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Quentin Roussel
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88
rapport/proposition/etat-de-l-art.adoc
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@@ -1,44 +1,44 @@
=== Description de l’état de l’art
ifdef::env-gitlab,env-browser[:outfilesuffix: .adoc]
==== Borne à smiley
La borne à smiley est une solution très populaire et utilisée par de nombreuses entreprises pour recueillir les avis utilisateurs par appui sur un émoticône représentant une émotion. La popularité de ce produit montre le besoin de dispositifs de recueil d’avis automatisé. Cependant, l'utilisation de ce type de borne a rapidement décru après la pandémie pour des raisons d'hygiène. De plus, ces bornes présentent d'autres inconvénients: incapabilité de poser plus qu'une question et absence de justification derrière les réponses.
.Exemple de borne à smiley
image::../images/borne.png[logo borne, 100, 300]
==== Données annotées https://github.com/aesuli/SentiWordNet[SentiWordNet] et https://archive.illc.uva.nl//EuroWordNet/[EuroWordNet]
SentiWordNet est un ensemble de groupes de synonymes en Anglais (appelés synsets) auxquels ont été affectés trois scores quantifiant leur positivité, leur négativité et leur objectivité. L'ensemble est disponible en libre accès à des fins de recherche sur la classification d'émotion, un domaine récemment créé. EuroWordNet est aussi un réseau sémantique, à la différence qu'il a été développé pour des langues européennes et donc nous est utile pour analyser des avis en Français. Le coeur de notre projet étant la classification d'avis utilisateurs pour permettre au gérant d'améliorer au mieux l'expérience utilisateur, ces bases de données sont extrêmement pertinentes.
image::../images/Sentiwordnet.jpg[logo Sentiwordnet, 300, 66]
image::../images/eurowordnet.jpeg[logo eurowordnet]
==== Outil https://github.com/cjhutto/vaderSentiment[VADER]
VADER est un outil développé par le MIT pour un usage dans le traitement du langage naturel en Anglais. Il faut mentionner qu'il peut être utilisé sur du Français en s'appuyant sur un outil de traduction externe. À un avis utilisateur donné, il associe trois scores: positivité, négativité et neutralité, puis en déduit un score global, en fonction d'une pondération définie par le programmeur (nous dans ce cas), (entre 1 (avis le plus positif possible) et -1 (avis le plus négatif possible). Il peut, entre autres, prendre en compte les émoticônes, la présence de majuscules, la disposition de la ponctuation, des abbréviations usuelles. Il a l'avantage d'être particulièrement efficace pour analyser les sentiments des avis postés sur les réseaux sociaux, or nous voulons pratiquer le scraping d'avis sur ces plateformes pour que le gérant puisse avoir un maximum de retours.
==== Algorithme https://github.com/HSE-asavchenko/face-emotion-recognition[HSEmotion] (High-Speed face Emotion recognition)
Cet algorithme a été développé à l'université HSE dans le but de reconnaître des émotions à partir de photos ou de vidéos. Il a notamment permis à son auteur Andrey Savchenko d'avoir de très bons résultats aux concours de reconnaissance d'émotion organisés par https://ibug.doc.ic.ac.uk[ibug], un groupe d'experts spécialisés dans l'analyse du comportement humain. Cela montre que ce domaine est en plein essor.
==== https://google.github.io/mediapipe/solutions/hands.html[MediaPipe Hands]
Cette interface de programmation permet au programmeur d'avoir un traçage de la main. Le processus se décompose en deux parties: dans un premier temps, un modèle de machine learning délimite la main dans l'image entière, puis un deuxième modèle se charge de placer des points critiques de la main à partir de cette image bornée. L'ensemble peut permettre de reconnaître des signes de la main par exemple. Nous avons pour projet de reconnaître de tels signes pour permettre une interaction à distance entre l'utilisateur et la borne.
.Exemples de placement de points sur des mains réelles (en haut) et issues d'images de synthèse (en bas) (source: https://google.github.io/mediapipe/solutions/hands.html)
image::../images/hand.png[logo hand, 480, 254]
==== Interface Google My Business
Cette interface de programmation permet, entre autres, de https://developers.google.com/my-business/reference/rest/v4/accounts.locations.reviews[récupérer] des avis laissés sur Google Maps concernant un lieu. Elle peut s'avérer utile pour recueillir des avis pour notre projet.
image::../images/googlebusiness.jpg[logo googlebusiness, 125, 125]
==== https://developers.facebook.com/docs/instagram-api/[API GraphQL d'instagram]
Cette interface de programmation permet de récupérer automatiquement des avis laissés sur des publications Instagram ainsi que le nombre de "j'aime". Cette solution peut être utile comme source annexe d'avis.
image::../images/graphql.png[logo graphql, 125, 125]
=== Description de l’état de l’art
ifdef::env-gitlab,env-browser[:outfilesuffix: .adoc]
==== Borne à smiley
La borne à smiley est une solution très populaire et utilisée par de nombreuses entreprises pour recueillir les avis utilisateurs par appui sur un émoticône représentant une émotion. La popularité de ce produit montre le besoin de dispositifs de recueil d’avis automatisé. Cependant, l'utilisation de ce type de borne a rapidement décru après la pandémie pour des raisons d'hygiène. De plus, ces bornes présentent d'autres inconvénients: incapabilité de poser plus qu'une question et absence de justification derrière les réponses.
.Exemple de borne à smiley
image::../images/borne.png[logo borne, 100, 300]
==== Données annotées https://github.com/aesuli/SentiWordNet[SentiWordNet] et https://archive.illc.uva.nl//EuroWordNet/[EuroWordNet]
SentiWordNet est un ensemble de groupes de synonymes en Anglais (appelés synsets) auxquels ont été affectés trois scores quantifiant leur positivité, leur négativité et leur objectivité. L'ensemble est disponible en libre accès à des fins de recherche sur la classification d'émotion, un domaine récemment créé. EuroWordNet est aussi un réseau sémantique, à la différence qu'il a été développé pour des langues européennes et donc nous est utile pour analyser des avis en Français. Le coeur de notre projet étant la classification d'avis utilisateurs pour permettre au gérant d'améliorer au mieux l'expérience utilisateur, ces bases de données sont extrêmement pertinentes.
image::../images/Sentiwordnet.jpg[logo Sentiwordnet, 300, 66]
image::../images/eurowordnet.jpeg[logo eurowordnet]
==== Outil https://github.com/cjhutto/vaderSentiment[VADER]
VADER est un outil développé par le MIT pour un usage dans le traitement du langage naturel en Anglais. Il faut mentionner qu'il peut être utilisé sur du Français en s'appuyant sur un outil de traduction externe. À un avis utilisateur donné, il associe trois scores: positivité, négativité et neutralité, puis en déduit un score global, en fonction d'une pondération définie par le programmeur (nous dans ce cas), (entre 1 (avis le plus positif possible) et -1 (avis le plus négatif possible). Il peut, entre autres, prendre en compte les émoticônes, la présence de majuscules, la disposition de la ponctuation, des abbréviations usuelles. Il a l'avantage d'être particulièrement efficace pour analyser les sentiments des avis postés sur les réseaux sociaux, or nous voulons pratiquer le scraping d'avis sur ces plateformes pour que le gérant puisse avoir un maximum de retours.
==== Algorithme https://github.com/HSE-asavchenko/face-emotion-recognition[HSEmotion] (High-Speed face Emotion recognition)
Cet algorithme a été développé à l'université HSE dans le but de reconnaître des émotions à partir de photos ou de vidéos. Il a notamment permis à son auteur Andrey Savchenko d'avoir de très bons résultats aux concours de reconnaissance d'émotion organisés par https://ibug.doc.ic.ac.uk[ibug], un groupe d'experts spécialisés dans l'analyse du comportement humain. Cela montre que ce domaine est en plein essor.
==== https://google.github.io/mediapipe/solutions/hands.html[MediaPipe Hands]
Cette interface de programmation permet au programmeur d'avoir un traçage de la main. Le processus se décompose en deux parties: dans un premier temps, un modèle de machine learning délimite la main dans l'image entière, puis un deuxième modèle se charge de placer des points critiques de la main à partir de cette image bornée. L'ensemble peut permettre de reconnaître des signes de la main par exemple. Nous avons pour projet de reconnaître de tels signes pour permettre une interaction à distance entre l'utilisateur et la borne.
.Exemples de placement de points sur des mains réelles (en haut) et issues d'images de synthèse (en bas) (source: https://google.github.io/mediapipe/solutions/hands.html)
image::../images/hand.png[logo hand, 480, 254]
==== Interface Google My Business
Cette interface de programmation permet, entre autres, de https://developers.google.com/my-business/reference/rest/v4/accounts.locations.reviews[récupérer] des avis laissés sur Google Maps concernant un lieu. Elle peut s'avérer utile pour recueillir des avis pour notre projet.
image::../images/googlebusiness.jpg[logo googlebusiness, 125, 125]
==== https://developers.facebook.com/docs/instagram-api/[API GraphQL d'instagram]
Cette interface de programmation permet de récupérer automatiquement des avis laissés sur des publications Instagram ainsi que le nombre de "j'aime". Cette solution peut être utile comme source annexe d'avis.
image::../images/graphql.png[logo graphql, 125, 125]

32
rapport/proposition/proposition.adoc
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@@ -1,16 +1,16 @@
=== Description de la proposition
De nombreux moyens sont mis en place pour donner un avis sur un achat, une visite… Mais ces moyens ne sont pas toujours optimaux. En effet, les réseaux sociaux sont un moyen de le faire cependant comme attendu, après avoir interrogé les gens autour de nous, on a réalisé que beaucoup de personnes ne faisaient pas l’effort de se connecter, écrire un commentaire… En revanche, ce sont les expériences particulièrement négatives et positives qui reviennent car les gens ont bien plus envie de le partager. Ainsi cela ne représente pas une source d’avis nuancé et représentatif pour le gérant.
Les boutons sur lesquels on pouvait appuyer pour donner un avis étaient certes un moyen d’exprimer son sentiment sans faire d’effort. Cependant, depuis le début de la crise covid, ces bornes ont disparu pour des raisons d’hygiène.
On a donc pensé à une manière de donner son avis efficace qui serait donc à la fois ludique et attractif mais surtout rapide et facile d’utilisation, qui demanderait le moins d’effort aux usagers. Notre dispositif ne demande aux usagers que de faire un signe de la main ou une expression faciale traduisant leur avis. Cette borne permettra, en plus des QR code placés un peu partout, de donner un commentaire plus long et construit à ceux qui le souhaite.
Cette borne permettra à tous de donner leur avis ce qu’aujourd’hui n’est pas possible sur le même dispositif. Après avoir interrogé des clients potentiels, on a remarqué que les personnes âgés n’utilisaient pas internet pour donner leur avis, de même pour de nombreux jeunes, les réseaux sociaux ne leur servaient pas à écrire des commentaires en revanche, il donne de l’importance aux avis et notes sur internet avant d’acheter quelque chose ou de visiter un endroit, un restaurant… De même, les professionnels donnent beaucoup d’importance aux retours de leur usagers pour améliorer leur services. Tout le monde s’accorde sur le fait que les dispositifs pour donner leur avis sont importants bien qu’ils ne soient pas très efficaces.
Notre borne a pour objectif d’une part donner une voix à tous les usagers quelque soit leur âge, leur rapport aux technologies… et d’autre part de faire le lien entre fournisseur de service et usagers. Ainsi une grosse partie de notre projet reste l’interface accessible au gérant. En effet, les données récoltées par la borne seront complétés par les commentaires laissés sur les réseaux sociaux. Ainsi, on pourra offrir au gérant un rapport complet et nuancé. Le gérant aura accès à une synthèse de tous les avis ainsi qu’un rapport sur les points récurrents par mot-clés et la totalité des commentaires.
.Formes possibles pour la borne
image::../images/borne2.png[borne2]
=== Description de la proposition
De nombreux moyens sont mis en place pour donner un avis sur un achat, une visite… Mais ces moyens ne sont pas toujours optimaux. En effet, les réseaux sociaux sont un moyen de le faire cependant comme attendu, après avoir interrogé les gens autour de nous, on a réalisé que beaucoup de personnes ne faisaient pas l’effort de se connecter, écrire un commentaire… En revanche, ce sont les expériences particulièrement négatives et positives qui reviennent car les gens ont bien plus envie de le partager. Ainsi cela ne représente pas une source d’avis nuancé et représentatif pour le gérant.
Les boutons sur lesquels on pouvait appuyer pour donner un avis étaient certes un moyen d’exprimer son sentiment sans faire d’effort. Cependant, depuis le début de la crise covid, ces bornes ont disparu pour des raisons d’hygiène.
On a donc pensé à une manière de donner son avis efficace qui serait donc à la fois ludique et attractif mais surtout rapide et facile d’utilisation, qui demanderait le moins d’effort aux usagers. Notre dispositif ne demande aux usagers que de faire un signe de la main ou une expression faciale traduisant leur avis. Cette borne permettra, en plus des QR code placés un peu partout, de donner un commentaire plus long et construit à ceux qui le souhaite.
Cette borne permettra à tous de donner leur avis ce qu’aujourd’hui n’est pas possible sur le même dispositif. Après avoir interrogé des clients potentiels, on a remarqué que les personnes âgés n’utilisaient pas internet pour donner leur avis, de même pour de nombreux jeunes, les réseaux sociaux ne leur servaient pas à écrire des commentaires en revanche, il donne de l’importance aux avis et notes sur internet avant d’acheter quelque chose ou de visiter un endroit, un restaurant… De même, les professionnels donnent beaucoup d’importance aux retours de leur usagers pour améliorer leur services. Tout le monde s’accorde sur le fait que les dispositifs pour donner leur avis sont importants bien qu’ils ne soient pas très efficaces.
Notre borne a pour objectif d’une part donner une voix à tous les usagers quelque soit leur âge, leur rapport aux technologies… et d’autre part de faire le lien entre fournisseur de service et usagers. Ainsi une grosse partie de notre projet reste l’interface accessible au gérant. En effet, les données récoltées par la borne seront complétés par les commentaires laissés sur les réseaux sociaux. Ainsi, on pourra offrir au gérant un rapport complet et nuancé. Le gérant aura accès à une synthèse de tous les avis ainsi qu’un rapport sur les points récurrents par mot-clés et la totalité des commentaires.
.Formes possibles pour la borne
image::../images/borne2.png[borne2]