1. Convertir le texte en minuscules :

   • Pourquoi : Uniformiser les données en éliminant les différences de casse. Par exemple, "Médecin" et "médecin" seront traités comme un seul mot.

2. Supprimer les signes de ponctuation et les caractères spéciaux :

   • Pourquoi : Simplifier le traitement du texte en supprimant les éléments non pertinents, tels que la ponctuation ou les caractères spéciaux (#, @, &, etc.), qui n’ajoutent pas de valeur à l’analyse.

3. Nettoyer les données en supprimant :

   • Les mots vides (stop-words communs) :

     • Pourquoi : Ces mots (ex. : "le", "de", "et", "ou") sont très fréquents mais n’apportent pas d’information significative dans l’analyse du contenu. Leur suppression permet de se concentrer sur les mots porteurs de sens.

   • Les formules de politesse :

     • Pourquoi : Les expressions telles que "Bonjour", "Cordialement", ou "Merci" ne participent pas au contenu analytique. Leur suppression garantit que seuls les éléments informatifs restent dans le texte.

4. Standardiser les expressions (concaténation) :

   • Pourquoi : Cette étape, appelée concaténation, permet de ramener à un seul "mot" une idée ou un concept composé de plusieurs termes. Par exemple, "prise en charge" devient "prise_en_charge". Cela regroupe toutes les variantes d’une expression sous une forme unique et facilite l’analyse.

5. Simplifier les mots avec une normalisation sémantique :

   • Pourquoi : Les mots ayant des formes différentes mais le même sens (ex. : "examiné", "examine") sont ramenés à une forme de base ("examiner"). Cela permet de regrouper toutes les occurrences d’une même idée, quelle que soit la conjugaison ou la déclinaison grammaticale utilisée.

6. Normalisation des verbes :

   • Pourquoi : Les verbes sont ramenés à leur infinitif (ex. : "j’ai été", "suis" → "être"), ce qui simplifie l’analyse et regroupe les actions similaires sous une même forme.

7. Montrer les données nettoyées :

   • Pourquoi : Une étape cruciale où vous devez vérifier manuellement si le nettoyage a bien été effectué. ChatGPT ou tout autre outil peut faire des erreurs ou des approximations. N’hésitez pas à insister pour corriger et affiner le traitement jusqu’à ce que le résultat soit conforme à vos attentes.

3. Analyse et regroupement thématique

• Application de la méthode TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency) :

  • Pourquoi : Cette méthode identifie les mots significatifs dans le corpus en excluant ceux qui apparaissent trop fréquemment ou trop rarement.

  • Paramètres :

    • max_df = 0.75 : Exclut les mots apparaissant dans plus de 75 % des réponses (peu discriminants).

    • min_df = 3 : Ignore les mots apparaissant dans moins de trois réponses (non représentatifs).

• Utilisation du modèle NMF (Non-Negative Matrix Factorization) :

  • Pourquoi : Identifie des thèmes latents dans le corpus en extrayant des groupes cohérents de mots-clés associés.

  • Paramètres :

    • Nombre de thèmes optimal : Entre 3 et 10.

    • Augmentation des itérations (max_iter=500) : Garantit la convergence et la stabilité des thèmes identifiés.

4. Extraction et synthèse des résultats

• Association des verbatims aux thèmes dominants :

  • Chaque verbatim est attribué à son thème principal en fonction du score maximal dans le modèle NMF.

• Identification des mots-clés représentatifs :

  • Extraction des 10-15 mots-clés par thème, suivie d’un contrôle manuel pour affiner leur pertinence.

• Évaluation de l'équilibre des thèmes :

  • Comptabiliser le nombre de verbatims associés à chaque thème pour analyser leur répartition.

Paramètres spécifiques :

• Seuils TF-IDF : Ajuster max_df et min_df selon les caractéristiques des données pour optimiser la pertinence des termes.

• Stop-words dynamiques : Compléter ou ajuster la liste des mots vides en fonction des résultats obtenus.

5. Approfondissement thématique

Pour chaque thème identifié, fournir une analyse détaillée :

• Mots fréquents associés au thème.

• Sous-thèmes ou tendances dominantes.

• Observations clés et enseignements extraits des verbatims.