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Nous sommes heureux d'annoncer que l'IDP de Cortical.io Extraction de mots clés a été intégré à l'API Eden AI.
Cortical.io est une entreprise spécialisée dans Traitement du langage naturel (NLP) et Natural Language Understanding (NLU) qui propose des solutions basées sur l'IA pour rationaliser l'extraction, la classification, la révision et l'analyse de données textuelles non structurées, telles que des documents, des e-mails et des publications sur les réseaux sociaux.
Leur solution de traitement intelligent des documents (IDP), SemanticPro, tire parti de leurs technologies NLU et NLP pour extraire et analyser automatiquement du texte non structuré, ce qui permet aux organisations de gagner un temps considérable et d'améliorer la conformité en réduisant les erreurs dans les informations extraites.
Cette solution est conçue pour interpréter le sens du texte même lorsque le libellé varie, ce qui la rend idéale pour rechercher, comparer, classer et analyser avec précision des données non structurées telles que des polices d'assurance, des documents juridiques et des contrats. L'approche de Cortical.io en matière de NLU et de NLP repose sur une technologie brevetée appelée Semantic Folding, reconnue pour son efficacité, son évolutivité et son faible impact environnemental.
Leurs solutions ont été mises en œuvre par des entreprises du Fortune 500 de divers secteurs afin de résoudre des problèmes complexes liés à des documents non structurés.
Eden AI propose Cortical.io API d'extraction de mots clés sur sa plateforme parmi plusieurs autres Technologies de PNL. Nous voulons que nos utilisateurs aient accès à plusieurs moteurs d'IA et les gèrent en un seul endroit afin qu'ils puissent atteindre des performances élevées, optimiser les coûts et couvrir tous leurs besoins.
Il existe de nombreuses raisons d'utiliser plusieurs API d'IA :
Vous devez configurer une API d'IA qui est demandée si et seulement si l'API d'IA principale ne fonctionne pas correctement (ou est en panne). Vous pouvez utiliser le score de confiance renvoyé ou d'autres méthodes pour vérifier l'exactitude du fournisseur.
Après la phase de test, vous serez en mesure de créer une cartographie des performances des fournisseurs d'IA en fonction des critères que vous avez choisis. Chaque donnée que vous devez traiter sera ensuite envoyée à la meilleure API.
Cette méthode vous permet de choisir le fournisseur le moins cher qui fonctionne le mieux pour vos données. Imaginons que vous choisissiez l'API Google Cloud pour le client « A » car elles sont toutes performantes et c'est la moins chère. Vous choisirez ensuite Microsoft Azure pour le client « B », une API plus onéreuse mais les performances de Google ne sont pas satisfaisantes pour le client « B ». (il s'agit d'un exemple aléatoire)
Cette approche est requise si vous recherchez une précision extrêmement élevée. Cette combinaison entraîne des coûts plus élevés mais permet à votre service d'IA d'être sûr et précis, car les API d'IA se valideront et s'invalideront mutuellement pour chaque élément de données.
Cortical.io a été fondée en 2011 à Vienne, en Autriche, en tant que start-up axée sur la recherche. Son objectif était d'étudier une approche alternative au traitement du langage naturel (PNL) basée sur les neurosciences. Le projet de recherche initial, financé par le gouvernement autrichien, a prouvé que cette méthode, appelée Semantic Folding, accélère considérablement le traitement de gros volumes de texte.
Le pliage sémantique utilise une représentation des données qui correspond à la manière biologique dont les informations linguistiques sont représentées dans le cerveau humain : un vecteur distribué et clairsemé qui code toutes les significations et tous les contextes d'un texte donné : un mot, une phrase, un paragraphe ou même un livre de 200 pages, en sélectionnant parmi un ensemble d'environ 16 000 caractéristiques sémantiques. Cette approche combine à la fois une efficacité informatique élevée et une haute précision, ce qui constitue un changement de paradigme à une époque où les grands modèles de langage imposent un compromis.
Nos solutions de traitement intelligent des documents (IDP) aident les entreprises à extraire et à classer des informations et des informations clés à partir de grands volumes de documents, tels que des polices d'assurance, des contrats de location, ainsi que des flux de texte tels que des e-mails. Nous nous concentrons sur l'amélioration de la compréhension des documents non structurés en extrayant et en catégorisant les concepts clés et les relations grâce à notre approche basée sur le sens. Nous avons récemment commencé à modulariser notre solution pour répondre à la demande croissante d'applications composables.
Notre API NLP a été lancée en janvier, avec les premiers points de terminaison tels que l'extraction de mots clés, la détection de la langue, la segmentation du texte et la comparaison de similarité sémantique. Quatre langues sont actuellement couvertes (anglais, espagnol, français, allemand). Des fonctionnalités NLP et des API supplémentaires pour le traitement des documents seront ajoutées dans les mois à venir. Nos solutions offrent une combinaison unique de rapidité, de précision, de transparence et de flexibilité, ce qui signifie que vous n'avez pas besoin d'acheter des GPU coûteux pour classer des téraoctets de texte en quelques secondes. En fait, notre technologie permet d'effectuer ces tâches sur un ordinateur portable.
Au cours de la dernière décennie, nous avons eu l'occasion de travailler avec de nombreuses entreprises du Fortune 500 à travers le monde, en les aidant à automatiser leurs processus centrés sur les documents afin d'améliorer la productivité, de réduire les risques et de générer de nouvelles opportunités de revenus. Nous avons notamment constaté une adoption de nos solutions dans le secteur de l'assurance, où les outils d'automatisation ne parviennent pas à traiter avec précision le contenu non structuré, sans formats prédéfinis et avec de nombreuses variantes linguistiques.
Notre logiciel IDP basé sur le sens automatise la révision de polices d'assurance complexes qui nécessitaient auparavant de nombreuses interventions humaines fastidieuses. Cela permet d'économiser des milliers d'heures et de garantir des devis plus précis et plus rapides. L'industrie du transport est un autre secteur de référence, où notre technologie peut être utilisée pour rationaliser le traitement des e-mails dans les centres clients ou accélérer le traitement des documents d'expédition, ce qui entraîne des gains de productivité et une plus grande satisfaction des clients.
L'inscription de notre API sur Eden AI nous permet d'accroître sa visibilité et permet aux utilisateurs potentiels de découvrir et d'adopter plus facilement notre technologie. Nous y voyons également une opportunité de nouer des liens avec une communauté de développeurs, de recueillir des commentaires et de favoriser la collaboration. Le partenariat avec une place de marché établie comme Eden AI augmentera la visibilité de notre API et attirera davantage d'utilisateurs vers notre technologie.
Enfin, étant donné qu'Eden AI héberge une variété d'API, cela crée un écosystème dans lequel les développeurs peuvent découvrir des services complémentaires. Nous voyons un fort potentiel de synergies entre les différentes API, ce qui encourage les développeurs à créer des solutions plus complètes.
Nous étudions actuellement comment tirer parti de certaines des capacités des grands modèles de langage pour ajouter des fonctionnalités à notre solution IDP, par exemple pour réduire la quantité de formation requise pour créer des modèles personnalisés. En ce qui concerne les API, nous travaillons sur une API de classification, qui peut par exemple identifier le langage offensant sur les réseaux sociaux. À moyen terme, nous prévoyons d'élargir notre catalogue d'API avec plusieurs API et services de traitement de documents.
À long terme, nous prévoyons d'aller au-delà du traitement du langage naturel et de résoudre des problèmes dans d'autres domaines tels que les données des capteurs : le pliage sémantique peut aider à résoudre la fusion à grande échelle des données de capteurs, par exemple dans l'industrie manufacturière ou automobile.
Pour utiliser Cortical.io sur Eden AI, il vous suffit d'accéder à et appelez l'API :
Eden AI représente l'avenir de l'utilisation de l'IA dans les entreprises. Notre plateforme vous permet non seulement d'appeler plusieurs API d'IA, mais vous offre également :
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