Si vous désirez adopter l’analyse sémantique dans vos études marketing, voici deux webinars qui pourront vous intéresser ! Ils sont présentés par Normand Péladeau, CEO de Provalis Research et expert en analyse sémantique.
Webinar 1
Analyse de données textuelles : approche qualitative ou machine learning?? Un faux dilemme
Beaucoup de solutions d’analyse sémantique reposent essentiellement sur une approche de «machine learning». Certains experts émettent cependant de sérieux doutes sur la validité de telle approche et préconisent plutôt une analyse qualitative fine. Il est couramment admis qu’une approche Quali est surtout indiquée pour une petite quantité de texte alors qu’une approche reposant sur l’IA est plus appropriée pour de plus gros volumes de texte. Mais, est-ce aussi simple?? Ces différentes méthodes d’analyse s’excluraient-elles mutuellement?? Dans quelle mesure peuvent-elles se compléter ou se combiner, et ce, quelle que soit la quantité de données ? Nous tenterons de rassembler quelques éléments de réponses et d’y apporter un nouvel éclairage sur la relation entre ces différentes approches.
Ce webinar aura lieu le mardi 23 juin de 14h00 à 14h45 (heure de Paris). Pour vous inscrire gratuitement, cliquez sur le lien suivant: https://bit.ly/3eiMulY
Webinar 2
Analyse sémantique et data science : un mariage de convenance??
L’analyse sémantique emprunte des outils à de nombreuses disciplines, que l’on pense aux sciences de l’information, aux statistiques et data sciences, à l’intelligence artificielle ou la linguistique computationnelle. Ce mariage de techniques ne se fait sans compromis, sans heurts, et peut donner lieu à des applications sous-optimales. Nous examinerons les facteurs à la source de ces incompatibilités avec des exemples d’emprunts souvent irréfléchis d’outils de ces autres sciences, avec l’espoir que ces mises en garde vous aideront à être de meilleurs consommateurs ou utilisateurs des outils d’analyse sémantique.
Le webinar aura lieu le jeudi 25 juin de 16h00 à 16h45 (heure de Paris). Pour vous inscrire gratuitement, cliquez sur le lien suivant: https://bit.ly/3eiMulY
On vous attend !