AISentiment

Syntaxe

Paramètres

Description

Cette fonction permet de détecter le sentiment du texte fourni (positif, neutre, ou négatif).

Remarques

• La fonction AISentiment permet d'analyser automatiquement l'émotion générale d'un texte grâce à l'intelligence artificielle. Elle identifie si le ton du message est positif, neutre ou négatif, selon les mots et la formulation utilisés. C'est un outil essentiel pour comprendre l'état d'esprit de l'utilisateur à partir de ses messages.
• La syntaxe AISentiment(Text) est très simple : un seul paramètre est requis, représentant le texte à évaluer. La fonction retourne un résultat textuel indiquant la nature du sentiment détecté. Cela permet une intégration rapide dans les applications pour enrichir l'analyse de contenu.
• Le paramètre Text doit être une chaîne représentative de l'émotion ou de l'intention de l'utilisateur. Plus le texte est clair et nuancé, plus l'évaluation sera précise. Des phrases ambiguës ou trop courtes peuvent entraîner un résultat neutre par défaut.
• AISentiment est particulièrement utile pour des scénarios tels que l'analyse de retours clients, la modération de contenus ou la gestion de tickets. Elle permet de repérer rapidement les messages à tonalité négative et de prioriser les réponses. C'est un véritable gain de temps pour les équipes en charge de la relation client.
• Les résultats possibles sont généralement "Positive", "Neutral", ou "Negative", en fonction du ton global du message. Cela permet une classification simple mais efficace qui peut ensuite être utilisée pour filtrer ou trier des messages. On peut, par exemple, afficher les commentaires négatifs en priorité dans une interface de supervision.
• AISentiment s'appuie sur des modèles d'IA linguistique intégrés à Power Platform via AI Builder. Son fonctionnement nécessite souvent une connexion active au infonuagique et peut dépendre de la licence Power Apps. Il est donc important de s'assurer que les droits d'accès sont en place avant de déployer cette fonction.
• En combinant AISentiment avec d'autres fonctions comme Filter, Sort ou Notify, on peut créer des logiques de réactions automatiques. Par exemple, une alerte peut être envoyée si un message est identifié comme négatif. Cela permet de concevoir des applications proactives et plus attentives au ressenti des utilisateurs.
• Cette fonction contribue à une analyse qualitative des données textuelles, souvent négligée dans les applications traditionnelles. Elle transforme une information subjective (l'émotion) en donnée exploitable. Cela offre de nouvelles possibilités d'analyse comportementale ou de feedback en temps réel.