Trois questions à : Christian Langevin de QWAM

CL : Très satisfaisant, des contacts prometteurs.

CL : QWAM propose des solutions pour analyser, trier, résumer des ensembles de documents grâce à de l’intelligence artificielle. L’objectif de la solution est d’accroître la vitesse de traitement des données et de décupler les capacités d’analyse. Lors de ce forum QWAM présentait ses actualités techniques liées à la sémantique et l’intelligence artificielle.
 
QWAM Text Analytics. Nous constatons le besoin croissant de croiser les données entre les données internes et externes. Par exemple des données liées à des contrats, des appels d’offres, avec des données issues d’autres sources extérieures. Ces informations internes sont souvent stockées dans des silos. Ce qui constitue un premier défi de les ouvrir pour intégrer des données extérieures.
 
Les autres principales innovations que nous voyons, c’est l’évolution de la veille vers la constitution d’observatoires, d’état de l’art. Ces observatoires diffèrent des projets de veille par leur ambition et leurs domaines. Ils se proposent d’aller plus loin et moins d’a-priori. La veille démarre par des requêtes, l’observatoire par de dizaine de milliers de sources web complété par la mise en place d’un modèle d’analyse sémantique/IA adapté aux objectifs de l’entreprise.
 
« On reproche dans certains cas aux activités de veille de vouloir confirmer une vision et de limiter le périmètre d’exploration. L’utilisation de mots clés seuls a tendance en effet de permettre de trouver ce que l’on veut chercher ! C’est un biais cognitif de confirmation, qui peut malheureusement conduire à écarter ce qui diffère de notre conception du monde.
 
L’e-analyse permet de s’affranchir du volume de données, cela permet de détecter des tendances, et surtout des innovations et des acteurs venant d’autres domaines ; et d’intégrer l’idée très tôt qu’un nouvel entrant peut challenger les concurrents traditionnels et changer totalement le marché.

CL : Par définition, l’observatoire s’adresse aux grosses entreprises, à priori donc cela s’adresse à des équipes. La création de modèle d’analyse demande à travailler à plusieurs, pour les plus complexes, l’intégration des langues est essentielle afin de raisonner par pays.

CL :  La veille « traditionnelle » garde tout son sens mais doit évoluer ; dans nos solutions de base, nous intégrons un premier niveau d’intelligence artificielle pour éviter les tâches répétitives comme la saisie de mots clés, qui se font souvent à la main. Travail long et fastidieux à faible valeur ajoutée, notamment si l’on doit travailler en plusieurs langues.