Comment mettre en relation données et documents pour produire une information métier plus riche et...
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Confidentiel Antidot™
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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
Confidentiel Antidot™
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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
Confidentiel Antidot™
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À propos d’Antidot
Confidentiel 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
Confidentiel Antidot™
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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
Confidentiel Antidot™
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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 !
Discuter ComprendreS’informer Échanger
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