Analyser des données textuelles grâce à l’IA, c’est pas sorcier !

Le Natural Language Processing (NLP) est une branche de l'intelligence artificielle qui permet de comprendre, d'interpréter et de traiter le langage humain. Il vise à analyser des données textuelles pour en extraire du sens, identifier des thématiques ou comprendre le contexte d'un texte.

Une IA analyse un roman en lisant le texte et en comprenant le choix des mots pour déterminer le contexte. Elle identifie ensuite les concepts clés et présente une liste de mots représentatifs qui révèlent les thématiques abordées. Cela permet de mettre en lumière les sujets principaux et d'extraire des informations sur le contenu et les émotions du texte.

L'IA peut détecter des thématiques principales liées à l'intrigue, comme des événements clés ou des personnages, ainsi que des aspects descriptifs comme les émotions, les environnements ou les objets présents. Elle peut aussi identifier des sujets plus abstraits ou complexes qui évoluent tout au long de l'histoire, notamment les problématiques sociales ou morales.

Sur une saga longue, l'IA fait ressortir une évolution des thèmes abordés, passant d'éléments plus légers et descriptifs à des sujets plus adultes et complexes, tels que la mort, la ségrégation et les conflits entre le bien et le mal. Cette progression reflète aussi la maturation des personnages et l'évolution du ton narratif au fil des volumes.

L'analyse par IA permet d'extraire rapidement des insights à partir de grands volumes de textes dans divers secteurs comme l'aéronautique, la médecine ou la banque. Elle repère les idées clés, les problèmes récurrents ou les émotions exprimées dans les verbatims clients, facilitant ainsi la prise de décision et l'amélioration des produits ou services.