L’Analyse sémantique et le Machine learning

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De nos jours, de plus en plus de solutions technologiques sont mises à disposition dans un but commun : traiter votre donnée au mieux afin de proposer une réponse adaptée à vos clients. Cependant, entre analyse sémantique et machine learning, il est parfois difficile de différencier les solutions et de savoir laquelle est la plus judicieuse pour votre entreprise.

Découvrez dans cet article une présentation de ces solutions qui vous permet de mieux comprendre ces technologies !

L’analyse sémantique

Qu’est-ce que l’analyse sémantique ?

Le mot «sémantique » concerne l’étude du sens d’un mot et sa signification. Aujourd’hui, ce terme est très largement associé au mot « analyse » car il existe de plus en plus de solutions d’analyse sémantique : une pratique qui devient incontournable dans les moteurs de recherche et dans les systèmes de SEO. Ainsi, l’analyse sémantique porte sur l’étude des mots, leur interprétation et leur sens.

Quelle est la finalité de l’analyse sémantique ?

L’analyse sémantique permet de comprendre le comportement des internautes lors de leurs recherches. Comment ? Par les expressions les plus utilisées pour exprimer leur idée. Il est important de souligner qu’il faut taper plusieurs requêtes avant d’avoir la réponse exacte à ce que nous cherchons. Ainsi, la première requête est assez générique puis devient de plus en plus précise.

Deux étapes sont importantes lors de l’analyse sémantique :

  • L’analyse lexicale ou morphologique, qui permet de découper un texte en fonction des mots et expressions ;
  • L’analyse syntaxique, qui s’appuie sur les règles grammaticales pour définir quelles fonctions ont les mots à l’intérieur d’un texte et les relations entre eux (ex: relation entre sujet et objet).

La finalité de l’analyse sémantique est donc de proposer des résultats personnalisés à vos utilisateurs en récoltant leurs mots-clés, expressions et requêtes tapées dans la barre du moteur de recherche.

 

Le Machine learning

Qu’est-ce que le Machine learning ?

Le Machine learning, en français « apprentissage automatique » est une technologie d’intelligence artificielle. Cette technologie permet aux ordinateurs d’apprendre sans avoir été programmés explicitement. Pour ce faire, il est nécessaire de disposer d’une grande quantité de donnée afin que l’ordinateur puisse effectuer des prédictions à partir de données en se basant sur des statistiques et sur des analyses prédictives.

Quelle est la finalité du Machine Learning ?

L’objectif du Machine Learning est de rendre l’ordinateur capable d’apporter des solutions à des problèmes compliqués grâce aux données assimilées jusqu’alors. Grâce aux différents chemins déjà « appris » par l’ordinateur, il est ainsi capable d’analyser et de pouvoir anticiper différentes situations.

Il existe deux types d’apprentissage : l’apprentissage supervisé (ou analyse discriminatoire) et l’apprentissage non supervisé (ou clustering)

  • L’apprentissage supervisé ou analyse discriminatoire

L’apprentissage supervisé se définit par la prise de décision de l’ordinateur. Cette prise de décision peut se faire grâce à l’assimilation du big data. Ainsi les données sont appelées données « étiquetées ». On parle de données étiquetées lorsqu’une réponse à une tâche est connue par l’ordinateur grâce à son apprentissage dû au big data.

  • L’apprentissage non-supervisé ou clustering

Dans cette étape, l’ordinateur doté de machine learning procède seul à la catégorisation des données en croisant les informations pour catégoriser celles qui ont des similitudes. Grâce à ce système, l’utilisateur final de l’ordinateur peut analyser ces informations afin émettre plusieurs hypothèses.

 

PIMAN Analytics vous accompagne dans l’utilisation de ces technologies !

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