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Proxem

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Proxem
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Création Février 2007
Disparition Erreur Lua dans Module:Wikidata à la ligne 114 : attempt to index field 'wikibase' (a nil value).
Fondateurs François-Régis Chaumartin
Forme juridique Erreur Lua dans Module:Wikidata à la ligne 114 : attempt to index field 'wikibase' (a nil value).
Action Erreur Lua dans Module:Wikidata à la ligne 114 : attempt to index field 'wikibase' (a nil value).
Slogan From text to data
Siège social Paris
Drapeau de France France
Direction Erreur Lua dans Module:Wikidata à la ligne 114 : attempt to index field 'wikibase' (a nil value).
Président Erreur Lua dans Module:Wikidata à la ligne 114 : attempt to index field 'wikibase' (a nil value).
Directeurs Erreur Lua dans Module:Wikidata à la ligne 114 : attempt to index field 'wikibase' (a nil value).
Actionnaires Erreur Lua dans Module:Wikidata à la ligne 114 : attempt to index field 'wikibase' (a nil value).
Activité Éditeur de logiciel
Produits Text mining, intelligence artificielle
Société mère Erreur Lua dans Module:Wikidata à la ligne 114 : attempt to index field 'wikibase' (a nil value).
Filiales Erreur Lua dans Module:Wikidata à la ligne 114 : attempt to index field 'wikibase' (a nil value).
Partenaires Erreur Lua dans Module:Wikidata à la ligne 114 : attempt to index field 'wikibase' (a nil value).
Effectif 25 personnes
Site web www.proxem.com
Capitalisation Erreur Lua dans Module:Wikidata à la ligne 114 : attempt to index field 'wikibase' (a nil value).
Chiffre d’affaires Erreur Lua dans Module:Wikidata à la ligne 114 : attempt to index field 'wikibase' (a nil value).
Résultat net Erreur Lua dans Module:Wikidata à la ligne 114 : attempt to index field 'wikibase' (a nil value).

Proxem est un éditeur de logiciel d'analyse sémantique qui applique les technologies de traitement automatique du langage naturel aux usages de relation client [1], de ressources humaines[2], de veille multilingue[3], ainsi qu'à l'analyse de sondages[4]. Proxem est classé en 174è place des éditeurs sectoriels du Top 250 publié par EY[5].

Financement

En 2016, Proxem lève 1 million d'euros auprès d'Odyssee Venture [6],[7] puis effectue une levée complémentaire auprès d'ALIAD, le fonds de capital-risque d'Air Liquide [8].

Big data et analyse sémantique dans le domaine politique

De nombreux médias français et internationaux [4],[9],[10],[11],[12] ont souligné l'importance de l'apport des algorithmes et des big data dans la victoire d'Emmanuel Macron à l'élection présidentielle française de 2017 en citant Proxem. En 2016, le mouvement politique En Marche ! a sollicité la société pour effectuer une analyse à large échelle des attentes des Français sur la politique. Les militants du mouvement ont effectué un sondage en porte-à-porte auprès de 100 000 Français, avec 8 questions ouvertes. L'ensemble des réponses représentait un million et demi de mots. Les algorithmes de Proxem ont permis d'analyser ce corpus et d'en faire ressortir les principaux espoirs, attentes et craintes exprimés par les citoyens français. Cette analyse a contribué à la construction du diagnostic[13],[14],[15]

Recherche et développement

Le logiciel s'appuie sur la plate-forme d'analyse Antelope [16] et intègre des techniques d'intelligence artificielle (« deep learning ») notamment pour l'apprentissage multilingue [17]. Proxem a déposé 2 brevets [18],[19], publié 20 articles scientifiques [20] et participé aux projets de recherche collaboratifs Scribo[21] et Tourinflux [22] notamment. Proxem a remporté en juillet 2016 le Challenge Big Data RH [23] organisé par Pôle emploi et Cap Digital. En avril 2017, Proxem a contribué au rapport FranceIA[24] qui définit la stratégie de recherche en intelligence artificielle en France (initiative d'Axelle Lemaire et Thierry Mandon).

Références

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  1. « Relation client : Auchan explore l'analyse sémantique pour cerner le big data textuel », IT Espresso,‎ (lire en ligne)
  2. « L'analyse sémantique permet d'améliorer la gestion des talents », ExclusiveRH,‎ (lire en ligne)
  3. « Total met le web sous écoute multilingue », L'Usine Digitale,‎ (lire en ligne)
  4. 4,0 et 4,1 « Big data, réseaux sociaux... L'élection présidentielle sous influence numérique », Sciences et Avenir,‎ (lire en ligne)
  5. « Top 250 des éditeurs de logiciels français, 6è édition », Syntec Numérique, EY,‎ (lire en ligne)
  6. « Proxem lève 1 million d'euros pour comprendre le web en 20 langues », L'Usine Digitale,‎ (lire en ligne)
  7. « Proxem lève 1 million d'euros pour décrypter ce que disent les internautes », Maddyness,‎ (lire en ligne)
  8. « Air Liquide mise sur Proxem, pépite française de l'analyse sémantique des données », L'Usine Digitale,‎ (lire en ligne)
  9. Meet the presidential candidate who's using the internet to reinvent French politics, 8 janvier 2017
  10. « Présidentielle 2017 : l'utilisation des data au coeur de la campagne », Le Monde Informatique,‎ (lire en ligne)
  11. « Marketing politique : les bonnes pratiques Big Data d'Emmanuel Macron », E-marketing.fr,‎ (lire en ligne)
  12. « Et si l'élection se jouait sur vos datas ? », GQ Magazine,‎ (lire en ligne)
  13. « Comment Emmanuel Macron a fait son « diagnostic » », Le Nouvel Observateur Rue 89,‎ (lire en ligne)
  14. « Macron est-il vraiment différent des autres ?, Interview de François-Régis Chaumartin à 30:19 », BFM TV Business,‎ (lire en ligne (http://bfmbusiness.bfmtv.com/mediaplayer/video/macron-est-il-vraiment-different-des-autres-1611-885843.html))
  15. フランス次期大統領候補Emmanuel Macron氏、インターネットを活用し政治改革に挑む (http://thebridge.jp/2017/01/meet-the-french-presidential-candidate-whos-using-the-internet-to-reinvent-politics/), 15 janvier 2017
  16. Antelope : plate-forme industrielle de traitement linguistique (https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-00611238/)
  17. (en) Jocelyn Coulmance, Jean-Marc Marty, Guillaume Wenzek, Amine Benhalloum, « Trans-gram, Fast Cross-lingual Word-embeddings », Proceedings of the 2015 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing,‎ , p. 1109–1113 (lire en ligne (http://www.emnlp2015.org/proceedings/EMNLP/pdf/EMNLP131.pdf))
  18. INPI : Procédé de classification thématique automatique d'un fichier de texte numérique (http://bases-brevets.inpi.fr/fr/document/WO2014198595.html)
  19. INPI : Procédé d'établissement automatique de requêtes inter-langues pour moteur de recherche (http://bases-brevets.inpi.fr/fr/document/http://bases-brevets.inpi.fr/fr/document/WO2017042161.html)
  20. Publications scientifiques (https://www.proxem.com/notre-technologie/)
  21. « Scribo à la quête du sens », BFM Business,‎ (lire en ligne (http://bfmbusiness.bfmtv.com/01-business-forum/scribo-a-la-quete-du-sens-383880.html))
  22. « Tourinflux : un projet concret de Big Data au service du tourisme », Tour Mag,‎ (lire en ligne (http://www.tourmag.com/Tourinflux-un-projet-concret-de-Big-Data-au-service-du-tourisme_a65297.html))
  23. « Proxem remporte le Challenge Pôle emploi Big Data RH organisé par Cap Digital », myRHline,‎ (lire en ligne (https://www.myrhline.com/actualite-rh/proxem-remporte-le-challenge-pole-emploi-big-data-rh-organise-par-cap-digital.html))
  24. Rapport de synthèse France Intelligence Artificielle (https://www.economie.gouv.fr/files/files/PDF/2017/Conclusions_Groupes_Travail_France_IA.pdf)