QWAM
Text Analytics
Basée sur les technologies d’Intelligence Artificielle, QWAM Text Analytics permet de traiter et d’analyser facilement de grandes masses de textes (contenus non structurés) pour en tirer les éléments essentiels et indicateurs clés.
QWAM Text Analytics répond aux usages et besoins dans les domaines suivants :
Sales, Market and Business Intelligence, Analyse des avis collaborateurs, Service clients, Analyse des enquêtes et études avec questions ouvertes, E-réputation, Ressources Humaines, Médias et Edition de contenus (SEO, contextualisation, génération de méta-données, aide à la création de contenu…).
L'enjeu de l'analyse de contenus non structurés
Le développement du web et la transformation numérique des entreprises ont conduit à une explosion des données textuelles qui, pour l’essentiel, ne sont pas ou très peu structurées :
- sur le web : pages de sites, articles de presse, commentaires, contributions sur les média sociaux, avis clients, etc.
- au sein des organisations : rapports, études, documents réglementaires, contrats, enquêtes et réseaux sociaux internes, etc.
- plateformes en ligne d’enquêtes et recueils d’avis divers
- avis et questionnaires de satisfaction clients sur plateformes e-commerce
QWAM est conscient des enjeux économiques liés à la maîtrise des technologies d’extraction et d’analyses des données textuelles. Ces enjeux concernent tous les secteurs économiques et les métiers de l’entreprise, s’inscrivant dans leurs projets de transformation numérique. Grâce à des investissements majeurs, notamment par des programmes de recherche ambitieux en Intelligence Artificielle, nous avons développé QWAM Text Analytics.
QWAM Text Analytics : pour quoi faire ?
Analyse des expressions spontanées (avis clients, enquêtes d’opinion, etc.)
Enquêtes d’opinion, avis clients, remontées d’information des collaborateurs… tous ces échanges se font aujourd’hui à travers les médias numériques. QWAM Text Analytics permet d’automatiser les traitements nécessaires à l’analyse des textes en tenant compte des contextes métier.
QWAM Text Analytics permet d’analyser les thématiques de chaque enquête ou ensemble des réponses aux questions ouvertes (verbatims) ainsi que de traiter automatiquement les suggestions, recommandations ou autres avis formulés par les répondants.
QWAM propose également un module performant d’analyse du sentiment, qui prend en compte le contexte métier. Ainsi ce module permet de bénéficier d’une analyse fine du sentiment et d’une évaluation fiable de la tonalité des expressions recueillies.
Valorisation des contenus par l’ajout de métadonnées
La transformation numérique des entreprises commence souvent par une numérisation de ses données.
QWAM Text Analytics – grâce à des modules d’extraction – permet de caractériser efficacement chaque document via un calcul des métadonnées. Il est ainsi facile de construire un « moteur de recherche par facettes », chaque métadonnée étant vue comme l’une de ces facettes. La recherche de documents peut donc se faire par étapes successives : à partir d’une simple requête, l’utilisateur pourra se focaliser sur un sous-ensemble de documents répondant à certains critères (facettes) puis préciser sa recherche. De la même façon, il est possible d’automatiser le classement de documents via les caractéristiques qui en sont extraites.
QWAM Text Analytics permet de mettre en place de tels processus en personnalisant les méta-données afin qu’elles répondent aux besoins des métiers et applications.
Exploitation et analyse des corpus de données non structurées
Pour les corpus volumineux de données textuelles QWAM Text Analytics regroupe les documents en fonction de critères spécifiques (besoins client) et extrait des informations clés. Il est alors possible de construire de nouvelles données à partir d’extractions réalisées et d’identifier les relations entre les entités extraites (par exemple, montrer qu’une personne est liée à un ensemble de sociétés). Ainsi les textes sont organisés et accessibles en sous-ensembles cohérents et suivant vos problématiques métier via des tableaux de bord et/ou un moteur de recherche.
Qwam Text Analytics : comment ça marche ?
QWAM Text Analytics est construit autour de trois composants principaux qui vont réaliser l’ensemble des traitements proposés :
- Le « moteur d’extraction » qui va détecter à partir de règles et traitements spécifiques, des noms de société, personnes, des concepts plus généraux, …
- Le « moteur de découverte » qui propose des regroupements de documents, de l’enrichissement sémantique comme par exemple l’analyse du sentiment ou la détection de concepts d’actualité pour un domaine donné.
- Le module de « screening » qui permet à un analyste de contrôler les résultats des deux premiers moteurs et le cas échéant de les corriger.
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