier.fr
17/04/14
Club
IES

40. Pour
aller
plus
loin…
40
bernard@normier.fr
Blog
:
hep://bernardnormier.com
17/04/14
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