Intelligence économique alimentée par l'IA

Chapitre 9. Exploiter les données non structurées avec l'IA

Cet ouvrage a été traduit à l'aide de l'IA. Tes réactions et tes commentaires sont les bienvenus : [e-mail]

Dans les chapitres précédents, nous avons beaucoup utilisé l'IA avec des données structurées, ou comme la plupart des gens l'appellent, des tableaux. Cependant, beaucoup de données dans les entreprises ne sont pas réellement stockées dans des tableaux propres, mais se présentent sous une pléthore de formats tels que les PDF, les images, le texte brut, les sites Web et les courriels. Si l'on considère ces formats, la majorité des données disponibles au sein des organisations sont non structurées. Grâce à l'IA, nous pouvons déverrouiller ces trésors et obtenir des informations à partir de données qui ont à peine été touchées auparavant par les analystes ou de données qui nécessitent autrement beaucoup d'efforts manuels avant que quelqu'un puisse en tirer des informations. Dans ce chapitre, nous allons voir comment l'IA peut nous aider à analyser des textes, des documents et des fichiers images.

Cas d'utilisation : Obtenir des informations à partir de données textuelles

Écrit La langue est l'une des sources de données les plus importantes et les plus diverses que l'humanité ait collectées. Et les entreprises ne font pas exception à la règle. Les plus grands créateurs de données sont les personnes, qu'elles soient à l'intérieur ou à l'extérieur des organisations. Les clients deviennent des producteurs ...