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5.3SpécialisationSession 5 · Capstone Studio & Industry Deployment

Techniques de fouille de données et analyse de données textuelles et de réseaux sociaux

15classes45htotalTH1 · PR2 · PNW2pondération par classe

Déroulé classe par classe

15 classes

TH = théorie · PR = pratique · PNW = travail personnel. Ce sont des codes de pondération du ministère (et non des heures) servant à répartir les minutes de chaque classe. La durée d'une classe = heures du cours ÷ nombre de classes ; les trois plages horaires ci-dessous totalisent toujours cette durée.

0%

Progression des quiz

0 sur 0 classes tentées

2 premières classes gratuites avec un parrainage 14 de plus avec l'inscription180 min par classeThéorie 36mPratique 72mTravail personnel 72m
1

Des comptes à la compréhension — les LLM pour la fouille de texte

GratuitTH1PR2PNW2

Une stratège en marketing numérique qui utilise un LLM pour comprendre les avis au lieu de seulement compter les mots découvre ce que les clients veulent vraiment dire — la GenAI transforme le texte en sens.

Théorie36m
  • Ce qu'est la fouille de texte et comment les LLM l'ont changée (comprendre vs compter)
  • Le flux textuel GenAI : collecter, nettoyer, solliciter, extraire, résumer
  • Où les LLM battent les méthodes classiques (nuance, thèmes) et où ils risquent l'hallucination
Pratique72m
  • Chargez un ensemble d'avis types et demandez à un LLM de résumer les 3 principales plaintes
  • Énumérez 3 questions d'affaires qu'une marque pourrait répondre avec un LLM sur ses avis
Travail personnel72m
  • Rédigez un plan de fouille de texte par LLM d'une page pour un jeu d'avis type
  • Micro-tâche : remettre votre plan
2

Prétraitement pour les LLM — nettoyer le texte pour les invites

VerrouilléTH1PR2PNW2

Aperçu de classe verrouillée

Un analyste de données ou d'affaires qui nettoie le texte avant de l'envoyer à un LLM obtient des réponses plus propres et un coût moindre — le prétraitement compte toujours à l'ère de la GenAI

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3

Sentiment et ton par LLM — au-delà du positif/négatif

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Aperçu de classe verrouillée

Un gestionnaire des ventes et du marketing qui obtient un sentiment et un ton nuancés d'un LLM repère un changement de santé de la marque avant que les données de vente ne le fassent — la GenAI lit entre les lignes

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4

Extraction de sujets et de thèmes — laisser le LLM trouver les thèmes

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Un analyste de données ou d'affaires qui laisse un LLM découvrir les thèmes dans 1 000 avis trouve les vrais moteurs de désabonnement — l'extraction de sujets par LLM fait ressortir ce qui compte sans liste fixe

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5

Extraction structurée — transformer les avis en données

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Un gestionnaire d'intégration d'IA qui transforme les avis en texte libre en champs structurés (note, produit, enjeu) peut les analyser comme toute autre donnée — l'extraction structurée est le pont

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6

Entités nommées avec les LLM — marques, produits et personnes

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Une stratège en marketing numérique qui utilise un LLM pour extraire les mentions de marques et de produits des publications sociales suit les mentions sans balayage manuel — la REN par LLM trouve les entités

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7

Collecte de données sociales — API, exportation et éthique

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Un analyste de données ou d'affaires qui tire des données sociales via des API alimente un agent d'écoute en direct — les données sociales sont où la fouille de texte par LLM rencontre le vrai monde

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8

RAG sur les données sociales et d'avis — écoute ancrée

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Un gestionnaire des ventes et du marketing dont l'agent d'écoute répond à « que disent les clients de X ? » en récupérant de vraies publications au lieu de deviner bâtit la confiance — le RAG ancre l'écoute sociale

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9

Agent d'écoute sociale — demander « comment se porte notre marque ? »

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Une stratège en marketing numérique qui demande à un agent d'écoute « comment notre lancement a-t-il été reçu ? » obtient une réponse ancrée en minutes — l'écoute conversationnelle remplace le balayage manuel

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10

Détection de tendances et de buzz — « qu'est-ce qui monte en ce moment ? »

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Un analyste de données ou d'affaires dont l'agent signale les termes en hausse dans le temps attrape une tendance avant les concurrents — la détection de buzz propulsée par les LLM est un avantage concurrentiel

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11

Analyse de réseaux sociaux avec la GenAI — qui influence qui ?

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Une stratège en marketing numérique qui utilise un LLM pour cartographier qui influence qui cible d'abord les vrais amplificateurs — la GenAI aide à lire le sens du réseau

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12

Biais et hallucination dans les agents textuels — lire de façon responsable

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Un gestionnaire d'intégration d'IA dont l'agent d'écoute surestime le sentiment parce que les données penchent vers le positif livre un rapport trompeur — les contrôles de biais et d'hallucination gardent la fouille de texte honnête

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13

Résumé d'avis à grande échelle — des milliers de voix, un résumé

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Un analyste de données ou d'affaires qui utilise un LLM pour résumer des milliers d'avis en les principaux enjeux et réussites transforme le bruit en carnet priorisé — le résumé par GenAI est le levier de volume de la fouille de texte

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14

Visualiser les insights textuels — des graphiques qui marquent

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Un gestionnaire de projet qui montre un graphique clair des constatations de l'agent les communique instantanément — la visualisation fait atterrir les insights LLM auprès des parties prenantes

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15

Mini-projet — un agent d'écoute sociale

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Cette répétition de projet de fin prouve qu'une stratège en marketing numérique peut bâtir un agent d'écoute qui transforme le texte social et d'avis brut en un rapport d'insight ancré, cité et prêt pour le conseil

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