Anticiper les Bad Buzz : une Solution d’IA pour la Gestion de la Réputation en Ligne avec l’analyse de sentiment

Présentation du Projet

Dans un monde où les réseaux sociaux façonnent l’opinion publique en temps réel, la gestion de la réputation en ligne est devenue un enjeu crucial pour les entreprises. Ce projet a été développé en réponse à un besoin spécifique d’Air Paradis, une compagnie aérienne soucieuse de son image de marque : anticiper les bad buzz en analysant le sentiment des tweets. L’objectif était de créer une solution d’intelligence artificielle (IA) capable de détecter les signaux faibles de mécontentement et de permettre une réaction proactive face aux crises potentielles.

Les points clés

Algorithmes et Techniques Utilisés

  • Modélisation NLP Avancée :
    • Réseaux de neurones récurrents (LSTM) pour capturer les dépendances séquentielles dans le texte.
    • Intégration de word embeddings (Word2Vec, GloVe, FastText) pour représenter les mots sous forme de vecteurs sémantiques.
    • Modèle BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) pour une compréhension contextuelle approfondie du langage.
  • Machine Learning Classique :
    • Régression logistique comme modèle de référence pour évaluer les performances des approches plus avancées.
  • MLOps :
    • MLflow pour le suivi des expériences, la gestion des modèles et la comparaison des performances.
    • Pipeline CI/CD avec GitHub Actions et Google Cloud Run pour l’automatisation du déploiement.
  • Surveillance et Alertes :
    • Azure Application Insights pour la collecte des données de télémétrie, la surveillance des performances et la détection des anomalies.
    • Configuration d’alertes personnalisées pour notifier les anomalies détectées (trop de tweets mal prédits).

Fonctionnalités du projet

  • Analyse de Sentiment en Temps Réel : Classification des tweets en sentiments positifs, négatifs ou neutres.
  • Détection des Bad Buzz Potentiels : Identification des tweets exprimant un sentiment négatif et regroupement des tweets mal prédits.
  • Suivi des Performances du Modèle : Surveillance continue des métriques de performance (précision, rappel, F1-score) en production.
  • Alertes Automatisées : Notification en cas de détection d’un nombre anormalement élevé de tweets mal prédits.
  • Interface Utilisateur Intéractive : Application Streamlit pour tester l’API, recueillir les feedbacks utilisateurs et visualiser les résultats.
  • Intégration Facile : API RESTful déployée sur Google Cloud Run pour une intégration simple avec les systèmes existants.

Points forts du projet :

  • Approche MLOps Complète : Du suivi des expériences au déploiement continu et à la surveillance en production.
  • Modélisation Avancée : Utilisation de techniques de pointe en NLP pour une analyse de sentiment précise et contextuelle.
  • Surveillance en Temps Réel : Détection proactive des problèmes et amélioration continue du modèle.
  • Flexibilité et Scalabilité : Déploiement sur une plateforme cloud pour une adaptation facile aux variations de charge.
  • Interface Utilisateur Conviviale : Facilite les tests et la collecte de feedbacks pour l’amélioration du modèle.

Applications potentielles

  • Gestion de la Réputation en Ligne : Surveillance des réseaux sociaux pour détecter les crises potentielles.
  • Analyse des Retours Clients : Extraction des sentiments des avis et commentaires pour améliorer les produits et services.
  • Études de Marché : Analyse des conversations sur les réseaux sociaux pour comprendre les tendances et les préférences des consommateurs.
  • Surveillance de la Marque : Suivi des mentions de la marque et de la perception du public.
  • Gestion de Crise : Détection rapide des crises et évaluation de leur impact.

Apprentissages et Défis Relevés

  • Gestion des Données Bruyantes : Nettoyage et prétraitement des données textuelles provenant des réseaux sociaux.
  • Choix des Word Embeddings : Évaluation et sélection des représentations vectorielles de mots les plus performantes.
  • Optimisation des Modèles : Ajustement des hyperparamètres et choix des architectures de modèles pour maximiser les performances.
  • Mise en Production et Surveillance : Déploiement d’un modèle de deep learning en production et mise en place d’un système de surveillance efficace.
  • Collecte de Feedbacks Utilisateurs : Conception d’une interface utilisateur pour recueillir des données de feedback de qualité.

Conclusion

Ce projet démontre ma capacité à développer et déployer des solutions d’IA complexes pour répondre à des besoins métiers spécifiques. Il met en évidence mes compétences en NLP, MLOps, cloud computing et développement d’applications.