Analyse de sentiments
Nous transformons les avis clients et les expressions faciales en indicateurs décisionnels fiables.
Nos cas clients
Commentaires produits
Description
Développement d'un système d'analyse et de synthèse automatique des avis clients pour une plateforme e-commerce, permettant de générer des résumés pertinents et équilibrés à partir de l'ensemble des commentaires produits.
Le système utilise des techniques de NLP avancées (traitement du langage naturel) et des LLMs pour analyser le sentiment, extraire les thèmes récurrents (qualité, livraison, prix, design, etc.) et pondérer chaque aspect selon les notes attribuées par les clients.
L'algorithme génère automatiquement un commentaire de synthèse qui met en avant les points forts et points faibles les plus mentionnés, tout en reflétant fidèlement la distribution des notes et l'opinion générale des acheteurs.
Résultats
Vision synthétique instantanée de tous les avis clients en un seul résumé
Prise de décision d'achat facilitée grâce à une analyse équilibrée et pondérée
Réduction du temps de lecture des avis tout en conservant l'information essentielle
Analyse de sentiments crypto
Description
Développement d'un système d'analyse de sentiment en temps réel pour évaluer la perception du marché des cryptomonnaies à travers l'exploitation des conversations Twitter. Le système agrège et traite massivement les tweets liés aux principales cryptomonnaies pour extraire un indicateur de sentiment global du marché.
Le système utilise des modèles de NLP spécialisés dans le domaine financier et crypto, fine-tunés sur le vocabulaire spécifique de la communauté (termes techniques, slang, emojis). Une approche multi-granulaire permet d'analyser le sentiment à différents niveaux : marché global, cryptomonnaies individuelles, et événements spécifiques (lancements, partenariats, réglementations).
Résultats
Détection précoce des changements d'humeur communautaire avant les mouvements de prix
Indicateur de sentiment marché mis à jour en temps réel avec scoring de confiance
Dashboard de suivi des sentiments par crypto avec corrélations historiques prix/sentiment
Analyse des expressions pour l’évaluation de la douleur des patients
Description
Déploiement d’un système d’intelligence artificielle capable d’analyser automatiquement les micro-expressions et les signaux faciaux de patients, en particulier ceux qui ne peuvent pas s’exprimer verbalement (nourrissons, personnes âgées atteintes de démence, patients en perte d’autonomie).
En contexte de téléconsultation ou de suivi hospitalier, l’IA émotionnelle détecte des indices de douleur, d’anxiété ou de détresse émotionnelle. Les données sont ensuite intégrées dans l’évaluation clinique, permettant aux soignants d’ajuster plus rapidement les traitements et d’assurer un suivi continu du bien-être psychologique et physique des patients.
Résultats
Amélioration de la qualité des soins grâce à une évaluation objective et continue de la douleur et des émotions
Support renforcé au diagnostic en santé mentale et en gériatrie via des indicateurs fiables et automatisés
Suivi personnalisé du bien-être permettant d’adapter les traitements