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Linked Enterprise Data Data at the heart of the enterprise - Logistics - Finance - Production - Customer Support - Sales Value the data assets hidden in your IS

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Présentation faite par Pierre Col au Meetup Lyon Data Science du 9 juin 2016 : l'intelligence artificielle et le machine learning, appliqués au texte mining (classification automatique, extraction d'entités nommées) permettent d'enrichir des corpus documentaires avec des métadonnées qui vont faciliter la recherche d'information et la navigation dans les documents, qui peuvent être liés selon l'approche du linked data.

Comment l'intelligence artificielle améliore la recherche documentaire

Antidot

Comment analyser sémantiquement et classer automatiquement des millions de documents sans avoir besoin de les lire ou de les relire ? Antidot rend disponible à tous, les dernières technologies du Machine Learning pour : - Trier, classer et mieux ranger automatiquement votre GED ou votre intranet : retrouver un document ou y trouver de l'information est enfin possible. - Recommander les documents pertinents, contextualisés en fonction du profil de l’utilisateur. - Segmenter finement des contenus payants et délivrer des abonnements sur mesure à vos clients - Alerter de manière très ciblée vos utilisateurs sur les nouveaux documents utiles à leur activité - Aiguiller automatiquement des demandes entrantes, selon leur sujet, leur niveau d’urgence. - Analyser les réseaux sociaux, tweets, e-mails et contributions dans les forums afin de détecter les sujets et de réagir de façon ciblée. - … et bien d’autres cas d’application Profitez vite des innovations d’Antidot pour booster votre productivité et rester en tête du peloton !

Antidot Content Classifier - Valorisez vos contenus

Antidot

La fouille de texte a déjà prouvé son intérêt pour tirer le sens des contenus et les enrichir avec des informations contextuelles, ce qui facilite la navigation, la recherche et aujourd’hui la recommandation automatique d’information. Cependant, les approches conventionnelles sont complexes à mettre en œuvre et coûteuses à exploiter pour une qualité pas toujours au rendez-vous. Grâce aux nouvelles approches statistiques issues du machine learning, la classification automatique de documents et l’extraction d’entités nommées deviennent très accessibles et bien plus qualitatives. Antidot vous présentera deux retours d’expérience sur ces nouvelles approches dans des contextes clients opérationnels dans le domaine de l’information juridique avec le CAIJ (Centre d’Accès à l’Information Juridique du Québec) et dans le domaine de la presse avec l’hebdomadaire Le Point.

Comment l’intelligence artificielle réinvente la fouille de texte

Antidot

La solution la plus performante pour classer vos contenus Outillé et efficace Conçu pour les métiers, Antidot Content Classifier est accessible à tous. Il ne nécessite aucune compétence technique. Grâce à ses interfaces et sa méthodologie, il garantit un temps de mise en œuvre très court : un projet de classification d’un corpus de plusieurs millions de documents se réalise en quelques jours. Précis et exhaustif Nos clients sont unanimes : le classifieur Antidot est la solution la plus précise du marché. Il met en œuvre les algorithmes les plus pointus de machine learning. Et grâce à sa technologie d’active learning, même si vous ne disposez pas d’un corpus de référence, vous obtenez plus rapidement des résultats extrêmement précis. Multilabel Antidot Content Classifier appose sur chaque document tous les tags pertinents, sans limitation de nombre. Il tire profit de tous vos plans de classement (listes ou arborescents), quelles que soient leur largeur et leur profondeur. Multilingue Antidot Content Classifier est indépendant de la langue. Il classe les corpus multilingues en détectant automatiquement la langue de chaque document. Véloce La classification d’un document se fait en quelques millisecondes. La création d’une base de signatures à partir d’un corpus d’entraînement s’effectue en quelques minutes. Flexible Grâce à ses APIs REST compatibles JSON et XML, Antidot Content Classifier s’intègre facilement à toute application web ou solution logicielle métier. Il traite les documents à l’unité ou par lot. Pourquoi classer ? Gagnez en agilité Boostez l’accessibilité : les étiquettes deviennent des filtres qui permettent à l’utilisateur d’affiner sa recherche en quelques clics et de cibler le contenu pertinent. Avec des documents enrichis, créez des offres de contenus personnalisées qui proposent à chaque utilisateur les documents qui lui sont utiles. Boostez la découverte des contenus de votre Digital Workplace Classez automatiquement les documents dans votre GED ou système d’archivage pour les retrouver plus vite. Recommandez les documents pertinents, contextualisés en fonction du profil de l’utilisateur. Fluidifiez votre relation client Aiguillez les demandes entrantes, selon leur sujet, le niveau d’urgence. Analysez les tweets, e-mails et contributions dans les forums utilisateurs afin de détecter les sujets et de réagir de façon ciblée. Comment fonctionne Antidot Content Classifier ? 1. Phase d’entraînement supervisé En introduisant un échantillon significatif de documents déjà étiquetés, l’intelligence artificielle de la solution Antidot Content Classifier apprend automatiquement à détecter les caractéristiques attachées à tel ou tel tag. 2. Phase de classification industrielle Une fois la base de signatures constituée pour l’ensemble des tags de votre plan de classement, vous injectez dans le système l’ensemble de votre corpus pouvant comporter plusieurs millions de documents.

Antidot Content Classifier

Antidot

Le CAIJ du Québec transforme l’accès à l’information juridique grâce au machine learning. Créé en 2001, le CAIJ – Centre d’Accès à l’Information Juridique – a pour mission de faciliter l’accès à l’information juridique pour l’ensemble des membres du Barreau et de la magistrature du Québec. Pour ce faire, il opère un réseau de 40 bibliothèques, offre un service de recherche et de formation, et propose plus de 1,6 million de ressources via sa bibliothèque virtuelle www.caij. qc.ca. Il est la plus grande source d’information juridique au Québec. Pour optimiser l’accès à l’information juridique, le CAIJ a besoin de classer finement chaque texte. Après avoir écarté l’hypothèse d’une approche manuelle qui aurait pris plusieurs années, et évalué sans succès des outils classiques de text-mining, le CAIJ a choisi la solution Antidot Content Classifier. En quelques semaines le projet était finalisé et les objectifs de qualité dépassés, pour un fonds documentaire de 1,7 millions de jurisprudences avec 10.000 nouveaux documents chaque mois. Témoignage de Sonia Loubier, Directrice des technologies de l’information du CAIJ "Antidot a su comprendre notre besoin et nous accompagner pas à pas dans la réalisation de notre projet. Leur parfaite compréhension de nos attentes leur a permis de nous aiguiller dans la mise en œuvre de notre solution qui se positionne désormais comme un maillon clé au sein de notre organisation."

Cas client CAIJ

Antidot

Du Big Data à la Smart Information : comment valoriser les actifs information...

Antidot

Le 4 février 2016, Target2Sell, organisait une table ronde autour du thème « E- Commerce B2B : les leviers de la croissance ». Organisée en partenariat avec Decade, iAdvize, Antidot et IBM, la table ronde a permis d’engager une discussion de fonds sur plusieurs thématiques passionnantes ! La table ronde était animée par François Ziserman (CEO, Target2Sell), avec la participation de : • Martin Sauer (Directeur Digital, Manutan) • Laurent Gicquel (Responsable E-Commerce, Raja) • Antoine Revillon (Responsable E-Business, Orexad) • Maxime Baumard (Directeur Marketing, iAdvize) • Pierre Col (Directeur Marketing, Antidot) • Jérome Fraissinet (Directeur Technique, Decade) • Patrick Gourdon (Global Client Director for retail industry, IBM)

Compte rendu de la matinée "E-commerce B2B : les leviers de croissance"

Antidot

Le web sémantique, théorisé il y a déjà longtemps par Tim Berners-Lee, a tardé à prendre son envol. Mais aujourd'hui la vague est là et les premiers à la surfer sont les grands acteurs du web, comme Google qui bâtit son Knowledge Graph. Les standards sont aujourd'hui matures, et des organisations de toutes tailles les mettent en oeuvre dans des projets concrets, avec un vrai retour sur investissement. Cependant faire une application à l’aide des technologies du Web Sémantique peut s’avérer être une tâche fastidieuse pour ceux qui souhaitent découvrir ce domaine. De nombreuses questions restent souvent en suspens. Quel est le rôle des ontologies ? Pourquoi utiliser RDF et SPARQL ? Qu’est ce qu’un triplestore et comment l’exploiter ? Comment tirer parti du Web de données pour enrichir ses données métier à l'aide de ces outils ? Autant de questions auxquelles nous essaieront de répondre à partir d’un exemple concret : les données de l'institution culturelle Les Champs Libres à Rennes.

Web sémantique et Web de données, et si on passait à la pratique ?

Antidot

FORCE EST DE CONSTATER QUE DURANT CES 10 DERNIÈRES ANNÉES, IL N'Y A PAS EU D'ÉVOLUTION DANS LE DOMAINE DES MOTEURS DE RECHERCHE POUR LES ENTREPRISES. ET POURTANT LA TOILE BRUISSE DE LA RÉVOLUTION DU MACHINE LEARNING. Ces nouvelles approches mathématiques révolutionnent le traitement de l'information. Les géants du web s'en sont saisis depuis quelques années déjà et les premiers résultats sont là. Votre recherche Web est plus personnalisée, elle prédit plus qu'elle ne trouve, elle anticipe. Mais les travailleurs du savoir dans les entreprises classiques n'ont pas encore accès à ces innovations. Ont-ils été oubliés ? La recherche d'information en entreprise est-elle condamnée à exploiter des technologies du 20ème siècle ? William Lesguillier, responsable de l'offre Valorisation des Données chez Antidot, revient sur l'intérêt de ces approches de machine learning afin de comprendre à quoi elles servent. A travers divers retours d'expériences, nous illustrerons ce qu'elles apportent dans la recherche d'information. Nous ouvrirons enfin les portes du laboratoire d'Antidot pour présenter les derniers travaux de recherche sur les algorithmes de pertinence. l

Machine learning, deep learning et search : à quand ces innovations dans nos ...

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Flyer AFS@Store 2015 FR

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WISS 2015 - Machine Learning lecture by Ludovic Samper

Antidot

Vous exploitez un site de e-commerce exploitant Prestashop, Magento, OXID eSales… ou toute autre solution ou développement spécifique ? Alors que vous investissez lourdement en acquisition de trafic, il est essentiel que vos visiteurs trouvent immédiatement le produit qu’ils recherchent sur votre site. En effet : - selon votre activité, 20% à 60% de vos visiteurs passent par le moteur de recherche interne de votre site marchand - ce moteur de recherche est impliqué dans plus de la moitié des parcours d’achat - 43% des internautes abandonnent leur recherche et quittent votre site si leur première recherche est infructueuse Grâce à notre intervention, présentée par Pierre Col, directeur marketing d'Antidot, vous découvrirez au travers d’exemples très concrets : - Ce qu’est le searchandising et quels sont ses enjeux pour votre business - Comment permettre à vos visiteurs de TROUVER à coups sûrs et rapidement les bons produits sur votre site - Comment GUIDER l’internaute de sa saisie de mots-clés à la navigation dans les résultats - Comment INFLUENCER l’internaute dans son choix - Comment PILOTER le moteur de recherche de votre site interne pour l’adapter à votre métier et au comportement de vos visiteurs et clients Nous vous ferons bénéficier du retour d’expérience et des bonnes pratiques mises en oeuvre par nos clients, au nombre desquels figurent notamment 4 Pieds, Actilev, But, Camaïeu, Casino, Cuisine Addict, Cultura, Damart, Decathlon, Du Pareil Au Même, King Jouet, Magma, Nature & Découvertes, Newpharma, Oreca, Pecheur.com, Petit Bateau, Saint Maclou, Top Office, Truffaut…

Do’s and don'ts : la recherche interne aux sites de ecommerce

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Vous exploitez un site de e-commerce exploitant Prestashop, Magento, OXID eSales… ou toute autre solution ou développement spécifique ? Alors que vous investissez lourdement en acquisition de trafic, il est essentiel que vos visiteurs trouvent immédiatement le produit qu’ils recherchent sur votre site. En effet : - selon votre activité, 20% à 60% de vos visiteurs passent par le moteur de recherche interne de votre site marchand - ce moteur de recherche est impliqué dans plus de la moitié des parcours d'achat - 43% des internautes abandonnent leur recherche et quittent votre site si leur première recherche est infructueuse Au programme de notre intervention, vous découvrirez au travers d'exemples très concrets : - Qu'est ce que le searchandising et quels sont ses enjeux pour votre business ? - Comment permettre à vos visiteurs de TROUVER à coups sûrs et rapidement les bons produits sur votre site ? - Comment GUIDER l’internaute de sa saisie de mots-clés à la navigation dans les résultats ? - Comment INFLUENCER l’internaute dans son choix ? - Comment PILOTER le moteur de recherche de votre site interne pour l’adapter à votre métier et au comportement de vos visiteurs et clients ? Nous vous ferons bénéficier du retour d'expérience de nos clients, au nombre desquels figurent notamment But, Camaïeu, Casino, Cultura, Damart, Decathlon, Du Pareil Au Même, King Jouet, Magma, Nature & Découvertes, Newpharma, Oreca, Pecheur.com, Petit Bateau, Saint Maclou, Top Office, Truffaut…

Boostez votre taux de conversion et augmentez vos ventes grâce au searchandis...

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La Fédération des Hôpitaux Vaudois partage avec vous son retour d’expérience sur la mise en œuvre de son portail collaboratif et social avec les solutions de Jalios et Antidot. Comment tirer davantage bénéfice des informations de vos organisations ? Qu’apporte la recherche sémantique sur toutes vos sources de données ? Que devient la gestion documentaire dans un intranet collaboratif ?

Synergie entre intranet collaboratif et recherche sémantique : le cas des hôp...

Antidot

En 2015, quelles sont les bonnes pratiques du searchandising ?

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« Musées de France », exemple d’agrégation de données ouvertes pour la réalisation d’une application web qui a été primée en avril 2014 par le ministère de la Culture via le concours Semanticpedia. Au travers d’un exemple réel, en ligne sur le site http://labs.antidot.net/museesdefrance/, on présente comment réaliser une application mettant en œuvre plusieurs sources de données ouvertes : les différentes étapes de conception et de réalisation de l’application seront présentées : récupération ou connexion à différents jeux de données, utilisation de web services pour l’enrichissement d’informations (géopositionnement, ajout d’objets multimédias…) puis restitution des données sous forme d’une application web utilisant un moteur de recherche sémantique.

Comment tirer profit des données publiques ouvertes dans un mashup web grâce ...

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Vous utilisez Prestashop ? Changez votre moteur de recherche interne pour booster votre taux de conversion ! Vous avez réalisé votre site marchand avec Prestashop, et vous constatez que votre moteur de recherche interne n’est pas efficace ? C’est normal, le moteur de recherche standard de Prestashop est tout à fait rudimentaire. Il est incapable de tolérer les fautes de frappe ou les erreurs phonétiques, de suggérer automatiquement vos produits en promotion, de proposer intelligemment des filtres de sélection, de prendre en compte votre vocabulaire métier et de vous donner la vision précise de ce que cherchent vos visiteurs, pour vous permettre de mieux les transformer en clients. Et c’est tout à fait regrettable, car cela pénalisela performance commerciale de votre site… Pour autant, grâce au moteur de searchandising AFS@Store, vous avez une solution industrielle, pour un coût mensuel à partir de 200 euros seulement ! Disponible en SaaS et installable rapidement dans votre site Prestashop, par votre équipe informatique ou par notre partenaire Dream Me Up, AFS@Store optimise le searchandising de votre site web : indexation intelligente de votre catalogue, mise en avant des produits selon votre merchandising, suggestions de produits, marques ou catégories dès la search box avec tolérance phonétique et orthographique, facettes de filtrage contextuelles, campagnes promotionnelles dans les résultats de recherche... Guillaume Grosjean, Responsable E-Commerce chez Antidot, vous expliquera ces bonnes pratiques du searchandising : vous découvrirez concrètement comment Tous Ergo ou 4 Pieds ont augmenté le taux de transformation de leur site sous Prestashop !

Vous utilisez Prestashop ? Changez votre moteur de recherche interne pour boo...

Antidot

En 2014, le moteur de recherche interne d’un site e-commerce est utilisé dans plus de la moitié des parcours d'achat. Les visiteurs qui l’utilisent ont un taux de conversion au moins 5 fois supérieur aux autres. Par ailleurs, chaque euro investi en optimisation de votre site est 9 fois plus rentable qu'un euro dépensé en acquisition de trafic. Dès lors, le moteur de recherche interne de votre site web est un levier déterminant pour votre business, il est primordial de l’optimiser ! Nous présentons lors de cet atelier un éventail de bonnes pratiques pour : - permettre à vos clients de trouver plus facilement les produits qu’ils cherchent - restituer plus efficacement votre politique commerciale sur votre site web Cette présentation très concrète et opérationnelle s’appuie sur de nombreux retours d’expérience clients et le témoignage du groupe Soledis, éditeur de la solution Boost E-Commerce et de Alexis Robert, spécialiste de la vente d’outillages professionnels et grand public depuis 1803.

Boostez votre taux de conversion en tirant profit des bonnes pratiques du sea...

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Arobases, éditeur d’une plateforme e-commerce en mode hébergée, souhaitait proposer à ses clients un moteur de searchandising évolué, sous forme d’une option de service. Pour cela, Arobases a choisi AFS@Store, et en a réalisé l’intégration technique au sein de sa plateforme. Cuisine Addict, site spécialisé dans les ustensiles et le matériel de cuisine, a été parmi les premiers clients d’Arobase à en bénéficier et apporte son retour d’expérience.

Améliorer le searchandising d’un site spécialisé : retour d'expérience de Cui...

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Comment sélectionner, qualifier puis exploiter les données ouvertes

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