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Expert.ai apporte à Qlik des capacités supplémentaires pour le traitement du langage naturel


Rédigé par Communiqué de Expert.ai le 8 Juin 2022

Le partenariat technologique avec expert.ai étend les capacités d'analyse et de traitement du langage naturel de Qlik.



Expert.ai (EXAI:IM), une entreprise leader dans le domaine de l'intelligence artificielle (IA) pour la compréhension du langage, a annoncé aujourd'hui qu'elle avait rejoint le programme de partenariat technologique de Qlik®. Expert.ai complète le portefeuille d'analyse augmentée de Qlik, en améliorant ses capacités existantes dans le domaine de l’IA et du traitement du langage naturel (NLP) afin d'aider ses utilisateurs à exploiter leurs données non structurées et à mieux comprendre tout type de document.

"Les données en langage naturel peuvent fournir des informations précieuses qui améliorent l'analyse et la prise de décision, mais elles sont généralement ignorées. Le problème est qu'il est difficile de comprendre le langage à grande échelle et de le convertir en données exploitables", a déclaré Luca Scagliarini, Chief Product Officer chez expert.ai. "En intégrant nos capacités en matière de langage naturel avec Qlik, nous simplifions l'accès aux données non-structurées, en offrant aux équipes data des moyens simples et performants de développer des modèles analytiques et prédictifs plus complets pour aider l'entreprise à acquérir un avantage concurrentiel."

Les utilisateurs de Qlik peuvent facilement étendre et améliorer la portée de l'analyse des données en exploitant l'intelligence linguistique fournie par expert.ai, en exécutant du code Python directement dans Qlik Cloud®. Les fonctionnalités fournies par l'API d'expert.ai comprennent des fonctions avancées de traitement du langage naturel, par exemple la désambiguïsation pour résoudre les ambiguïtés du texte, identifier rapidement les principales entités et relations entre les concepts et attribuer le bon sens à chaque mot ; la catégorisation pour cataloguer n'importe quel document sans entraînement préalable du système, grâce aux taxonomies intégrées, notamment les sujets médias IPTC et la taxonomie géographique ; l'analyse des sentiments pour identifier si le ton général du contenu est positif ou négatif et les traits émotionnels et comportementaux associés à une personne, afin d’obtenir plus d’informations à partir des données analysées, comme les données clients.

"Lorsque nous avons commencé à explorer les possibilités offertes de l'intégration de notre technologie dans Qlik Cloud, nous avons été impressionnés par la facilité avec laquelle il était possible d'obtenir une valeur ajoutée significative en utilisant nos capacités NLP pour structurer et analyser des données non structurées ", a déclaré Brian Munz, chef de produit, NL API & Developer Experience chez expert.ai. "Avec un effort très minime, vous pouvez facilement enrichir les données avec les connaissances NLP d'expert.ai telles que l'analyse des sentiments, la catégorisation des sujets médiatiques, la détection des PII et plus encore. Il est passionnant de voir les choses étonnantes qui peuvent se produire en combinant deux produits de classe mondiale dans l'analyse et la compréhension du langage naturel."

Les entreprises de tous secteurs peuvent facilement ajouter des informations extraites de n'importe quelle ressource non structurée pour enrichir les ensembles de données, augmenter les pipelines de données et améliorer les analyses, même pour les cas d’usage les plus complexes. Parmi les exemples, citons la gestion des emails et toutes informations relatives aux clients pour traiter et analyser toutes les données en même temps ; la recherche intelligente et l'analyse conversationnelle basées sur le langage naturel pour rationaliser l'interaction avec les données ainsi que la compréhension de l'intention de l'utilisateur ; et la classification des données pour faciliter la recherche des données les plus pertinentes, tout en connaissant leur origine et leur parcours. Ces capacités renforcent également les applications sectorielles spécifiques telles que l'analyse avancée des indicateurs de fraude pour une gestion plus efficace des sinistres pour le secteur des assurances ; l'analyse des risques de crédit et de marché, la conformité et l'amélioration de l'expérience client pour le secteur bancaire et financier.

"À mesure que les entreprises étendent leurs capacités d'analyse par le biais du cloud, les capacités d'IA et de NLP sont incroyablement puissantes pour aider les utilisateurs nouveaux et existants à obtenir plus d'informations pour agir, quel que soit leur niveau de compétence", a déclaré Josh Good, vice-président de la division Analytique de Qlik. "Nous sommes impatients de voir les clients actuels de Qlik profiter de l'association d'expert.ai avec nos capacités augmentées existantes pour améliorer leurs capacités d'analyse globales."




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