Pourquoi écrémer l'IA ?

Plus de 80% des projets de science des données ne parviennent pas à dépasser le stade des tests et à entrer en production. Notre mission est d'éliminer ces obstacles pour démocratiser l'apprentissage automatique. Notre équipe construit, déploie et maintient des modèles d'apprentissage automatique personnalisés qui aident votre équipe à optimiser les performances.

Avantages

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Découvrez comment vous pouvez capitaliser sur la ML et l'IA pour faire évoluer votre entreprise et améliorer l'efficacité.

- Travaillez en étroite collaboration avec nos experts pour identifier les possibilités d'amélioration de vos opérations actuelles. Que vous disposiez d'une équipe de data scientists expérimentés ou que vous découvriez les potentialités de la ML, une évaluation de conseil complète vous aidera à déterminer les processus à automatiser.

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Nous nous chargeons de planifier, de développer, de former et de déployer le modèle, de sorte qu'aucune ressource ne soit prélevée sur votre équipe.

- Trouver ou générer les données nécessaires


- Effectuer les évaluations des risques nécessaires

- Choisir le bon modèle pour fonctionner


- Définir une méthodologie de validation des modèles


- Lancement de la production


- Mises à jour et validation continue du modèle

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Faites confiance à Skim AI pour la maintenance ou recevez une formation de notre équipe si vous souhaitez vous en charger vous-même.

- Ne laissez pas votre modèle se détériorer, maintenez-le à jour pour qu'il reflète la dynamique actuelle.

Cas d'utilisation courants

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Classification et étiquetage des données : Prédire le sentiment, l'étiquette ou le label qui correspond à votre méthodologie. Toutes les étiquettes manuelles que vous utilisez pour classer les phrases, les articles, les tweets.


Confiez à l'automatisation une partie de vos besoins en matière d'étiquetage et de classification manuels.


- Mesure et analyse des médias, relations publiques, journalisme, bureaux d'études, chercheurs, analystes


- Opérations : utiliser l'étiquetage automatisé pour trier les données ou extraire les données nécessaires dans votre base de données, les visualiser, les rendre consultables ou déclencher une alerte pour transmettre le problème à une personne.

Extraction d'entités : Comprendre quelles institutions, personnes, entreprises, lieux, dates, montants et autres sont impliqués dans les médias (actualités, médias sociaux, recherche) que vous consommez à grande échelle. Souvent utilisé pour recueillir des statistiques de haut niveau et agréger des données à grande échelle, ainsi que pour alimenter des visualisations de données.


- Médias, relations publiques, recherche macroéconomique

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Classification des sentiments : Prédire le sentiment, l'étiquette ou le label qui correspond à votre méthodologie. Toutes les étiquettes manuelles que vous utilisez pour classer les phrases, les articles, les tweets.


Confiez à l'automatisation une partie de vos besoins en matière d'étiquetage et de classification manuels.


- Mesure et analyse des médias, relations publiques, journalisme, bureaux d'études, chercheurs, analystes

Modèles de recommandation : Recherche de médias similaires (sur le web ou dans votre propre base de données), d'articles, de produits en quelques secondes.
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Recherche sémantique : Effectuez une recherche en langage naturel dans votre média ou dans notre base de données d'actualités, notre base de données d'articles académiques et récupérez les résultats qui sont pertinents mais qui ne correspondent pas exactement au texte utilisé dans votre terme de recherche.

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