Outmind Labs


Notre solution est capable de rechercher et classifier l'information intelligemment.
Nous travaillons à l'amélioration de l'état de l'art sur plusieurs thématiques de R&D,
notamment sur des sujets de recherche sémantique.
Recherche sémantique
Nous développons des modèles propriétaires afin de répondre aux problématiques auxquelles nous faisons face. Grâce aux algorithms de recherche sémantique, il est possible de traiter de manière vectorielle la requête, pour proposer des résultats avancéw. Ces modèles doivent être multilingues, et répondre à des enjeux de scalabilité importants.
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Détection des interlocuteurs
En effectuant une requête sur un sujet, l’utilisateur dispose d’une remontée automatique d’informations d’un niveau de granularité élevé ; mais Outmind va plus loin, de sorte à prendre en compte toutes les contributions des utilisateurs, afin d’identifier les meilleurs contributeurs sur une thématique recherchée (projet, client...).
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Question Answering
En plus de fournir des informations sur des documents (auteur, date, titre...) et de mettre en avant les meilleurs contributeurs en fonction de la requête, nous souhaitons rendre possible la réponse précise à une question en langage naturel. Le système doit ainsi être capable de comprendre la requête mais aussi l'élément de réponse correspondant, au sein d'éléments de diverses natures ; mail, documents, pages...
Peinture la nuit étoilée de Vincent Van Gogh
Labellisation automatique
Outmind développe un système de règles intelligent, basé sur une intelligence artificielle qui permet de labelliser et catégoriser automatiquement des éléments. L'objectif est de classifier des volumes de données importants, sans requérir d'action manuelle.
Labellisation automatique