Signal AI ouvre External Intelligence Graph pour une utilisation en entreprise

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Le monde est inondé d’actualités, et c’est un défi pour toute entreprise. Certains événements sont comme des séismes qui vont bousculer le business model et pour l’entreprise de se réinventer. D’autres sont sans conséquence. Certains nuiront aux concurrents et d’autres aideront tout le monde dans le même secteur d’activité. Mais comment quelqu’un peut-il savoir lequel est lequel ? Comment quelqu’un peut-il repérer les moments pendant qu’ils se déroulent?

C’est le défi que l’entreprise de relations publiques et de communication, alimentée par l’intelligence artificielle (IA), Signal IA, viser à s’attaquer. La semaine dernière, il a déployé son nouveau graphique d’intelligence externe, une structure de données qui suit en permanence les événements majeurs et mineurs qui traversent l’air du temps chaque jour. Le système est un modèle de langage naturel en constante évolution qui suit la manière dont les entreprises et les sujets sont discutés.

“Vous voulez également pouvoir dire que, sur le plan de la réputation, votre entreprise fait beaucoup de bon travail, mais si ce n’est pas vraiment ce que les personnes externes voient, eh bien, c’est probablement quelque chose sur lequel il faut travailler”, a déclaré Clancy Childs, le chef de produit chez Signal AI.

Réinventer les activités de relations publiques comme « d’habitude »

La société a commencé il y a neuf ans en tant qu’effort de surveillance des médias qui recueillerait des données à partir des sources d’information et des médias sociaux. Il ciblait en grande partie des mots-clés et a découvert qu’il existait un marché prêt pour les entreprises qui devaient réfléchir stratégiquement à leur image.

La nouvelle annonce montre certains résultats de la récente levée de fonds de 50 millions de dollars de la société en décembre dernier. À l’époque, Highland Europe ainsi que Redline Capital, MMC, Hearst et GMG Ventures ont investi pour construire de meilleurs mécanismes pour ce qu’ils appelaient «l’augmentation de la décision».

Le graphique d’intelligence externe est né des efforts de l’entreprise pour exploiter les capacités des nouveaux algorithmes émergents de l’apprentissage automatique (ML). L’équipe de Signal AI voulait considérer les données textuelles comme plus qu’un flux de caractères à rechercher, mais plutôt comme une collection d’entités avec des relations entre elles qui peuvent être suivies et mesurées.

“Nous n’allons pas suivre une approche où nous obligeons les gens à écrire des requêtes massives basées sur des mots clés pour essayer de lever l’ambiguïté.” a expliqué Childs. «Nous allons en fait utiliser le traitement du langage naturel, la résolution d’entités et tous ces jouets sympas, efficacement pour faciliter la tâche des gens. Je ne veux pas écrire une requête d’une page pour vous expliquer ce qu’est Apple Computer. Je veux juste pouvoir rechercher Apple en tant qu’entité formée par l’IA.

Signal AI vend son service à la fois aux entreprises qui souhaitent garder elles-mêmes un œil sur l’actualité et aux investisseurs qui souhaitent aider à choisir des investissements potentiels. Certains clients sont des professionnels comme les directeurs des communications qui visent à suivre les mentions de leur propre entreprise et de leurs concurrents. D’autres veulent simplement comprendre quelles entreprises réussissent et échouent dans le monde de l’opinion publique, pour s’assurer que leurs investissements sont solides.

Ces grands modèles et événements linguistiques deviennent de plus en plus courants. Google utiliserait son grand modèle interne de langage et le monde pour guider la façon dont il classe les réponses pour le moteur de recherche. Facebook et Twitter vendent essentiellement la connaissance des utilisateurs via le marché publicitaire, permettant aux annonceurs de sélectionner un public en fonction de leurs intérêts.

Microsoft et Nvidia ont récemment vanté leur grand modèle, Mégatron-Turing NLG 530B, un immense modèle de langage qui compte 530 milliards de paramètres disposés en 105 couches. Il s’agissait de l’aboutissement d’un projet de recherche, mais les deux sociétés intègrent des résultats similaires dans leurs produits à plusieurs niveaux.

Certains commencent à ouvrir ces grands systèmes aux clients. Microsoft aide à la fois les entreprises à créer des systèmes de classification et regroupe également des modèles prédéfinis dans un outil pour des travaux tels que le tri et la classification des images. Google’s Cloud propose l’API de langage naturel capable de détecter des entités et d’analyser les sentiments dans des textes bruts.

Sous la capuche

Le nouveau graphique d’intelligence externe associe des algorithmes similaires à une vaste collection d’articles de presse que Signal AI a amassés au fil des ans. Certains proviennent de sources sous licence comme LexisNexis, et d’autres sont collectés sur le Web ouvert par le biais de grattage ou d’autres techniques.

Signal AI vend son service via une interface Web et, pour certains clients avancés, une API. Ils laissent les entreprises former des modèles de base de ce qu’elles veulent suivre, puis elles rempliront un tableau de bord avec à la fois des résultats de recherche directs, ainsi que des informations sur l’évolution du sentiment.

“Notre graphique d’intelligence externe prend le contenu non structuré en plein essor dans le monde et le transforme en informations exploitables pour augmenter les décisions commerciales d’aujourd’hui, fournissant aux organisations un nouveau type d’intelligence critique en temps réel.” a déclaré Luca Grulla, directeur technique de Signal AI, “Nous sommes en mesure de fournir un tout nouveau type de données grâce à notre graphique d’intelligence externe unique, et un nouveau chapitre passionnant dans l’exploitation des données non structurées nous attend.”

Bien que les résultats de recherche bruts puissent être utiles, les informations les plus utiles peuvent provenir de l’évolution du graphique d’intelligence externe. Autrement dit, certaines entreprises gagnent ou perdent des mentions avec un sentiment positif. Ou les entreprises se rapprochent-elles de certains sujets au fil du temps.

Childs a donné un exemple de la société Tesla. À un moment donné, son nom dans le graphique peut être étroitement lié aux véhicules électriques. Dernièrement, cependant, à mesure que des nouvelles sur ses algorithmes de guidage autonomes apparaissent, il se rapprochera de ces entités.

“Ce type de connexions et de relations entre ces entités et sujets facilite la tâche des entreprises qui souhaitent gérer leur propre réputation et identifier leur position par rapport à leurs objectifs”, a déclaré Childs.

Le travail des chefs d’entreprise n’a fait que se compliquer, car certains investisseurs et clients ont commencé à demander une meilleure comptabilité des objectifs non monétaires tels que la gérance de l’environnement. Le calcul des bénéfices est simple. Cependant, il est plus difficile de suivre les progrès vers la construction d’une marque digne de confiance.

“[Many businesses are] n’est plus simplement intéressé par la seule ligne de fond de ‘Faisons-nous suffisamment de profit?’ », A expliqué Childs. “Cela leur donne des mesures de réputation quantifiables sur des choses comme ESG [environmental, social and governance] qui sont très utiles pour les entreprises qui essaient de gérer leur type de capitalisme des parties prenantes et leurs responsabilités ESG. »



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