Analyse de sentiment : une IA au service des RH

Depuis plusieurs mois maintenant, l'Intelligence Artificielle a déferlé dans le milieu des ressources humaines. Parmi les avancées technologiques, une IA se distingue : l'analyse des sentiments.
Mais en quoi cette IA révolutionne-t-elle les RH ? Quels sont ses bénéfices ? Explications dans cet article.

L'analyse des sentiments : définition

L'analyse des sentiments, souvent désignée par le terme anglais "Sentiment Analysis", constitue une branche importante de l'intelligence artificielle (IA).

Elle se focalise sur l'extraction, l'interprétation et la classification des opinions et sentiments exprimés dans des données textuelles.

Cette Intelligence artificielle est fondée sur plusieurs technologies :

• Le traitement du langage naturel (NLP),
• Les algorithmes d'apprentissage automatique,
• Les techniques d'apprentissage profond (deep learning).

Cette IA permet d'identifier les sentiments positifs, négatifs ou neutres contenus dans le feedback des salariés.

Fondements et fonctionnement de cette IA

L'analyse de sentiment offre une vision quantifiable et analytique des émotions et perceptions des collaborateurs. Mais comment fonctionne précisément cette technologie ? Comment les algorithmes de cette IA parviennent-ils à "comprendre" et analyser les sentiments humains à partir de simples commentaires écrits ?

Traitement du Langage Naturel (NLP)

Le NLP est une technologie clé permettant à l'IA d'analyser le langage humain. En utilisant des techniques de NLP, l'IA scanne le texte des feedbacks des employés, décomposant les phrases en éléments compréhensibles tels que les mots et les expressions. Cette analyse permet à l'IA de reconnaître non seulement le langage, mais aussi le contexte et la nuance des phrases utilisées.

Algorithmes d'apprentissage automatique

Une fois le texte décomposé en éléments compréhensibles, les algorithmes d'apprentissage automatique entrent en jeu. Ces algorithmes ont été "entraînés" sur de vastes ensembles de données textuelles. Ils apprennent à identifier les modèles de langage qui indiquent différents sentiments, tels que la joie, la tristesse, la colère, ou l'approbation. Des expressions comme "mon manager valorise mon travail" ou "mon travail n'est pas reconnu par mon supérieur" sont des indicateurs clairs du sentiment d'un collaborateur.

Analyse émotionnelle

L'étape suivante est l'analyse émotionnelle, où l'IA évalue l'intensité des sentiments exprimés. En mesurant des indicateurs tels que l'usage de mots particulièrement forts ou de ponctuations expressives, l'IA peut déterminer la force du sentiment. Cette capacité permet de distinguer les feedbacks exprimant une légère préoccupation de ceux traduisant une frustration intense.

Reconnaissance des émotions

La reconnaissance des émotions est une autre facette de l'analyse de sentiments par l'IA. En identifiant des motifs spécifiques dans le texte, l'IA peut classer les émotions exprimées en catégories précises. Elle offre ainsi une compréhension nuancée du bien-être et de la satisfaction des collaborateurs. Cette reconnaissance va au-delà de la simple distinction entre sentiments positifs et négatifs, permettant une analyse fine des nuances émotionnelles.

L'analyse des sentiments sur Elevo

Pourquoi avons-nous développé cette IA ?

L'analyse des sentiments est d'une aide précieuse pour les professionnels des ressources humaines. Ces derniers doivent parfois lire et analyser des milliers de commentaires suite à un sondage.

Pour les aider dans cette mission, Elevo a développé une Intelligence Artificielle dernière génération pour son produit Sondages.

"Les données quantitatives fournies par les sondages sont essentielles, mais les réponses ouvertes contiennent souvent des informations précieuses difficiles à extraire. Partant de ce constat, nous avons souhaité faciliter le processus d'analyse de ces questions ouvertes en proposant, grâce à l'intelligence artificielle, d'associer un sentiment à chaque réponse. Cela permet à la fois un gain de temps sur le traitement de ces réponses pour nos utilisateurs et en même temps un suivi temporel du sentiment général sur une question."
Arnaud Lemoine, Product Manager chez Elevo

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Les bénéfices de l'IA sur Elevo

Grâce à la technologie d'Elevo, les services RH peuvent :

1°) Identifier les commentaires à lire en priorité : un gain de temps assuré pour eux ! Attention, il est important de ne pas se focaliser uniquement sur les retours négatifs.

2°) Suivre dans le temps ce nouvel indicateur RH, lié au bien-être des collaborateurs.

3°) Utiliser cet indicateur RH pour leur communication en interne. Par exemple, suite à une enquête d’engagement, un service RH peut communiquer à tous ses collaborateurs que 80 % d'entre eux affichent un état d’esprit positif. C'est une stratégie efficace pour renforcer la marque employeur en interne et fidéliser les talents.

"Les bénéfices pour les RH de cette fonctionnalité sont significatifs. En comprenant les sentiments exprimés par les employés dans les réponses aux sondages, les RH peuvent identifier plus rapidement les problèmes potentiels, détecter les tendances et ajuster les stratégies de gestion des talents en conséquence. Cela leur permet d'adopter une approche proactive pour améliorer l'engagement des employés, renforcer la rétention du personnel et favoriser un environnement de travail positif en réagissant plus vite aux signaux négatifs."
Arnaud Lemoine, Product Manager chez Elevo

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Extrait d'un webinar Vision RH by Elevo sur Elevo AI.