Comment fonctionne la clusterisation d’information

La recherche sémantique et contextuelle amène un changement profond dans la manière de monitorer un sujet ou une marque.

Au-delà de permettre une recherche plus complexe et plus exhaustive, elle nous a aussi permis de scorer chaque information entre elles et autour d’un contexte commun.

Ce n’a l’air de rien mais cela change en fait tout : Nous pouvons relier les informations entre-elles.

Ce n’est pas une question de mot(s)-clé(s). De citation de marque. C’est une question de contexte. Et de savoir si telle information est liée ou pas, de près ou de loin, à ce contexte.

Chaque information possède son propre score de pertinence et son « score review » qui résume sa concordance ou sa différence sémantique avec le contexte.

Exemple :

/La mention présente [ ], une entreprise française utilisant l'IA pour la vidéosurveillance dans les magasins, illustrant l'innovation et les potentialités d'investissement. Il ne mentionne pas explicitement les LLM ou agents IA, et le statut de 'jeune start-up' n'est pas assuré./

RELEVANCE SCORE : 68/100

Ces capacités de review sont le point clé de liaison entre chaque actualité.

Elles permettent de créer des clusters d’informations et d’identifier ainsi des sujets, et les concordance et dissonance de points de vue. Elles permettent de tracker des annonces, des crises, des tendances naissantes, et tout événement majeur ou mineur.Et toutes informations clustérisées entre elles possèdent la même synthèse de cluster, qui résume ces enseignements.