BinariesLid est continuellement impliqué dans des activités de recherche et développement non seulement pour créer de nouveaux produits, mais surtout pour permettre le développement de nouveaux services plus intelligents grâce à des recherches scientifiques et technologiques. Nos chercheurs sont issus de différents domaines (l'informatique, l'intelligence artificielle, l'apprentissage automatique, et la linguistique) et s'intéressent principalement au traitement du langage naturel ainsi qu'à l'analyse et à l'utilisation du big data.

Compréhension du Langage Naturel

Recherche et développement actifs:

• Identification de l'implication textuelle : l'implication textuelle est une relation unidirectionnelle entre deux textes qui peut être maintenue chaque fois que la valeur vraie du fragment d'un texte (appelée hypothèse) découle d'un autre texte. Un moteur d'implication textuelle réussi peut avoir une application dans la récapitulation, l'extraction d'information et la réponse aux questions.
• Acquisition et Représentation Automatique des Connaissances : l'acquisition automatique des connaissances à partir du texte et la représentation de ses connaissances dans les ontologies OWL-DL. Ce processus implique l'analyse syntaxique d’un texte en langage naturel tout en représentant ses schémas sémantiques dans OWL-DL. Cette recherche est liée à la collecte d’informations et l'analyse de mégadonnées parmi d'autres choses.

L'analyse de mégadonnées

Intérêt et recherche actif:

• L'utilisation de l'apprentissage automatique sur le big data pour un besoin commercial spécifique. Exemple : détection des fraudes, détection des anomalies, analyse sémantique, analyse des sentiments...
• Analyse des données sociales : l'analyse et la visualisation des informations sociales à des fins d’informatique décisionnelle.
• Dossiers de recrutement et d'emploi des ressources humaines : les applications basées sur l'informatique en nuage pour la gestion du capital humain, et plus précisément dans les tâches de ressources humaines consistant de recrutement et de l'engament du personnel. La recherche consiste à analyser des mégadonnées de renseignements sur le recrutement, la performance du personnel et la prédiction des résultats spécifiques.
• Relation sémantique