Best-in-class Deep Learning models inside

Dopamine tire parti des meilleurs modèles de Deep Learning appliqués à l’analyse de texte disponibles aujourd’hui
et de tout son savoir faire en IA et en développement pour seconder son équipe d’experts en innovation.

Moitié Hommes, moitié Robots

Oui, Dopamine, c’est des algorithmes mais c’est d’abord des experts en Innovation. Pour épauler notre équipe d'experts et maximiser la valeur qu'ils apportent, ils sont secondés par tout un arsenal de robots et d'algorithmes de traitement qui leur permettent de se concentrer sur l'essentiel, comprendre le marché et les attentes des consommateurs.

Nous présentons dans cet article certains de nos algorithmes et outils les plus importants. Toute notre technologie est développée en interne. Cela nous donne une réactivité, adaptabilité et capacité à évoluer hors pair et le tout sans aucune dette technique. Que cela soit en s'appuyant sur les meilleurs modèles d'IA disponibles aujourd'hui ou sur nos outils 100% propriétaires, toute cette capacité est mise en place dans un seul objectif : assister nos experts en innovation dans leur capacité à comprendre le marché.

OpenAI GPT-3

Fort de ses 175 milliards de paramètres et sa base d'apprentissage de plusieurs centaines de milliards de mots, ce qui fait de lui l'un des plus gros modèles de langage jamais entraîné, GPT-3 est une des IA d'analyse et de génération de texte (NLP) les plus avancées au monde.

Elle utilise le deep learning pour produire et analyser du contenu à la façon d'un humain. La qualité des textes générés par GPT-3 et de ses analyses est si haute qu'il est difficile d'imaginer que cela puisse venir d'une machine (en effet, son principe même est de prédire la suite d'un texte qu'un humain aurait le plus probablement proposé. Ce simple principe donne des résultats complètement inimaginables lorsque le réseau est entrainé sur des bases gigantesques comme c'est le cas ici).

L'équipe Dopamine a entraîné un modèle sur-mesure de la version DaVinci 2 de GPT-3 dédié à l'identification et à la catégorisation des frustrations. Il est utilisé sur des milliers d'avis consommateurs de façon préliminaire au travail d'analyse réalisé par l'équipe d'experts en innovation de Dopamine.

Vous connaissez sûrement ce réseau de neurones puisqu'il est le modèle qui fait tourner le service ChatGPT qui a fait le buzz fin d'année 2022. Vous avez été bluffés par les capacités quasi sur-humaine de ChatGPT ? 2 ans avant ce buzz, nous étions nous aussi bluffés par les capacités de GPT-3, non pas dans la génération de texte qui est son usage premier mais dans sa capacité à assimiler un contexte, ce qu'est une frustration et à nous aider dans la classification des avis consommateurs que nous traitons par dizaines voire centaines de milliers chaque mois.

Pierre angulaire de notre système de traitement des avis consommateurs, GPT-3 ne produit pas d'insights. Nous avons choisi la méthodologie qui, pour nous, était la plus qualitative, c'est à dire un système hybride. C'est bien notre équipe d'experts en innovation, composée uniquement de personnes ayant plus de 10 ans d'expérience dans le secteur qui vont produire des insights et analyser la matière noble tirée des avis consommateurs. Mais au lieu de passer des années à extraire cette matière noble sur laquelle ils vont s'appuyer pour produire l'analyse du besoin consommateur, ce sont bien nos algorithmes qui vont faire le gros du labeur en traitant les dizaines de milliers d'avis consommateurs bruts pour en ressortir les frustrations d'intérets, les plébiscites, les préoccupations et croyances qu'expriment les consommateurs.

IBM Watson NLU

Watson Natural Language Understanding est un modèle de deep learning de traitement automatique du langage à des fins d'analyse de texte avancée développé par IBM.

Sur Dopamine, il est spécifiquement utilisé pour les travaux de détermination du sentiment et des émotions des avis consommateurs.

La notion de sentiment d'un texte fait référence à l'évaluation du ton, de l'humeur de ce dernier placé sur une échelle allant de positif à négatif en passant par neutre.

La notion d'émotion d'un texte fait référence à l'évaluation du niveau de tristesse, joie, peur, dégoût et colère de ce dernier.

Dopamine SEME

SEME est un algorithme propriétaire développé par Dopamine pour identifier et catégoriser les frustrations par thématique.

Son fonctionnement ultra rapide et très peu gourmand en ressources lui permet de traiter une quantité très importante de data en quelques secondes et de réduire le coût associé.

Les robots de captation Dopamine

Que ce soit pour la captation des avis, des notes, des termes de recherche, des questionnements, des volumes de recherche, des prix ou des volumes de vente, Dopamine dispose de tout un arsenal de robots pour automatiser ces actions.

Développés en interne et réalisés sur-mesure pour chaque nouvelle source de données, ces robots s'occupent de toutes les actions préliminaires d'agrégation de la data.