Amazon Comprehend

Détection d'informations et de relations dans un texte

Amazon Comprehend est un service de traitement du langage naturel (NLP) qui utilise le machine learning pour dénicher des informations dans des données non structurées. Au lieu de passer au crible les documents, le processus est simplifié et les informations invisibles sont plus faciles à comprendre.

Le service peut identifier des éléments critiques dans les données, y compris des références à la langue, à des personnes et à des lieux, et les fichiers texte peuvent être classés par rubrique. Vous pouvez détecter automatiquement et précisément le sentiment de vos clients à l'égard de votre contenu et ce, en temps réel. Cela permet d'accélérer la prise de décision éclairée en temps réel en vue d'améliorer l'expérience des clients. Comprehend non seulement localise le contenu présentant des informations personnellement identifiables, mais il le modifie et le masque. Comprehend est entièrement géré, si bien que la mise en route est rapide et n'exige pas de former des modèles à partir de zéro. Commencez à traiter des millions de documents en quelques minutes en tirant profit du machine learning.

5 millions de caractères gratuits

chaque mois pendant 12 mois grâce à l'offre gratuite AWS

Avantages

Découvrez de précieuses informations dans votre texte

Amazon Comprehend peut découvrir le sens et les relations d'un texte provenant d'incidents signalés au service clientèle, de commentaires sur des produits, de flux de réseaux sociaux, d'articles de presse, de documents et d'autres sources. Par exemple, vous pouvez identifier la fonctionnalité la plus souvent mentionnée lorsque les clients sont satisfaits ou mécontents de votre produit.

Organisez les documents par rubrique

Amazon Comprehend peut apprendre à libeller des documents avec des rubriques ou des balises que vous définissez. Les techniques de traitement du langage naturel permettent à la solution d'aller au-delà de la recherche par mot-clé ou du balisage basé sur des règles pour affiner la classification des documents. Proposez du contenu personnalisé à vos clients et une navigation plus riche grâce à ces rubriques.

Formez des modèles sur la base de vos propres données

Amazon Comprehend permet également d'identifier des termes spécifiques. Vous pouvez personnaliser la classification des messages et des documents en fonction des besoins de votre entreprise, par exemple le classement par produit des publications sur les réseaux sociaux. Aucune expertise en machine learning n'est requise pour ajouter cette personnalisation. Cela revient à fournir des étiquettes et quelques exemples.

Prise en charge des textes généraux et spécifiques au secteur

S'appuyant sur des modèles de machine learning à la pointe de la technologie, Amazon Comprehend peut identifier des informations spécifiques d'un secteur à partir d'un texte et de documents non structurés, tels que les e-mails. Amazon Comprehend Medical identifie également des informations médicales, telles que les médicaments et les maladies, à partir d'une variété de sources (dont les certificats médicaux) et détermine leur relation mutuelle. Il facilite l'analyse et fournit du contexte pour donner du sens aux termes extraits.

Cas d'utilisation

  • Analyse clients
  • Recherche précise
  • Gestion des connaissances
  • Tickets de support
  • Analyse de cohorte médicale
  • Analyse clients
  • Analyse d'un centre d'appels

    Détection automatique du sentiment du client grâce à Amazon Comprehend. Analyse précise des interactions du client, notamment des publications sur les réseaux sociaux, pour améliorer vos produits et services.

    Use-cases_Customer-analytics
  • Recherche précise
  • Indexation et recherche de commentaires sur les produits

    Offrez une expérience de recherche plus satisfaisante en permettant à votre moteur de recherche d'indexer des phrases clés, des entités et des sentiments. Développez la recherche au-delà des mots-clés pour vous intéresser au contexte des articles.

    Use-Cases_Accurate-Search
  • Gestion des connaissances
  • Personnalisation du contenu d'un site Web

    Vous pouvez utiliser Amazon Comprehend pour organiser et classer les documents de votre site Web par rubrique pour en faciliter la recherche. Le contenu peut être personnalisé en fonction des lecteurs et des recommandations fournies vers des articles connexes.

    Use-Cases_Knowledge-Management
  • Tickets de support
  • Traitement d'un ticket du service clientèle

    Classement automatique des documents du service clientèle entrants, tels que les avis sur les produits, à l'aide d'une classification personnalisée. Les entités personnalisées peuvent alors extraire les informations pertinentes pour résoudre les problèmes rencontrés par le client.

    Use-Cases_Support-Tickets
  • Analyse de cohorte médicale
  • Recrutement pour essai clinique

    Amazon Comprehend Medical identifie des informations médicales complexes à partir d'un texte non structuré. En oncologie, cela permet d'identifier les patients à recruter pour l'essai clinique approprié en un temps record.

    Use-Cases_Medical-Cohort-Analysis

Témoignages de réussite

LexisNexis

LexisNexis Legal & Professional est un fournisseur mondial de solutions de contenu et de solutions technologiques pour les professionnels du droit et des affaires. Il sert des clients dans plus de 175 pays et met à leur disposition plus de 2 milliards d'archives consultables.

« Nous fournissons aux professionnels du droit des recherches et des analyses approfondies pour les aider à prendre des décisions éclairées. Par conséquent, nous sommes toujours à la recherche de meilleurs moyens de découvrir des informations à partir de documents juridiques. Grâce au machine learning (ML) d'Amazon Comprehend, nous pouvons désormais créer des modèles de reconnaissance d'entités personnalisés et précis sans entrer dans les complexités associées au machine learning. Les entités qui comptent le plus pour nous – comme les juges et les avocats – peuvent être identifiées rapidement parmi plus de 200 millions de documents avec une précision de plus de 92 %. »

Rick McFarland, responsable des données chez LexisNexis

Chisel AI

Chisel AI aide les entreprises d’assurance commerciale et les courtiers à doubler leurs activités en automatisant les souscriptions classiques et les procédés de courtage.

Le secteur de l’assurance commerciale fonctionne à l’aide de procédés qui nécessitent une quantité considérable de documents. Le traitement de l’ensemble de ces documents nécessite une intervention manuelle, coûte cher et favorise les erreurs humaines. Nous utilisons les services AWS pour automatiser et rationaliser les flux de travail opérationnels, à l’aide d’Amazon Textract et d’Amazon Comprehend. Grâce au machine learning, nous avons pu extraire les numéros de police, les dates d’expiration et beaucoup d’autres caractéristiques propres au secteur des assurances plus facilement. Nous utilisons Amazon Textract pour extraire les données de documents à l’échelle et Amazon Comprehend pour classifier et étiqueter le contenu non structuré dans des documents ainsi que pour retirer certaines entités propres au secteur des assurances. « Nos applications utilisent Amazon Textract et Amazon Comprehend parallèlement à nos propres modèles propriétaires pour automatiser les procédés manuels coûteux comme la consultation de documents ou l’acceptation de demandes d’assurances. Nous réduisons les efforts pour nos clients, leur permettant d’acheter et de vendre plus vite et plus facilement des assurances commerciales. Nous obtenons d’excellents résultats grâce au machine learning AWS. »

Colin Toal, directeur technique, Chisel AI

FINRA

La FINRA est une organisation à but non lucratif dédiée à la protection des investisseurs et à l'intégrité du marché. Elle régule un domaine essentiel du secteur des titres : les sociétés de courtage qui travaillent avec le grand public aux États-Unis.

« La FINRA reçoit des millions de documents contenant des données non structurées pour les processus de recherche, d'examen et de conformité. Nos enquêteurs et examinateurs ont dû parcourir des documents page après page ou effectuer des recherches très spécifiques pour trouver ce dont ils avaient besoin. Avec Amazon Comprehend, nous pouvons extraire rapidement les individus et les organisations, faire correspondre les entités extraites aux enregistrements FINRA, signaler les intérêts individuels et détecter les similitudes avec d'autres documents. »

Dmytro Dolgopolov, directeur technique principal chez FINRA

TeraDact

Le logiciel TeraDact Solutions propose une alternative fiable pour le partage sécurisé d'informations, dans un monde où les problèmes de conformité et de confidentialité sont plus présents que jamais. Grâce à leurs capacités de signature Information Identification & Presentation (IIaP™), les outils TeraDact offrent à l'utilisateur un environnement de partage d'informations sécurisé.

« L'utilisation d'Amazon Comprehend pour la rédaction des informations personnelles avec notre système de jetons nous permet non seulement d'atteindre un plus grand nombre de nos utilisateurs, mais également de surmonter les limites de la détection des informations personnelles basées sur des règles, pouvant entraîner de fausses alarmes ou des détails manquants. La détection des informations personnelles s'avère d'une importance critique pour les entreprises, et avec la puissance des modèles NLP contextuels de Comprehend, nous pouvons maintenir la confiance que les clients nous accordent concernant leurs informations. Amazon innove de manière à ce que nous puissions faire évoluer nos activités, en ajoutant de nouvelles fonctionnalités essentielles à notre gamme de produits. »

Chris Schrichte, PDG, TeraDact Solutions, Inc.

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