AI/ML
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En quoi ça consiste
Le traitement du langage naturel (NLP) englobe les techniques utilisées pour extraire du sens structuré à partir de texte non structuré — incluant la classification, la reconnaissance d'entités, la synthèse, la similarité sémantique et l'extraction d'informations — à grande échelle.
Ce que vous obtenez
La plupart des données d'entreprise sont enfermées sous forme non structurée — contrats, e-mails, tickets de support, notes cliniques, articles de recherche. Le NLP est l'ensemble des techniques qui extraient des informations structurées et interrogeables de ce texte, permettant l'automatisation en aval, l'analyse et la recherche.
Nous construisons des pipelines NLP personnalisés utilisant des modèles à base de transformers de Hugging Face, spaCy et des variantes affinées de BERT. Le choix entre un modèle généraliste et un modèle spécialisé par domaine dépend de votre vocabulaire, de vos exigences de précision et du volume d'exemples étiquetés disponibles — des décisions que nous prenons lors de la découverte technique.
Systèmes types que nous livrons : moteurs d'analyse de contrats qui extraient les clauses et obligations, classificateurs de retours clients qui routent les tickets et font émerger les tendances, pipelines d'intelligence documentaire qui traitent des PDF à grande échelle et systèmes de recherche sémantique qui récupèrent par le sens plutôt que par mot-clé.
Capacités clés
Chaque mission est cadrée selon vos exigences — voici les capacités essentielles que nous apportons.
Synthèse de texte à grande échelle
Extraction d'informations à partir de contrats et rapports
Support multilingue avec pipelines de traduction
Modèles transformer affinés sur des données spécifiques au domaine
Pipelines NLP en streaming pour l'ingestion à haut débit
Notre processus
Une approche structurée, pilotée par l'ingénierie, qui va de la compréhension de vos objectifs à un système en production — sans surprises à la livraison.
Mission type
8–16 SEMAINES
Nous cartographions vos objectifs, vos contraintes et votre infrastructure existante. Le périmètre est défini et les critères de succès sont convenus avant tout développement.
Nous concevons l'approche technique, sélectionnons les bons outils et produisons un plan de livraison par jalons sans ambiguïté.
Développement itératif avec des démos régulières. Revues de code, couverture de tests et documentation se font en parallèle — pas à la fin.
Mise en production avec configuration du monitoring et documentation de transfert. Nous restons proches durant les premières semaines après le lancement.
FAQ
Lorsque vous avez besoin d'un débit élevé, d'un faible coût et d'une sortie déterministe sur une tâche spécifique — classification, extraction d'entités, synthèse — un modèle NLP affiné est plus rapide et moins coûteux qu'un appel LLM. Les LLM excellent dans le raisonnement ouvert ; les modèles NLP excellent dans l'extraction structurée à grande échelle.
Pour la classification, 500–2,000 exemples étiquetés par classe sont souvent suffisants. Pour la NER sur un domaine personnalisé, vous pourriez avoir besoin de 5,000–10,000 phrases annotées. Nous conseillons sur les ensembles d'entraînement minimum viables lors du cadrage et pouvons accélérer l'annotation avec des pipelines d'apprentissage actif.
Oui — les modèles transformer multilingues comme XLM-RoBERTa prennent en charge 100+ langues avec un seul modèle. Pour une précision accrue sur des paires de langues spécifiques, nous affinons des modèles propres à chaque langue. Votre base de connaissances ou vos données d'entraînement doivent être dans la langue cible pour de meilleurs résultats.
Travaillez avec nous
Partagez ce que vous construisez — nous répondrons sous un jour ouvré avec des questions ou un aperçu de proposition.
