Il existe actuellement 5 façons de tirer profit de l’intelligence artificielle dans Power BI sans licence Copilot :
- Insights sur texte : Analyse de sentiments, Extraction de phrases clés, Détection de langue
- Balisage d’image : Identification du contenu d’images
- Visuels : Key influencers, arbre de décomposition, détection d’anomalie
- Intégration avec Azure Machine Learning : Pour utiliser des modèles personnalisés
- Exploration de données : Q&A et insights automatiques
Dans cette série d’articles, nous couvrirons ces 5 sujets en les appliquant à des cas concrets.
Power BI Insights sur texte
Dans le présent article, nous couvrirons les différentes options d’insights sur du texte qui sont disponibles dans Power BI. Ces fonctionnalités sont très intéressantes pour analyser un gros volume de données textuelles. Par exemple, il peut s’agir d’analyser des commentaires reçus de vos clients ou de vos employés.
Prérequis
Avant de pouvoir utiliser les outils d’intelligence artificielle couverts dans cet article, vous devez vous assurer d’avoir réalisé les prérequis suivants :
- Avoir une licence Premium (ou Premium par utilisateur) de Power BI
- Avoir un compte Microsoft Azure
- Créer une ressource de Langue dans Azure
Analyse de sentiments
Il est possible d’utiliser Power Query pour analyser rapidement du texte pour lui attribuer un score indiquant son sentiment général (positif ou négatif).
Dans l’exemple ci-dessous, j’analyse le sentiment de 5 commentaires :
Pour utiliser les services d’analyse de texte, débutez par importer votre texte dans Power Query puis sélectionner la colonne à analyser.
Vous devrez ensuite vous connecter aux services de votre ressource de langue d’Azure. Assurez-vous d’utiliser un compte qui a accès à votre ressource.
Sélectionnez ensuite le type d’analyse souhaité. Dans ce cas-ci, on sélectionne le « Score sentiment ». Confirmez sur quelle colonne vous souhaitez effectuer l’analyse et le code de la langue dans laquelle se trouve le texte.
Vous obtiendrez un résultat de 0 à 1 pour chaque ligne de texte. Plus le score s’approche de 1, plus le sentiment du texte a été interprété par l’IA comme étant positif.
Remarquez le score du dernier commentaire. L’IA a octroyé un score de 0,55 à un commentaire qui me semble très positif. Lorsque j’ai vu ce résultat, j’ai posé l’hypothèse que l’IA n’est pas encore très habile à interpréter du texte en français et donnerait un meilleur résultat en anglais. Je vais tester cette hypothèse un peu plus loin dans cet article.
Note : Il y a quelques années, Sophie a décrit comment mettre en place une analyse de sentiments dans Power BI dans cet article. À l’époque, il était nécessaire de construire une fonction en langage M pour extraire l’analyse de sentiments. Ce n’est plus le cas!
Extraction de phrases clés
Il est également possible d’automatiser l’extraction de phrases clés (ou de mots-clés) grâce à l’IA. En utilisant les mêmes commentaires, j’ai testé cette fonctionnalité de la même façon que pour l’exemple précédent mais j’ai sélectionné l’option « Extract key phrases ».
Le résultat obtenu ressemble à ceci :
Remarquez que deux colonnes ont été créées. La première contient toutes les phrases clés (ou mots-clés) alors que la deuxième contient un mot-clé par ligne. Cette disposition nous facilite grandement la vie lorsqu’on souhaite créer un nuage de mots à partir des résultats. À noter que le visuel de nuage de mots n’est pas inclus par défaut dans Power BI mais peut être obtenu gratuitement à partir de la place de marché de Microsoft.
Détection de langage
La dernière fonctionnalité disponible dans les insights de texte est la détection de langage.
Le résultat obtenu est le suivant :
Pour chaque ligne, l’IA a déterminé la langue du texte et l’a renvoyé sous forme de mot et de code ISO.
Intégration
Plus tôt dans mon exemple, j’ai posé l’hypothèse que mes résultats d’analyse de sentiments seraient potentiellement meilleurs si j’utilisais du texte en anglais. J’ai donc traduit les commentaires en anglais avant de les soumettre pour analyse de sentiment.
Lorsque j’applique l’analyse de sentiments aux commentaires en anglais, les résultats me semblent beaucoup plus appropriés.
J’en ai donc profité pour tester la fonctionnalité d’extraction de mots-clés en anglais également.
Le résultat obtenu est similaire à ce qu’on avait en français. Toutefois, on peut voir à la ligne 13 que l’IA a compris exactement l’inverse de ce qui était indiqué dans le commentaire. Le commentaire dit « Not an easy subject » ou « Sujet pas facile » et l’IA a retenu « Easy subject » ou « Sujet facile » ! Comme quoi l’IA a encore de la place à apprendre.
Conclusion sur les Power BI Insights
On peut donc conclure que les résultats d’analyse de sentiment sont meilleurs en anglais alors que pour l’extraction de mot clé, l’analyse en français fonctionnait plutôt bien. Si je devais automatiser mon analyse de sentiment, je prendrais la peine d’imbriquer dans ma requête une traduction vers l’anglais. Pour y arriver, j’utiliserais l’API d’un outil de traduction à même Power Query. Ça me permettrait d’automatiser la traduction et ainsi profiter de l’analyse de sentiment plus performante en anglais.
Publication et partage
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Consultez tous les articles de cette série
- Insights sur texte et images : Analyse de sentiments, Extraction de phrases clés, Détection de langue
- Balisage d’image : Identification du contenu d’images (à venir)
- Visuels : Key influencers, arbre de décomposition, détection d’anomalie (à venir)
- Intégration avec Azure Machine Learning : Pour utiliser des modèles personnalisés (à venir)
- Exploration de données : Q&A et insights automatiques (à venir)
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