L'un des plus grands défis dans le monde de l'information est de gérer et d'exploiter efficacement le volume colossal de données textuelles. Qu'il s'agisse de contrats, de rapports, d'e-mails ou de tout autre type de documents, le potentiel caché dans ces textes est immense. La classification de documents par le biais de la Data Science peut vous aider à organiser, filtrer et même extraire des informations vitales de ces dossiers.
La classification de documents repose en grande partie sur le NLP (Traitement Naturel du Langage), une branche de l'IA spécialisée dans la compréhension du langage humain. Le processus commence généralement par l'extraction du texte des documents, suivi de son nettoyage et de sa transformation en un format analysable.
Une fois le texte prêt, des algorithmes d'apprentissage supervisé sont utilisés pour entraîner un modèle capable de classer les documents dans différentes catégories. Par exemple, dans une entreprise juridique, la classification peut être faite sur la base du type de cas (pénal, civil, commercial, etc.) ou du niveau d'urgence.
Les robots ne vont pas remplacer les humains, ils vont rendre leur travail beaucoup plus humain.
Sabine HauertL'expertise de notre équipe de Data Scientist vous offre la possibilité de révolutionner vos processus, quel que soit votre domaine.
La transformation digitale attend.
Le recrutement est une étape cruciale dans le fonctionnement d'une entreprise. L'une des tâches les plus longues et les plus ardues est la vérification des documents fournis par les candidats. Imaginez un monde où ce processus pourrait être automatisé, rapide et infaillible. Ce n'est pas de la science-fiction, c'est une application concrète de la Data Science. Dans ce Use Case, nous explorerons comment la technologie, notamment la vision par ordinateur, l'apprentissage supervisé et le NLP (Natural Language Processing), peut révolutionner la vérification de documents lors du recrutement.
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L'un des plus grands défis dans le monde de l'information est de gérer et d'exploiter efficacement le volume colossal de données textuelles. Qu'il s'agisse de contrats, de rapports, d'e-mails ou de tout autre type de documents, le potentiel caché dans ces textes est immense. La classification de documents par le biais de la Data Science peut vous aider à organiser, filtrer et même extraire des informations vitales de ces dossiers.
Voir la suiteTerii Gilbert, aura l'honneur d'intervenir aux côtés d'Esteban Estoc lors de l'événement Azur Tech Winter, qui se tiendra le 28 novembre 2023 à 17h00. Organisé par Telecom Valley, ce rendez-vous est rapidement devenu un incontournable sur la Côte d'Azur pour tous les passionnés des technologies numériques.
Aujourd'hui, nous sommes ravis de partager notre participation au Sustainable Impact Challenge, une initiative qui souligne notre engagement envers le développement durable dans le domaine de l'intelligence artificielle. Ce challenge, lancé par l'EDHEC, réunit une diversité d'entreprises, des leaders de l'industrie aux startups innovantes, toutes unies par un objectif commun : créer un impact positif et durable.
L'intelligence artificielle (IA), le machine learning (ML) et le deep learning sont trois termes souvent utilisés dans le monde de la technologie et de la data science, mais leur signification et leur relation ne sont pas toujours claires pour tous. Pour mieux comprendre ces concepts, il est essentiel de saisir leur portée et leurs interactions.
Dans un monde où la technologie évolue à un rythme effréné, l'intelligence artificielle (IA) devient un outil incontournable pour les entreprises tech, les Product Managers et les ML Engineers. Pour illustrer concrètement l'impact de l'IA, The Product Crew a lancé une initiative captivante, rassemblant des études de cas de cinq entreprises innovantes qui ont intégré l'IA dans leurs produits de manière significative.
