1 Objectif

A l’heure où l’intelligence artificielle permet d’analyser le langage naturel, et le chatbot est de en plus utilisé, cette formation permet de comprendre les principes et les cas d’usage des techniques pour analyser les textes.

• Utiliser la puissance de l’intelligence artificielle pour exploiter les données textuelles
• Identifier les cas d’usage et définir l’approche stratégique
• Exploiter les documents scannés avec l’OCR et améliorer la qualité des données

Points forts

• Retour d’expériences sur des applications concrètes
• Construction des outils et des programmes permettant la mise en place concrète des applications

2 Publics concernés

• Direction Générale ; Direction de la Stratégie ; Direction innovation ; Direction Digitale ; Direction marketing ; Direction développement ; Direction des partenariats ; Direction des réseaux; Actuaires;
• Compagnie d’assurance ; Bancassurance ; Société de réassurance ; Mutuelle ; Cabinet de conseil et d’actuariat ; Société d’assistance ; Tout acteur du secteur de l’assurance

3 Programme

Manipulation et analyse des données textuelles

• Manipulation des chaînes de caractères et des expressions régulières
• Utilisation des techniques de text-mining
• Utilisation des différentes techniques du NLP (Natural Language Processing)

Collecte des données textuelles

• Webscraping et mainpulation des données html
• Documents scannés et OCR
• Données des sites d’avis clients
• Analyse des Emails et les méta-données

Techniques de Reconnaissance Optique de Caractères ou OCR

• Principe de l’OCR
• Cas d’utilisation: facture, devis, relevé d’information, RIB, carte d’identité
• Présentation des technologies et mise en place

Utilisation en assurance

• Automatisation du processus de souscription des contrats
• Amélioration de la qualité des données
• Meilleure connaissance clients
• Exploitation des documents et contrôle de la souscription et de l’indemnisation
• Automatisation des échanges et chatbot

Cas d’usage

• Correction de fautes d’orthographe
• Analyse des avis clients
• Exploitation des adresses des clients et géocodage
• Détection de spams
• Construction de chatbot
• Webscraping

4 Informations pratiques

Pour obtenir quoi ?

• Compétences de text mining et les cas d’applications.
• Extraction d’informations des données textuelles
• Construction d’indicateurs basés sur les textes

Comment ?

• Explication des théories de l’intelligence artificielle dans l’analyse des textes
• Les différentes techniques de collecte, de nettoyage et d’analyse de données seront illustrées avec des exemples pratiques, codés sous R.

Quels sont les pré-requis ?

Aucun en particulier. L’intérêt et l’utilisation des outils numériques sont cependant fortement recommandés.