Jamais les sentiments n'auront autant influencé les décideurs. Ce n'est pas qu'ils font maintenant des choix irrationnels, mais ils fondent leurs décisions sur l'analyse des sentiments, une méthode qui permet de déceler automatiquement les humeurs exprimées par les consommateurs, notamment sur les médias sociaux.

«Ce que l'analyse des sentiments permet de faire, c'est de transformer des données non structurées en chiffres dont on peut se servir pour construire un graphique», résume Oleg Rogynskyy, pdg de Semantria, une entreprise qui fournit une technologie d'analyse du sentiment. Cet ancien cadre de Nstein Technologies a fondé l'entreprise en 2011, en partenariat avec Lexalytics, un géant de l'analyse du sentiment.

M. Rogynskyy avait alors l'objectif de démocratiser l'analyse textuelle, qui était alors la chasse gardée des grandes firmes. Pour rejoindre les PME, Semantria a fait le pari de commercialiser un logiciel en nuage dont le tarif d'abonnement de base est de 999 $ par mois.

La stratégie de l'entrepreneur semble avoir porté ses fruits. Depuis mai 2012, Semantria a multiplié par cinq le nombre de ses employés. Ils sont aujourd'hui 25 à travailler pour l'entreprise à Boston et à Montréal. Ce succès est attribuable à l'enthousiasme de PME qui ont découvert les bénéfices de sa technologie. C'est notamment le cas de petits établissements hôteliers qui utilisent Semantria afin d'analyser les avis de consommateurs laissés à leur propos sur des sites comme TripAdvisor. Les avis, qui peuvent être soumis en bloc dans un fichier Excel, se voient automatiquement attribuer des cotes de sentiment reflétant leur nature négative ou positive.

Ces cotes peuvent également servir à repérer les commentaires les plus négatifs avant qu'ils ne deviennent viraux. «Les entreprises font déjà de la veille sur les médias sociaux, mais il y a tellement de bruit qu'il est difficile de tout lire en temps réel. En repérant les textes les plus négatifs, les entreprises peuvent intervenir plus rapidement», explique M. Rogynskyy. Quoique l'analyse des sentiments ne soit pas nouvelle, les algorithmes utilisés aujourd'hui sont beaucoup plus précis qu'ils ne l'étaient il y a seulement cinq ans. On ne se contente désormais plus d'attribuer une valeur numérique positive, négative ou neutre à chaque mot contenu dans un texte. «Prenons pour exemple la phrase "J'adore les BlackBerry et je déteste les iPhone", illustre Oleg Rogynskyy. Une analyse purement lexicale aurait déterminé que cette phrase était neutre, car le verbe positif annule le négatif. Par contre, une analyse sémantique nous permet de déceler un sentiment positif par rapport à BlackBerry.»

Adapter son offre plus rapidement

Afin d'illustrer ce que peut faire cette technologie pour une entreprise, Mychelle Mollot, vice-présidente du marketing, Business Analytics, chez IBM, donne l'exemple d'un centre d'appels utilisant les outils d'analyse textuelle d'IBM. Le centre d'appels vend des produits pour le compte de ses clients, à qui il revend désormais des analyses effectuées à l'interne. Les données brutes analysées sont issues des transcriptions automatiques des appels, des notes rédigées par les téléphonistes et des médias sociaux.

Mme Mollot relate qu'un des clients du centre d'appels, peu après avoir lancé un plat préparé à faible teneur calorique, a constaté grâce aux analyses du centre d'appels que les consommateurs l'adoraient, mais qu'ils auraient souhaité pouvoir l'acheter en format familial. «Ils ont réussi à s'adapter rapidement alors que, la plupart du temps, les entreprises doivent faire des sondages et organiser des groupes de discussion avant de se rendre compte d'éléments comme ceux-là», fait-elle valoir.

Prochaine étape : analyse des intentions

Pour Jeff Catlin, pdg de Lexalytics, l'analyse de sentiment n'est toutefois qu'une des composantes de l'analyse de textes. Selon lui, connaître les sentiments des consommateurs par rapport à un produit n'est pas une fin en soi, puisque c'est surtout le prochain achat des consommateurs qui importe pour les entreprises. «L'analyse de l'intention est ce qu'il y a de plus prometteur dans le domaine aujourd'hui. Par exemple, il peut s'agir de déterminer si un consommateur a l'intention de changer de transporteur aérien ou de marque de téléphone.»

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