Aujourd’hui, le Web est devenu une source d’information incontournable grâce à la quantité et à la diversité des contenus textuels porteurs d’opinions exprimés par les internautes. Ces contenus sont multiples : blogs, commentaires, forums, réseaux sociaux, réactions ou avis, de plus en plus centralisés par les moteurs de recherche. Devant cette abondance de données et de sources, le développement d’outils pour extraire, synthétiser et comparer les opinions exprimées sur un sujet donné devient crucial. L’intérêt de ce type d’outils est considérable, pour les sociétés qui souhaitent obtenir un retour client sur leurs produits ou leur image de marque comme pour les particuliers souhaitant se renseigner pour un achat, une sortie ou un voyage.
C’est dans ce contexte que l’analyse d’opinions (communément appelée sentiment analysis ou opinion mining en anglais) a vu le jour. Les premiers travaux en extraction automatique d’opinions remontent à la fin des années 1990 avec, en particulier, des études traitant de la détermination de la polarité des adjectifs dans les documents, c’est-à-dire la détermination du caractère positif ou négatif de l’opinion véhiculée par les adjectifs. Depuis les années 2000, un grand nombre de travaux ont été publiés sur le sujet, faisant de l’extraction d’opinions l’un des domaines les plus actifs en Traitement Automatique des Langues (TAL) [H7258] et en fouille de données, avec plus de 26 000 publications recensées sur Google Scholar. Il est important de noter qu’avant d’être un domaine de recherche en informatique, l’analyse d’opinions a été largement étudiée en linguistique , psychologie , sociologie et en économie . C’est donc un domaine multidisciplinaire nécessitant des outils et techniques diverses comme nous le verrons tout au long de cet article.
Le développement de systèmes d’analyse d’opinions n’est pas simple et nécessite de se confronter à plusieurs difficultés : comment reconnaître les parties des textes qui renseignent l’utilisateur sur l’opinion qu’il recherche ? Comment évaluer la qualité des opinions qui en ressort : sont-elles plutôt positives, plutôt négatives ? Comment présenter le résultat de manière pertinente à l’utilisateur ?
Cet article a pour objectif de répondre à ces questions en dressant un panorama des principales approches actuelles en analyse d’opinions. Après une définition de la notion d’opinion et de ses principales caractéristiques, nous présentons les méthodes d’extraction les plus populaires. Par des exemples concrets, nous verrons que ces méthodes atteignent vite leurs limites car elles ne prennent pas en compte la notion de contexte, pourtant primordiale à une analyse fine des opinions. Nous verrons alors les nouvelles méthodes qui ont été proposées dans la littérature scientifique pour incorporer cette notion. Nous terminons cet article par une discussion sur les perspectives de recherche dans le domaine.
