NLP et analyse textuelle à grande échelle
Pipelines NLP enterprise pour analyser, classer et générer du texte dans n'importe quelle langue. Des sondages au monitoring social, des contrats aux e-mails de support : nous transformons le texte non structuré en insights opérationnels.
Analyse linguistique, traduction automatique, génération et classification de contenus textuels à grande échelle.
Cas d'usage
- Analyse des avis e-commerce et e-réputation
- Triage automatique des tickets de support
- Résumés de longs documents juridiques
- Génération de descriptions de produits SEO
- Monitoring de marque sur les réseaux sociaux et actualités
Avantages mesurables
- Lecture de millions de textes en quelques minutes
- Insights structurés à partir de contenus non structurés
- Multilinguisme natif
- Coûts marginaux décroissants avec le volume
Détails techniques
Modèles NLP
- BERT, RoBERTa, DeBERTa multilingue
- LLM génératifs (GPT-4, Claude, Mistral)
- spaCy pour NER et linguistique
- Fine-tuning sur domaines verticaux
Tâches supportées
- Sentiment & emotion analysis
- Named Entity Recognition (NER)
- Topic modeling et clustering
- Résumés extractifs et abstractifs
- Traduction neurale (50+ langues)
Pipelines
- Streaming sur Kafka pour le real-time
- Batch sur Spark pour les grands datasets
- Vector DB (Pinecone, Qdrant, Weaviate)
- Embeddings sémantiques pour la recherche
Output
- API REST/GraphQL
- Webhooks event-driven
- Dashboard analytics dédié
- Export CSV/JSON/Parquet
FAQ
Cela fonctionne-t-il pour d'autres langues que l'italien ?
Oui. Nous utilisons des modèles multilingues qui couvrent nativement plus de 50 langues, avec une qualité comparable à celle de l'anglais.
Puis-je analyser des documents confidentiels ?
Oui, les pipelines peuvent être exécutés on-premise ou sur un cloud privé sans que les données ne quittent votre périmètre.
Quelle est la précision de la sentiment analysis ?
Généralement de 88 à 94 % sur des domaines généralistes, et plus de 95 % après un fine-tuning sur vos données étiquetées.