Analyser les réponses Texte

Présentation

L’analyse des réponses texte libres (verbatims) représente une mine d’informations qualitatives essentielles pour comprendre les ressentis et préoccupations des collaborateurs. J’utilise des technologies d’analyse de langage naturel en Python et R, avec une vigilance particulière sur les modèles génératifs qui présentent des risques d’hallucination. Mon approche privilégie des méthodes de supervision “Human in The Loop” et de relecture humaine pour améliorer la fiabilité des analyses.

Etapes

Préparation et nettoyage des données

Les verbatims collectés sont d’abord contextualisées (dictionnaire client) puis nettoyés et préparés : suppression des données personnelles identifiantes, correction des fautes de frappe évidentes, segmentation des réponses multiples. Cette étape cruciale conditionne la qualité de l’analyse ultérieure.

Analyse automatisée avec supervision

J’applique des techniques de catégorisation et de clustering en utilisant des modèles de langage non génératifs pour prévenir les risques d’hallucination. Les analyses incluent : identification des thèmes récurrents, détection des sentiments (positif/négatif/neutre), classification par catégories métier. Les process automatisés font l’objet d’une validation humaine.

Validation et enrichissement humain

Selon la taille du corpus, un expert procède à la relecture des classifications automatiques, affine les modèles de catégorisation, enrichit l’analyse par des insights contextuels et valide la cohérence des résultats avec les données quantitatives de l’enquête.

Livrables

• Rapport de synthèse des verbatims par thématiques principales
• Classification détaillée des commentaires par catégories
• Analyse des sentiments avec indicateurs de satisfaction/insatisfaction
• Intégration possible dans le rapport global ou dans les exports par périmètre
• Recommandations d’actions basées sur les insights qualitatifs