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Antidot Content Classifier - Valorisez vos contenus

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Comment analyser sémantiquement et classer automatiquement des millions de documents sans avoir besoin de les lire ou de les relire ? Antidot rend disponible à tous, les dernières technologies du Machine Learning pour : - Trier, classer et mieux ranger automatiquement votre GED ou votre intranet : retrouver un document ou y trouver de l'information est enfin possible. - Recommander les documents pertinents, contextualisés en fonction du profil de l’utilisateur. - Segmenter finement des contenus payants et délivrer des abonnements sur mesure à vos clients - Alerter de manière très ciblée vos utilisateurs sur les nouveaux documents utiles à leur activité - Aiguiller automatiquement des demandes entrantes, selon leur sujet, leur niveau d’urgence. - Analyser les réseaux sociaux, tweets, e-mails et contributions dans les forums afin de détecter les sujets et de réagir de façon ciblée. - … et bien d’autres cas d’application Profitez vite des innovations d’Antidot pour booster votre productivité et rester en tête du peloton !

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Antidot Content Classifier
Valorisez vos contenus
Bruno FRAISSINEDE
Responsable commercial
bfraissinede@antidot.net
2
Pourquoi classer
l’information ?
Enjeux
3
Pourquoi classer l’information ?
Trier votre GED, votre intranet, vos archives
➡ Retrouver enfin vos documents facilement
• Reprendre votre stock de documents existants
• Classer en temps réel les nouveaux documents
4
Pourquoi classer l’information ?
Personnaliser l’expérience utilisateur
➡ Alerter ou recommander des documents sémantiquement pertinents
5
Pourquoi classer l’information ?
Segmenter finement des contenus payants
➡ Faciliter la créativité marketing
➡ Se différencier des contenus gratuits ou concurrents
➡ Vendre des services d’accès à l’information et non plus des
contenus seulement
6
Pourquoi classer l’information ?
Améliorer votre relation client
➡ Aiguiller automatiquement des demandes entrantes selon leur
sujet, leur niveau d’urgence.
➡ Classer les posts sur réseaux sociaux, tweets, e-mails et
contributions dans les forums afin de détecter les sujets et de
réagir de façon ciblée.

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  • 1. Antidot Content Classifier Valorisez vos contenus Bruno FRAISSINEDE Responsable commercial bfraissinede@antidot.net
  • 3. 3 Pourquoi classer l’information ? Trier votre GED, votre intranet, vos archives ➡ Retrouver enfin vos documents facilement • Reprendre votre stock de documents existants • Classer en temps réel les nouveaux documents
  • 4. 4 Pourquoi classer l’information ? Personnaliser l’expérience utilisateur ➡ Alerter ou recommander des documents sémantiquement pertinents
  • 5. 5 Pourquoi classer l’information ? Segmenter finement des contenus payants ➡ Faciliter la créativité marketing ➡ Se différencier des contenus gratuits ou concurrents ➡ Vendre des services d’accès à l’information et non plus des contenus seulement
  • 6. 6 Pourquoi classer l’information ? Améliorer votre relation client ➡ Aiguiller automatiquement des demandes entrantes selon leur sujet, leur niveau d’urgence. ➡ Classer les posts sur réseaux sociaux, tweets, e-mails et contributions dans les forums afin de détecter les sujets et de réagir de façon ciblée.
  • 7. 7 Profiter des meilleures technologies de Machine Learning Comment ?
  • 8. 8 Qu’est-ce que le Machine Learning ? Définition : faculté donnée à un ordinateur d’apprendre un comportement à partir d’exemples Discipline scientifique : l’Intelligence Artificielle (IA) ➡ Antidot a retenu une approche probabiliste par opposition aux approches par règles morpho syntaxiques.
  • 10. 10 Les atouts du Machine Learning ? Rapide à implémenter Fonctionne dans toutes les langues Qualitatif avec mesure de la précision Peu couteux à maintenir Temps de réponse instantanés
  • 12. 12 Etape 1 : Constitution du corpus d’apprentissage Atelier logiciel pour sélectionner  Les tags du plan de classement  Les documents représentatifs de chaque Tag
  • 13. 13 Etape 1 : Constitution du corpus d’apprentissage
  • 14. 14 Etape 1 : Constitution du corpus d’apprentissage
  • 15. 15 Etape 1 : Constitution du corpus d’apprentissage
  • 16. 16 Etape 2 : Lancer le Machine Learning
  • 17. 17 Etape 3 : Mesurer le niveau de qualité du ML
  • 18. 18 Etape 4 : Itérer pour amélioration de la qualité Base d’apprentissage Base d’apprentissage
  • 19. 19 Etape 4 : Mesurer l’amélioration de la qualité
  • 20. 20 Etape 5 : Intégrer dans vos applications
  • 22. 22 Centre d’accès à l’information juridique Barreau du Québec Cas client
  • 23. 23 Cas client Objectif : ➡ Améliorer l’expérience de recherche des clients avocats en permettant de filtrer finement parmi les domaines du droit Contexte du projet : ➡ Stock de 1,7 millions de documents juridiques ➡ Flux mensuel de 10 000 supplémentaires ➡ Plus de 600 domaines hiérarchiques potentiels ➡ 2 langues : anglais et français
  • 24. 24 Facette issue de la classification
  • 26. 26 Nos clients en témoignent « Antidot a su comprendre notre besoin et nous accompagner pas à pas dans la réalisation de notre projet. Leur parfaite compréhension de nos attentes leur a permis de nous aiguiller dans la mise en œuvre de notre solution qui se positionne désormais comme un maillon clé au sein de notre organisation. Désormais, accéder rapidement en ligne aux jurisprudences est une simple formalité. A ce point s’ajoutent les bénéfices liés à l’enrichissement rapide et continu de notre fonds documentaire rendu possible grâce aux puissantes fonctionnalités de la plateforme. Nous sommes donc en mesure de proposer une information exhaustive et de répondre parfaitement à notre mission. » Sonia Loubier, Directrice des technologies de l’information du CAIJ
  • 27. 27 D’où vient le ROI de la solution ? Amélioration de la qualité des contenus  pour faciliter la commercialisation de services personnalisés (Gratuit, freemium, abonnement, pay per view, alertes, recommandations,etc…)  pour améliorer la productivité de vos collaborateurs Maitrise des coûts éditoriaux  Classement humain impossible sans démultiplication des coûts et des délais de réalisation  Capacité à classer et à re-classer à cout faible 3 Ratios sans égal sur le marché  Qualité et homogénéité de classement hors norme et mesurable  Temps de traitements instantanés  Coût d’implémentation et de maintenance très faible
  • 28. 28 D’où vient le ROI de la solution ? Agilité des contenus Agilité des projets Agilité de votre business Contenus Contenus enrichi
  • 29. 29 Qui sommes nous ? Antidot
  • 30. 30 Antidot – Qui sommes-nous? • Editeur de logiciels – Moteurs de recherche| enrichissement des données – Depuis 1999 | Paris, Lyon, Aix-en-Provence – 3.5 M€, 45 collaborateurs, +150 clients • Mission : délivrer à nos clients des solutions hautement configurables et innovantes qui créent de la valeur à partir de leurs données et augmentent leur performance opérationnelle
  • 31. 31 Enrichissement & Accès à l’information Enrich Access Search Semantic & ComplexMachine Learning Graph & Linked Data
  • 32. 32 Parmi nos 150 clients ● Production de contenus ● Industrie ● E-Commerce ● Santé
  • 33. Merci de votre attention Des questions ?

Notes de l'éditeur

  1. Issu du site de notre client http://caij.qc.ca Classification automatique de 1,5 millions de décisions juridiques (ie jurisprudence) selon plus de 100 domaines de droit.