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EventSpotter

Notre IA pour structurer des événements

En collaboration avec le Laboratoire d’Informatique de Toulouse, nous avons développé une IA qui repère des événements et qui les structure, par exemple les fusions/acquisitions de sociétés, avec leurs montants et autres informations, ou encore les catastrophes naturelles ou les réunions.

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Notre IA pour structurer des événements

En collaboration avec le Laboratoire d’Informatique de Toulouse, nous avons développé une IA qui repère des événements et qui les structure, par exemple les fusions/acquisitions de sociétés, avec leurs montants et autres informations, ou encore les catastrophes naturelles ou les réunions.

Cas d’usage

Veille médiatique et analyse de tendances

Les agences de veille médiatique et de renseignement d’actualités utilisent l’IA pour détecter des événements importants dans des articles de presse, des blogs ou des réseaux sociaux. L’IA peut identifier des événements comme des lancements de produits, des acquisitions d’entreprises, des catastrophes naturelles, ou des élections. En structurant ces événements, elle facilite l’analyse des tendances, la production de rapports et la génération d’alertes pour des événements d’importance.

Gestion de risques et suivi de crises

Les entreprises, les gouvernements, et les organisations non gouvernementales (ONG) utilisent des IA de détection d’événements pour identifier et structurer des incidents susceptibles d’affecter leurs activités ou nécessitant une réponse rapide. Cela inclut la détection d’événements comme des perturbations logistiques, des pannes de systèmes, des incidents de sécurité, ou des catastrophes naturelles. En structurant ces événements, l’IA aide les équipes de gestion de crise à réagir plus efficacement et à planifier des mesures de mitigation.

Recherche historique et analyse de contenu

Les chercheurs et les universitaires utilisent des IA pour analyser des textes historiques ou des archives de presse afin de détecter des événements significatifs. Ces événements peuvent être liés à des événements politiques, des mouvements sociaux, des découvertes scientifiques, ou des évolutions culturelles. En structurant ces événements, l’IA permet de comprendre des tendances historiques, de repérer des évolutions clés, et d’identifier des relations entre différents événements à travers le temps.

SyntaxParser

Notre IA pour structurer les textes sous forme d’arbre syntaxique

Grâce à sa capacité à structurer et analyser des textes sous forme d’arbre syntaxique, l’IA peut apporter des solutions pratiques à des défis complexes dans des domaines variés.

SyntaxParser

Notre IA pour structurer les textes sous forme d’arbre syntaxique

Grâce à sa capacité à structurer et analyser des textes sous forme d’arbre syntaxique, l’IA peut apporter des solutions pratiques à des défis complexes dans des domaines variés.

Cas d’usage

Analyse linguistique et recherche en linguistique computationnelle

Les chercheurs et les linguistes utilisent des arbres syntaxiques pour étudier la structure des phrases et des textes. L’IA permet de générer des arbres syntaxiques automatiquement, facilitant ainsi l’analyse de la grammaire, des constructions syntaxiques complexes et des relations entre les mots. Cela peut contribuer à des recherches sur les langues naturelles, les variations linguistiques, et à l’étude des dialectes ou des langues moins connues.

Extraction d’informations pour applications juridiques ou médicales

Dans les domaines juridiques et médicaux, l’analyse syntaxique peut aider à extraire des informations précises des documents textuels, comme des contrats, des jugements, ou des rapports médicaux. Les arbres syntaxiques générés par l’IA permettent d’identifier des éléments comme les parties impliquées, les actions décrites, les termes techniques, ou encore les relations de cause à effet, facilitant ainsi le traitement et l’analyse des données juridiques ou médicales.

Amélioration des chatbots et des assistants virtuels

Les chatbots et assistants virtuels utilisent souvent des techniques de traitement du langage naturel pour comprendre les requêtes des utilisateurs. La génération d’arbres syntaxiques permet d’analyser la structure des phrases des utilisateurs, ce qui peut améliorer la compréhension contextuelle et la précision des réponses des chatbots. Cela contribue à rendre les interactions plus naturelles et pertinentes, améliorant ainsi l’expérience utilisateur.

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