Proxem Studio : la plate-forme d’analyse sémantique qui transforme l’utilisateur métier en text scientist ( P roxem S tudio: the semantic analysis platform that turns the business user into a text scientist) (2017)

Abstract: Proxem édite depuis 2011 une plate-forme d’analyse sémantique multilingue utilisé en entreprise pour de multiples usages : relation clients, ressources humaines, veille stratégique... La version la plus récente du logiciel, lancée en mars 2017, lève le principal goulet d’étranglement des outils classiques de text mining : un utilisateur métier devient enfin autonome pour définir lui-même les ressources linguistiques nécessaires à l’analyse sémantique d’un corpus donné. Une fois le corpus chargé, la plate-forme en extrait une terminologie et organise les termes en regroupements hiérarchisés de proto-concepts ; l’utilisateur n’a plus qu’à valider ces concepts au niveau de granularité qui lui semble pertinent pour constituer un extracteur d’entités nommées de granularité fine, adapté au corpus à traiter, avec un rappel élevé grâce à l’identification automatique des quasisynonymes. La plate-forme détecte aussi dans ces termes les homonymes potentiels et propose à l’utilisateur des contextes de désambiguïsation, fournissant ainsi une bonne précision.

## evolutions de la plate-forme proxem en 10 ans développée à partir de 2007, la plate-forme antelope (chaumartin, 2012) avait pour objectif d'accélérer le travail de l'infolinguiste en lui proposant un cadre de travail simplifié, fourni avec des modules d'analyse prêts à l'emploi. des algorithmes d'apprentissage ont été intégrés dès 2009 pour la reconnaissance des entités nommées (par crf), puis en 2010 pour la classification automatique. ils ont été ensuite enrichi par un module de catégorisation générique (chaumartin, 2013) permettant d'associer finement à un texte tout-venant écrit dans une langue donnée, un graphe de catégories de la wikipédia dans cette langue. d'autres évolutions ont permis de traiter des corpus multilingues. a partir de 2013, proxem a commencé à s'approprier les techniques à base de réseaux de neurones, et a généralisé l'approche de type word embedding à l'apprentissage simultané de plusieurs langues @xcite . une réflexion ergonomique a été menée courant 2016 pour déterminer comment proposer à un utilisateur métier une application web simple d'utilisation, intégrant tous ces modules. cette application, le proxem studio, a été lancée en mars 2017. elle permet à présent à un utilisateur qui n'a pas de compétences particulières en linguistique d'être autonome pour réaliser, de bout en bout, un projet comportant des tâches de web mining, text mining et data mining. cette application permet de transformer facilement une source web ou un corpus d'entreprise en un nouveau canal de données originales, de procéder à une visualisation riche des données extraites du texte, et d'en tirer une connaissance permettant de prendre des meilleures décisions sur les enjeux métiers. références chaumartin f.-r. (2012). antelope, une plate-forme de tal permettant d'extraire les sens du texte : théorie et applications de l'iss. thèse de doctorat, université paris diderot. chaumartin f.-r. (2013). apprentissage d'une classification thématique générique et crosslangue à partir des catégories de la wikipédia. actes de taln, 659-666. coulmance j., marty j.-m., wenzek g., benhalloum a. (2015). trans-gram, fast cross-lingual word-embeddings. actes de emnlp.