Data / NLP

Analyse de Sentiment NLP

Classification automatique de feedbacks clients pour identifier les signaux de satisfaction, d insatisfaction et les themes recurrentes.

Role ML Engineer
Contexte Projet Data Science
Domaine Traitement du langage
Stack Python, Transformers, TensorFlow
Pipeline NLP
Pipeline de nettoyage, vectorisation et classification.
Resultats sentiment
Segmentation des retours clients par polarite de sentiment.

Contexte

Le volume de feedbacks rendait l analyse manuelle trop lente et peu exploitable pour l amelioration continue des services.

Solution technique

  • Preprocessing linguistique et normalisation des textes.
  • Entrainement d un modele NLP pour classification de sentiment.
  • Aggregation des sorties en indicateurs actionnables.

Resultats

Lecture qualitative

Identification claire des themes les plus critiques.

Traitement rapide

Analyse a grande echelle des retours en quelques secondes.

Actions prioritaires

Priorisation des axes de correction selon la tonalite client.