Comment mettre en relation données et documents pour produire une information métier plus riche et...

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Comment mettre en relation données et documents pour produire une information métier plus riche et plus utile

Pierre Col – Directeur Marketing

pcol@antidot.net

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Agenda

La société Antidot

Le logiciel Antidot Information Factory

L’approche Linked Enterprise Data

Le témoignage d’Electre

Le témoignage du groupe Moniteur

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À propos d’Antidot

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Société ANTIDOT

Éditeur de logiciels depuis 1999 | Paris, Lyon, Aix-en-Provence moteurs de recherche | enrichissement des

données

Mission : Apporter à nos clients des solutions hautement configurables et innovantes qui créent de la valeur à partir de leurs données et accroissent leur performance opérationnelle

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Faits & Chiffres

La passion de l’innovation 50% du chiffre d’affaires investi en R&D

46 personnes dont 26 à la R&D

Leaders dans le Web Sémantique(nous avons été pionniers des standards du W3C)

Orienté Client Engagement à livrer les projets

Nous n’avons jamais abandonné ni échoué

Plus de 120 clients

90% sont leaders sur leur marché

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Faits & Chiffres

Déjà dans le Cloud SaaS depuis 1999

80% de nos clients sont en SaaS

+1 milliard de recherches / an

Et aussi en licence Dans votre SI

Hébergée sur notre infrastructure

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Parmi nos clients

E-commerce Éditeurs Santé

Entreprises, organisations

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De nombreux partenaires

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Capter, Valoriser, Enrichir et Exposer l’information

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Antidot Information Factory

AIF : un outil industriel et évolutif

Une chaîne de captation

et de traitement

Un cadre de développe

ment

Un modèle d’Unité Documentaire

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AIF : une chaîne de traitement

Créer des chaînes de traitement de données par assemblage de modules

Sources de données

Module connecteur

Modules de transformation et enrichissement

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AIF : des briques à assembler

Déjà plus de 60 modules prêts à l’emploi en standard

Connecteurs Traitements XML

Text-miningTraitements RDF

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AIF : des briques à assembler

Enrichir les contenus Classification et tagging

Extraction d’entités nommées

Création de liens sémantiques

Prime à la qualité !

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AIF : Tagging automatique

Classifieur : utilisable avec toute taxonomie / langue

Evalué par l’AFP et jugé comme le classifieur

le plus précis (88%)

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AIF : Tagging automatique

Extraction d’entités nommées

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AIF : Maillage sémantique de données

Transforme les entités en connaissances liées à des jeux de données

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AIF : un cadre de développement

Un cadre de développement pour construire des modules60+ filtres prêts à l’emploi Un environnement d’exécution

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Mettre en relation données et documents pour produire une information métier plus riche et plus utile

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Changer d’approche grâce à AIF

Ne plus considérer les applications mais SEULEMENT LES DONNÉES

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Faire émerger l’implicite

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Consolider l’information

Intégrer les données internes et externes : l’intérêt de vos données est démultiplié par celles disponibles sur le Web

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Créer des objets métier

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Mailler l’information interne avec des données bibliographiques ouvertes

Pierre Boudigues - directeur Projets et SI

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ELECTRE : notre activité

Bases de données bibliographiques : Base de production Calipse : 1.700.000 œuvres, 1.600.000

auteurs, 86.000 marques éditoriales Base de diffusion electre.com : 10.000 utilisateurs, 2 M

requêtes / j 1.400.000 notices, 450.000 auteurs, 17.000 marques et

sociétés

Magazine Livre Hebdo + site

www.livreshebdo.fr : Édition papier : 44 numéros + 4 suppléments Édition web : 250.000 objets rédactionnels de 15 types

différents 8.000 abonnés, 16.000 utilisateurs web, 31.000 abonnés

newsletter

Editions du cercle de la Librairie 150 ouvrages de référence pour les professionnels du livre 12 parutions par an

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ELECTRE : nos enjeux pour les données

Interopérabilité des données Données internes : décloisonner les silos existants Données externes : moissonner Wikipedia / Dbpedia

Urbanisation du Système d’Information Créer un infocentre / datawarehouse… … sans toucher aux applications métier

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ELECTRE : problématique

Pour Electre : faire un apprentissage de l’Open Data en moissonnage et

en restitution valider la compatibilité de nos référentiels pour ses usages

Pour Livres Hebdo : indexer et relier les informations non structurées produites

par la rédaction avec des référentiels

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ELECTRE : réalisation avec AIF

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ELECTRE : bénéfices d’AIF

Les services rendus par l’outil Antidot Information Factory justifient déjà, pour les besoins internes, la mise en œuvre d’un entrepôt RDF

Les données Electre / Livres Hebdo sont maintenant

« Open Data ready »

Pour autant, AIF n’est pas la solution magique à tous les problèmes, notamment pour l’administration des données

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ELECTRE : et maintenant ?

Imaginer de nouvelles offres de services

Quel modèle économique / quelle rémunération pour Electre dans l’Open Data ?

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Favoriser la découverte d’informations et de services grâce aux liens inter-silos

Marc Pautrat - Responsable SI éditoriaux

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Le Groupe Moniteur

Depuis 1903 : information et services à destination des professionnels de la construction et des collectivités locales

Presse : 21 publications Edition : Plus de 700 ouvrages en

catalogue, livres et classeurs à mises à jour

Salons, formation Plus de 30 sites web et services

numériques

Fait partie depuis janvier 2014 du Groupe Infopro Digital, groupe d'information professionnelle leader en France

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Nos enjeux vis-à-vis des données

Le Groupe Moniteur brasse énormément de données structurées / non structurées...  Articles de presse Information sur les entreprises du BTP Information sur les collectivités locales Information Produits Projets de construction Appels d'offres etc

Enjeux : faire émerger et valoriser l'information enfouie au sein de nos contenus afin de les mettre en perspective dans un contexte métier pertinent

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La problématique à traiter

Les données sont cloisonnées en silos il faut les décloisonner

Les données sont hétérogènes il faut en donner une vue homogène

Les référentiels sont épars il faut les aligner

La pertinence de l'information sous-jacente est difficile à évaluer il faut pouvoir expérimenter simplement

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Ce qui a été réalisé concrètement  

On ne retient pas la solution qui consisterait  à créer une base de données uniforme : trop complexe, long et impactant pour les systèmes en place

Solution retenue plus pragmatique : s'appuyer sur une base d’indexation externe

Avantages : Données sont déjà envoyées à la plateforme Antidot Technologie connue et intégrée dans notre SI Licences produit déjà acquises

Cohérence technique et facilité de mise en œuvre

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Ce qui a été réalisé concrètement  

Profiter des flux d'indexation qui alimentent le moteur de recherche pour créer une "base de maillage" entre ces entitésTraitements AIF : normalisation, inférence, valorisationEn s'appuyant sur les pivots de maillage suivants : Le thésaurus Groupe et les plans de classements Les bases Entreprises/Collectivités La géolocalisation

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Schéma de maillage obtenu

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Bénéfice attendu

Améliorer la navigation transverse au sein de nos produits grâce à un accès à l'information plus efficace, plus contextuelMettre en avant des  contenus premium (payants)Proposer de produits connexes (up selling)

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Pour aller plus loin…

Bâtir de nouvelles offres produits grâce à l'information ainsi extraiteExemple : vue 360° sur des Réalisations-Acteurs-Techniques-

Produits

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MERCI DE VOTRE ATTENTION !

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