Ajout de la sensibilité aux nouvelles dans notre taxonomie.

Classification taxonomique sur différentes périodes pour CNN Politics.

Brand Safety 2.0 porte sur les valeurs de la marque.

Comme nous l’écrivions dans notre article précédent : « Brand Safety 1.0 portait sur les mots-clés toxiques, 2.0 ajoute des valeurs de marque. »

Les valeurs de la marque sont tangibles. Il doit en être de même pour le profilage des médias.

Pour évaluer les valeurs de la marque, qui sont faites de perceptions tangibles, les marques d’éditeurs correspondantes doivent être profilées avec la classification du contenu, en utilisant l’IA pour être impartiales, universelles et toujours à jour.

Notre taxonomie basée sur l’intelligence artificielle et le traitement massif des données permettent déjà une taxonomie universelle ET une expertise approfondie…..

Nous avons présenté, dans des articles précédents, notre taxonomie universelle et sa vision de l’ADN : « Les profils médiatiques sont la clé de la Business Intelligence et de la Publicité.

… nous annonçons aujourd’hui la news-sensitivity en taxonomie !

En jouant avec les périodes de temps du passé, de la semaine passée, du mois passé, du trimestre passé, nous sommes maintenant capables de classer en conséquence notre classement et donc, ici, notre taxonomie.

En d’autres termes, en fonction du projet de marketing et des valeurs de la marque, TrustedOut sera en mesure de fournir des médias sensibles aux nouvelles ou stables.

Pas d’interface encore, mais nous n’avons pas pu le garder pour nous, voici à quoi ressemble CNN – Politique depuis une semaine, un mois et un trimestre.

Une lecture rapide est :

International :

… disparaît du top 5 sur la période du dernier trimestre (-90 jours). C’est peut-être dû à l’Iran et à la guerre commerciale/aux affaires mexicaines. La profondeur diminue également avec le temps.

Parti politique :

… diminue avec le temps.

La défense devient civile avec le temps et l’éducation et les LGBTQ sont très sensibles aux nouvelles. Disparaissent avec le temps.

Nouvelle interface utilisateur et nouvelle killer-fonction à venir…..

Nous inclurons la news-sensitivity dans la définition du Corpus et, teasant encore une fois, nous dévoilerons une killer-fonctionnalité en utilisant cette toute nouvelle et unique capacité,

Restez à l’écoute.

N’hésitez pas à nous contacter si vous avez une question !

 

TrustedOut en 1-page.

Les « 1-pagers » sont très populaires. Tout en une seule page. Voici la nôtre :

TrustedOut:
Une base de données de Medias
profilés par Intelligence Artificielle.

”Pour la Business Intelligence et la Brand Safety,
ce qui n’est pas sûr à l’entrée, ne peut pas être sûr à la sortie”

Des questions ? Dites-nous !

Nouvelle page de démo: TrustedOut et la BI, la publicité et les RPs.

Une nouvelle page de Démonstration a été ajoutée a TrustedOut.com

Le scénario

 

ACME est un constructeur de voitures de sport qui lance un nouveau modèle utilisant largement l’intelligence artificielle (IA). ACME a 2 pays principaux, les États-Unis et la France et se demandent quel marché tester en premier.

1. Corpus Intelligence pour la Business Intelligence. Sélection d’un marché.

Nouveau corpus, le CMO (our Marketing Manager) définit 3 conditions pour être nécessaire. a. Où se trouvent les publications ? Nous avons dit la France et les États-Unis b. Quel devrait être l’objet de ces publications ? ACME veut saisir comment l’intelligence artificielle est perçue dans les publications couvrant la politique, pour la réglementation, le droit, pour les aspects juridiques, la technologie, pour évaluer la technologie utilisée et les perceptions et, bien sûr, le transport, pour tout ce qui concerne la voiture. c. Vous voulez être à l’abri de tout contenu toxique ? Bien sur. Pas de Fake News et pas de Junk Science. A ce stade, nous voulons des publications généralistes en réglant le niveau d’expertise sur « Covered  » Voici la requête correspondante pour notre Corpus, que nous allons nommer « ACME AI in new model ».

Aller à la page de démonstration >

2. Corpus Intelligence pour la Brand Safety & les rapports de campagne. White listings.

Le CMO de l’ACME veut vérifier si les médias Pure Player (média uniquement disponible en ligne) sont une bonne cible. Après tout, les Pure Players devraient être plus réactif et ne pas avoir à synchroniser d’autres canaux, comme les journaux ou magasines, par exemple, qui peuvent être quotidiens, hebdomadaires ou mensuelles, avec la publication en ligne immédiate. Retournons sur TrustedOut et changeons le Corpus comme suit: a. Où sont les publications ? Nous voulons maintenant nous limiter à France. b. Sélectionner Pure Players ? Nous voulons des médias où « out of digital » est réglé sur « None » pour n’avoir que ceux qui ne publient sur aucun autre support.

Aller à la page de démonstration >

3. Corpus Intelligence pour Couverture et Gestion du contenu. Optimisation des campagnes de RPs.

Digimind nous donne les concepts clés pour rédiger notre communiqué de presse : Avec le Corpus, nous avons les publications à cibler, avec ces concepts clés, nous avons comment rédiger un communiqué de presse qui intéressera ces cibles.

Aller à la page de démonstration >

Questions ? Dites-nous !

Présentation et démo de notre 1er événement public : TrustedOut+Digimind.

C’était ce jeudi matin et c’était génial. C’était notre première présentation publique et c’était formidable de nous associer à Digimind pour montrer pourquoi TrustedOut peut rendre l’Intelligence plus intelligente et fiable. Merci Aurelien et Valentin.

La présentation. TrustedOut.com/Digimind

La présentation est en anglais. Si vous avez des questions, n’hésitez pas à nous le faire savoir à l’aide du formulaire ci-dessous.

La démonstration. Etape par étape.

Le scénario.

ACME est un constructeur de voitures de sport qui lance un nouveau modèle utilisant largement l’intelligence artificielle (IA). ACME a 2 pays principaux, les États-Unis et la France et se demandent quel marché tester en premier.

Etape 1. Création de Corpus pour la comparaison de pays.

Nouveau corpus, le CMO (our Marketing Manager) définit 3 conditions pour être nécessaire.

a. Où se trouvent les publications ? Nous avons dit la France et les États-Unis
b. Quel devrait être l’objet de ces publications ? ACME veut saisir comment l’intelligence artificielle est perçue dans les publications couvrant la politique, pour la réglementation, le droit, pour les aspects juridiques, la technologie, pour évaluer la technologie utilisée et les perceptions et, bien sûr, le transport, pour tout ce qui concerne la voiture.
c. Vous voulez être à l’abri de tout contenu toxique ? Bien sur. Pas de Fake News et pas de Junk Science.

A ce stade, nous voulons des publications généralistes en réglant le niveau d’expertise sur « Covered  »

Voici la requête correspondante pour notre Corpus, que nous allons nommer « ACME AI in new model ».

Une fois prêt, « Save » nous montre combien de médias et de sources seront dans notre Corpus….

…. et la taxonomie de votre Corpus.

Connectons maintenant votre Corpus TrustedOut à Digimind pour obtenir l’Intelligence Sociale de votre Corpus. Le processus est simple, cliquez sur « Get » et, au lieu de « Download » un fichier csv ou json avec tous les médias et sources, qui ne sera pas toujours à jour, cliquez sur « Connect » et choisissez Digimind.

Votre Corpus « ACME AI in new model » est maintenant live et accessible pour tous les projets liés à cette définition de corpus. TrustedOut continuera à le mettre à jour, tout le temps, avec les médias et les sources pertinentes.

Digimind collecte le contenu de ces sources de médias, donc pas besoin de connecter également les « résumés d’article » avec Digimind.

Step 2. Comparer les pays sur le sujet de l’Intelligence Artificielle.

Comme le Corpus est immédiatement disponible et à jour dans Digimind, nous pouvons lire les principaux concepts suivants sur l’IA dans les deux pays.

ACME est très sensible à l’éthique dans l’intelligence artificielle, par conséquent, il choisit la France comme premier pays à tester son nouveau modèle pour traiter ce sujet éthique avec le plus grand soin.

Étape 3. Les meilleurs profils médias pour vos campagnes publicitaires.

Le CMO de l’ACME veut vérifier si les médias Pure Player (média uniquement disponible en ligne) sont une bonne cible. Après tout, les Pure Players devraient être plus réactif et ne pas avoir à synchroniser d’autres canaux, comme les journaux ou magasines, par exemple, qui peuvent être quotidiens, hebdomadaires ou mensuelles, avec la publication en ligne immédiate.

Retournons sur TrustedOut et changeons le Corpus comme suit:

a. Où sont les publications ? Nous voulons maintenant nous limiter à France.
b. Sélectionner Pure Players ? Nous voulons des médias où « out of digital » est réglé sur « None » pour n’avoir que ceux qui ne publient sur aucun autre support.

« Save ». Et maintenant nous recevons ces montants:

Étape 4. Le parfait mélange d’éthique et d’affaires pour une 1ère campagne publicitaire.

Alors que la France est plus  » éthique  » en matière d’intelligence artificielle, les Pure Players sont plus orientés business que tous. Le CMO de ACME voit la croissance de 37% (tous médias confondus) à 45% (Pure Players) dans les affaires pour cette sélection de médias comme le véhicule parfait pour tester un message éthique sur des gens orientés affaires.

Étape 5. Parlez le language des professionnels de l’IA.

Maintenant, ACME veut lancer son premier communiqué de presse et s’adresser d’abord à la communauté geek et très technique, revenons à TrustedOut et faisons les changements suivants:

a. De quoi devraient parler ces publications ? Nous ne voulons plus que les publications Techniques et Transports
b. Quel niveau d’expertise ? Uniquement ceux dédiés.

… et, bien sûr, des publications plus spécialisées signifient moins de médias au total :

Étape 6. Concepts clés pour une campagne de relations publiques optimale.

Digimind nous donne les concepts clés pour rédiger notre communiqué de presse : Avec le Corpus, nous avons les publications à cibler, avec ces concepts clés, nous avons comment rédiger un communiqué de presse qui intéressera ces cibles.

Conclusion : TrustedOut+Digimind = Sélection de marchés, budgets publicitaires optimaux et relations publiques parfaites ?

Des questions ? Dites-vous !

Google à la rescousse des médias locaux.

Google à la rescousse des médias locaux.

Suite à notre message initialement posté le 1/17, mis à jour le 2/19, voici les dernière nouvelle de mars, dans un message séparé car nous couvrons ici une initiative de Google.

Sauver le journalisme. [mis à jour le 19 février 2019]

The Local Experiment Project.

[ce post s’inspire d’un post d’Axios] « Google lance le Local Experiments Project, un effort pour financer des douzaines de nouveaux sites d’informations locales à travers le pays et éventuellement dans le monde. » [traduction utilisant deepl.com]

Soutenu financièrement. Indépendant éditorialement.

Le géant de la technologie affirme qu’il n’aura aucun contrôle éditorial sur les sites, qui seront construits par des partenaires qu’il sélectionnera en fonction de leur expertise en matière de nouvelles locales.

The Compass Experiment…

…est un partenariat entre Google et McClatchy pour lancer trois nouvelles opérations de nouvelles locales exclusivement numériques sur plusieurs plateformes.

McClatchy maintiendra un contrôle et une propriété éditoriale exclusive des sites et Google ne participera ni aux efforts ni aux décisions des éditeurs.

Google indique que les investissements seront importants. « Nous allons dépenser plusieurs millions de dollars pour ce projet « , déclare Richard Gingras, vice-président des nouvelles de Google.

McClatchy choisira 3 villes qui comptent moins d’un demi-million de personnes pour le lancement du site. Elle n’a pas annoncé de plans d’embauche, mais les gens qui connaissent bien les efforts disent qu’il y aura éventuellement des gens sur le terrain dans ces villes, en particulier dans les petites villes. Craig Forman, PDG de McClatchy, affirme que le programme cible les villes de moins d’un demi-million d’habitants, car c’est là que les nouvelles locales se dégradent le plus. M. Gingras affirme que ces villes sont importantes parce que les gens y ont un fort sentiment d’appartenance à la collectivité, ce qui peut être plus difficile à exploiter dans les centre-villes et à l’échelle nationale,

Entre les lignes : McClatchy sera la première d’une série d' »expériences » dans le cadre du projet d’expérimentation locale. L’objectif est d’utiliser les leçons tirées des efforts de McClatchy, et d’autres à l’avenir, pour créer un réseau d’idées partagées qui peuvent être exploitées par tous les acteurs de l’information locale.

Et après ? Le Monde !

En cas de succès, Google pourrait étendre ses outils et services pour permettre à d’autres de lancer des sites similaires dans d’autres endroits aux États-Unis et dans le monde. Gingras cite des exemples de sites de nouvelles au Canada, en France et aux États-Unis comme exemples d’entreprises de nouvelles locales qui peuvent prospérer avec les bonnes stratégies et les bons investissements.

11.04.19.9h00.Paris

Si vous êtes à Paris le 11 avril, 9h-11h, venez nous voir ! Inscription ici.

Questions ? Dites-nous !

La Classification opérée par IA de TrustedOut.

Collecte de données et classification du contenu.

Notre base de données de profils médias a 2 fonctions distinctes. Collecte de données intangibles, comme le revenu, la propriété, les années en ligne…) et classification du contenu pour notre taxonomie et comment les sites sont « repérés comme » (comme « fausses nouvelles », « junk science »…) La collecte de données est un exercice multi-reférences, de vérification croisée et de veille d’évolution quand…

La classification du contenu est entièrement basée sur le Machine Learning.

Et sur « sacs des mots » (bags of words). Pour chaque travail de classification, nous construisons des ensembles de données (datasets) composés de mots sur lesquels la fréquence d’occurrence est utilisée pour former un classificateur.

Classification de la Taxonomie.

Comme dans le graphique ci-dessus, chaque article est comparé à nos jeux de données de taxonomie afin que nous puissions classer chaque article. Cela nous donne une image claire d’un flux, et donc de l’ensemble du média, ce qui, bien sûr, représente beaucoup d’opérations : 75 000 par article. Oui, 75 milliards d’ops par million d’articles par jour.

Fun facts sur notre taxonomie (à aujourd’hui !)

ADN de taxonomie.

Ce qui suit est la visualisation de l’ADN de la section Tech du New York Times.

Personnalisation de la sensibilité et de la profondeur de la taxonomie.

Les ensembles de données (datasets) utilisés pour classer les articles peuvent utiliser un buffer de temps personnalisé pour ces ensembles de données et ainsi, gérer la sensibilité aux nouvelles quotidiennes de la taxonomie. De plus, les limites plancher peuvent également être personnalisées pour sélectionner une profondeur d’expertise, de « dédié » à « couvert » ou même « toutes les instances ». La combinaison des deux et le facteur « toujours à jour » font de notre taxonomie un outil parfaitement adapté au travail que l’analyste souhaite effectuer. Raison pour laquelle nous utilisons « Corpus Intelligence » comme tagline.

Enterprise Mapping.

Nous pouvons également relier notre taxonomie à la taxonomie de l’entreprise de nos clients, de sorte que la Corpus Intelligence peut utiliser l’environnement professionnel du client, (Nous allons couvrir cela dans un poste dédié plus tard. Si vous ne pouvez pas attendre, demandez à l’aide du formulaire ci-dessous)

Classification des « Repéré comme » (Spotted as).

Le point d’être géré par Intelligence Artificielle est que nous n’avons ni émotion, ni opinion. Tout est fait pour que nos clients puissent définir ce dont ils ont vraiment besoin et ce en quoi ils ont confiance pour le contenu.

TrustedOut ne note ni ne juge rien ni personne. De plus, des notions comme « fausses nouvelles » (fake news) ne sont pas aussi claires qu’on pourrait le croire. Le rapport « Médias, confiance et démocratie » le dit parfaitement dans son introduction : « L’inquiétude au sujet des « fausses nouvelles » est grande, mais nous ne pouvons pas nous mettre d’accord sur ce que cela signifie. »

Une image vivante de la façon dont un média est « repéré comme ».

Comme TrustedOut présente les médias et leurs valeurs de marque, nous avons mis au point une façon sophistiquée de classifier la façon dont un média est  » repéré  » ou perçu. En d’autres termes, nous ne notons ni ne jugeons, nous vous disons si un média est « repéré » comme étant une publication de fausses nouvelles, par exemple, et la façon dont un média est « repéré » varie avec le temps. Certains s’aggravent, d’autres ne sont que la reprise de ceux qui avaient été fermés précédemment, d’autres encore sont, bien sûr, corrigés et améliorés. C’est pourquoi il est obligatoire de maintenir une classification toujours à jour. Et par conséquent, ayez votre Corpus de documents toujours à jour.

Fonctionne avec tous les termes. Mauvais ou bons.

« Fausses nouvelles » est toujours la première chose qui me vient à l’esprit, puis tous les termes toxiques ou suspects comme « Extreme bias », « Junk Science »… mais elle peut aussi fonctionner parfaitement pour des termes neutres ou positifs, comme « Visionnaire », « Optimiste »…. Cela vous ouvre les portes de la personnalisation à l’échelle de l’entreprise.

Des questions? Dites-nous!

Mots-clés (Données) Vides : Désinformations via Google et Bing.

Credit: pexels.com

Par ordre décroissant de confiance dans les Médias : Les médias que j’utilise, Media Overall, les moteurs de recherche et les médias sociaux.

Dans le Reuters Institute et le Oxford University Digital News Report, vous pouvez lire ce qui suit pour les États-Unis :

Désinformation en utilisant des mots-clés vides via Google et Bing. Le « problème des licornes maléfiques ».

« Mots-clés Vides » (Keywords Voids), également connu sous le nom de « vides de données » (Data Voids), n’est peut-être pas la seule raison de ce faible niveau de confiance, mais il est important de savoir comment cela fonctionne.

Recherche contenus de qualité désespérément.

Chacun de nous recherche Google 3-4 fois par jour.

Mais toutes les recherches ne sont pas égales. Beaucoup de recherches sont trop vagues et retourneront donc beaucoup de bruit et (oui !) 15% de toutes les recherches sur une base annuelle n’ont jamais été recherchées avant.

En conclusion, avec une requête trop vague, vous ajouterez plus de mots et la combinaison peut ne pas avoir beaucoup de contenu de qualité. Il en va de même pour les recherches qui n’ont jamais fait l’objet d’une recherche auparavant, ce qui signifie qu’il existe de nombreux termes de recherche pour lesquels les données pertinentes disponibles sont limitées, inexistantes ou très problématiques. Nous appelons ces « vides de données » ou « mots-clés vides »

La porte grande ouverte sur la désinformation et la manipulation.

Typologie des mots-clés/vides de données (source (à lire absolument recommandée) : Vides de données : Data Voids: Where Missing Data Can Easily Be Exploited)

Actif: Mots-clés vides sur les dernières nouvelles.

 » Les vides de données qui sont activement et malignement utilisés par des acteurs adverses immédiatement après un événement soudain, impliquant habituellement des noms de lieux ou de suspects dans des attaques violentes (par exemple, « Sutherland Springs » ou « Parkland. »)  »

Actifs: Mots-clés vides sur les termes problématiques.

« Les vides de données qui sont activement et malignement utilisés par des acteurs antagonistes autour de termes de recherche problématiques, généralement dans une intention raciste, sexiste ou discriminatoire (p. ex. « crime noir sur blanc » ou « La plus grande histoire jamais racontée » ou « statistiques sur le génocide blanc ») « .

Passifs: Mots-clés vides sur un groupe particulier.

« Vides de données qui reflètent passivement les préjugés ou les préjugés dans la société, mais qui ne sont pas exploités par un groupe particulier (p. ex. « PDG »)

Préjudice culturel.

Pas une tâche facile. « Les vides de données sont un sous-produit des préjugés culturels et un lieu de manipulation importante par des individus et des organisations aux intentions malveillantes. Il n’est pas possible d’éliminer les vides de données en supprimant le contenu problématique, non seulement parce que la suppression pourrait aller à l’encontre des objectifs des moteurs de recherche, mais aussi parce qu’une telle mesure ne serait pas efficace. Sans contenu de haute qualité pour replacer les contenus supprimés, les nouveaux contenus malveillants peuvent facilement faire surface

Répondre aux vides de données exige du contenu de haute qualité…

Contrairement à d’autres formes de modération de contenu, répondre aux vides de données exige de s’assurer que le contenu de haute qualité est disponible dans des espaces où les gens peuvent chercher à exploiter ou manipuler les utilisateurs pour s’engager avec des informations malignes

… mais vous seul pouvez décider ce qui est un contenu de « qualité ».

C’est pourquoi nous avons créé TrustedOut. S’agit d’une base de données de profils médiatiques gérée par l’IA. Sans préjugé. Toujours à jour. Universel.

Questions ? N’hésitez pas !

 

Présentation au GESTE (principaux professionnels éditeurs en ligne)

Nous avons été très fiers d’être invités à présenter lors du dernier événement GESTE (grands éditeurs en ligne en France) sur le thème « Trust et labellisation« .

La présentation.

Cliquez pour lire la présentation (en anglais)

La table des matières.

Le problème :
Méfiance à l’égard des médias.

La conséquence :
Dans la prise de décision, seul le contenu dans lequel on a confiance peut apporter des décisions dans lesquelles on a confiance également. (Trusted In, Trusted Out)

Le point :
La méfiance est générale, la confiance est personnelle. Pas de liste universelle.

La logique :
La confiance est une question de réputation. La valeur de la marque d’un Media est également une question de réputation.

La solution :
Profilage industriel des Medias

L’application :
Interrogation facile, alimentation en direct.

La technologie :
Apprentissage machine, Web crawling, big data et microservices pour l’auto-alimentation, l’auto-développement et les validations quotidiennes.

Notre taxonomie automatisée :
Apprentissage permanent de la machine, sensibilité personnalisable et profondeur de spécialité, cartographie d’entreprise.

L’opportunité :
BI, Publicité & RP

Question ? Dites nous!

Confiance, médias et démocratie

Lire le rapport (en anglais)

L’Institut Aspen et la Fondation Knight ont récemment publié un rapport sur une commission qu’ils ont organisée sur la confiance, les médias et la démocratie. Bien que venant d’Amérique, nous pensons que la plupart peuvent s’appliquer plus largement.

Si vous n’avez pas le temps de lire le rapport en entier, cette page Medium est très intéressante. Voici notre résumé en utilisant nos articles précédents, regroupés en 3 grandes catégories :

10 façons de rétablir la confiance dans les médias et la démocratie

Avant de commencer, on ne peut résister à la tentation de simplement couper et coller le paragraphe d’introduction : « Notre nation traverse une crise de confiance. Nous croyons que des nouvelles fiables sont essentielles à notre démocratie, mais beaucoup d’entre nous ne peuvent pas nommer une source d’information objective. L’inquiétude au sujet des « fausses nouvelles » est grande, mais nous ne pouvons pas nous mettre d’accord sur ce que cela signifie. Nous ne pouvons même pas supposer que tous les Américains fonctionnent selon les mêmes faits. Nous nous retirons dans des tribus politiques polarisées et ne voulons écouter personne en dehors d’elles. » – Superbement écrit et tellement en accord avec ce que nous croyons et nous a motivé à créer TrustedOut.

Bien sûr, le but ici n’est pas une posture de « nous savons mieux », mais plutôt que de copier ce que l’article dit, il suffit de noter que nous avons écrit sur la plupart de ces points et donc, sommes en accord avec eux.

a/ Vie privée et transparence (#1, 5 & 6)

Top 2019 des prédictions : Protection de la vie privée et transparence

b/ Soutien financier (#2, 3, 4 & 7)

Sauver le journalisme.

c/ Éducation (#8, 9 & 10)

Evolution de la confiance dans les médias au travers des étapes de l’éducation

Vos commentaires sont les bienvenus. Allez au bas de n’importe quelle page TrustedOut.com….

Fun facts sur notre taxonomie (à aujourd’hui !)

Taxonomy DNA for The New York Times – Tech section

Dans ces 2 posts récents, nous avons annoncé notre AI-operated Taxonomie…

Présentation de la « Taxonomy DNA »

Taxonomie ADN (suite) – comparaison entre un spécialiste et un généraliste

… il est temps maintenant de partager quelques fun facts à ce sujet :

10 000 000 de mots

C’est le dictionnaire des mots utilisés pour la qualification de nos classifications taxonomiques. Ces mots ont été précisément choisis pour être significatifs pour chacune de nos classifications taxonomiques (feuilles).

100 000 nouveaux extraits d’articles recueillis chaque jour.

Chaque jour, 100 000 extraits d’articles sont recueillis. Ce nombre devrait atteindre 1 million par jour d’ici 3 mois.

75.000 opérations par article

…. pour classifier dans notre taxonomie chaque article pour chaque jour pour chaque flux unique pour chaque média unique.

8 milliards d’opérations de classification par jour

Ce chiffre augmente chaque jour et devrait atteindre 50 à 70 milliards d’euros d’ici peu.

Permettre des filtres sophistiqués de classification de taxonomie.

Vous trouverez ci-après un exemple de la façon de filtrer les classifications et la profondeur de spécialisation par classification (nous y reviendrons plus en détail dans un prochain article) pour votre corpus :

Interface de creation et maintenance de corpus (peut evoluer)

Bien sûr, si vous avez des questions, faites-le nous savoir !