Contexte : Une équipe marketing souhaite identifier les mots les plus fréquents dans les avis clients. Le Problème : Aucun traitement automatisé n’est en place pour analyser le contenu textuel. Contraintes : Nettoyer le texte. Tokeniser. Calculer fréquence des mots. Exclure stopwords basiques. Livrable attendu : Développer un script simple d’analyse de fréquence permettant d’identifier les termes les plus utilisés.