Collez vos retours en texte libre dans Claude, indiquez-lui de quoi il s’agit et quelle décision vous cherchez à prendre, puis demandez-lui les thèmes récurrents avec le sentiment associé à chacun - pas un score global. En dessous d’environ quelques milliers de documents par mois, cette méthode est plus efficace que la mise en place d’un classificateur de sentiments dédié, car elle vous donne les raisons plutôt qu’une étiquette. Le revers de la médaille, c’est que le modèle vous fournira une étiquette assurée sur un texte qu’il a mal interprété ; vérifiez donc un échantillon à l’aune de votre propre jugement avant de présenter une quelconque répartition comme un fait.
Tarifs des outils vérifiés en août 2026.
Pourquoi un score de sentiment isolé est-il inutile ?
« 72 % de sentiments positifs » ne vous apprend rien sur quoi agir. Cela ne dit pas ce qui met les 28 % restants en colère, s’il s’agit d’un seul problème ou de neuf, ni si les commentaires positifs concernent la fonctionnalité que vous venez de lancer ou celle que vous êtes sur le point de supprimer.
Ce qu’il vous faut plutôt, c’est une liste de thèmes : les cinq ou six sujets que les gens ne cessent d’évoquer, chacun avec son propre sentiment et sa fréquence approximative. « Les gens apprécient sa rapidité, et trente d’entre eux sont restés bloqués au même endroit lors de l’intégration » est une phrase sur laquelle quelqu’un peut agir. Un pourcentage ne l’est pas.
C’est particulièrement important parce que les retours réels sont rarement univoques. « J’adore le produit, je déteste le prix » donne en moyenne un sentiment neutre, ce qui est la description la moins utile possible de ce client. Associer le sentiment à chaque thème plutôt qu’à chaque document permet de conserver le signal.
Devriez-vous plutôt utiliser un outil dédié à l’analyse des sentiments ?
En dessous de quelques milliers de documents par mois, généralement non - et il vaut la peine de comprendre pourquoi, car la plupart des conseils sur ce sujet datent d’une dizaine d’années.
Amazon Comprehend, l’option gérée la plus courante, facture 0,0001 $ par unité pour l’analyse des sentiments, une unité correspondant à 100 caractères, chaque requête étant facturée avec un minimum de 3 unités. Un avis de 300 caractères coûte 0,0003 $. Deux mille avis coûtent environ soixante centimes. AWS offre également aux nouveaux clients comme aux clients existants 50 000 unités (5 millions de caractères) gratuites par mois pendant les douze premiers mois. En termes de calcul brut, un classificateur est pratiquement gratuit.
Le coût se fait sentir partout ailleurs. Vous avez besoin d’un compte AWS, d’identifiants, d’un script pour envoyer le fichier CSV via l’API et récupérer les résultats, ainsi que d’une décision sur la façon de traiter l’étiquette renvoyée. Et tout ce que vous obtenez, c’est une étiquette : une valeur de sentiment accompagnée d’un score de confiance. Elle ne vous dira pas que les avis négatifs se concentrent autour d’un parcours de réinitialisation du mot de passe défaillant, car elle ne recherche pas les thèmes, sauf si vous construisez cette fonctionnalité séparément.
Un modèle général lisant les mêmes 2 000 avis vous donne les thèmes, le sentiment pour chaque thème, des citations représentatives et une réponse lorsque vous lui posez une question complémentaire - sans aucun pipeline à créer. Au-delà de quelques milliers de documents par mois, avec une exécution planifiée et une alimentation de tableau de bord, les calculs changent et un classificateur digne de ce nom ou une API de traitement par lots devient rentable. En dessous, vous construisez une infrastructure pour économiser soixante centimes.
Un avertissement concernant les anciennes listes que vous trouverez à ce sujet : MonkeyLearn, qui apparaît dans la plupart des récapitulatifs des “meilleurs outils d’analyse des sentiments”, n’existe plus en tant que produit autonome. Medallia l’a racheté en 2022 et monkeylearn.com redirige désormais avec un code 301 vers medallia.com. Vérifiez que l’outil qui vous est recommandé existe toujours avant de baser votre plan dessus.
Comment effectuer concrètement l’analyse ?
Quatre éléments font la différence entre une analyse utile et une analyse générique.
- Précisez la nature du texte. « Il s’agit de 400 tickets d’assistance datant des deux semaines suivant notre changement de tarification » produit une analyse radicalement différente de celle obtenue en fournissant un bloc non étiqueté.
- Précisez à quelle décision cela doit servir. Une analyse destinée à étayer une décision de feuille de route sera différente d’une analyse destinée à un bilan de désabonnement. Indiquez-lui laquelle.
- Demandez la fréquence et des citations, pas seulement les thèmes. Exigez un décompte approximatif pour chaque thème et deux citations verbatim. Les citations vous permettent de vérifier le résultat : si une citation n’étaye pas le thème, c’est que le thème est erroné.
- Demandez ce qu’il n’a pas pu classer. Les résidus sont souvent la partie la plus intéressante : les commentaires trop ambigus, trop courts ou trop sarcastiques pour être classés.
Si vos commentaires proviennent d’enquêtes que vous avez conçues, la qualité de cette analyse se joue avant même leur lancement - c’est le même point que celui abordé dans notre guide sur Claude comme généraliste HR, et qui mérite d’être complété par la lecture plus large du guide sur les études de marché.
Une fois que Mira a regroupé les commentaires par thèmes, Elena transforme la liste priorisée en dossier commercial, avec l’impact, l’effort et une recommandation à l’appui.
Voir Elena →Comment installer le Skill Mira ?
Mira se présente sous la forme d’un fichier ZIP contenant un SKILL.md fichier à sa racine.
- Ouvrez l’application de bureau Claude, cliquez sur Customize dans la barre latérale, puis sur Skills.
- Cliquez sur + et importez le fichier ZIP. Claude lit le fichier
SKILL.mdet résume son fonctionnement. - Activez-le en le basculant sur on. S’il est désactivé, Claude l’ignore.
- Collez vos commentaires et décrivez la décision que vous prenez.
Les Skills fonctionnent avec tous les forfaits Claude - Free, Pro, Max, Team et Enterprise - mais l’exécution de code doit être activée. Si le menu Skills est grisé ou absent, activez Exécution du code et création de fichiers dans Paramètres > Fonctionnalités. Dans les forfaits Team et Enterprise, ce réglage se trouve au niveau du propriétaire dans les paramètres de l’organisation : vous devrez peut-être le lui demander.
Si vous ne pouvez pas activer l’exécution de code, ou si vous travaillez dans ChatGPT ou Gemini, ouvrez le SKILL.md fichier, copiez son contenu et collez-le dans les instructions personnalisées. Le Skill ne se déclenchera pas automatiquement, mais il orientera chaque réponse dans cette conversation.
Où cela peut-il mal tourner ?
C’est la section à lire deux fois, car le mode d’échec est discret.
- Il peut se tromper avec assurance. Un modèle ne répond pas « Je ne suis pas sûr de ce que cette personne voulait dire ». Il renvoie une étiquette nette, sur le même ton, qu’il ait correctement compris le commentaire ou non. Rien dans le résultat ne permet de distinguer une classification solide d’une mauvaise interprétation.
- Le sarcasme et la litote le mettent en difficulté. « Super, encore une mise à jour » et « ça va, je suppose » sont exactement les commentaires qu’un humain comprend instantanément et qu’un modèle a tendance à aplatir.
- Les décomptes de fréquence sont des estimations, pas des décomptes réels. Lorsqu’un modèle affirme qu’un thème est apparu dans 30 commentaires, il ne les a pas comptés. Si le nombre doit figurer sur une diapositive, comptez vous-même ou demandez au modèle d’indiquer les numéros de ligne afin que vous puissiez le faire.
- Votre échantillon ne représente probablement pas vos clients. Les personnes qui publient des avis et répondent aux questions ouvertes sont, par définition, atypiques. L’analyse décrit les personnes qui ont répondu, et aucun outil ne peut corriger cela.
- Les limites entre les thèmes relèvent du jugement. Analysez deux fois le même feedback et vous pourrez obtenir six thèmes une fois, puis quatre la fois suivante, car « lent » et « qui ne répond pas » peuvent raisonnablement constituer un seul thème ou deux. Aucune des deux réponses n’est incorrecte ; toutes deux modifient votre graphique.
- Il ne peut pas vous dire quoi faire. Il vous dit ce que les gens ont déclaré. C’est à vous de trancher entre corriger le parcours d’intégration et livrer la fonctionnalité que vous avez déjà promise.
Vérifiez donc quelques éléments avant de présenter quoi que ce soit. Prélevez un échantillon de commentaires - cinquante suffisent pour quelques centaines de documents - et classez-les vous-même avant de consulter la réponse du modèle, puis comparez. Vous ne cherchez pas la perfection, mais les endroits où les désaccords se concentrent. S’ils se concentrent sur un même thème, ce thème n’est pas fiable et vous devez le signaler. Si vous et le modèle êtes en désaccord sur plus d’une poignée de commentaires dans l’échantillon, ne présentez pas la répartition comme un résultat établi. Faites-le une fois pour un type de feedback donné et vous saurez ensuite dans quelle mesure lui faire confiance.
Si la plupart de vos éléments non lus sont des tickets d’assistance, associez l’analyse thématique de Mira à Sam, qui rédige les réponses une fois que vous savez ce qui contrarie réellement le client.
Voir Sam - Skill AI de support client (14,99 $) →Pourquoi utiliser un Skill plutôt que rédiger le prompt à chaque fois ?
Deux raisons, et aucune n’est que le Skill est plus intelligent.
Le premier point est la cohérence. Comparer le sentiment de ce trimestre à celui du trimestre dernier n’a de sens que si les deux ont été analysés de la même manière, avec les mêmes définitions des thèmes et les mêmes instructions sur ce qui constitue une réclamation. Un Skill enregistré fixe la méthode afin que la comparaison soit réelle, plutôt qu’un artefact de la façon dont vous avez formulé le prompt en avril.
Le deuxième point est que les quatre éléments mentionnés plus tôt - contexte, décision, fréquence et citations, résidus inclassables - sont faciles à oublier quand vous êtes pressé, précisément au moment où vous collez 400 tickets en espérant que tout se passe bien.
Vous réalisez des sondages trimestriels courts ? Ce prompt conçoit le sondage de façon à rendre les réponses libres comparables d’un trimestre à l’autre - la matière première dont Mira a besoin pour suivre une évolution plutôt que d’en supposer une.
Voir le Prompt de sondage auprès des employés (9 $) →Quels textes valent la peine d’être analysés ainsi ?
Partout où vous avez un grand volume de texte que personne n’a le temps de lire : réponses libres à des sondages, avis sur des produits, tickets d’assistance, entretiens de départ, commentaires sur les app stores, notes d’appels commerciaux, mentions sur les réseaux sociaux. La méthode ne change pas d’un cas à l’autre. Ce qui change, c’est le contexte que vous fournissez au début et la décision vers laquelle vous orientez l’analyse.
La seule catégorie avec laquelle il faut être prudent concerne tout ce où l’échantillon est minuscule. Douze commentaires ne constituent pas des thèmes ; ce sont douze opinions, et vous devriez les lire vous-même.
En résumé :
Pour l’analyse générale de textes libres - avis, tickets, réponses à des sondages, transcriptions d’entretiens - utilisez Mira (14,99 $). Si l’ensemble se compose principalement de tickets d’assistance, associez-le à Sam (14,99 $). Si vous concevez le sondage qui produira les retours, commencez par le Prompt de sondage auprès des employés (9 $). Transformez ensuite les thèmes en étude de cas avec Elena (14,99 $). Tous fonctionnent dans Claude, ChatGPT et n’importe quel chat AI, avec une garantie de remboursement de 30 jours - et vous devez toujours vérifier ponctuellement les résultats.
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