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1 Année universitaire 2020-2021 Université Hassan II de Casablanca Faculté des

1 Année universitaire 2020-2021 Université Hassan II de Casablanca Faculté des sciences et techniques de Mohammedia Département d’Informatique Projet de Fin d’Etudes Licence sciences et Techniques Informatique, Réseaux et Multimédia Sujet : Développement d’une application web d’analyse de sentiments avec le Framework Django de python Présenté par : BALRHAYAT WIDAD MELLAL ILYASSE YOUNOUS KHAOULA Devant les membres de jury : Pr. AYAD HABIB Encadrant (FSTM) Pr. ADIB ABDELLAH Rapporteur(FSTM) Pr. SEKKATE SARA Examinateur (FSTM) 2 Année universitaire 2020-2021 Dédicace Nous dédions ce travail… À nos chers parents pour leur soutien, leur amour et leur forte croyance en nous. À nos amis et collègues d'avoir toujours été là pour nous quand nous avions besoin les uns des autres. À nos frères et sœurs pour avoir veillé sur nous et nous avoir soutenus dans nos épreuves. Et félicitations à nous-mêmes pour avoir réussi à terminer ce projet dans le court délai imparti, et cela n'a été possible que parce que les membres du groupe étaient unis et se complétaient dans tous les aspects. 3 Année universitaire 2020-2021 Remerciement Tout d'abord, nous remercions Dieu pour sa guidance et son aide extrême qui nous a permis de terminer ce projet, et d’atteindre ce que nous avons accompli dans nos vies jusqu'à présent. Nous remercions aussi nos parents qui nous ont toujours offert un bon environnement de travail même pendant ces temps difficiles, ainsi que leurs encouragements et amour. Nous adressons nos sincères remerciements au corps professoral de la licence « IRM » pour leurs efforts, tout particulièrement notre professeur et encadrant Pr. AYAD, pour ses conseils et orientations précieuses, ainsi que son accompagnement et sa disponibilité et collaboration pour assurer l’aboutissement et le bon déroulement de notre travail. Sans oublier d'exprimer notre gratitude aux membres du jury pour avoir pris le temps d'évaluer notre travail. 4 Année universitaire 2020-2021 Table des matières Introduction ................................................................................................................................................... 8 Chapitre 1 :Contexte général du projet ....................................................................................................... 10 1 L’organisme d’accueil : ...................................................................................................................... 10 1.1 Présentation de La Faculté des Sciences et Techniques de Mohammedia .................................. 10 1.2 Ses Missions et Valeurs : ............................................................................................................ 11 1.3 L’organisme de l’établissement : ................................................................................................ 12 2 Définition du projet : ........................................................................................................................... 12 2.1 Présentation de la problématique : .............................................................................................. 12 2.2 Présentation de la solution : ........................................................................................................ 13 2.3 Cahier des charges : .................................................................................................................... 13 2.3.1 Besoins fonctionnels : ......................................................................................................... 13 2.3.2 Besoins non fonctionnels : .................................................................................................. 14 Chapitre 2 : Analyse des sentiments et ses algorithmes utilisés ................................................................. 15 1 Analyse des sentiments : ..................................................................................................................... 15 1.1 Définition d’analyse des sentiments : ......................................................................................... 15 1.2 Les étapes de l’analyse des sentiments : ..................................................................................... 16 1.3 Les approches de l’analyse des sentiments : ............................................................................... 17 1.3.1 Analyse des sentiments basée sur le lexique : ..................................................................... 17 1.3.2 Analyse des sentiments automatique : ................................................................................ 18 2 La partie pratique de l’analyse des sentiments :.................................................................................. 19 2.1 Traitement du langage naturel (NLP) : ....................................................................................... 19 2.1.1 Traitement des données : ..................................................................................................... 20 2.1.2 Base de données : ................................................................................................................ 21 2.1.3 Evaluation du système : ...................................................................................................... 22 2.2 Analyse des sentiments par le Machine Learning: ...................................................................... 22 2.2.1 Logistic Regression : ........................................................................................................... 23 2.2.2 Random Forest : .................................................................................................................. 23 2.2.3 Naïve Bayes : ...................................................................................................................... 23 2.2.4 Support Vector Machine : ................................................................................................... 24 Chapitre 3 : Analyse et Conception ............................................................................................................ 25 1 Langage de modélisation unifié (UML) :............................................................................................ 25 5 Année universitaire 2020-2021 2 Analyse : ............................................................................................................................................. 26 2.1 Description des acteurs : ............................................................................................................. 26 2.2 Diagramme de cas d’utilisation : ................................................................................................ 26 2.3 Diagramme de classes : ............................................................................................................... 35 2.4 Diagramme de séquence : ........................................................................................................... 35 Chapitre 4 : Aspect Technique et mise en oeuvre ....................................................................................... 39 1 Architecture applicative : .................................................................................................................... 39 1.1 Le modèle : ................................................................................................................................. 39 1.2 La vue : ....................................................................................................................................... 39 1.3 Le contrôleur : ............................................................................................................................. 40 1.4 Les avantages de l’architecture MVC : ....................................................................................... 41 2 Langages de programmation : ............................................................................................................. 41 2.1 Caractéristiques de Python : ........................................................................................................ 41 2.2 Applications de Python : ............................................................................................................. 42 2.3 Frameworks Web pour Python: .................................................................................................. 42 3 Outils de développement :................................................................................................................... 43 3.1 Principe : ..................................................................................................................................... 44 4 Réalisation : ........................................................................................................................................ 44 4.1 Page d’accueil : ........................................................................................................................... 45 4.1.1 Cas d’utilisateur : ................................................................................................................ 45 4.1.2 Cas d’administrateur : ......................................................................................................... 50 Conclusion générale .................................................................................................................................... 52 6 Année universitaire 2020-2021 Liste des abreviations FSTM: Faculté des Sciences et Techniques de Mohammedia MVC: Model View Controller UML : Langage de modélisation unifié SVM : Support Vector Machine NLP : Traitement du langage naturel (NLP) NLTK : Natural Language Toolkit HTML: Hypertext Markup Language CSS: Cascading Style Sheets JS: JavaScript TP : True Positive TN : True negative FP : False positive FN : False negative Liste des tableaux Tableau 1. Description du cas d’utilisation “Consulter les produits” Tableau 2. Description du cas d’utilisation “S’inscrire” Tableau 3. Description du cas d’utilisation “S’authentifier” Tableau 4. Description du cas d’utilisation “Voir les avis des autres clients” Tableau 5. Description du cas d’utilisation “Commenter sur un produit” Tableau 6. Description du cas d’utilisation “Modifier son commentaire” Tableau 7. Description du cas d’utilisation “Modifier ses informations personnelles” 7 Année universitaire 2020-2021 Tableau 8. Description du cas d’utilisation “Supprimer son compte” Tableau 9. Description du cas d’utilisation “Ajouter des produits” Tableau 10. Description du cas d’utilisation “Modifier/Supprimer les détails des produits” Tableau 11. Description du cas d’utilisation “les commentaires des utilisateurs” Table des figures Figure 1 : La Faculté des Sciences et Techniques de Mohammedia Figure 2 : Organigramme fonctionnel de le FSTM Figure 3 : Les sentiments négatifs, neutres et positifs. Figure 4 : Les étapes de l’analyse des sentiments. Figure 5 : Les approches de l’analyse de sentiments Figure 6. Le score de précision de Logistic Regression Figure 7. Le score de précision de Random Forest Figure 8. Le score de précision de Naïve Bayes Figure 9. Le score de précision de Support Vector Machine Figure 10. Diagramme de cas d’utilisation Figure 11. Diagramme de classes Figure 12. Diagramme de séquence côté administrateur. Figure 13. Diagramme de séquence côté utilisateur. Figure 14. Le modèle MVC Figure 15. Page d’accueil de l’application. Figure 16. Page d’inscription sur l’application. Figure 17. Cas d’un nom d’utilisateur pas valide sur la page d’inscription. Figure 18. Cas de saisie d’un nom d’utilisateur existant dans la base de données sur la page d’inscription. Figure 18. Formulaire d’authentification. Figure 19. Réinitialisation du mot de passe. 8 Année universitaire 2020-2021 Figure 20. Confirmation d’envoie d’un nouveau mot de passe à l’adresse email. Figure 21. Réception du nouveau mot de passe à l’adresse email. Figure 22. Boutons pour se déconnecter ou accéder au profil de l'utilisateur Figure 23. Espace de l’utilisateur. Figure 24. Les détails d’un produit. Figure 25. Les commentaires des autres utilisateurs sur un produit Figure 26. L’espace des commentaires. Figure 26. Un commentaire sur l’un des produits. Figure 27. La page des produits. Figure 28. Message de déconnection. Figure 29. Formulaire de connexion d’un administrateur. Figure 30. Les tables des utilisateurs, commentaires, produits et profiles. Figure 31. La page de déconnexion de l’administrateur. Introduction Les émotions sont au cœur de l'expérience humaine. Depuis des décennies, les psychologues affirment que notre processus de décision est guidé (au moins partiellement) par nos émotions. Les spécialistes des études de marché sont d'accord avec cette hypothèse. Les émotions à l'égard d'une marque peuvent avoir un effet profond sur la façon dont cette marque est perçue. La perception détermine l'engagement, les ventes et les taux de consommation. Les entreprises les plus prospères comprennent le sentiment de leurs clients - ce que les gens disent, comment ils le disent et ce qu'ils veulent dire. Certains l'appellent Social listening, Social Media Monitoring, Social Media Intelligence, Social Media Analytics ou Social Media Management, parmi une multitude d'autres noms. L'écoute sociale, dans son sens le plus technique, consiste essentiellement à utiliser des outils pour surveiller et suivre les occurrences d'informations en ligne où une marque ou une entreprise a été citée ou discutée. 9 Année universitaire 2020-2021 L'analyse des sentiments est probablement la meilleure forme d'écoute sociale. Elle aide les entreprises à comprendre les commentaires que leurs clients laissent en ligne. Les gens vont exprimer ce qu'ils attendent du produit, les fonctionnalités qui leur manquent, ce qu'ils aiment et ce qu'ils n'aiment pas. L'entreprise peut ensuite suivre tous ces commentaires, en tirer des conclusions, adapter la stratégie de marketing et, finalement, le produit. Dans le but de décrocher notre licence en « Informatique, Réseau et Multimédias » à la Faculté des Sciences et Techniques de Mohammedia, nous avons effectué un stage au sein de notre faculté d’une durée d’un mois. Durant cette période, nous avons été amenées à développer une application web qui permet de proposer des produits aux clients en leurs donnant la possibilité de laisser un commentaire sur un produit. Un algorithme d’analyse de sentiments sera implémenté par la suite dans l’application pour classer les produits selon les avis des clients. Dans ce rapport, nous présenterons le travail effectué sous 4 chapitres. Le premier chapitre est consacré au contexte général du projet, ainsi que l’organisme d’accueil, l’étude de l’existant et les règles relatives uploads/Management/ rapport-analyse-de-sentiments.pdf