La reconnaissance d’entités nommées (NER, pour Named Entity Recognition) s’impose comme une réponse technique à la difficulté d’identifier automatiquement des éléments clés présents dans des données textuelles significatives - lieux, dates, sites, événements, montant, personnes, organisation, etc. Pour les dirigeants comme pour les analystes, cette technique issue du NLP accélère in fine des décisions plus précises et mieux informées. Avis, publications, réseaux sociaux, rapports internes, articles de presse, brevets, etc., toutes les organisations sont, à un moment ou un autre, confrontées au défi de transformer ces masses de données textuelles en informations exploitables. Au-delà des considérations techniques, spécifiques aux traitements de la NER, c'est surtout ici l'intérêt stratégique pour les décideurs que nous tenterons d'éclairer.
Pourquoi la NER est un levier stratégique pour les organisations
La NER constitue en effet un outil d’aide à la décision pour les décideurs confrontés au traitement de volumes substantiels de données textuelles. Qu’il s’agisse de comprendre des comportements clients, d’identifier des signaux faibles ou de structurer des informations critiques (brevet, montant…), la NER permet d’extraire de contenus bruts des éléments clés, ou définis comme tels.
Prenons l’exemple d’une collectivité locale souhaitant optimiser la gestion de ses destinations en matière de tourisme. Avec la NER, il devient possible d’analyser automatiquement des milliers de commentaires de voyageurs pour :
Identifier les lieux les plus mentionnés et les attractions populaires.
Détecter les thématiques récurrentes (plage, gastronomie, patrimoine…) et les sentiments associés.
Repérer les événements ou périodes d’affluence, utiles pour la planification.
Ces informations, extraites sans intervention humaine, permettent de réduire les délais d’analyse, d’améliorer la précision des rapports et de renforcer la réactivité des équipes. En somme, la NER transforme des données brutes en indicateurs stratégiques.
Technologies et algorithmes clés pour une NER efficace
Cette capacité d'extraction d'entité nommées (noms de sociétés, de lieux, des dates ou des montants, etc.) présente pour les entreprises l'intérêt d'ouvrir la voie à des processus d'automatisation intelligente de la veille, comme du traitement de toute donnée textuelle comportant pour un même nom d'innombrables variantes orthographiques, comme c'est le cas, par exemple, des noms de lieux dans le secteur du tourisme. Sans entrer dans le détail des techniques sous-jacentes de la NER, nous voulons rappeler ici que ces dernières ne sont pas réservées aux seuls experts techniques, et qu'elles reposent sur des principes parfaitement accessibles à des publics autres que les développeurs ou les data scientist. Tour d'horizon des principaux concepts à connaître.
Autrefois (entre 5 et 10 ans en arrière)
Les modèles statistiques traditionnels
Historiquement, des modèles comme CRF (Conditional Random Fields) ont été largement utilisés. Ils sont robustes sur des corpus bien structurés, mais nécessitent un travail manuel important pour définir les "caractéristiques" (opération appelée le feature engineering). Une contrainte qui les rend assez peu adaptés à des corpus de données hétérogènes ou non-normalisées.
Les modèles de deep learning
Les architectures combinant BiLSTM (réseaux de neurones récurrents) et CRF ont permis de franchir un cap en matière de précision, notamment sur des textes non structurés. Capables d’apprendre des régularités complexes dans des données, ces modèles présentent un obstacle de taille : disposer de jeux de données déjà annotés (déjà là ou après une annotation manuelle, au coût certain).
Aujourd'hui (depuis 2017)
Les modèles pré-entraînés basés sur les Transformers
Les modèles les plus performants, et apparus à date relativement récente, reposent sur des architectures dites Transformers, comme BERT, RoBERTa ou CamemBERT (spécifique au français). Ces modèles ont été pré-entraînés sur des volumes considérables de textes et peuvent être adaptés à des contextes métiers avec peu de données supplémentaires (fine-tuning).
Concrètement, pour une PME, ces modèles permettent une intégration rapide, avec un excellent niveau de précision, sans nécessiter de compétences techniques avancées. Par exemple, chez Youmean, l’utilisation de BERT (avec GliNER) adaptée à des documents métiers (factures, contrats, emails…) nous permet d'extraire automatiquement des données comme les lieux, les organisations, les personnes, mais aussi les montants, les dates, les noms d'entreprises, etc.), mais aussi d'améliorer la traçabilité et la conformité documentaire.
Les algorithmes de regroupement : K-Means et DBSCAN
En complément des modèles NER supervisés (BERT), Youmean enrichit parfois ses analyses par des algorithmes de regroupement (clustering) comme K-Means ou DBSCAN. Ces algorithmes permettent de regrouper automatiquement des entités similaires, notamment lorsqu’elles présentent des variations orthographiques ou typographiques comme c'est le cas pour les noms de lieux dans le tourisme par exemple :
K-Means regroupe les entités en un nombre défini de clusters. Utile pour structurer les données, mais présente l'énorme inconvénient de devoir connaître à l’avance le nombre de groupes (clusters) que l'on souhaite voir identifier.
DBSCAN, plus souple, détecte les regroupements denses sans paramétrage préalable du nombre de clusters. Il est particulièrement efficace pour repérer des signaux faibles ou des émergences spontanées dans les données. Par exemple, identifier que Clusaz, Lacluza, la cluza, La Cluz, ou encore lcz, sont plus proches que ne le sont courchevel, coruchevel, courchvel ou courchevelle, et renvoient l'un et l'autre à deux formes canoniques fixé par un humain.
Ces algorithmes, moins puissant que ceux de la famille des Transformers sont néanmoins précieux pour nettoyer, fusionner ou analyser les entités extraites par les modèles NER, et ainsi renforcer la qualité des insights produits.
SpaCy : une solution légère et rapide
En plus de GliNER, Youmean utilise la bibliothèque SpaCy qui, si elle s'applique à des cas d’usage simples, offre une solution rapide et efficace. Elle embarque des modèles NER pré-entraînés et faciles à intégrer dans des applications métiers. Bien que sa précision soit généralement inférieure à celle des modèles basés sur les Transformers (cf. supra), elle peut suffire pour des tâches courantes comme l’extraction de noms de lieux ou de personnes dans des documents structurés, avec toutefois une faible capacité à identifier les similarités. Youmean apprécie SpaCy tout particulièrement pour sa simplicité d’intégration, sa rapidité d’exécution et sa documentation claire.
Les grands modèles de langage (LLM) : la puissance du génératif pour tagger les NER
Depuis l’arrivée des modèles génératifs comme GPT, une nouvelle approche est disponible : programmer des agents qui lisent les verbatims et en extraient les entités souhaitées. Plutôt que de reconnaître des entités selon des patterns appris, ces modèles exploitent une compréhension riche du contexte. Ils sont capables d’inférer qu’un même nom mal orthographié, tronqué ou ambigu renvoie à une entité identique, même si celle-ci n’est jamais écrite deux fois de la même façon. Ces approches performent également pour désambiguïser des homonymes en fonction de la phrase (« Orange » l’entreprise, le fruit ou la ville), et interpréter des entités plus complexes comme des événements ou des titres de projets. Chez Youmean, nous intégrons ces capacités dans des pipelines hybrides au cas par cas, avec du fine prompting. Les LLM détectent les entités potentielles et proposent des regroupements intelligents, tandis que des règles métier et des validations humaines garantissent la qualité des résultats. Résultat : une NER plus robuste, plus rapide à déployer, et surtout mieux alignée sur la réalité linguistique des usages métier, où les données textuelles sont imparfaites, vivantes et souvent pleines de surprises.
LA NER appliquée au secteur du tourisme en particulier
Le secteur du tourisme offre un terrain de jeu idéal pour la NER. Avis de voyageurs, publications sur les réseaux sociaux, articles de presse, blogs, emails, rapports d’activité… tous ces contenus sont bien souvent sous-exploités faute d’outils adaptés pour en extraire des informations pertinentes.
Identifier les lieux, destinations et activités les plus mentionnés
Grâce à la NER, une collectivité ou un opérateur touristique peut "faire parler" des milliers de commentaires ou de publications afin d'identifier, par exemple, les lieux les plus cités. Objectifs :
Détecter les destinations populaires ou en croissance,
Identifier les sites sous-représentés malgré leur potentiel,
Prioriser les investissements ou les campagnes de communication.
Par exemple, si "site 1" revient fréquemment dans les avis - positifs ou négatifs -, mais que "site 2" est peu mentionnée, cette indication peut orienter des actions de valorisation ou d’aménagement.
Suivre les tendances et les signaux faibles
La NER permet également de repérer des thématiques émergentes associées à des lieux : “slow tourisme”, “gastronomie locale”, “mobilité douce”, etc. En combinant l’extraction d’entités nommées avec des analyses de thématiques, les décideurs peuvent anticiper des évolutions de comportement ou d'attentes nouvelles. En pareil cas, les algorithmes comme DBSCAN sont intéressants pour détecter des regroupements spontanés d’entités ou des variations orthographiques qui pourraient passer inaperçues dans une analyse classique.
Optimiser la planification et la gestion des flux
En extrayant automatiquement les dates, périodes d’affluence ou événements mentionnés dans les données, les acteurs peuvent potentiellement mieux anticiper les pics de fréquentation, ajuster leurs ressources ou coordonner leurs actions avec d’autres acteurs du territoire. Exemple : si les mentions de “Festival de Jazz à Vienne” sont en forte hausse dans les semaines précédant l’événement, cela peut justifier un renforcement temporaire des dispositifs d’accueil ou de transport d'une année sur l'autre.
On le voit, la NER offre aux acteurs du tourisme la capacité de transformer des données ou des flux textuels massifs en indicateurs stratégiques. Qu’il s’agisse de comprendre les préférences des visiteurs, d’anticiper les tendances ou d’optimiser la gestion des destinations, elle constitue un outil puissant d’aide à la décision, désormais accessible grâce aux modèles pré-entraînés et aux algorithmes de regroupement utilisés par Youmean.
La NER, outil stratégique
Bien loin d'être resté un sujet confidentiel réservé aux laboratoires de recherche en NLP, la NER est devenue un outil d’automatisation de l’intelligence documentaire pour les organisations. A la lumière de ce qui précède, on comprend en effet que la reconnaissance d’entités nommées constitue bien un levier stratégique pour tous responsables d'analyse de données non-structurées.
La NER est aujourd'hui une technologie mature que Youmean intégre dans son offre Opinion Miner, afin d'apporter aux décideurs :
Une meilleure compréhension des comportements et attentes des visiteurs,
Une capacité renforcée à détecter les signaux faibles et anticiper les tendances,
Une automatisation des tâches de veille, de reporting et de structuration documentaire.
Analyser des commentaires voyageurs, structurer des bases de données ou alimenter des tableaux de bord, Youmean tire pour vous le meilleur parti de vos données textuelles en vous accompagnant dans la reconnaissance de vos entités nommées d'intérêt présentes dans vos données métiers.
