Brevet FR3143792A1 — publié le 20240621

Procédé d’analyse non supervisée d’un ensemble de données textuelles lié à l’exécution de processus métiers L’invention se rapporte à un procédé d’analyse d’un ensemble de données textuelles, dit ensemble (EV) de verbatims, chaque verbatim comprenant une suite ordonnée de mots. Un tel procédé comprend : - une étape (12) de détermination de combinaisons de mots récurrentes dans lesdits verbatims, et d’identification de motifs communs au sein desdites combinaisons de mots récurrentes ; - une étape (13) d’identification de relations de synonymie entre des mots de même fonction syntaxique au sein desdits motifs communs, et de regroupement desdits mots synonymes de même fonction syntaxique au sein de mêmes structures de données, dites entités sémantiques ; - une étape (14) de détermination d’actions types en fonction desdites entités sémantiques, une action type étant représentative de contextes similaires d’opérations identifiables dans lesdits verbatims. Figure d’abrégé : Figure 1 Procédé d’analyse non supervisée d’un ensemble de données textuelles lié à l’exécution de processus métiers L’invention se situe dans le domaine de l’analyse automatique de données textuelles non structurées. Plus particulièrement, l’invention se rapporte par exemple à l’analyse de données textuelles issues des journaux d’applications métiers. Art antérieur Dans de nombreux domaines, et plus particulièrement dans le contexte de la gestion des activités d’une entreprise, il est fréquent que des applications métiers soient utilisées pour collecter des données textuelles rédigées librement par un utilisateur dans un langage naturel, par exemple au sein d’une zone de saisie d’un formulaire mis à disposition via un outil informatique. À titre d’exemples de telles données textuelles, on peut notamment citer les verbatims de divers interlocuteurs (e.g. clients, salariés, etc.) collectés via des applications de gestion de la relation client, les commentaires issus de tickets de remontées d’incidents, les échanges tracés au sein d’un système de gestion de plaintes des clients, etc. La nature non structurée de ces données les rend toutefois particulièrement difficiles à exploiter, à tout le moins de manière complètement automatique. Aussi, des opérations manuelles laborieuses et chronophages restent souvent nécessaires pour extraire de ces données textuelles des informations utiles, comme par exemple le ressenti d’un utilisateur (e.g. sa satisfaction ou son insatisfaction) ou encore l’objet et les raisons de ce ressenti. Des techniques de fouille des données textuelles ont bien été développées pour faciliter ces opérations, mais ces solutions existantes, qui peuvent être réparties en deux grandes catégories – les solutions reposant sur une approche basée sur un apprentissage supervisé d’une part, et les solutions reposant sur une approche basée sur un apprentissage non supervisé d’autre part – présentent généralement plusieurs inconvénients, comme détaillé ci-après. Un inconvénient principal des approches basées sur un apprentissage supervisé est qu’elles requièrent un investissement humain particulièrement conséquent pour construire une base d'apprentissage labellisée suffisamment volumineuse pour permettre l’obtention de résultats fiables. Plus précisément, chaque échantillon d’une telle base d’apprentissage doit être annoté manuellement, ce qui est extrêmement coûteux en temps. Un autre inconvénient important de ces solutions basées sur un apprentissage supervisé réside dans le fait que la classification opérée est effectuée sur la base de catégories prédéfinies, c’est-à-dire préalablement identifiées et sélectionnées par un opérateur humain. En d'autres termes, ces solutions ne permettent pas la découverte automatique de nouvelles catégories (e.g. de nouveaux ressentis, de nouveaux objets d’un ressenti, etc.) qui apparaitraient au cours du temps et qui n’auraient pas été identifiées manuellement dès l’origine dans la base d’apprentissage utilisée. Les approches actuelles basées sur un apprentissage non supervisé ne surmontent qu’en partie certains des inconvénients précités. Elles nécessitent certes un investissement humain globalement moins important que celui requis pour la mise en œuvre des solutions basées sur un apprentissage supervisé, mais cet investissement reste tout de même relativement conséquent, puisque la construction d’une base d’apprentissage volumineuse reste requise (même s’il n’est pas nécessaire dans ce cas de l’annoter manuellement). Par ailleurs, quelle que soit l’approche considérée, on constate également que le niveau de granularité des résultats générés par les solutions existantes est souvent relativement grossier. Par exemple, nombre de ces solutions existantes se limitent à déterminer de manière automatique un ressenti ou un sentiment des utilisateurs, sans nécessairement fournir d’informations sur les raisons pouvant expliquer ce ressenti. Aussi, une intervention humaine importante reste souvent nécessaire même après la mise en œuvre de ces solutions automatisées, afin de décomposer les résultats obtenus en des niveaux de granularité plus fins et permettre ainsi une exploitation plus intéressante et plus pertinente des données textuelles disponibles. Il existe donc un besoin pour une solution permettant d’améliorer l’analyse des données textuelles non structurées collectées via des applications ou des processus métiers, notamment en permettant la mise en œuvre d’une analyse automatisée plus fine de ces données. La présente technique permet de proposer une solution visant à remédier à certains inconvénients de l’art antérieur. Selon un premier aspect, la présente technique se rapporte en effet à un procédé d’analyse d’un ensemble de données textuelles, dit ensemble de verbatims, chaque verbatim comprenant une suite ordonnée de mots, ce procédé comprenant : - une étape de détermination de combinaisons de mots récurrentes dans lesdits verbatims, et d’identification de motifs communs au sein desdites combinaisons de mots récurrentes ; - une étape d’identification de relations de synonymie entre des mots de même fonction syntaxique au sein desdits motifs communs, et de regroupement desdits mots synonymes de même fonction syntaxique au sein de mêmes structures de données, dites entités sémantiques ; - une étape de détermination d’actions types en fonction desdites entités sémantiques, une action type étant représentative de contextes similaires d’opérations identifiables dans lesdits verbatims. De cette manière, la présente technique permet d’identifier, à partir d’un ensemble de verbatims, des actions types représentatives de divers contextes d’opération détectés dans les verbatims. Ainsi, la présente technique permet de dresser, à un degré de granularité fin et de manière non supervisée, un panorama des différents contextes d’opérations identifiables dans un ensemble de verbatims. Dans un mode de réalisation particulier, ledit regroupement en entités sémantiques comprend en outre la prise en compte de relations de dérivation et/ou de corrections orthographiques entre des mots desdits motifs communs. De cette manière, la présente technique offre une certaine flexibilité lors de l’analyse des données textuelles, en tenant compte de potentielles reformulations ou erreurs orthographiques dans les termes utilisés dans les verbatims. Dans un mode de réalisation particulier, lesdites entités sémantiques comprennent des entités sémantiques de type verbe, nom, ou adjectif, et une action type comprend une entité sémantique de type verbe et au moins une entité sémantique de type nom ou adjectif. De cette manière, les entités sémantiques sont catégorisées, permettant une analyse fine des données identifiées dans les verbatims, selon qu’elles représentent un objet (entité sémantique de type nom), une action (entité sémantique de type verbe), ou une description (entité sémantique de type adjectif). Selon une caractéristique particulière de ce mode de réalisation, ledit procédé comprend l’association desdites actions types auxdits verbatims, une action type étant associée à un verbatim lorsqu’une combinaison de mots présente dans ledit verbatim est associée à un motif commun comprenant au moins un mot associé à l’entité sémantique de type verbe de ladite action type et au moins un mot associé à ladite au moins une entité sémantique de type nom ou adjectif de ladite action type. De cette manière, les actions types sont rattachées aux verbatims au sein desquels elles apparaissent. Dans un mode de réalisation particulier, ladite détermination d’actions types comprend l’identification de relations conditionnelles entre lesdites entités sémantiques, en fonction d’une probabilité de coexistence de mots desdites entités sémantiques au sein de mêmes verbatims. De cette manière, des actions types complémentaires sont identifiées sur la base de critères de dépendances identifiés dans certains verbatims Selon une caractéristique particulière de ce mode de réalisation, ladite détermination d’actions types comprend la construction d’au moins un graphe en fonction desdites relations conditionnelles, et l’utilisation dudit au moins un graphe pour grouper lesdites actions types en sous-thématiques, et lesdites sous-thématiques en thématiques. De cette manière, un classement automatique des actions type en sous-thématiques et thématiques est mis en œuvre, permettant l’obtention d’un panorama des différents contextes d’opérations identifiables dans un ensemble de verbatims à différents degrés de granularité, comprenant au moins un degré de granularité fin (i.e. la catégorisation en actions type) et des degrés de granularité plus généraux (catégorisation en sous-thématiques et thématiques). Dans un mode de réalisation particulier, ledit procédé comprend en outre une étape de segmentation desdits verbatims en segments textuels, et de détermination d’une polarité associée à chacun desdits segments textuels. De cette manière, la présente technique permet également d’associer différentes parties des verbatims à des catégories de ressenti qui y sont exprimées par des utilisateurs, parmi par exemple un ressenti négatif (i.e. l’expression d’une insatisfaction), un ressenti neutre (i.e. ni satisfait, ni insatisfait), ou un ressenti positif (i.e. l’expression d’une satisfaction). Selon une caractéristique particulière de ce mode de réalisation, ledit procédé comprend une étape de pondération desdites actions types, une action type étant pondérée en fonction des polarités associées aux segments textuels des verbatims auxquels ladite action type est associée. De cette manière, la présente technique permet non seulement d’établir un lien entre polarités et actions types, c’est-à-dire entre un ressenti d’utilisateur et une raison de ce ressenti, mais également de dégager des tendances en prenant compte le nombre de segments textuels au sein desquels un ressenti particulier est associé à une raison particulière. Selon un autre aspect, la présente technique se rapporte également à un dispositif électronique d’analyse d’un ensemble de données textuelles, dit ensemble de verbatims, chaque verbatim comprenant une suite ordonnée de mots, ledit dispositif comprenant : - des moyens de détermination de combinaisons de mots récurrentes dans lesdits verbatims, et d’identification de motifs communs au sein desdites combinaisons de mots récurrentes ; - des moyens d’identification de relations de synonymie entre des mots de même fonction syntaxique au sein desdits motifs communs, et de regroupement desdits mots synonymes de même fonction syntaxique au sein de mêmes structures de données, dites entités sémantiques ; - des moyens de détermination d’actions type, en fonction de relations conditionnelles identifiées entre lesdites entités sémantiques au sein desdits verbatims, une action type étant représentative de contextes similaires d’opérations identifiables dans lesdits verbatims. Les moyens dudit dispositif électronique peuvent être adaptés à la mise en œuvre l’un quelconque des modes de réalisation du procédé de la présente demande. Selon un autre aspect, la technique proposée se rapporte également à un produit programme d'ordinateur téléchargeable depuis un réseau de communication et/ou stocké sur un support lisible par ordinateur et/ou exécutable par un microprocesseur, comprenant des instructions de code de programme pour l’exécution d'un procédé d’analyse tel que décrit précédemment, lorsqu’il est exécuté sur un ordinateur. La technique proposée vise également un support d’enregistrement lisible par un ordinateur sur lequel est enregistré un programme d’ordinateur comprenant des instructions de code de programme pour l’exécution des étapes du procédé tel que décrit précédemment, dans l’un quelconque de ses modes de réalisation. Un tel support d'enregistrement peut être n'importe quelle entité ou dispositif capable de stocker le programme. Par exemple, le support peut comporter un moyen de stockage, tel qu'une ROM, par exemple un CD ROM ou une ROM de circuit microélectronique, ou encore un moyen d'enregistrement magnétique, par exemple une clé USB ou un disque dur. D'autre part, un tel support d'enregistrement peut être un support transmissible tel qu'un signal électrique ou optique, qui peut être acheminé via un câble électrique ou optique, par radio ou par d'autres moyens, de sorte que le programme d’ordinateur qu’il contient est exécutable à distance. Le programme selon l'invention peut être en particulier téléchargé sur un réseau, par exemple le réseau Internet. Les différents modes de réalisation mentionnés ci-dessus sont combinables entre eux pour la mise en œuvre de l'invention. Figures D’autres caractéristiques et avantages de l’invention apparaîtront plus clairement à la lecture de la description suivante d’un mode de réalisation préférentiel, donné à titre de simple exemple illustratif et non limitatif, et des dessins annexés, parmi lesquels : illustre les principales étapes d’un procédé d’analyse de données textuelles, dans un mode de réalisation particulier de la technique proposée ; présente un exemple d’un extrait de graphe orienté obtenu dans le cadre de l’analyse d’un ensemble de verbatims, dans un mode de réalisation particulier de la technique proposée ; décrit une architecture simplifiée d’un dispositif électronique pour la mise en œuvre de la technique proposée, dans un mode de réalisation particulier. Description détaillée de l’invention La présente demande permet de remédier à certains des inconvénients précités. Plus particulièrement, il est proposé une technique permettant d’analyser, de manière automatique et non supervisée, un corpus de données textuelles non structurées, afin d’en extraire des informations pertinentes, par exemple des connaissances métiers. Bien que ce domaine d’utilisation soit donné à titre illustratif et non limitatif, la présente technique se révèle en effet avantageuse pour faciliter l’exploitation de données issues des journaux générés au niveau des applications métiers maintenant largement déployées au sein des entreprises (e.g. applications de gestion de la relation client, de gestion des incidents, etc.). Les connaissances métiers que la présente technique permet d’extraire comprennent par exemple l’identification de problèmes d’exécution de certains processus métiers, la détermination des retours (ou « feedback » en anglais) et/ou des ressentis des acteurs impliqués dans ces processus métiers (e.g. motifs de satisfaction ou d’insatisfaction), ou encore la détermination du caractère récurrent de certaines activités métiers. La technique proposée offre notamment un meilleur compromis que les solutions existantes, en ce qu’elle permet une extraction de données à un niveau de granularité relativement fin tout en limitant l’investissement humain (i.e. le nombre d’opérations manuelles non automatisées) nécessaire pour parvenir à ce résultat. Comme détaillé par la suite, dans un mode de réalisation particulier, la technique proposée permet également de structurer de manière automatique les informations extraites, en les organisant en sous-thématiques et thématiques automatiquement identifiées. En d'autres termes, la présente technique ne se limite pas à de l’extraction brute de données, mais elle vise également à fournir une structuration automatique des données pertinentes selon différents niveaux de granularité, i.e. à différents niveaux de généralisation, rendant ainsi leur exploitation plus facile. Selon un premier aspect, la présente technique se rapporte à un procédé d’analyse d’un ensemble – ou corpus – de données textuelles. Plus particulièrement, dans le cadre de la présente technique, ces données textuelles sont désignées sous le terme générique de « verbatims », un verbatim correspondant à un ensemble de mots saisis par un utilisateur au sein par exemple d’une application métier, eu égard à un ou plusieurs objets donnés (par exemple une prestation, un incident, un service, etc.). Un verbatim peut ainsi être assimilé à un ensemble cohérent de mots, porteur de sens et reposant sur des structures propres à une langue, permettant par exemple à un utilisateur d’exprimer un ressenti (négatif, neutre ou positif), mais également éventuellement l’objet et les raisons de ce ressenti. De telles données textuelles sont par exemple stockées sous forme de fichiers texte ou au sein de champs dédiés d’une ou plusieurs bases de données. On présente maintenant, en relation avec la , le principe général d’un procédé d’analyse d’un ensemble de verbatims, dans un mode de réalisation particulier de la technique proposée. Un tel procédé est mis en œuvre par un dispositif électronique ayant accès à au moins une source de données comprenant un ensemble EV de verbatims (V1, …, Vn) à traiter. Dans une étape 12, une détermination de combinaisons de mots récurrentes au sein des verbatims est mise en œuvre, puis des motifs communs sont identifiés au sein de ces combinaisons de mots. Selon une caractéristique particulière, un motif commun regroupe par exemple les combinaisons de mots sémantiquement équivalentes parmi les combinaisons de mots déterminées. En d'autres termes, l’étape 12 vise à découvrir des combinaisons de mots qui sont récurrentes dans l’ensemble des verbatims, et à opérer des regroupements des combinaisons de mots qui sont utilisées pour exprimer une même idée générale, en les associant à un même motif commun. En supposant par exemple qu’on identifie dans les verbatims une récurrence des combinaisons de mots suivantes « dépanner un problème », « régler mon souci », « résoudre ce problème », « régler le problème », « résoudre un souci », la mise en œuvre de l’étape 12 permet de mettre en évidence que toutes ces expressions forment diverses représentations sémantiques d’une même idée – en l’espèce la résolution d’un problème – en les associant à un même motif commun. Plus particulièrement, deux concepts (i.e. deux groupes de mots particuliers) sont identifiables dans l’exemple précédent : - un premier concept lié à l’action de trouver une solution, caractérisé par les mots « rétablir », « résoudre », et « dépanner », associés à la fonction syntaxique « verbe » ; - un deuxième concept lié à la notion de difficulté, caractérisé par les mots « problème », et « souci », associés à la fonction syntaxique « nom ». Toutes les combinaisons précédentes peuvent ainsi être regroupées sous une même étiquette commune, i.e. un même motif commun MC regroupant un ensemble de concepts, définie par exemple par une structure de données pouvant prendre la forme non limitative suivante : MC : {({‘ régler ’ , ‘ dépanner ’ , ‘ résoudre ’ }, ’verbe’), ({‘ problème ’ , ‘ souci’ }, ’nom’)}. Dans un mode de réalisation particulier, l’étape 12 est mise en œuvre via la réalisation d’une succession de sous-étapes comprenant : - la génération, pour chaque verbatim de l’ensemble des verbatims, de combinaisons possibles de mots, dite combinaisons candidates, en fonction d’un seuil de distance et d’un seuil de longueur prédéterminés ; - le calcul du nombre d’occurrences de chaque combinaison candidate dans l’ensemble des verbatims, et un filtrage des combinaisons candidates en fonction de leur nombre d’occurrences, un tel filtrage pouvant par exemple consister à éliminer les combinaisons candidates qui n’apparaissent pas suffisamment dans l’ensemble des verbatims (c’est-à-dire dont le nombre d’occurrences est inférieur à un seuil prédéterminé) ; - la fusion des combinaisons candidates proches (sur la base, par exemple, d’opérations préalables de lemmatisation des mots des combinaisons candidates) ; - la détermination de l’ensemble des mots synonymes de chaque mot des combinaisons candidates, au moyen d’un dictionnaire de synonyme (prenant par exemple la forme d’une base de données lexicales) accessible du dispositif électronique ; - l’utilisation des mots synonymes déterminés pour identifier des motifs communs à des combinaisons candidates : plus particulièrement, deux combinaisons candidates sont considérées comme similaires et regroupées au sein d’un même groupe associé à un même motif commun lorsque ces deux combinaisons candidates ont un même nombre de mots ayant les mêmes fonctions syntaxiques, et lorsque que pour chaque mot m1 de l’une des deux combinaisons candidates il existe un mot m2 dans l’autre des deux combinaisons candidates tel que les mots m1 et m2 sont synonymes. Ainsi, plusieurs groupes de combinaisons candidates, associés chacun à un motif commun, sont obtenus à l’issue de l’étape 12. Dans une étape 13, des structures de données, appelées entités sémantiques, sont construites sur la base des motifs communs identifiés en étape 12. Par entité sémantique, on entend plus particulièrement une structure de données comprenant un ensemble de mots synonymes de même fonction syntaxique. Ainsi, l’étape 13 comprend l’identification, au moyen d’un dictionnaire de synonymes, de relations de synonymie entre des mots de même fonction syntaxique (verbes, noms ou adjectifs) au sein des motifs communs, et le regroupement des mots synonymes de même fonction syntaxique par entité sémantique. Selon une caractéristique particulière, les entités sémantiques comprennent : - des entités sémantiques de type « verbe », également dénommée entités d’action, regroupant les verbes synonymes identifiés dans l’ensemble des motifs communs ; - des entités sémantiques de type « adjectif », également dénommée entités de description, regroupant les adjectifs synonymes identifiés dans l’ensemble des motifs communs ; - des entités sémantiques de type « nom », également dénommée entités nominales, regroupant les noms synonymes identifiés dans l’ensemble des motifs communs. Dans un mode de réalisation particulier, la construction des entités sémantiques comprend, outre la prise en compte de relations de synonymie, la prise en compte de relations de dérivation et de relations de correction orthographique entre les mots présents au sein des motifs communs. Plus particulièrement, la prise en compte de relations de dérivation permet de rapprocher des mots dérivés lors de la mise en œuvre de l’étape 13. Par exemple, si un motif commun comprend le mot « résoudre », le mot dérivé « résolution » est également considéré pour la création des entités sémantiques même s’il n’a pas été identifié en tant que tel au sein des motifs communs obtenus à l’issue de l’étape 12. De manière analogue, la prise en compte de relations de correction orthographique permet de rapprocher un mot incorrectement orthographié de son équivalent correctement orthographié lors de la mise en œuvre de l’étape 13. Par exemple, des approximations orthographiques liées à l’oubli d’accent ou à la présence d’accents incorrect, ou à la substitution de certains caractères associés au même son (e.g. ‘ i ’ et ‘ y ’, ‘ c ’ et ‘ q ’, ‘ x ’ et ‘ c ’, etc.), sont également considérées pour la création des entités sémantiques : ainsi les mots ‘ probleme ’ et ‘ problème’ sont par exemple considéré comme équivalents, et regroupés dans une même entité sémantique. On présente ci-après, à titre purement illustratif, deux exemples d’entités sémantiques susceptibles d’être obtenue à l’étape 13. Dans un premier exemple, on suppose par exemple que l’étape 12 d’identification de motifs communs a permis la mise en évidence, parmi d’autres, des concepts (ou groupes de mots) suivants : { ' affaire_question ', 'question', ' difficulté_problème ', ' interrogation_question ', ' problème_question ', 'souci', ' probleme_souci ', 'problème', 'interrogation' }. Sur la base des relations précédemment présentées (synonymie, dérivation, correction orthographique), l’étape 13 permet de construire une entité sémantique de type « nom » EN dans laquelle les différents noms suivants sont regroupés, car identifiés comme étant synonymes : EN : ‘ difficulté_interrogation_problème_probleme _ souci_question _affaire ’ Dans un deuxième exemple, on suppose par exemple que l’étape 12 d’identification de motifs communs a permis la mise en évidence, parmi d’autres, des concepts (ou groupes de mots) suivants : { ' agréable_aimable ', 'sympathique', ' agréable_aimable_sympathique ', 'gentil', 'agréable', ' aimable_sympathique ', ' avenant_sympathique ', ' aimable_avenant_cordial_gentil ', ' bienveillant_sympathique ' }. Sur la base des relations précédemment présentées (synonymie, dérivation, correction orthographique), l’étape 13 permet de construire une entité sémantique de type « adjectif » ED dans laquelle les différents adjectifs suivants sont regroupés, car identifiés comme étant synonymes : ED : 'agréable_ aimable_bienveillant_cordial_gentil_ avenant _sympathique ' Ainsi, plusieurs entités sémantiques de différents types sont obtenues à l’issue de l’étape 13. Dans une étape 14, les entités sémantiques construites à l’étape 13 sont utilisées pour déterminer des actions types représentatives de contextes similaires d’opérations (ou d’utilisation) identifiables dans l’ensemble EV des verbatims analysés. Selon une caractéristique particulière, une action type comprend une entité sémantique de type verbe et au moins une entité sémantique de type nom ou adjectif. Plus particulièrement : - l’entité sémantique de type verbe (ou entité d’action) définit le type d’opération associé à l’action (e.g. une installation, une modification, une annulation, etc.) ; - l’entité sémantique de type nom (ou entité nominale) définit l’objet qui subit l’effet du type d’opération réalisé (e.g. la fibre, un rendez-vous, etc.) ; - l’entité sémantique de type adjectif (ou entité de description) définit la manière selon laquelle le type d’opération a été réalisé (e.g. tardive, incorrecte, etc.). Plusieurs modes de regroupements peuvent être opérés pour déterminer des actions types. En premier lieu, dans un mode de réalisation particulier, un premier mode de regroupement porte sur les motifs communs identifiés en étape 12. Plus particulièrement, il s’agit ici d’associer à une action type donnée (i.e. de regrouper ensemble) les motifs communs qui comprennent simultanément : - au moins un mot (i.e. un concept) appartenant ou ayant un dérivé appartenant à l’entité sémantique de type verbe de l’action type considérée ; - au moins un autre mot (i.e. un autre concept) appartenant ou ayant un dérivé appartenant à l’entité sémantique de type nom ou adjectif de l’action type considérée. Ainsi, par exemple, selon ce premier mode de regroupement : - les motifs communs ‘ installer fibre ’ et ‘ installation fibre ’ sont associés à une même action type, car le mot ‘ installation’ fait partie des dérivés de l’entité sémantique de type verbe (i.e. de l’entité d’action) comprenant le verbe ‘ installer’ ; - les motifs communs ‘ répondre interrogation ’ et ‘ réponse problème ’ sont associés à une même action type, car d’une part le mot ‘ réponse’ fait partie des dérivés de l’entité sémantique de type verbe (i.e. de l’entité d’action) comprenant le verbe ‘ r épondre ’ , et d’autre part les mots ‘ interrogation’ et ‘ problème’ appartiennent à la même entité sémantique de type nom (i.e. à la même entité nominale). En deuxième lieu, dans un autre mode de réalisation particulier complémentaire ou alternatif au précédent, un deuxième mode de regroupement est opéré, sur la base de relations conditionnelles entre entités sémantiques, identifiées au sein des verbatims. Selon une caractéristique particulière, ces relations conditionnelles entre entités sémantiques sont identifiées en fonction d’une probabilité de coexistence de mots desdites entités sémantiques au sein de mêmes verbatims. Dans ce cadre, deux types de relations conditionnelles sont par exemple considérés : - des relations conditionnelles dites globales, caractérisant l’identification de relations de dépendances entre des entités sémantiques de type nom ou adjectif au sein de mêmes verbatims ; - des relations conditionnelles dites contextuelles, caractérisant l’identification de relations de dépendances entre des entités sémantiques de type nom ou adjectif au sein de mêmes verbatims, en présence d’une entité sémantique d’action particulière. Selon une caractéristique particulière, une relation conditionnelle entre deux entités sémantiques de type nom ou adjectif est considérée comme confirmée lorsque la probabilité de coexistence de mots desdites entités sémantiques au sein de mêmes verbatims est supérieure à un certain seuil prédéterminé, pour l’un ou l’autre des deux types de relations conditionnelles précédemment présentés. Sur la base des relations conditionnelles identifiées, de nouvelles actions types sont déterminées, une action type comprenant d’une part l’ensemble des entités sémantiques de type noms ou adjectifs qui sont liées par des relations conditionnelles globales ou contextuelles associées à la présence d’une même entité sémantiques de type verbe, et d’autre part l’entité sémantique de type verbe en question. Une association de certains motifs communs à ces nouvelles actions types est également mise en œuvre, un motif commun étant associé à une action type donnée lorsqu’il comprend : - au moins un mot (i.e. un concept) appartenant ou ayant un dérivé appartenant à l’entité sémantique de type verbe de l’action type considérée ; - au moins un autre mot (i.e. un autre concept) appartenant ou ayant un dérivé appartenant à une entité sémantique de type nom ou adjectif de l’action type considérée. Dans un mode de réalisation particulier, la détermination des actions types comprend la construction d’au moins un graphe en fonction des relations conditionnelles identifié, et l’utilisation de ce graphe pour grouper les actions types en sous-thématiques, et les sous-thématiques en thématiques. Un exemple d’un extrait d’un tel graphe est présenté en relation avec la , dans un mode de réalisation particulier de la technique proposée. Ce graphe orienté est par exemple construit à partir des relations conditionnelles globales préalablement identifiées. Plus particulièrement, dans cet exemple donné à titre purement illustratif, chaque nœud du graphe correspond à une entité sémantique de type nom, et chaque lien orienté entre deux nœuds correspond à une relation conditionnelle globale identifiée entre les nœuds correspondants. Chaque lien est par ailleurs associé à un poids, correspondant au nombre de fois où les nœuds liés ont formé ensemble des relations conditionnelles contextuelles dans le contexte d’entités sémantiques de type verbe (i.e. d’entités d’actions) différentes. Par exemple, si dans l’ensemble des verbatims analysés les entités sémantiques nominales « fibre » et « gaine » sont toujours associées ensemble en présence de l’un ou l’autre de l’une ou l’autre des entités d’action associées aux verbes « installer » et « vérifier », le poids « 2 » est associé au lien entre ces deux entités sémantiques nominales, représentatif du fait que deux contextes d’opération (ou d’utilisation) distinct ont été identifiés dans les verbatims en lien avec ces entités sémantiques nominales (i.e. un contexte dans lequel ces objets sont mentionnés dans le cadre d’une opération d’installation, et un autre dans lequel ces objets sont mentionnés dans le cadre d’une opération de vérification). Un graphe ainsi construit est intéressant en ce qu’il peut être utilisé pour déterminer de manière automatique des regroupements possibles entre entités sémantiques de même type (et plus particulièrement de type nom ou adjectif), à différents niveaux de granularité. Ainsi, sur la base de règles prédéterminées, un tel graphe permet par exemple d’identifier des sous-thématiques, une sous-thématique étant représentative d’un ensemble d’entités sémantiques de type nom ou adjectif qui coexistent dans les mêmes verbatims (sans nécessairement être l’objet des mêmes entités d’action), ou autrement dit, qui partagent un même contexte d’opération. Selon un exemple de construction, une sous-thématique regroupe par exemple l’ensemble des nœuds enfants qui descendent exactement des mêmes nœuds parents. Par exemple, appliquée à l’extrait de graphe illustré sur la , une telle règle de construction permet l’obtention automatique (i.e. sans intervention d’un utilisateur) de quatre sous-thématiques : - la sous-thématique ST11 comprenant les entités sémantiques nominales « électricien » et « trou » ayant pour nœud parent l’entité sémantique nominale « cable_câble_ligne » ; - la sous-thématique ST12 comprenant les entités sémantiques nominales « goulotte », « gaine » et « adsl » ayant pour nœuds parents les entités sémantiques nominales « fibre » et « cable_câble_ligne » ; - la sous-thématique ST13 comprenant les entités sémantiques nominales « soudure » et « garage » ayant pour nœud parent l’entité sémantique nominale « fibre » ; - la sous-thématique ST21 comprenant les entités sémantiques nominales « wifi », « portable », « ordinateur » et « décodeur » ayant pour nœud parent l’entité sémantique nominale « appareil_téléphone_tv_télévision ». Éventuellement, une règle supplémentaire excluant d’une sous-thématique les nœuds enfants associés à un lien de poids nul est également appliquée (une telle règle mise en œuvre dans le cadre de l’exemple précédent conduisant alors par exemple à l’exclusion de l’entité sémantique nominale « soudure » de la sous-thématique ST13, le poids du lien entre l’entité sémantique « soudure » et son parent l’entité sémantique « fibre » étant nul). Selon une caractéristique particulière, les sous-thématiques ainsi identifiées sont à leur tour regroupées en thématiques, sur la base d’une règle prédéterminée. Selon un exemple de construction, une thématique est par exemple définie par l’union des sous-thématiques partageant des nœuds parents en commun. Par exemple, appliquée à l’extrait de graphe illustré sur la , une telle règle de construction permet l’obtention automatique (i.e. sans intervention d’un utilisateur) de deux thématiques : - la thématique T1 regroupant les sous-thématiques ST11, ST12 et ST13 qui ont pour nœuds parents les entités sémantiques nominales « fibre » et/ou « cable_câble_ligne » ; - la thématique T2 comprenant la sous-thématique ST21 qui a pour nœud parent l’entité sémantique nominale « appareil_téléphone_tv_télévision ». Ainsi, la mise en œuvre des étapes 12, 13 et 14 permet l’identification, à partir d’un ensemble de verbatims, d’actions types représentatives de divers contextes d’opération détectés dans les verbatims, et leur classement automatique en sous-thématiques et thématiques. En d'autres termes, la présente technique permet de dresser selon une approche non supervisée un panorama des différents contextes d’opérations identifiables dans un ensemble de verbatims, à différents degrés de granularité, comprenant au moins un degré de granularité fin (i.e. la catégorisation en actions type) et des degrés de granularité plus généraux (catégorisation en sous-thématiques et thématiques). Dans un mode de réalisation particulier, le procédé d’analyse selon la présente technique comprend également, par exemple de manière parallèle aux étapes 12, 13 et 14, une étape 11 comprenant la segmentation des verbatims en segments textuels, et la détermination d’une polarité associée à chacun desdits segments textuels. Par polarité, on entend ici un attribut représentatif d’un sentiment et/ou d’un état émotif associé au segment textuel considéré. Un tel attribut peut par exemple qualifier l’expression au sein du segment textuel considéré d’une satisfaction ou au contraire d’une insatisfaction d’un utilisateur, éventuellement à différents degrés. La segmentation d’un verbatim est opérée de manière automatique (i.e. sans intervention manuelle), par exemple sur la base de caractères de ponctuation présents dans le verbatim (e.g. virgules, points-virgules, points, etc.). Selon une caractéristique particulière, la segmentation tient également compte de séparateurs textuels prédéfinis, comprenant par exemple des mots-clés classiquement utilisés pour introduire une notion de contradiction (e.g. les mots « cependant », « par contre », « mais », « néanmoins », « en revanche », etc.). A l’issue de l’étape 11, chaque segment textuel est ainsi associé à une polarité ou catégorie de ressenti parmi par exemple les catégories suivantes : un ressenti négatif (i.e. l’expression d’une insatisfaction), un ressenti neutre (i.e. ni satisfait, ni insatisfait), un ressenti positif (i.e. l’expression d’une satisfaction). Selon une caractéristique particulière, la détermination des polarités associées aux segments textuels repose sur l’utilisation d’un modèle de langage BERT (de l’anglais « Bidirectional Encoder Representations from Transformers ») pré-entraîné pour réaliser des opérations d’analyse de sentiments. Dans un mode de réalisation particulier, dans une étape 15, les actions types obtenues à l’issue des étapes 12, 13 et 14 sont pondérées en fonction des polarités associées aux segments textuels telles qu’identifiées en étape 11. En d'autres termes, dans la mesure ou la technique proposée permet d’associer un segment textuel à une action type d’une part et à une polarité d’autre part, il est possible d’établir un lien entre polarités et actions types, c’est-à-dire entre un ressenti d’utilisateur et une raison (ou cause) de ce ressenti. La technique proposée permet plus particulièrement de dégager des tendances à un niveau de granularité fin, en prenant compte le nombre de segments textuels au sein desquels un ressenti particulier est associé à une raison particulière. Selon une caractéristique particulière, les actions types étant par ailleurs organisées en sous-thématiques et thématique automatiquement déterminées, la présente technique permet également dans un mode de réalisation d’établir une arborescence (par exemple sous la forme d’un graphe) des actions types par sous-thématiques et thématiques selon chaque type de polarité identifié. Une telle arborescence peut notamment servir de fondement à la construction d’une interface graphique permettant à un utilisateur d’explorer à différents niveaux de granularité, des ressentis et raisons des ressentis automatiquement extraits d’un ensemble de verbatims, en facilitant ainsi grandement l’exploitation. Elle peut également être utilisée pour générer de manière automatique divers rapports de synthèse en lien avec des applications métiers (notamment dans le domaine de la gestion de la relation clients), tels que des rapports de satisfaction par exemple. Selon un autre aspect, la présente technique se rapporte également à un dispositif électronique d’analyse d’un ensemble de données textuelles, dit ensemble de verbatims, ce dispositif étant apte à mettre en œuvre le procédé précédemment décrit dans l’un quelconque de ses modes de réalisation. Plus particulièrement, un tel dispositif électronique comprend : - des moyens de détermination de combinaisons de mots récurrentes dans lesdits verbatims, et d’identification de motifs communs au sein desdites combinaisons de mots récurrentes ; - des moyens d’identification de relations de synonymie entre des mots de même fonction syntaxique au sein desdits motifs communs, et de regroupement desdits mots synonymes de même fonction syntaxique au sein de mêmes structures de données, dites entités sémantiques ; - des moyens de détermination d’actions type, en fonction de relations conditionnelles identifiées entre lesdites entités sémantiques au sein desdits verbatims, une action type étant représentative de contextes similaires d’opérations identifiables dans lesdits verbatims. La représente, de manière schématique et simplifiée, la structure d’un tel dispositif électronique, dans un mode de réalisation particulier. Dans un mode de réalisation particulier, ce dispositif électronique prend par exemple la forme d’un serveur de traitement connecté via un réseau de communication à au moins une source de données distante au sein de laquelle sont stockés des verbatims, ou encore d’un serveur de traitement hébergeant lui-même une ou plusieurs applications métiers susceptibles de générer des verbatims. Le dispositif électronique selon la technique proposée comprend par exemple une mémoire 31 constituée d’une mémoire tampon M, une unité de traitement 32, équipée par exemple d’un microprocesseur μP, et pilotée par le programme d’ordinateur Pg 33, mettant en œuvre le procédé d’analyse selon l’invention. À l’initialisation, les instructions de code du programme d’ordinateur 33 sont chargées dans la mémoire tampon avant d’être exécutées par le processeur de l’unité de traitement 32. L’unité de traitement 32 reçoit en entrée E un ensemble de données textuelles, ou ensemble de verbatims, chaque verbatim comprenant une suite ordonnée de mots. Le microprocesseur de l’unité de traitement 32 réalise alors les étapes du procédé précédemment décrit, selon les instructions du programme d’ordinateur 33, pour délivrer en sortie S des données comprenant au moins un ensemble d’actions types représentatives de contextes similaires d’opérations identifiables dans lesdits verbatims. Dans un mode de réalisation particulier, la sortie S prend par exemple la forme d’un ensemble structuré de données dans lequel les actions types sont regroupées par sous-thématiques, et les sous-thématiques par thématiques, selon différents types de polarités (ou ressenti, e.g. négatif, neutre, ou positif) associés identifiés dans l’ensemble des verbatims. Procédé d’analyse d’un ensemble de données textuelles, dit ensemble (EV) de verbatims, chaque verbatim comprenant une suite ordonnée de mots, ledit procédé étant caractérisé en ce qu'il comprend : - une étape (12) de détermination de combinaisons de mots récurrentes dans lesdits verbatims, et d’identification de motifs communs au sein desdites combinaisons de mots récurrentes ; - une étape (13) d’identification de relations de synonymie entre des mots de même fonction syntaxique au sein desdits motifs communs, et de regroupement desdits mots synonymes de même fonction syntaxique au sein de mêmes structures de données, dites entités sémantiques ; - une étape (14) de détermination d’actions types en fonction desdites entités sémantiques, une action type étant représentative de contextes similaires d’opérations identifiables dans lesdits verbatims. Procédé d’analyse selon la revendication 1 caractérisé en ce que ledit regroupement en entités sémantiques comprend en outre la prise en compte de relations de dérivation et/ou de corrections orthographiques entre des mots desdits motifs communs. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que lesdites entités sémantiques comprennent des entités sémantiques de type verbe, nom, ou adjectif, et en ce qu’une action type comprend une entité sémantique de type verbe et au moins une entité sémantique de type nom ou adjectif. Procédé d’analyse selon la revendication 3, caractérisé en ce qu'il comprend l’association desdites actions types auxdits verbatims, une action type étant associée à un verbatim lorsqu’une combinaison de mots présente dans ledit verbatim est associée à un motif commun comprenant au moins un mot associé à l’entité sémantique de type verbe de ladite action type et au moins un mot associé à ladite au moins une entité sémantique de type nom ou adjectif de ladite action type. Procédé d’analyse selon la revendication 1 caractérisé en ce que ladite détermination d’actions types comprend l’identification de relations conditionnelles entre lesdites entités sémantiques, en fonction d’une probabilité de coexistence de mots desdites entités sémantiques au sein de mêmes verbatims. Procédé d’analyse selon la revendication 5 caractérisé en ce que ladite détermination d’actions types comprend la construction d’au moins un graphe en fonction desdites relations conditionnelles, et l’utilisation dudit au moins un graphe pour grouper lesdites actions types en sous-thématiques, et lesdites sous-thématiques en thématiques. Procédé d’analyse selon la revendication 1 caractérisé en ce qu'il comprend en outre une étape (11) de segmentation desdits verbatims en segments textuels, et de détermination d’une polarité associée à chacun desdits segments textuels. Procédé d’analyse selon la revendication 8 caractérisé en ce qu’il comprend une étape (15) de pondération desdites actions types, une action type étant pondérée en fonction des polarités associées aux segments textuels des verbatims auxquels ladite action type est associée. Dispositif électronique d’analyse d’un ensemble de données textuelles, dit ensemble de verbatims, chaque verbatim comprenant une suite ordonnée de mots, ledit dispositif étant caractérisé en ce qu'il comprend : - des moyens de détermination de combinaisons de mots récurrentes dans lesdits verbatims, et d’identification de motifs communs au sein desdites combinaisons de mots récurrentes ; - des moyens d’identification de relations de synonymie entre des mots de même fonction syntaxique au sein desdits motifs communs, et de regroupement desdits mots synonymes de même fonction syntaxique au sein de mêmes structures de données, dites entités sémantiques ; - des moyens de détermination d’actions type, en fonction de relations conditionnelles identifiées entre lesdites entités sémantiques au sein desdits verbatims, une action type étant représentative de contextes similaires d’opérations identifiables dans lesdits verbatims. Produit programme d’ordinateur téléchargeable depuis un réseau de communication et/ou stocké sur un support lisible par ordinateur et/ou exécutable par un microprocesseur, caractérisé en ce qu’il comprend des instructions de code de programme pour l’exécution d'un procédé d’analyse d’un ensemble de données textuelles selon l'une quelconque des revendications 1 à 8, lorsqu’il est exécuté par un ordinateur.