Bénéfices par rapport aux autres approches

La technologie de “text-mining” de Sight’Up emploie une collection d’algorithmes basés sur le comportement génétique des documents. En ce sens, cette approche est une véritable rupture technologique avec les technologies classiques qui existent depuis plusieurs dizaines d’années comme les approches linguistiques à base de dictionnaires et de règles ou les approches statistiques.

• Exige très peu de documents d’apprentissage. Les avantages principaux des algorithmes de Sight’Up sont leur incroyable capacité à généraliser à partir d’un corpus d’exemples extrêmement réduit.  A ce titre 10 offres de produits permet de gérer plus de 10 000 produits de la même famille avec une précision de l’ordre de 98%. Ceci engendre une réduction des efforts d’apprentissage, de maintenance et d'installation.
  
  

• Rapidité d'installation et de modification par rapport aux systèmes basés sur des règles. Puisque les efforts d’apprentissage ne sont limités qu'à la collecte d'exemples, il n'y a aucun besoin de concevoir des règles booléennes complexes et difficiles à maintenir. La maintenance est extrêmement rapide lorsque les besoins de l'organisation changent, il est simple de modifier le corpus d’apprentissage en ajoutant de nouveaux exemples ou en supprimant les anciens.
  
  
• Plus robuste que les systèmes basés sur les règles. L'emphase dans l'approche de Sight’Up est d’apprendre à généraliser à partir d’un ensemble fini d'exemples, plutôt que de former une solution algorithmique basée sur de la connaissance antérieure et un ensemble heuristique. L’ajout d’une règle, dans une approche traditionnelle,  pour intégrer un nouvel exemple peut remettre en cause la totalité de l’édifice, alors que dans la technologie de Sight’Up il suffit d’ajouter le contre-exemple dans le corpus d’apprentissage.
  
  
• Pilotage sans expertise particulière. L'approche de Sight’Up s'assure qu’il n’est nul besoin de posséder une expertise informatique pour gérer facilement le système. Une simple connaissance de la famille de produits gérés et le “bon sens” suffisent à la bonne marche des moteurs.
  
  
• Plus rapide dans le traitement : En moyenne les technologies de Sight’Up parviennent à traiter entre 1 et 2 millions de documents à l’heure, la ou les autres approches plafonnent à quelques dizaines de milliers. Ce gain de productivité permet de limiter les investissements matériels et de répondre à la demande des clients toujours plus importante en terme de rapidité d’accès aux informations.
  
  
• Privilégie la précision. Aujourd’hui il est souvent reproché aux moteurs de recherche en général et aux moteurs de ecommerce en particulier, de générer beaucoup de bruits. L’approche de Sight’Up privilégie la précision au détriment du rappel tout en conservant un niveau de résultat souvent supérieur à 95%.
  
  
  

Cette approche est utilisée pour les produits de Sight'Up :

         Sightis : Moteur de catégorisation
         Taggis : Moteur d’extraction de caractéristiques
         Dis : Moteur de construction de glossaires

         MailRelation : gestion des mails entrants