Module 3 · De la donnée à l'insightEnviron 1 min
Le prompt d'analyse du corpus
Rassemblez le corpus anonymisé dans un fichier texte, un message par ligne, chaque ligne numérotée, et déposez-le dans le projet. WhatsApp permet d’exporter une discussion en fichier texte depuis le menu de la conversation ; les avis Google se recopient. Une feuille de calcul numérote les lignes en une formule.
Pour quelques centaines de messages, Sonnet 5.5 suffit ; pour un corpus de plusieurs milliers, choisissez Opus 5.5 et découpez par source.
Le fichier avis-clients.md contient des avis et des messages de clients de Ftour & Co, un par ligne, numérotés. Ils sont en français, en darija et en arabe.
1. Regroupe-les en 8 thèmes au plus. Pour chaque thème : un nom court, le nombre de lignes concernées, et deux citations recopiées mot pour mot avec leur numéro de ligne.
2. Sépare les clients entreprises des particuliers quand le message permet de le savoir ; sinon, écris « indéterminé ».
3. Relève les mots que les clients emploient eux-mêmes pour parler du service (pas les nôtres).
4. Signale ce qui surprend : un thème inattendu, une contradiction.
Règles : ne cite que des phrases présentes dans le fichier. Si un thème repose sur moins de 5 lignes, dis-le. Pour les citations en darija ou en arabe, garde l'original et ajoute la traduction entre parenthèses.
Présente le résultat dans un tableau.Le numéro de ligne rend la vérification immédiate. La consigne sur les mots des clients servira plus tard : « on m’a remerciée » vaudra mieux, dans une annonce, que « service premium ». Et la règle des cinq lignes empêche qu’un thème spectaculaire mais rare prenne toute la place.