L’application de cette méthode dans le cadre d’étude d’analyse sensorielle est présentée. Ces études ont pour objet l’interprétation d’un corpus de commentaires libres proposés par des consommateurs soumis à des tests de produits agro-alimentaires. Ces commentaires étant saisis sous formes de textes électroniques, la mise en œuvre d’outils informatiques spécifiques a permis l’analyse de réseaux des segments présents dans ces commentaires. La première phase du traitement de ces commentaires est leur postcodage : correction orthographique ; réduction du vocabulaire par lemmatisation et synonymie ; marquage des termes ou locutions selon leur appartenance à des classes (arôme/odeur, hédonique, perception, saveur, texture, aspect, intensité des sensations) ; découpage du texte en segments. La seconde phase passe par le dénombrement des segments et de leurs associations, construction d’un tableau exprimant ces données. La dernière phase du traitement est la représentation de ce tableau sous la forme d’un réseau. L’outil informatique qui génère ce réseau permet le renvoi vers les commentaires contenant les nœuds du réseau ainsi qu’une navigation hypertexte.

Une des méthodes d’analyse sensorielle est basée sur la réalisation d’une enquête portant sur un panel de consommateur (Rogeaux et col. 1996). Comme pour la plupart des enquêtes deux catégories de questions sont posées :

Les questions concernant les impressions sensorielles sont volontairement posées sous forme ouverte pour favoriser la spontanéité de la réponse, pour ne pas influencer ou transformer le jugement du consommateur en lui offrant un nombre limité de modalités par réponse.

Ces commentaires libres sont des sources d’information très riches mais aussi très complexe à exploiter de façon automatique. Différentes techniques d’analyse textuelle peuvent aider à l’interprétation d’un tel corpus mais toutes ne sont pas appliquées pour les mêmes objectifs (Lebart 1995). La technique exposée dans cette communication cherche à construire une représentation globale et synthétique du corpus ou de sous-ensemble spécifiques. Nous cherchons dans la mesure du possible à établir une cartographie synthétique de l’ensemble des données traitées. Ainsi, un découpage et une analyse du corpus par produit permet d’envisager la comparaison de leurs caractéristiques. Dans le cas d’un découpage par tranche d’âge, catégorie sociale... pour un produit, l’analyse laisse apparaître les différences d’appréciation du produit selon chaque catégorie. Ainsi de suite...

La méthodologie mise en œuvre est une approche d’analyse de textes pratiquée en bibliométrie. La bibliométrie est plus particulièrement axée sur l’exploitation de corpus de textes représentant des références bibliométriques (Rostaing 1996). Les principes de cette discipline sont de dégager à partir d’un grand volume de notices bibliographiques les tendances générales de leurs contenus et d’offrir une grille de lecture en déterminant les structures sous-jacentes à ces données.

Lors de ces enquêtes consommateurs, l’acquisition des commentaires se réalise soit sous forme orale (commentaires enregistrés) soit sous forme papier (commentaires saisis de façon manuscrite sur des formulaires). Des opératrices les saisissent ensuite électroniquement par audition des bandes enregistrées ou par lecture et décryptage des formulaires. Le mode même de cette acquisition de données engendre deux problèmes majeurs :

Une telle diversité de termes impose un traitement préalable de correction des erreurs et de postcodage des commentaires pour réduire le vocabulaire et augmenter la signification des traitements statistiques ultérieurs. Cette démarche correspond tout à fait au principe statistique de la bibliométrie qui au détriment d’une perte d’information offre un gain de signification.

Ce postcodage passe par plusieurs étapes :

Les cinq premières étapes sont totalement automatisées grâce à l’établissement de lexiques spécifiques au produit alimentaire étudié (lexique des erreurs, des mots-outils, des locutions, des lemmes, des synonymes). Ces lexiques sont systématiquement appliqués aux données brutes grâce à un logiciel de reformatage du commerce (Infotrans^*). Un tel logiciel ne sait pas traiter les aspects de catégorisation grammaticale et de syntaxe de phrase. Seuls des traitements de reconnaissance et de manipulation de formes graphiques sont réalisables.

L’automatisation complète de la sixième étape nécessiterait une analyse sémantique impossible à envisager avec un reformateur. Elle n’est donc que semi-automatisée. Un lexique des termes potentiellement ambigus a été établi. Ce lexique permet de les "marquer" de façon à pouvoir les retrouver facilement en fin de traitement. Il faut alors lire le contexte pour évaluer par quel autre terme il doit être remplacé (une table des termes ambigus et de leurs remplaçants potentiels a été rédigée pour aider le correcteur).

La dernière étape est là encore basée sur l’emploi de lexiques. Cette fois-ci, non pour réduire le vocabulaire mais uniquement pour "marquer" les mots ou locutions très appréciés pour l’analyse sensorielle. Ainsi, 6 catégories sont construites : les termes faisant appel à l’arôme, au caractère hédonique, à la perception, à la saveur, à la texture et à l’aspect. Tous les termes appartenant à ces classes étant marqués (voir exemple ci-dessous), il devient plus facile de les manipuler pour construire les tableaux croisant les termes des différentes catégories.

Exemple :

Tous ces lexiques sont bien évidemment remis à jour après analyse de chaque nouveau corpus de commentaires libres. Chaque étude apportant son lot de nouvelles fautes, de nouvelles expressions, de nouveaux synonymes, il est indispensable de les prendre en compte pour les traitements futurs. Ce système de postcodage est donc conçu pour un contexte évolutif.

Les données obtenues après postcodage offrent plusieurs voies de segmentations. La première est de tout simplement considérer toutes séquences de caractères encadrés d’un espace ou d’un point comme étant des formes graphiques à dénombrer. Un problème se pose alors lorsqu’il faut comptabiliser les associations de formes graphiques. Il faut rappeler que l’objectif de ces études d’analyse sensorielle est de cartographier au plus juste chaque produit testé. Pour cela, non seulement la liste des sensations évoquées par les consommateurs est importante, mais encore plus les associations de sensations. Or dans le cas où l’unité statistique textuelle est celle indiquée ci-dessus, deux cas de comptage d’association sont envisageables.

Cas A : associations des termes intra-phrase

Dans ce cas, les associations précisant que le consommateur a trouvé le produit agréable avec un arrière-goût amer ou très rafraîchissant avec un arrière-goût amer sont négligés. Or ce sont justement ce type d’associations qui paraissent le plus intéressantes.

Cas B : associations des termes intra et inter phrase

Le dénombrement des fréquences d’apparitions des segments (phrases postcodées) ainsi que le dénombrement des fréquences des co-présences des couples de segments sont des processus totalement automatisés grâce à l'exploitation du logiciel bibliométrique Dataview développé par le CRRM (Rostaing 1993). Parmi bien d’autres types de résultats, ce logiciel permet de réexprimer ces comptages sous la forme d’un tableau symétrique distribuant en ligne et en colonne l’ensemble des segments présents dans les corpus analysés. Une cellule d’un tel tableau comporte dans la diagonale, la fréquence d’apparition d’un segment, et hors de la diagonale, la fréquence des co-présences d’un couple de segments. Le tableau obtenu est alors exporté vers le logiciel Matrisme spécialisé dans la génération automatique de réseaux. Ce logiciel, mis au point grâce à la collaboration entre LEPONT et le CRRM (Boutin et col. 1995), produit une représentation infographique du contenu du tableau sous la forme d’un réseau (voir figure 1). Les segments du corpus sont symbolisés par les nœuds du réseau tandis que les arcs reliant les nœuds représentent la fréquence de co-apparition des couples de segments. Contrairement aux analyses d’inertie, la position des nœuds les uns par rapports aux autres ne dépend pas d’une métrique mesurant les distances entre nœuds. Ces positions sont fonction d’une mesure d’évaluation de l’esthétisme du graphe obtenu (optimiser l’espace occupé, réduire le nombre d’intersections, interdire les chevauchements de nœuds, limiter la longueur des arcs). Seules les nuances de couleur (ou d’épaisseur) des arcs donnent des indications sur les intensités d’association entre les nœuds (les segments).

L’approche de segmentation des textes en phrase postcodée paraît bien appropriée au type de données collectées dans le cadre d’études d’analyse sensorielle (concision des phrases composées). Elle reste tout de même à être confortée lors d’études ultérieures.

L’analyse des associations et des dépendances d’idées par la représentation cartographique sous forme de réseau est particulièrement bien adaptée à la phase d’interprétation. L’interprétation d’une étude ne peut s’envisager sans le soutien des professionnels du domaine étudié (dans notre cas des spécialistes en analyses sensorielles, des chercheurs, des commerciaux, des directeurs R&D...) et il est préférable que les supports d’analyse ou de communication soient le plus accessibles. La représentation réseau a cet avantage d’être compréhensible de tous sans aucun apprentissage spécifique, ce qui n’est pas le cas des méthodes basées sur un construit mathématique relativement complexe et difficilement explicable aux non-initiés (Boutin et col. 1996).

La possibilité de retourner aux commentaires originaux d’un segment par simple "clique" sur le nœud du réseau lui correspondant, puis de naviguer dans l’ensemble des commentaires par liens hypertextes en fonction des segments auxquels il est associé, offre un outil d’aide à l’interprétation et de validation incontestable. Cette fonctionnalité de génération automatique de fichier hypertexte à partir des commentaires originaux, structuré selon les associations exprimées dans le tableau analysé, est un atout supplémentaire. Pouvoir passer de la représentation synthétique du réseau aux données brutes qui ont permis de la construire est à nos yeux un instrument indispensable à la bonne réussite d'une telle analyse de contenu de textes.

Figure 1 : Réseau de segments obtenus à partir de 1038 commentaires libres. Seuls les segments ayant une fréquence supérieure à 4 et seules les relations supérieures à 1 sont représentés sur ce réseau. La valeur présente à côté du segment correspond à sa fréquence. Les trois nuances graphiques des fréquences des co-présences de segments sont expliquées par la petite fenêtre intitulée Légende des arcs.