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La reconnaissance de thème en action – Partie 1

Notre annonce récente, sur le lancement de notre outil de reconnaissance de thème, a suscité un vif intérêt et vous avez été nombreux à nous poser des questions sur son application à un cas réel.

Voici donc un exemple.

La Banque Publique d’Investissement (BPI) nous a demandé via notre méthode QIO (Questions>Insights>Outcomes) :

« Quelles sont les dernières tendances en matière d’Intelligence Artificielle, d’IoT, de Transport, de Drones, de Smartcity (Ville intelligente) et de Sécurité dans la Silicon Valley ? Sont-elles différentes en France ? »

1/ Une reconnaissance de thème encyclopédique

Netvibes utilise une version sur mesure de deux projets open source, DBpedia et DBpedia Spotlight

DBPedia est un outil d’extraction qui structure les données de Wikipédia sous forme de données normalisées au format du web sémantique. DBPedia Spotlights annote ensuite chaque élément du contenu dans le corpus du dashboard.

Le processus d’agrégation servant à créer et alimenter le corpus est exécuté par nos propres robots d’indexation qui collectent en permanence du contenu depuis des bibliothèques de sources Netvibes sur les actualités grand public, technologiques, d’affaires et d’investissement. Ainsi, nous analysons uniquement le contenu pertinent, condition sine qua non pour obtenir des informations fiables sur lesquelles repose notre expertise.

Avantages immédiats du processus de reconnaissance de thème:

a. Une annotation encyclopédique actualisée en continu.
Les corpus sont annotés à partir de Wikipédia, reconnue comme l’une des encyclopédies la plus riche.

b. Une désambiguïsation précise.
L’utilisation du profiling riche et actualisé de Wikipedia offre un plus grand degré de précision dans l’identification des thèmes

c. Une ontologie internationale collaborative.
L’utilisation de cette ontologie offre autant de filtres et d’améliorations pour la reconnaissance de thème que le permet l’avancée de la technologie.

2/ Grand zoom sur les Insights

Voici un exemple pour voir cet outil en action:

a. Imaginons que nous voulions trouver des Insights sur les dernières tendances en matière d’Intelligence Artificielle (AI en anglais) aux États-Unis dans la presse généraliste et technologique de ces trois derniers mois.

Après avoir parcouru les bibliothèques d’actualités généralistes et technologiques sur cette période donnée, Netvibes extrait la liste des principaux thèmes de l’AI ainsi:

Comme on pouvait s’y attendre, le Machine Learning est nettement en tête des tendances en matière d’AI.

b.  Examinons maintenant de plus près le Machine Learning…

c. Réseau de neurones artificiels (ANN en anglais) ? Découvrons de quoi il s’agit

d. Cerveau humain ? Est-ce vraiment un thème traité par l’Intelligence Artificielle ?

e. Et maintenant la psychologie cognitive ! (Processus mentaux tels que la perception, la pensée, l’apprentissage et la mémoire). Nous demandons à lire deux articles directement depuis le lecteur de Netvibes:

Voici les deux articles en question:

N’hésitez pas à les lire, ils sont très intéressants !

Résultat.

Durant les trois derniers mois, dans la presse généraliste et technologique aux États-Unis, le Machine Learning a été le sujet phare de l’actu sur l’Intelligence Artificielle. Ce même sujet s’est caractérisé par la forte mention du réseau de neurones artificiels dont l’objectif est de mimer le cerveau humain et la psychologie cognitive, comme nous pouvons le constater dans les deux articles sur l’engorgement (bottleneck) de Wired et les techniques de lecture des pensées (mind reading technics) de Fox News.

Découvrez la suite dans la deuxième partie…

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