Qu’est-ce que le textmining ou fouille de textes ?
Le textmining représente l‘ensemble des techniques de data management (gestion de données) et de data mining (exploration de données) qui vont permettrent le traitement de données textuelles. Celles-ci correspondent à des données non structurées que l’on peut collecter via des logiciels de traitement de texte comme Word, Excel, comme des corpus de textes, des questions ouvertes de questionnaires, des champs texte d’application métier où des informations clients sont saisis en temps réel (par exemple lors de questionnaires réalisés par téléphone), des données provenant de mails, de posts sur les réseaux sociaux, sur des rapports, des articles… Les techniques du textmining appartiennent au domaine de l’intelligence artificielle qui allie les domaines de la linguistique, de la sémantique et du langage, des statistiques et de l’informatique.Ces données non structurées et donc non-exploitables vont être par la suite transformé en données opérationnelles, via des algorithmes de data mining. Ces données, à l’origine brutes et donc non-utilisables, vont se transformer en informations concrètes, qui vont permettre de donner du sens aux différents résultats obtenus dans des patterns ou des bases de données et de créer des rapports d’étude.
Il existe différentes méthodes statistiques qui vont permettre de répondre à des problématiques données, que rencontrent les entreprises. Grâce au Big Data, le textmining, dont l’existence n’est pas nouvelle, mais qui connaît actuellement un nouvel essor, est en train de devenir un enjeu crucial pour les entreprises.
La mise en oeuvre du Textmining
Il existe deux étapes centrales dans la mise en place des traitements des fouilles de textes.
La première étape va tout simplement consister à reconnaître tous les mots ainsi que leurs sens, relations entre eux et leurs rôles. C’est ce qu’on appelle l’analyse. L’interprétation des mots et de leurs sens est primordiale lors des traitements de données textuelles, sinon cela n’a que peu de sens. La deuxième étape va donc consister à cette fameuse interprétation de l’analyse des données collectés, afin de leur donner du sens. Cela va permettre de sélectionner un texte parmi d’autres.
Beaucoup utilisé en marketing, le textmining est une discipline aussi très utilisée dans d’autres domaines tels que la recherche, les sciences politiques ou encore la communication.
