L'IA ne peut ressentir d'émotions ou de sentiments.
Elle permet d'analyser des milliers d'avis clients, de commentaires, de tickets d'assistance, de messages et de publications sur les réseaux sociaux afin de :
- Repérez les premiers signes de frustration chez vos clients
- Détectez les émotions cachées dans les commentaires ouverts des clients.
- Comprenez comment les sentiments diffèrent selon les canaux
- Identifiez les déclencheurs émotionnels qui déclenchent les départs, les ventes incitatives ou les renouvellements.
- Suivez l'évolution des sentiments au fil du temps
Il s'agit de l'analyse des sentiments par l'IA (également appelée « opinion mining »).
Dans les sections ci-dessous, nous partageons tout ce qu'il faut savoir sur l'analyse des sentiments à l'aide de l'IA. Son fonctionnement, ses différents types, ses cas d'utilisation pratiques, les meilleurs outils et comment la mettre en œuvre étape par étape dans votre flux de travail.
Qu'est-ce que l'analyse des sentiments par IA ?
L'analyse des sentiments par l'IA consiste à utiliser des technologies d'IA pour identifier et classer les émotions dans des données textuelles.
Ces technologies comprennent :
- Traitement du langage naturel (NLP) : permet à l'IA de lire et de traiter le langage humain en décomposant les phrases en expressions et en interprétant la grammaire/syntaxe.
- Algorithmes d'apprentissage automatique : les entreprises entraînent des modèles d'apprentissage automatique sur de grands volumes de données déjà libellées afin qu'ils apprennent à reconnaître les schémas linguistiques et les émotions des clients.
- Modèles linguistiques à grande échelle (LLM) : ils permettent d'identifier les nuances subtiles que les modèles ML traditionnels ou basiques ont du mal à saisir. Ils peuvent interpréter le jargon de la discussion, les commentaires indirects, les ambiguïtés, etc.
📌 Exemple : une entreprise reçoit chaque mois des milliers d'avis sur son application. À l'aide d'algorithmes d'analyse des sentiments basés sur l'IA, elle collecte, nettoie et analyse automatiquement chaque avis afin d'en extraire le sentiment sous-jacent.
Ainsi, si un avis utilisateur indique : « L'application continue de bugger pour une raison quelconque », l'IA le libelle comme sentiment négatif. De même, un avis tel que « J'adore vraiment l'interface de l'application » est libellé comme sentiment positif.
L'IA identifie également les thèmes récurrents dans les avis des utilisateurs, tels que « performances lentes » ou « facile à utiliser », afin de montrer ce qui motive le sentiment des clients à grande échelle.
Ensemble, ces technologies classent les commentaires dans les catégories de sentiments courantes suivantes :
- Sentiment positif : « Cette mise à jour m'a fait gagner trois heures de travail aujourd'hui. »
- Sentiment négatif : « L'application plante à chaque fois que j'ouvre les paramètres »
- Sentiment neutre : « Comment exporter les données de mon tableau de bord ? »
- Sentiment mitigé : « La fonctionnalité était géniale, mais le coût de l'abonnement est trop élevé. »
- Émotions : les modèles avancés d'analyse des sentiments peuvent identifier des émotions spécifiques telles que la frustration, l'urgence, la confiance, l'hésitation ou le risque.
Pourquoi l'analyse des sentiments est-elle importante ?
« Pourquoi l'analyse des sentiments est-elle importante ? Le suivi des indicateurs CX ou des mentions sur les réseaux sociaux ne suffit-il pas ? »
La réponse est NON, et voici trois raisons principales qui expliquent pourquoi :
- Pour éviter les suppositions : vous voyez dix commentaires positifs sur les réseaux sociaux en ligne et vous supposez que tout le monde adore votre nouveau produit. Mais vous passez à côté de 30 commentaires négatifs enfouis au fond du fil. L'analyse des sentiments prend en compte toutes les opinions pour vous donner une image globale correcte.
- Pour quantifier les commentaires ouverts : l'analyse des sentiments transforme les données non structurées en informations mesurables et significatives. Elle vous montre ce que ressentent les clients et comment leurs sentiments évoluent au fil du temps, sur différents canaux ou à propos de mises à jour spécifiques.
- Pour mieux comprendre : les sentiments négatifs ne se traduisent pas toujours par des plaintes évidentes. Par exemple, « C'est bien, mais je m'attendais à mieux » exprime une déception sans pour autant être une critique directe. Ces émotions subtiles peuvent facilement passer inaperçues sans une solution d'analyse des sentiments adaptée.
🧠 Anecdote : bien avant l'apparition des ordinateurs, les chercheurs du XIXe siècle effectuaient une analyse manuelle des sentiments en comptant les mots dans les textes religieux et littéraires. Ils effectuaient un suivi manuel de la fréquence de termes émotionnels spécifiques afin de mettre en évidence les schémas moraux et les changements émotionnels dans le discours public. C'est à peu près ce que l'IA fait aujourd'hui en quelques millisecondes.
Comment fonctionne l'analyse des sentiments par IA ?
L'analyse des sentiments basée sur l'IA comprend généralement trois phases. Elles sont les suivantes :
Phase 1 : Collecte des données
Les systèmes d'IA collectent des données provenant de sources telles que les avis clients, les tickets d'assistance, les discussions par chat, les sondages, les e-mails, les plateformes de réseaux sociaux, etc.
L'objectif est de centraliser ces données non structurées afin que l'IA puisse les traiter de manière cohérente.
Mais ce texte n'est pas prêt à être analysé. Nous passons donc à la phase 2. 👇
Phase 2 : Préparation des données
Les commentaires bruts contiennent des fautes de frappe, des emojis, de l'argot et des caractères non pertinents qui peuvent perturber les algorithmes d'analyse des sentiments.
L'IA commence par nettoyer et normaliser les commentaires recueillis. Cela comprend :
- Suppression du bruit : suppression des étiquettes HTML, des URL, des caractères spéciaux et des mots vides (par exemple, « le », « est » ou « et »).
- Normalisation du texte : conversion de tout le texte en minuscules ; correction des fautes d'orthographe courantes afin que « GREAT », « Greeaattt » et « gr8 » soient reconnus comme identiques.
- Tokenisation : division des phrases en mots individuels ou tokens
Ces données traitées sont désormais prêtes pour la phase 3. 👇
Phase 3 : application de l'algorithme IA
Il existe trois approches principales pour effectuer une analyse des sentiments à l'aide de l'IA. Une fois les données nettoyées, vous pouvez utiliser l'une de ces méthodes :
1. Analyse des sentiments basée sur des règles
Les systèmes d'IA suivent des règles prédéfinies et des dictionnaires de sentiments (qui contiennent des mots pré-libellés comme positifs, négatifs ou neutres).
Ainsi, si un message contient plus d'indicateurs négatifs que positifs, il est classé comme négatif.
Bien que cette approche soit rapide, les modèles d'IA ont du mal à saisir le contexte ou les nuances cachées dans le texte, car ils doivent travailler selon des règles strictes et prédéfinies. Cela peut conduire à une classification incorrecte des sentiments.
📌 Exemple : un modèle d'IA libellé « Cette mise à jour est géniale... si vous aimez les bugs » de sentiment positif simplement parce qu'il contient un indicateur positif « géniale », sans tenir compte du ton sarcastique.
2. Analyse des sentiments basée sur l'apprentissage automatique
Dans l'analyse des sentiments par apprentissage automatique, les modèles d'apprentissage automatique sont entraînés à partir de millions d'exemples de textes libellés par des humains. Au fil du temps, ils apprennent comment les mots, les expressions et les structures de phrases se combinent pour exprimer des émotions.
Cette méthode est bien plus précise que l'analyse des sentiments basée sur des règles. Cependant, la précision dépend en fin de compte de la qualité des données d'entraînement et du perfectionnement continu du modèle.
📌 Exemple : un modèle d'IA libelle « Cette fonctionnalité est géniale » de positif, même si « génial » est généralement un mot négatif.
3. Approche hybride
La plupart des outils modernes d'analyse des sentiments utilisent une approche hybride, combinant une logique basée sur des règles et des algorithmes d'apprentissage profond.
Alors que les règles garantissent la cohérence des modèles connus ou du jargon spécifique à un domaine, le ML gère les nuances, les variations, le ton émotionnel, les formulations informelles et les cas limites.
👀 Le saviez-vous ? Sainsbury's a officiellement changé le nom de son pain « Tiger Bread » en « Giraffe Bread » après qu'une fillette de trois ans ait écrit une lettre disant qu'il ressemblait davantage à une girafe. La lettre a suscité un vif intérêt, déclenchant une campagne pour renommer le pain.
En écoutant l'avis d'un enfant en bas âge, Sainsbury a créé un moment marketing viral qui a démontré l'importance de reconnaître le sentiment des clients.
Les 4 types d'analyse des sentiments
L'IA peut analyser les sentiments à différents niveaux de profondeur et d'intention, en fonction de ce que vous souhaitez comprendre.
Voici les quatre principaux types de techniques d'analyse des sentiments :
- Analyse fine des sentiments : ajoute plus de précision aux libellés de sentiments de base. Au lieu d'une division en trois catégories, elle utilise une échelle à 5 points : très positif, positif, neutre, négatif et très négatif.
- Analyse des sentiments basée sur les aspects (ABSA) : elle se concentre sur ce que les gens pensent de certains aspects de votre produit, service ou expérience. Elle calcule ensuite des scores de sentiment pour ces composants. Par exemple, « La qualité du produit est excellente, mais la livraison a été retardée » est évalué sur deux aspects : la qualité du produit (positif) et la rapidité de livraison (négatif).
- Analyse des émotions : va au-delà de la polarité des sentiments pour identifier les émotions spécifiques exprimées dans le texte, telles que la frustration, l'excitation, la confusion, le soulagement, la confiance et la colère. Savoir exactement quelle émotion ressent votre client change la façon dont vous devez répondre.
- Analyse des intentions : aide à identifier l'objectif du message/commentaire. Autrement dit, s'il s'agit d'une plainte, d'une requête, d'un compliment, d'une suggestion ou d'une intention d'achat. Par exemple, « Si cela ne s'améliore pas, j'envisagerai d'autres options » indique une intention de départ.
🧠 Anecdote : le terme « analyse des sentiments » est apparu pour la première fois dans un article publié en 2003 par Nasukawa et Yi. Le terme « opinion mining » (exploration des opinions) est apparu la même année dans un article de Dave, Lawrence et Pennock. Bien qu'il s'agisse aujourd'hui d'un secteur très important, cette terminologie n'a que deux décennies d'existence !
Sources de données pour l'analyse des sentiments
L'analyse des données provenant d'une seule source donne une image incomplète de la perception de la marque, de la satisfaction client ou des tendances du marché (quel que soit l'élément que vous souhaitez mesurer).
Pour obtenir des informations plus approfondies, vous devez collecter des données provenant de plusieurs canaux. Ceux-ci comprennent :
Réseaux sociaux
Les discussions sur les réseaux sociaux fournissent l'analyse la plus authentique et la plus en temps réel de la perception du public.
⭐ Sources de données à analyser ici :
- Twitter (X) : mentions de la marque, hashtags tendance, tweets et réponses directes.
- Instagram : commentaires sur les publications et les reels, utilisation d'émojis, indices émotionnels, messages privés, etc.
- Facebook : publiez des commentaires, des réponses et des discussions de groupe.
- Reddit : plaintes/éloges récurrents, sentiments au niveau des fils de discussion, opinions personnalisées sur des sujets de niche et changements de ton au sein de longues discussions.
Avis sur les produits
Les plateformes d'évaluation de produits fournissent des commentaires riches en opinions sur la satisfaction des utilisateurs/clients, la qualité des produits, l'expérience en personne et la réputation globale de la marque.
⭐ Sources de données à analyser ici :
- Sites de commerce électronique : extrayez les données des principales plateformes de vente au détail telles qu'Amazon ou eBay, ainsi que de la section « Avis sur les produits » de votre propre site web.
- Boutiques d'applications : si vous avez une entreprise axée sur le mobile ou un produit numérique, surveillez les avis des utilisateurs sur l'App Store iOS et le Google Play Store.
- Annuaires B2B : analysez les avis en ligne sur G2, Capterra et TrustRadius si vous vendez des logiciels ou des services professionnels.
- Fiches locales : les entreprises physiques doivent se concentrer sur la collecte de commentaires ouverts provenant de Google Maps et Yelp.
Chats de service client
Les discussions avec l'assistance révèlent les sentiments bruts des clients sous pression, lorsqu'ils ont le plus besoin d'aide. Utilisez ces informations précieuses pour hiérarchiser les fonctionnalités des produits et améliorer la qualité des réponses.
⭐ Sources de données à analyser ici :
- Outils de chat en direct : collectez les données de chat à partir de plateformes telles qu'Intercom, Zendesk Chat, LiveChat, etc. afin d'identifier les points de blocage des utilisateurs et l'évolution de leur humeur au fur et à mesure que vous les aidez.
- Widgets de chat intégrés à l'application : recueillez des informations à partir de widgets de chat intégrés directement à votre logiciel afin de comprendre le sentiment au moment de l'utilisation.
- Chatbots : analysez les journaux de vos bots automatisés pour identifier les lacunes dans leurs réponses.
E-mails, tickets, sondages
Les e-mails, les tickets et les sondages permettent de recueillir des commentaires plus réfléchis et plus détaillés de la part des clients. Contrairement aux chats en temps réel, ces canaux offrent aux utilisateurs un espace pour expliquer leur expérience en détail.
⭐ Sources de données à analyser ici :
- E-mails : messages envoyés à vos boîtes de réception d'assistance et de commentaires. Les clients y décrivent souvent leurs problèmes, leurs attentes et leurs insatisfactions.
- Tickets d'assistance : analysez les descriptions des tickets et les messages de suivi à partir d'outils tels que Freshdesk ou Jira Service Management. Idéal pour le suivi des problèmes récurrents.
- Réponses ouvertes aux sondages : extrayez les réponses qualitatives aux questions CSAT, aux sondages NPS, etc. Vous aide à mieux comprendre les données numériques ou structurées.
Notes CRM et appels de l'équipe commerciale
Ces outils permettent de saisir le sentiment des clients lors des discussions relatives à l'achat, à l'intégration, au renouvellement et à l'expansion. Ils sont essentiels pour comprendre le sentiment des prospects et la santé à long terme des comptes.
⭐ Sources de données à analyser ici :
- Appels vocaux : analysez les enregistrements audio des appels au service d'assistance et à l'équipe commerciale afin de détecter le véritable ton émotionnel du client.
- Notes CRM : parcourez les notes de vos commerciaux et agents d’assistance pour découvrir les tendances cachées en matière de sentiments.
- Communication interne : les clients partagent souvent leurs commentaires en interne (par exemple, en laissant un commentaire sur un élément de conception). Examinez et analysez régulièrement ces données.
Avantages de l'utilisation de l'IA pour l'analyse des sentiments
Voici quatre raisons pour lesquelles vous devez opter pour l'analyse des sentiments basée sur l'IA :
- Traitez un volume de commentaires que les analystes humains ne peuvent pas gérer : l'IA peut traiter des milliers d'avis, de chats, d'e-mails, de commentaires sur les réseaux sociaux, etc. en quelques secondes. Cela permet à votre équipe de se concentrer sur l'action plutôt que sur la lecture des avis, leur catégorisation ou la préparation de rapports sur les sentiments.
- Surveillez la santé de votre marque en temps réel : la plupart des outils d'analyse des sentiments basés sur l'IA analysent les commentaires des clients dès leur création. Vous pouvez suivre les changements de sentiment lors des lancements, des incidents ou des campagnes, au lieu d'attendre des mois pour que les données soient disponibles.
- Analyse multilingue à grande échelle : plus besoin d'embaucher des analystes multilingues. Les modèles d'IA peuvent analyser les sentiments dans plusieurs langues simultanément, ce qui vous permet de prendre des décisions basées sur des commentaires provenant du monde entier.
- Fonctionne de manière cohérente sur tous les canaux : l'analyse manuelle des sentiments est sujette à des biais personnels. Au contraire, l'IA applique la même logique d'analyse des sentiments aux réseaux sociaux, aux avis, aux chats, aux e-mails, aux sondages et aux notes CRM.
📮 ClickUp Insight : 62 % de nos répondants utilisent des outils d'IA conversationnelle tels que ChatGPT et Claude. Leur interface chatbot familière et leurs capacités polyvalentes (génération de contenu, analyse de données, etc.) expliquent sans doute leur popularité auprès de divers rôles et secteurs d'activité.
Cependant, si un utilisateur doit passer à un autre onglet pour poser une question à l'IA à chaque fois, les coûts associés à l'activation/désactivation du contexte et à la commutation s'accumulent au fil du temps.
Mais pas avec ClickUp Brain. Il réside directement dans votre environnement de travail, sait sur quoi vous travaillez, comprend les invites en texte simple et vous donne des réponses très pertinentes pour vos tâches ! Doublez votre productivité avec ClickUp !
Défis et limites de l'utilisation de l'IA pour l'analyse des sentiments
Cependant, l'utilisation de l'IA pour l'analyse des sentiments présente également des inconvénients potentiels :
- Problèmes de confidentialité des données : pour analyser les sentiments, les modèles d'IA doivent avoir accès aux chats, e-mails et messages de vos clients. Si ces données ne sont pas traitées avec soin (masquées ou anonymisées), vous vous exposez à des risques de non-conformité et à des sanctions légales.
- Biais dans les données d'entraînement : l'IA apprend à partir de données passées, et ces données ne sont pas toujours neutres. Si elles représentent un seul groupe de personnes, l'IA aura du mal à comprendre l'argot/les accents et donnera des résultats incorrects.
- Perte de contexte : l'IA lit souvent les commentaires hors contexte. Elle peut donc confondre un « Merci beaucoup ! » sarcastique avec un compliment sincère, car elle ne sait pas que la commande du client vient d'être annulée.
🧠 Anecdote amusante : vers 1750 avant J.-C., un homme mésopotamien nommé Nanni a rédigé une plainte cinglante sur une tablette d'argile à l'intention d'un marchand nommé Ea-nasir. Il était furieux d'avoir acheté du cuivre de qualité inférieure et que son messager ait été traité de manière grossière. Cette plainte est officiellement reconnue comme la plus ancienne plainte client de l'histoire.
Exemples et cas d'utilisation pratiques de l'analyse des sentiments par l'IA
Passons maintenant rapidement en revue les différentes façons dont les marques peuvent utiliser l'IA pour analyser les sentiments :
1. Gérer la réputation de la marque
Les marques utilisent des modèles IA pour suivre :
- Augmentation du sentiment négatif envers la marque
- Sujets récurrents dont les gens parlent
- Réaction du public à vos publications sur les réseaux sociaux, campagnes, lancements, offres, mises à jour, etc.
- Sentiment des clients chez les principaux concurrents et part de voix
Cela vous permettra d'ajuster le message de vos campagnes, de combler l'écart avec vos concurrents et de tirer parti des nouvelles tendances.
📌 Exemple : une marque de snacks utilise des alertes IA en temps réel pour suivre les hashtags en vogue. Elle détecte un changement de sentiment positif envers les « snacks nostalgiques des années 90 » et publie rapidement un mème sur le thème rétro. La publication devient virale car elle correspond parfaitement à l'humeur actuelle du public, ce qui entraîne une forte augmentation de la notoriété de la marque.
2. Améliorer l'expérience d'assistance
L'utilisation de l'IA dans le service client peut améliorer l'efficacité globale de votre équipe d'assistance et, par conséquent, l'expérience client.
En capturant les sentiments des clients dans les tickets d'assistance, les appels ou les chats, vous pouvez :
- Signalez les clients qui expriment un sentiment négatif et donnez la priorité à leurs problèmes.
- Fournissez des indications en temps réel à vos agents afin qu'ils puissent mieux aider les clients.
- Redirigez automatiquement les clients vers des agents humains lorsque les interactions avec le chatbot tournent mal.
📌 Exemple : un fournisseur SaaS utilise l'IA pour analyser les tickets entrants à la recherche de « frustration » ou « intention de résiliation ». Les messages provenant de clients mécontents sont automatiquement placés en tête de la file d'attente pour les agents du service clientèle senior. Cela permet de résoudre instantanément les problèmes importants et d'éviter que les utilisateurs insatisfaits ne résilient leur abonnement.
Si vous hésitez encore et vous demandez comment utiliser l'IA pour le service client, cette vidéo est faite pour vous.
3. Vérifier la satisfaction des employés
Il est essentiel de suivre le sentiment des employés à l'aide de formulaires internes, d'entretiens de départ, d'enquêtes d'engagement et de sondages ponctuels.
Grâce aux algorithmes d'analyse des sentiments par IA, vous pouvez :
- Évaluez la réaction immédiate aux nouvelles règles et politiques internes.
- Détectez la fatigue émotionnelle ou l'insatisfaction chez vos employés
- Analysez des années de données de départ pour découvrir les véritables raisons pour lesquelles les employés quittent l'entreprise.
📌 Exemple : après avoir annoncé le retour obligatoire au bureau, une entreprise utilise l'IA pour classer les commentaires internes des employés. L'IA identifie le « stress lié aux trajets domicile-travail » comme le principal facteur de sentiment négatif. L'entreprise opte alors pour un modèle hybride, ce qui lui permet de maintenir un moral élevé et de fidéliser ses talents.
4. Améliorer le développement des produits
Les sondages fermés et les évaluations par étoiles ne vous en disent pas beaucoup sur votre produit. Les véritables informations se trouvent dans les réponses ouvertes aux sondages de satisfaction sur les produits, les données issues des outils d'étude de marché et les commentaires non filtrés.
En effectuant une analyse des sentiments basée sur l'IA sur ces réponses, vous pouvez :
- Identifiez les fonctionnalités frustrantes des produits de vos concurrents et proposez de meilleures solutions.
- Traitez instantanément des centaines de commentaires de bêta-testeurs pour identifier les axes d'amélioration.
- Comprenez les préférences des clients et développez vos produits en conséquence.
📌 Exemple : avant un lancement complet, une entreprise de logiciels effectue une analyse des sentiments à partir des commentaires des 100 bêta-testeurs. L'IA révèle que si le nouveau tableau de bord est « passionnant », la navigation est « confuse ». L'équipe corrige la disposition avant la sortie publique, garantissant ainsi un lancement fluide et positif.
Meilleurs outils d'analyse des sentiments par IA
Avant de nous plonger dans la mise en œuvre de l'analyse des sentiments par IA, examinons rapidement les quatre principaux outils qui facilitent grandement ce processus :
1. Brandwatch (idéal pour la surveillance des réseaux sociaux)
Brandwatch est un outil de veille sociale qui vous aide au suivi des discussions en ligne afin d'obtenir des informations précieuses. Vous pouvez effectuer des recherches parmi des millions de publications, les classer dans des catégories personnalisées, analyser le sentiment des clients à l'aide de l'IA et partager des rapports en direct avec votre équipe.
Principales fonctionnalités
- Connectez-vous à un large éventail de sources de données, notamment LinkedIn, Reddit, TikTok, Facebook, Instagram, X, etc.
- Utilisez Iris, l'assistant IA générique de Brandwatch, pour analyser automatiquement des milliers de discussions et mettre en évidence les tendances en matière de sentiments.
- Téléchargez vos propres données pour analyser les sentiments dans des ensembles de données personnalisés en plus des données sociales/publiques.
Tarifs Brandwatch
- Tarification personnalisée
2. CloudTalk (idéal pour l'analyse vocale)
CloudTalk est une plateforme de centre d'appels basée sur le cloud qui gère les appels internationaux et fournit des agents vocaux basés sur l'IA pour une assistance téléphonique 24h/24 et 7j/7.
Elle offre également une intelligence de discussion basée sur l'IA : vous pouvez transcrire les appels en temps réel, apposer automatiquement des étiquettes sur les mots-clés/émotions et générer des résumés consultables avec un accès en un clic à la transcription.
Principales fonctionnalités
- Détectez le sentiment des clients pendant les appels en analysant le ton, la hauteur, les schémas linguistiques et les mots transcrits en temps réel.
- Agrégez les sentiments par agent, équipe, période ou problème.
- Liez les sentiments/sujets aux fiches d'évaluation des agents pour un meilleur accompagnement.
Tarifs CloudTalk
- Starter : 34 $ par personne et par mois
- Essentiel : 39 $ par personne et par mois
- Expert : 69 $ par personne et par mois
3. ClickUp (idéal pour la gestion des tâches + l'analyse des sentiments)
ClickUp, l'application tout-en-un pour le travail, combine la gestion de projet, la collecte de commentaires et l'analyse des sentiments.
Vous pouvez créer et partager des formulaires de sondage directement dans ClickUp, intégrer des outils externes pour collecter des données sociales, ou même télécharger vos propres ensembles de données personnalisés à des fins d'analyse.
ClickUp Brain, l'assistant IA intégré à la plateforme, résume les longs commentaires qualitatifs, détecte les sentiments avec nuance, repère les thèmes récurrents et nettoie même les données brutes des commentaires.
Vous pouvez également gérer votre flux de travail d'analyse des sentiments et suivre la progression réalisée au sein de la même plateforme. Par exemple, connectez ClickUp à Jira pour synchroniser les tickets d'assistance, utilisez des automatisations sans code pour transformer ces tickets en tâches, et faites appel à ClickUp Brain pour étiqueter automatiquement les sentiments.
Principales fonctionnalités
- Créez des formulaires de sondage avec ClickUp Forms, à l'aide de modèles prédéfinis (ou à partir de zéro) pour recueillir des commentaires ou des données d'études de marché.
- Utilisez ClickUp Brain pour résumer les réactions émotionnelles, mettre en évidence les points faibles, rédiger des réponses empathiques et détecter les changements subtils dans les sentiments.
- Configurez des tableaux de bord personnalisés spécifiques à chaque rôle afin de partager vos informations avec différentes équipes ou différents services.
- Déployez des automatisations avancées et basées sur des règles pour mettre vos flux de travail de collecte de données et d'analyse des sentiments en pilote automatique.
Tarifs ClickUp
📚 Pour en savoir plus : Comment réaliser l'automatisation de l'analyse des sondages avec ChatGPT pour obtenir des informations plus rapidement
👀 Le saviez-vous ? ClickUp s'engage à 100 % à protéger votre confidentialité. Il n'utilise jamais les données de votre environnement de travail pour entraîner des modèles d'IA, garantissant ainsi la protection permanente de vos données.
Comment mettre en œuvre l'analyse des sentiments par IA dans votre flux de travail
Choisir un outil d'analyse des sentiments basé sur l'IA est une chose. L'intégrer à vos flux de travail en est une autre.
La dernière chose que vous souhaitez, c'est perturber vos opérations existantes ou compliquer à l'excès les processus de votre équipe.
ClickUp simplifie ce processus en centralisant votre travail quotidien et l'analyse des sentiments dans un environnement de travail IA unique et convergent. Il offre de nombreuses fonctionnalités permettant de rationaliser l'ensemble du processus d'analyse des sentiments sans perturber vos flux de travail actuels.
Cela dit, passons en revue les cinq étapes de la mise en œuvre de l'analyse des sentiments par IA et voyons comment ClickUp vous aide à chaque étape :
Étape 1 : collecter et nettoyer les données de texte
Commencez par identifier toutes les sources de données que vous devez analyser. Par exemple, si vous souhaitez mesurer la satisfaction client, vous pouvez vous baser sur les réseaux sociaux, les tickets d'assistance et les avis sur les produits.
Ne collectez pas uniquement du texte brut. Capturez toujours les métadonnées associées qui donnent du sens aux sentiments, telles que :
- Horodatage (pour suivre les sentiments au fil du temps)
- Canal ou plateforme (réseaux sociaux, assistance, e-mail, avis)
- Emplacement ou région (si disponible)
- Type ou niveau d'utilisateur (gratuit ou payant, nouveau ou de longue date)
- Structure des messages (publication, réponse, commentaire, mise à jour de ticket)
Ensuite, supprimez les noms, numéros de téléphone, adresses e-mail, identifiants de compte et tout autre identifiant sensible à des fins de conformité.
Enfin, nettoyez le texte afin que les modèles d'IA puissent le traiter facilement. Cela consiste principalement à supprimer les doublons, à normaliser les emojis et les abréviations, et à corriger les problèmes de formatage.
Comment ClickUp peut-il vous aider ?
La centralisation de vos données est le seul moyen d'obtenir une vue d'ensemble précise et de haut niveau du sentiment des clients. ClickUp élimine la saisie manuelle des données en acheminant les commentaires directement vers votre environnement de travail.
Pour commencer, vous pouvez créer des formulaires de saisie pour les sondages de satisfaction, les NPS/CSAT, les demandes d'assistance, etc. à l'aide de ClickUp Forms.
Personnalisez l'apparence du formulaire pour l'adapter au style de votre marque, définissez une logique conditionnelle pour afficher les questions pertinentes et déclenchez la création automatique de tâches pour chaque réponse soumise.
Vous pouvez également utiliser les intégrations ClickUp pour importer automatiquement des données provenant d'outils externes (tels que des CRM, des feuilles de calcul ou d'autres plateformes de sondage) dans ClickUp. Ainsi, toutes vos données, qu'elles proviennent de formulaires, d'e-mails ou d'applications tierces, sont regroupées au même endroit.
💡 Conseil de pro : pour analyser les sentiments exprimés lors de réunions et dans des notes vocales, essayez ClickUp AI Notetaker. Cet outil se connecte à vos réunions (Zoom, Teams, Google Meet), les enregistre et génère automatiquement une transcription et un résumé à des fins d'analyse.
Une fois que vous disposez des données brutes, utilisez les étiquettes ClickUp pour classer les commentaires dans des catégories telles que « réclamation », « fonctionnalité du produit » ou « facturation ». Les étiquettes étant localisées dans des espaces spécifiques, vos équipes marketing et d'assistance peuvent gérer leurs étiquettes de sentiment personnalisées sans encombrer les vues des autres.
Enfin, utilisez ClickUp Brain pour préparer vos données en vue de leur analyse. Il vous suffit de mentionner @Brain dans une tâche ou un document pour :
- Résumez les longs fils de commentaires décousus et mettez en évidence les principaux sujets abordés.
- Supprimez les doublons ou les réponses hors sujet qui faussent vos données.
- Reformulez les commentaires désordonnés de manière à les mettre en forme de manière cohérente et professionnelle.
🚀 Avantage ClickUp : automatisez entièrement votre processus d'analyse des sentiments grâce à la double puissance des automatisations ClickUp et des super agents IA.
Configurez des automatisations simples basées sur des règles pour :
- Marquez automatiquement les étiquettes dès leur collecte.
- Utilisez Trigger Brain pour trier, nettoyer et normaliser automatiquement les réponses désordonnées.
- Créez des tâches directement à partir des réponses aux formulaires et attribuez-les automatiquement à la personne/l'équipe appropriée.
Vous pouvez même configurer un agent IA dédié qui se chargera de l'ensemble du processus d'analyse des sentiments à votre place.
📌 Exemple : créez un agent IA dédié aux émotions dans ClickUp qui surveille les chats d'assistance 24 heures sur 24. Il signale en temps réel les clients frustrés, rédige des réponses empathiques et suggère des solutions pratiques avant même qu'un agent humain n'intervienne.
Étape 2. Choisissez un modèle ou un outil
Il existe deux façons d'analyser le sentiment d'un texte à l'aide de l'IA :
- Utilisez un outil d'analyse des sentiments prêt à l'emploi : idéal pour les PME, les start-ups et les professionnels indépendants qui souhaitent une installation rapide et abordable avec un minimum de frais techniques.
- Utilisez un modèle d'IA personnalisé : idéal pour les organisations qui souhaitent analyser des données contenant un langage spécifique à leur secteur, du jargon interne et des signaux de sentiment complexes.
Comment ClickUp peut-il vous aider ?
ClickUp Brain est votre assistant IA toujours disponible qui offre de multiples fonctionnalités (ou approches) pour analyser les sentiments. Vous pouvez :
- Remplissage automatique des libellés de sentiment : utilisez les champs AI de ClickUp pour classer instantanément les tickets entrants ou les réponses aux formulaires. Brain analyse le contenu et remplit automatiquement les scores de sentiment, les résumés ou les catégories personnalisées en fonction de vos instructions spécifiques.
- Discutez avec Brain : appelez directement @Brain dans vos tâches, discussions et documents pour analyser les sentiments à la volée.
- Tirez parti de modèles d'IA externes en un seul endroit : ClickUp Brain MAX, l'application de bureau, vous offre la puissance des meilleurs modèles tels que GPT, Gemini, Claude, Deepseek, etc. , sous un même toit. Passez de l'un à l'autre à tout moment en fonction de la complexité des commentaires pour une analyse personnalisée.
💡 Conseil de pro : utilisez les champs personnalisés ClickUp pour créer des catégories de sentiments spécifiques telles que « Négatif », « Très positif », « Frustré », etc. Cela vous permettra de filtrer facilement votre charge de travail et de donner la priorité aux clients qui ont le plus besoin de vous.
Étape 3. Entraînez ou affinez (si nécessaire)
Si vous choisissez ou développez un modèle d'IA personnalisé pour l'analyse des sentiments, vous devez d'abord l'entraîner sur des ensembles de données personnalisés.
À faire, prélevez un échantillon de 500 à 1 000 commentaires. Libellez-les manuellement dans les catégories Positif, Négatif ou Neutre (ou toute autre catégorie sur laquelle vous souhaitez entraîner le modèle).
Si votre public utilise beaucoup d'ironie ou de jargon spécifique à votre secteur d'activité, incluez ces exemples dans votre ensemble de données d'apprentissage. Vous voulez que l'IA reconnaisse les cas particuliers, en tire des enseignements et améliore son analyse.
Effectuez un test de validation sur 100 nouveaux échantillons de commentaires afin d'évaluer la précision du modèle. Affinez-le si nécessaire.
Comment ClickUp peut-il vous aider ?
ClickUp Brain offre un accès sécurisé et en temps réel à l'ensemble de votre environnement de travail, y compris les tâches, les documents, les commentaires, les messages instantanés et même les données provenant d'outils intégrés.
Elle est déjà formée au langage, au contexte et aux flux de travail propres à votre organisation. Vous n'avez pas besoin de passer des heures à libeller les commentaires ou à créer des ensembles de formation personnalisés.
Et si vous avez besoin de trouver rapidement un commentaire, un document ou tout autre élément spécifique, utilisez ClickUp Enterprise Search. Grâce à une seule barre de recherche, vous pouvez trouver instantanément tout ce que vous cherchez dans l'ensemble de votre espace de travail et dans toutes les applications connectées.
⭐ Bonus : Vous en avez assez de saisir des libellés de sentiment, des invites ou des règles personnalisées pour l'analyse ?
Essayez la fonctionnalité Talk-to-Text de ClickUp pour gérer votre analyse pendant vos déplacements.
- Libellés de dictée : créez rapidement des catégories de sentiments ou nettoyez les réponses aux commentaires sans toucher à votre clavier.
- Affinez vos invites : énoncez à voix haute vos instructions personnalisées pour l'IA. ClickUp transcrit vos mots en invites bien mises en forme et ponctuées que l'IA peut exécuter.
- Mettez à jour votre vocabulaire : ajoutez des termes spécifiques à votre secteur d'activité à votre dictionnaire des sentiments à l'aide de votre voix.
Cela semble incroyable, n'est-ce pas ? Pour en savoir plus sur Talk-to-Text, cliquez ici 👇
Étape 4. Intégration aux tableaux de bord/CRM
Configurez des tableaux de bord pour transformer vos analyses en informations pertinentes et visuellement attrayantes que les parties prenantes pourront exploiter.
Vous pouvez également intégrer directement les informations issues de l'analyse des sentiments dans votre CRM. Cela permet aux équipes commerciales et de réussite client de afficher les sentiments parallèlement aux profils clients, aux comptes, aux tickets ou aux transactions.
Ensuite, configurez des alertes pour signaler les tons négatifs croissants, les frustrations répétées ou les baisses soudaines de sentiment concernant des fonctionnalités, des lancements, etc.
Enfin, utilisez ces informations pour prendre des décisions basées sur les données et boucler la boucle de rétroaction.
📚 Pour en savoir plus : Comment réaliser l'automatisation de votre flux de travail CRM : avantages et bonnes pratiques
Comment ClickUp peut-il vous aider ?
Les tableaux de bord ClickUp sont votre centre de commande pour visualiser l'analyse des sentiments et les tendances des commentaires. Vous pouvez créer des tableaux de bord personnalisés avec plus de 20 widgets glisser-déposer, chacun extrayant des données en temps réel de votre environnement de travail :
- Graphiques linéaires et à barres : suivez les tendances des sentiments au fil du temps, visualisez les pics et les creux, ou comparez les sentiments entre les canaux, les produits ou les équipes.
- Diagrammes circulaires et en anneau : affichez en un coup d'œil la distribution des commentaires positifs, négatifs et neutres.
- Tableaux de bord : mettez en avant les indicateurs clés tels que le score moyen des sentiments, le nombre de réponses ou les taux d'escalade.
Comme les tableaux de bord sont intégrés à votre environnement de travail, vous pouvez facilement partager vos informations avec votre équipe, configurer des vues basées sur les rôles pour les différentes parties prenantes et afficher les détails en un seul clic.
💡 Conseil de pro : placez des cartes IA à côté de vos tableaux de bord pour ajouter du contexte et des explications. Elles agissent comme votre analyste intégré, interprétant automatiquement les données affichées dans vos widgets et faisant ressortir les informations les plus importantes.
Par exemple, « Les trois principales raisons du sentiment négatif cette semaine » ou « Les thèmes positifs émergents ».
Étape 5. Contrôlez la précision et affinez
Vérifiez régulièrement vos étiquettes de sentiment afin de vous assurer qu'elles correspondent toujours à vos offres de produits actuelles et à l'image de votre marque. Si vous formez des modèles personnalisés, mettez à jour les données et les règles de formation en temps opportun.
Ne sous-estimez pas l'importance des vérifications manuelles. Comparez régulièrement les résultats de l'IA avec ceux de l'analyse manuelle afin d'éviter toute dérive du modèle et de garantir la précision des résultats.
⚡ Archive de modèles : modèles de formulaires de commentaires gratuits pour recueillir des informations
L'avenir de l'analyse des sentiments par l'IA
À l'avenir, l'analyse des sentiments par l'IA se concentrera sur la prédiction des intentions et des actions futures plutôt que sur la simple analyse des sentiments actuels. Nous assisterons également à une augmentation significative de la précision des modèles dans la compréhension des nuances des sentiments humains.
Voici un aperçu rapide :
- Analyse multimodale : l'IA combinera le texte, le style de la voix, les expressions faciales et le langage corporel pour reconnaître exactement ce que ressent le client. Ainsi, si un client dit « Je vais bien » tout en fronçant les sourcils, l'IA lui appliquera une étiquette négative.
- Contexte hyper-localisé : les futurs modèles auront une meilleure compréhension des nuances culturelles et de l'argot régional. Ils comprendront qu'une expression spécifique à Londres a une connotation émotionnelle complètement différente à Dubaï ou à Singapour, ce qui évitera aux marques internationales de mal interpréter les commentaires locaux.
- Prédiction des intentions : au lieu de signaler les sentiments après coup, l'IA prédit les changements d'humeur afin d'anticiper la prochaine action de l'utilisateur.
Automatisez l'analyse des sentiments avec ClickUp AI
Utiliser l'intelligence artificielle pour analyser les sentiments et les émotions complexes des êtres humains peut sembler surréaliste, certes. Mais c'est possible, c'est réel, et vos concurrents l'utilisent probablement déjà.
ClickUp AI intègre l'analyse des sentiments directement dans votre environnement de travail, éliminant ainsi les changements de contexte et la prolifération des outils.
Vous pouvez analyser des milliers de commentaires, de réponses à des sondages, de discussions sur des forums, de transcriptions vocales ou de réunions, et bien plus encore, en un seul endroit, là où se trouve le reste de votre travail.
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Foire aux questions (FAQ)
L'analyse des sentiments identifie l'attitude générale (positive, négative, neutre) dans un texte, tandis que la détection des émotions va plus loin en reconnaissant des émotions spécifiques telles que la joie, la colère, la tristesse ou la peur. La détection des émotions fournit des informations plus détaillées que l'analyse des sentiments de base.
L'analyse des sentiments est généralement précise pour les textes simples, mais sa précision peut diminuer en présence de sarcasmes, d'argot ou de langage complexe. Les résultats s'améliorent avec des données de haute qualité et des modèles d'IA sensibles au contexte, mais aucun système n'est parfait. Il est préférable de procéder à des vérifications humaines pendant une période pour contrôler la précision des résultats de l'IA.
Il existe de nombreux modèles d'IA pour l'analyse des sentiments. Votre choix dépendra de la complexité des commentaires (texte, voix, image), des questions de confidentialité des données et de la maturité du modèle. ClickUp Brain est un modèle d'IA de niveau entreprise adapté à votre environnement de travail. Vous bénéficiez ainsi d'une analyse des sentiments précise et pertinente, sans installation technique ni formation manuelle.
Tout à fait ! ClickUp Brain prend en charge l'analyse des sentiments dans plusieurs langues, ce qui facilite l'analyse des commentaires des équipes ou des clients internationaux.
L'IA peut parfois détecter le sarcasme, en particulier avec des modèles avancés et un contexte suffisant, mais cela reste une tâche difficile. Le sarcasme repose souvent sur des indices contextuels ou culturels difficiles à interpréter pour l'IA, ce qui rend sa détection peu fiable.
L'analyse des sentiments est largement utilisée dans des secteurs tels que le marketing, le service client, la finance, la vente au détail, la santé, les médias et la politique. Elle aide les organisations à surveiller la réputation de leur marque, à analyser les commentaires des clients, à améliorer leurs produits et à éclairer leurs décisions d'entreprise.