Je suis un chef de projet marketing travaillant sur une campagne de lancement d'un produit cosmétique. J'ai préparé des publications qui seront diffusées sur les différents comptes de réseaux sociaux de notre marque, mais je ne sais pas comment ces dernières seront reçues.
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Je suis administrateur d'un projet de wikifiction collaborative. Le corpus de milliers d'articles devient trop volumineux pour garantir manuellement la cohérence du monde fictif. L'approche repose sur une architecture TAL multicouche, qui combine normalisation d'entités, recherche hybride sémantique et lexicale, vérification factuelle par ontologie, et recommandation de liens. Cette approche permet d'assister les auteurs dans le respect du « Lore » établi.
Je suis directeur d'une école qui propose des formations en langues étrangères. Je souhaite alléger la charge de travail des enseignants face au flux continu de questions hors cours. L'objectif est de créer un outil simple qui permette aux élèves de trouver eux-mêmes les réponses à leurs questions à toute heure sans solliciter un professeur.
Je suis professeur-chercheur et je travaille à la semi-automatisation d'exercices de paléontologie à l'attention des étudiants en histoire notamment. Pour cela, j'ai à ma disposition un corpus composé de manuscrits enluminés du Moyen Âge, mais les documents sont scannés et enregistrés sous la forme de collections d'images ou fichiers PDF sans texte sélectionnable. Or le corpus est composé de milliers de manuscrits, et je n'envisage pas de laisser une équipe d'humains tout retranscrire manuellement, tels des moines copistes pour ainsi dire. J'imagine que les outils du TAL, plus particulièrement l'OCR, pourront m'aider à rendre la tâche moins fastidieuse. Mais quelle méthode privilégier dans le cas particulier de manuscrits qui contiennent des éléments non textuels comme des ornements ainsi qu'une mise en page complexe avec, par exemple, des annotations dans les marges ?
Je suis responsable d’une plateforme de bibliothèque numérique et je souhaite améliorer l’expérience des utilisateurs en perfectionnant le moteur de recherche de l’application.