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SAS acquiert Teragram pour renforcer ses solutions analytiques et de text mining


Rédigé par SAS le 26 Mars 2008

SAS enrichit ainsi ses solutions analytiques de technologies de traitement du langage naturel et de linguistique avancée



SAS, leader de l'informatique
décisionnelle et des solutions analytiques, a annoncé, lors de SAS Global
Forum qui s'est déroulé à San Antonio, Texas du 17 au 21 mars, l'acquisition
de Teragram, société non cotée en bourse, numéro un sur le marché des
technologies de traitement du langage naturel (NLP) et de linguistique
avancée. Cette acquisition va permettre à SAS d'enrichir son offre de
solutions de text mining et décisionnelles, et de les développer vers la
recherche d'informations d'entreprise y compris via des terminaux mobiles.

SAS a été l'un des premiers éditeurs à s'intéresser au text
mining, c'est-à-dire à l'analyse de textes et de données non structurées
telles que les pages Web, les documents, les courriers électroniques, les
images et autres informations non stockées dans une base de données
structurée. Aujourd'hui, SAS est un acteur incontournable de ce secteur en
constante progression.

Si les entreprises ne parviennent pas à inclure ces données
non structurées dans leurs analyses (clientèle, opportunités commerciales,
opérations internes, chaînes d'approvisionnement, etc.), leur vision de la
réalité ne peut être que partielle et risque de les conduire à prendre des
décisions erronées. De puissantes solutions d'analyse, comme celles de SAS,
peuvent aider les organisations à examiner les données structurées et non
structurées afin de découvrir des schémas et des tendances cachés, puis
exploiter ces découvertes pour prendre des décisions plus pertinentes,
résoudre des problèmes et saisir des opportunités.

<< L'intégration de l'expertise de Teragram à nos solutions va
transformer le marché des solutions décisionnelles et analytiques >>, déclare
Jim Goodnight, CEO de SAS. << Les technologies de Teragram augmentent,
renforcent et étendent la capacité de SAS à combiner des données structurées
et non structurées, non seulement dans ses solutions de text mining, mais
également dans l'intégralité de la plate-forme décisionnelle SAS(R)
Enterprise Intelligence Platform, permettant ainsi de fournir plus rapidement
des réponses plus pertinentes. >>

Teragram, entreprise de 40 personnes dont le siège social se
trouve à Cambridge, Massachusetts, Etats-Unis, sera gérée comme une filiale
SAS. Les technologies de traitement du langage naturel de Teragram sont bien
implantées et utilisées par des clients tels que CNN, Forbes.com, NYTimes
Digital, Sony, WashingtonPost.com, Wolters Kluwer, la Banque mondiale et
Yahoo!.

<< Face à la multiplication continue des données issues de
bases de données structurées ou d'une multitude de sources disparates non
structurées, les entreprises ont besoin d'intelligence pour leur donner du
sens,>>, explique Yves Schabes, président de Teragram. << Les technologies de
Teragram complètent parfaitement les solutions d'analyse et de text mining de
SAS, qui continue à innover sur ce marché en plein essor. Nous sommes heureux
d'intégrer une société qui fournit aux entreprises les logiciels dont elles
ont besoin pour fusionner ces données et ainsi parvenir à des décisions plus
pertinentes, opportunes et précises. >>

Traitement du langage naturel (NLP)

Les technologies de traitement du langage naturel (langage tel
qu'il est parlé ou rédigé de manière intelligible) de Teragram permettent de
transformer des textes multilingues issus de plusieurs sources en
informations exploitables. Le traitement du langage naturel améliore le
traitement des données au niveau des mots, des relations linguistiques et de
la signification des mots. Teragram a développé d'importants dictionnaires
annotés contenant plusieurs centaines de millions de mots dans plus de 30
langues, qui sont régulièrement actualisés.

Catégorisation automatique

Les technologies avancées de catégorisation de Teragram
assurent une classification évoluée et instantanée des documents selon des
critères personnalisés appliqués à l'échelle de l'organisation. Elles offrent
un accès plus rapide et précis à des documents organisés selon des thèmes
spécifiques qui correspondent au centre d'intérêt d'un utilisateur donné,
quel que soit l'emplacement d'origine du document.

La recherche d'informations grâce au langage naturel

Les technologies de traitement du langage naturel de Teragram
analysent des bases de données d'entreprise structurées et des sources non
structurées, telles que des rapports textuels et des pages Web, pour ensuite
fournir des réponses exhaustives à partir de ces sources d'informations
multiples.

Dans un contexte où les entreprises multinationales et les
équipes sont géographiquement dispersées, et où des quantités massives de
données sont stockées dans des systèmes et des formats disparates, il est
plus important que jamais d'obtenir des réponses rapides et pertinentes aux
questions stratégiques. La recherche d'informations constitue pour les
entreprises et les organisations un avantage concurrentiel pour exploiter les
ressources dont elles disposent. L'association des technologies
décisionnelles, d'intégration des données et d'analyse avancée de SAS aux
technologies de traitement du langage naturel de Teragram fournira des
réponses à des questions en quelques secondes.

Les fonctionnalités de recherche sophistiquées de Teragram
offrent un environnement convivial pour les technologies décisionnelles et
leur utilisation peut alors être généralisée au sein des organisations. Grâce
à la combinaison des technologies de SAS et Teragram, l'indexation n'est plus
simplement pilotée par un en-tête de rapport, mais par son contenu réel et
les métadonnées qui lui sont associées.

Recherche mobile

Teragram apporte également à SAS la nouvelle génération
d'outil de la recherche mobile permettant aux utilisateurs d'analyser les
informations à distance et d'obtenir plus rapidement des réponses. Ceux-ci
ont également la possibilité de stocker et d'extraire des informations, de se
connecter à des applications externes et de lancer des recherches dans des
bases de données depuis leurs terminaux mobiles.

SAS : un pionnier du text mining

SAS propose des fonctionnalités de text mining intégrées à ses
logiciels depuis plus de 10 ans et a lancé un produit de text mining
spécifique, SAS(R) Text Miner en 2002, utilisé par de nombreuses
organisations de par le monde, parmi lesquelles Whirlpool, HP, American
Honda, Université de Louisville, Volvo Truck, Motorola.

Aujourd'hui, SAS Text Miner est inclus dans plusieurs suites
sectorielles, notamment dans SAS(R) Warranty Analysis. Des fabricants tels
que Sub-Zero et Shanghai General Motors utilisent cette solution pour
consolider et analyser les réclamations au titre de la garantie et les
données de maintenance, qui sont majoritairement non structurées. Ils peuvent
ainsi découvrir des problèmes potentiels suffisamment tôt pour réagir
rapidement, ce qui se traduit par une amélioration de la qualité des produits
et une augmentation de la satisfaction et de la fidélité des clients.

Les banques utilisent l'analyse de texte pour les
transcriptions des appels des clients et les métadonnées associées (telles
que la durée des appels, le temps d'attente, le nombre de transferts) afin de
déterminer le sentiment de satisfaction des clients et de prévoir les
résultats (un client présente-t-il un risque de crédit acceptable ou est-il
susceptible de clôturer son compte, par exemple). Quant aux compagnies
d'assurance, elles se servent de l'analyse de texte pour déceler les
réclamations potentiellement frauduleuses dans les notes de réclamation des
experts en assurance et les informations démographiques.

La politique d'acquisition de SAS

Certains éditeurs de logiciels achètent des entreprises pour
s'emparer de leur portefeuille clients et leurs parts de marché. SAS acquiert
des entreprises possédant des technologies spécifiques et complémentaires en
vue d'améliorer et d'enrichir sa propre gamme de logiciels au bénéfice de ses
clients.

<< Notre engagement permanent pour l'innovation est axé sur le
client >>, déclare J. Goodnight. << Une très grande part de cette innovation
est organique et résulte de nos efforts en R&D à l'échelle mondiale.
Toutefois, nous sommes constamment à l'affût de technologies de pointe
susceptibles de compléter les nôtres et de nous aider à mieux répondre aux
besoins de nos clients. Les technologies de traitement du langage naturel de
Teragram correspondent à ces critères. Nous sommes heureux de les intégrer et
d'accueillir l'équipe talentueuse de Teragram au sein de SAS. >




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