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Les données d’entreprise non structurées et basées sur le langage sont souvent dispersées et difficiles à exploiter, bien que riches en informations stratégiques et clés pour la prise de décision. Les équipes développent leurs propres solutions combinées avec des technologies open-source ont tendance à passer plus de temps à gérer leur pile technologique qu’à utiliser ces connaissances pour créer de la valeur.
Exploiter efficacement les données non-structurées tels que les emails, les contrats, les rapports et les pages Web permet à vos équipes de développer des moteurs de recherche plus pertinents, des applications plus intelligentes et des bases de connaissances personnalisées. Une combinaison d’approches symboliques (basées sur des règles) et de Machine Learning fournit le plus haut degré de précision, d’explicabilité et d’évolutivité.
Nos experts Christophe Aubry et Mathieu Delpech présentent plusieurs exemples concrets de projets en langage naturel où l’IA hybride permet une découverte de données efficace. Découvrez comment :
- Identifier les concepts et les sujets pertinents grâce à une analyse sémantique automatisée
- Améliorer la découverte de connaissances et les applications en langage naturel en créant vos propres graphes de connaissances
- Automatiser l’analyse de documents en classant de grands volumes de données non-structurées à l’aide de taxonomies