L'IA, qu'est-ce que c'est ?

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L’IA regroupe des sciences et technologies qui permettent d’imiter ou d’étendre l’intelligence humaine.

Historiquement, l'IA et la compréhension du langage sont intimement liées. Dans un mémorandum sur la traduction automatique publié en 1949, Warren Weaver suggère qu'une machine puisse faire une tâche qui relève typiquement de l'intelligence humaine.

En tant que spécialiste du Natural Langage Processing (NLP), Synomia est un acteur de l'IA.
Et comme ça fait plus de 20 ans qu'on affine nos algorithmes, on sait de quoi on parle ;).

L'IA, ce n'est pas magique

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Il suffit d'être abonné à quelques newsletters, se promener sur les salons, de visiter quelques sites internet pour se rendre compte que #IA est devenu le nouveau buzzword, le nouveau #BigData.

L'IA sémantique, avec sa puissance de calcul, ses multiples cas d'usage, ses bénéfices en terme de rapidité, de précision, et de découverte, est un atout indéniable pour les entreprises dans leur transformation digitale.
Mais attention, l'intelligence artificielle n'est pas magique : il n'existe pas d'outils miracles ou de solutions clé en main qui vont révolutionner l'analyse des données sémantiques.

La préparation des données, le choix des technologies et des algorithmes, la restitution, les interprétations, le choix des dispositifs d'activation et la mesure du ROI doivent être accompagnés par des experts.

Chez Synomia, nous avons cette conviction : sans intelligence Humaine, l'Intelligence Artificielle n'est rien.
Il faut accompagner la technologie pour pouvoir en tirer tous les bénéfices et profiter de tous ses avantages.

L'IA chez Synomia

Synomia s'est bâtie sur un socle d'IA extrêmement solide, une technologie propriétaire de traitement automatique du langage multi-brevetée avec le CNRS.

Depuis presque 20 ans, Synomia investit massivement dans la R&D pour perfectionner cette intelligence artificielle et la rendre utilisable par tous via des apps ou via des missions de conseil.

Il n'existe pas qu'une seule IA, il existe un certain nombre de technologies ou d'approches qu'il faut maîtriser et savoir choisir en fonction des cas d'application.
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Machine Learning

Apprentissage statistique automatisé supervisé et non-supervisé, via notamment du DEEP LEARNING

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Systèmes Experts

Systèmes à base de règles élaborés par nos ingénieurs R&D

L'IA au service des enjeux métiers

Au coeur de la réflexion de Synomia, ce n'est pourtant pas l'IA qui prime, mais les besoins métiers de nos clients. Nous avons donc mis en place des combinaisons standardisées ou personnalisées d'IA et d'IH pour assister les professionnels dans la résolution de leurs enjeux.

Nous avons la ferme intention de répondre à 2 enjeux principaux :
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Découverte

Pas besoin de set-up ni de personnalisation, nos algorithmes d'IA permettent de découvrir les sujets sans a-priori, sans se référer à des grilles de lecture métier pré-existantes.

Laissez-vous guider vers l'inconnu !

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Profondeur d'analyse

La compréhension des relations entre les mots au sein de chaque phrase permet d’atteindre une profondeur et une granularité uniques dans l’analyse.

Signaux forts - Signaux faibles, peu importe.
Notre IA vous permet de prendre en compte toutes les données et tous les paramètres dans vos études.

L'IA dans les solutions Synomia

Notre Intelligence Artificielle se décline en plusieurs modules de traitement orientés vers les bénéfices métiers.
Ces modules sont déjà assemblés dans les apps.
Dans le cadre des missions de conseil et du managed services, nous vous proposerons le meilleur séquençage en fonction de votre brief métier.

Cartographie des modules d'IA :
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Sources de données :

Toutes les données textuelles sont exploitables. Nous pouvons collecter des données en complément des vôtres.

Tagging :

Identification des catégories morphosyntaxiques des mots dans les phrases (nom, adjectif, verbe, pronom... ).

Parsing :

Identification des relations syntaxiques entre les mots des phrases (sujet, complément, attribut ... ). Pour donner du sens à vos textes.

Extraction :

Identification des unités de sens. On ne s'arrête pas uniquement au simple mot-clé.

Indicateurs statistiques :

Score lexical, score sémantique, concurrence web, volumes de recherches, score de représentativité...

Synonymes :

Découverte automatique sans dictionnaire métier de couples de mots à forte parenté sémantique et conceptuelle (calcul de vecteurs de mots). Si 2 mots se comportent de la même façon dans le corpus, ils sont probablement proches sémantiquement.

Clustering :

Regroupement automatique non supervisé des mots proches dans des clusters conceptuels. Nous utilisons plusieurs méthodes de clustering : l'analyse distributionnelle, l'analyse des positions de référencement et la clusterisation par sentiment.

Saillance :

Extraction automatique d'insights par corrélation entre concepts sémantiques et variables non sémantiques. Identification des points chauds.

Analyse du sentiment :

Découverte automatique et pondération contextuelle des sujets de satisfaction et d'insatisfaction.
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ASSOCIE - Directeur R&D

Didier Bourigault
Ancien chercheur CNRS
"Il n'y a pas qu'une façon de faire de l'IA"
Découvrez notre techno
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Ingénieur Linguiste

Isabel Hojman
Diplômée de l'université Paris 7 en NLP