Human Knowledge, la nouvelle génération de moteurs sémantiques.

1. La solution de gestion des écrits. Exemple: l’email.

Pas de coût d’installation côté client.

Jusqu’à 80% de réduction des coûts de traitement manuel des écrits.

Big Data: Traitement massif de textes écrits en Français, exemple: traitement d’emails reçus en volume.

Une rupture technologique: la compréhension exacte du sens des écrits:

  • Compréhension exacte, détection des ambigüités: élévation Sémantique
  • Catégorisation (tri) des sens possibles selon la demande du client,
  • …ou bien Audit du Management Relation Client par HK: création des catégories les plus pertinentes

Permet la réponse automatique si le client le souhaite

2. Exemple de réalisation dans une agence publique

Tri des mails entrants en dynamique

  • 100 mails/jour (non dimensionnant)
  • Selon 200 catégories de FAQ
  • Contexte: questions sur la création d’entreprises
  • Possibilité de brouillon de réponse automatique

En développement: HK prévoit la création automatique et dynamique de nouvelles catégories, ainsi qu’un outil de statistiques et d’interface.

3. Un moteur sémantique qui vous offre de nombreuses possibilités.

CRM, Customer Relationship Management: les emails reçus sont triés en temps réel et transmis au(x) bon(s) destinataire(s), permettant forte réduction des coûts, productivité, efficacité.

Hébergeur mail: mise en œuvre du tri des emails pour des tiers hébergés.

Audit du centre de contacts clients: dans une entreprise, réalisation d’une image descriptive du centre de contacts. Permet l’analyse du dialogue client.

Chief Digital Officer, Mais aussi Chief Image Officer, Community Manager, Marketing, Publicité: à partir d’un groupe de textes écrit (corpus), analyse qualitative de réputation, scoring base clients, sondage…

Légal:

  • Catégorisation dans le cadre d’une saisie d’emails (enquête, procédure)
  • Catégorisation de textes de droit

Ressources Humaines: Catégorisation des Curriculum Vitae / Audit de la communication interne d’une entreprise (Management).

4. HK vous libère des contraintes digitales.

HK est adapté à l’environnement économique et permet d’éviter des coûts humains de traitement:

HK permet de gérer le volume massif de textes en français écrit (Big Data).
Dès aujourd’hui, le tri de mail mis en œuvre dans une entreprise permet de réduire de plus de 80% les coûts de traitement manuel, sans surcoût informatique côté client.

HK permet de s’adapter au contexte mouvant et chaotique de l’opinion: analyses qualitatives, élévation sémantique des données digitales.

  • Gestion de l’opinion qualitative
  • E-réputation
  • Explosion des volumes de données notamment écrites, Big Data

HK est une technologie en rupture et anthropomorphe

Capable de gérer des quantités massives de textes

Compréhension exacte: pas de modèle statistique utilisant tags et mots-clefs

5. HK, une rupture technologique

HK est issu de la recherche fondamentale.

  • Ethnologie, Linguistique.
  • Le langage est le résultat de la sensibilité de l’homme => il existe des universaux communs à tous les hommes.

Un postulat « L’être humain ne décrit la réalité qu’au moyen de ce qu’il peut faire »

  • Quelques dizaines de verbes universels suffisent à décrire un message.
  • L’émotion est transmise à travers la syntaxe et le lexique d’une langue.
  • HK trouve sa source dans les théories des grammaires de dépendance, des universaux linguistiques, de l’école des Pr Wierzbicka, Pr Kahane, Pr Mel’cuk (Lucien Tesnière).

Avec HK, le sens du texte est codé sous la forme d’un arbre logique

  • HK comprend. Il ne « devine » pas, à l’instar d’autres outils sémantiques.
  • Enrichissement sémantique (jargon) semi-automatique, en cours d’automatisation
  • L’extension des principes de HK à toutes les langues de la planète est en théorie possible.

Les logiciels sémantiques actuels sont par définition statistiques et incomplets. Leur résultat comporte une probabilité de faux et d’erreur.

Internet a provoqué une explosion des volumes de textes écrits.

L’analyse classique de ces données est réalisée grâce à des méthodes statistiques, utilisant des corrélations, des réseaux de neurones, de la logique floue, basées sur le « tag » et les mots-clefs.

Aussi les logiciels classiques de Traitement Automatique du Langage naturel (TAL) sont:

  • de complexité croissante,
  • par définition toujours incomplets,
  • avec une probabilité de faux et d’erreurs.

Avec ces outils, il y a eu réduction du langage humain à des « mots clefs »:

  • Risque d’imposer aux mots un sens qu’ils n’ont pas.
  • Une vision anglo-saxonne du langage, avec des mots dont le sens est très précis, mais qui laisse peu de place à l’ambigüité et à la sensibilité comme le fait le français.

Avec HK, ce n’est plus l’homme qui plie son langage à l’ordre imposé par l’informatique
…mais l’homme qui offre à l’informatique son intelligence et sa créativité.