Nov 2017 – Jan 2018
CNES and INALCO · Paris · France
Dans le cadre d’un projet mené avec le CNES et l’équipe ERTIM de l’INALCO, j’ai travaillé sur l’extraction, l’identification et le traitement de signaux faibles dans des retours d’expérience (REX), notamment dans des fiches de points critiques (FPC), à l’aide de techniques de traitement automatique des langues et de deep learning.
Responsibilities
• Développer un outil OCR modulable, fondé sur un réseau de neurones récurrent LSTM, pour extraire et structurer le contenu textuel des fiches de points critiques (FPC).
• Réaliser un état de l’art des méthodes et solutions de détection de signaux faibles dans de grands volumes de données non structurées ou semi-structurées.
• Spécifier les solutions les mieux adaptées aux données FPC du CNES.
• Développer et évaluer le logiciel OCR ScanRexs Tool afin de retracer le traitement associé aux solutions retenues.
Detailed description and responsibilities
Projet de recherche consacré à l’analyse de données du CNES, en particulier des fiches de points critiques (FPC) et des retours d’expérience (REX). Les travaux portaient sur la détection de signaux faibles dans des données non structurées ou semi-structurées, ainsi que sur l’extraction et la structuration de leur contenu textuel.