Synthesis Analysis Motor
Sécurisez vos déclarations de Crédit d’Impôt Recherche en confrontant votre justification technique à notre plateforme d’analyse du CIR. Son modèle basé sur de l’IA et entraîné sur des centaines de dossiers réels de projets soumis au CIR, évalue la technicité de vos projets ainsi que la qualité de la rédaction vis-a-vis des bonnes pratiques préconisées par le ministère de la Recherche. Il apprécie également la cohérence du montant des dépenses déclaré par rapport à la justification technique du projet.
Notre plateforme analyse vos projets de manière sécurisée et cryptée afin de garantir leur confidentialité.
- MYTEAM développe en interne des produits basés sur l’Intelligence Artificielle pour répondre aux besoins de ce marché en plein essor. Nos experts, en collaboration avec les spécialistes de nos partenaires industriels, enseignent leurs compétences à l’ordinateur, qui devient peu à peu une nouvelle force de travail. L’application web SAM (Synthesis Analysis Motor) et son module « CIR Analyzer » est l’une des plateformes utilisant cette technologie que nous avons développée avec succès.
Cette plateforme a pour mission d’évaluer les projets de recherche des entreprises françaises afin d’en estimer la probabilité que la justification technique soit conforme aux préconisations du ministère de la Recherche et cohérente avec le budget déclaré grâce à une approche NLP. Conjointement, elle pourrait permettre d’accompagner de jeunes entrepreneurs au cours du développement de leur start-up. En combinant de multiples outils et méthodes du Natural Language Processing (NLP), nos experts sont parvenus à développer une solution innovante capable de traquer et d’exploiter les informations clés dans des documents scientifiques techniques relatant de technologies à l’état-de-l’art.
Ci-dessous, voici une synthèse de nos travaux issue de notre article publié lors de la 26th International Conference on Knowledge-Based and Intelligent Information & Engineering Systems (KES 2022)
1.Collecte des données
Dans l’optique de prétendre au CIR, les entreprises françaises sont tenues de rédiger des synthèses structurées et exhaustives afin de présenter en détail leur méthodologie de recherche et leurs résultats, compte tenu des connaissances scientifiques et des verrous existants. Ce projet a été réalisé avec un cabinet de conseil partenaire qui, fort de plus de huit ans d’activité et d’expérience, dispose d’un large ensemble de tels dossiers techniques, traitants de sujets et de disciplines variés, et représentatifs de l’écosystème français de recherche.
2.Pipeline
L’algorithme CIR Analyzer repose sur un système novateur constitué de deux modules de Deep Learning parallèles (fig. 1) permettant une analyse plus fine des documents et une meilleure exploitation des détails techniques et clés. Chacun de ces modules permet de recueillir une représentation abstraite des synthèses afin de permettre à l’Intelligence Artificielle de mieux les interpréter.
- Le premier module se base sur des Réseaux de Neurones Convolutifs (CNN) utilisant des représentations vectorielles des termes de synthèses obtenues grâce à l’algorithme fastText afin d’exploiter la structure séquentielle du texte et d’en extraire les termes les plus saillants.
- Le second module cherche quant à lui à exploiter la structure intrinsèque du texte et les relations entre termes et concepts qui y est mise en jeu. Pour cela, il s’appuie sur un graphe de connaissance (Knowledge Graph) obtenu de manière non-supervisée et un réseau de neurones de graphes.
Les deux modules sont ensuite fusionnés afin de créer un classifieur qui se charge de déterminer le niveau de recherche du projet.
Synthesis Analysis Motor
Sécurisez vos déclarations de Crédit d’Impôt Recherche en confrontant votre justification technique à notre plateforme d’analyse du CIR. Son modèle basé sur de l’IA et entraîné sur des centaines de dossiers réels de projets soumis au CIR, évalue la technicité de vos projets ainsi que la qualité de la rédaction vis-a-vis des bonnes pratiques préconisées par le ministère de la Recherche. Il apprécie également la cohérence du montant des dépenses déclaré par rapport à la justification technique du projet.
Notre plateforme analyse vos projets de manière sécurisée et cryptée afin de garantir leur confidentialité.
MYTEAM développe en interne des produits basés sur l’Intelligence Artificielle pour répondre aux besoins de ce marché en plein essor. Nos experts, en collaboration avec les spécialistes de nos partenaires industriels, enseignent leurs compétences à l’ordinateur, qui devient peu à peu une nouvelle force de travail. L’application web SAM (Synthesis Analysis Motor) et son module « CIR Analyzer » est l’une des plateformes utilisant cette technologie que nous avons développée avec succès.
Cette plateforme a pour mission d’évaluer les projets de recherche des entreprises françaises afin d’en estimer la probabilité que la justification technique soit conforme aux préconisations du ministère de la Recherche et cohérente avec le budget déclaré grâce à une approche NLP. Conjointement, elle pourrait permettre d’accompagner de jeunes entrepreneurs au cours du développement de leur start-up. En combinant de multiples outils et méthodes du Natural Language Processing (NLP), nos experts sont parvenus à développer une solution innovante capable de traquer et d’exploiter les informations clés dans des documents scientifiques techniques relatant de technologies à l’état-de-l’art.
Ci-dessous, voici une synthèse de nos travaux issue de notre article publié lors de la 26th International Conference on Knowledge-Based and Intelligent Information & Engineering Systems (KES 2022)
1.Collecte des données
Dans l’optique de prétendre au CIR, les entreprises françaises sont tenues de rédiger des synthèses structurées et exhaustives afin de présenter en détail leur méthodologie de recherche et leurs résultats, compte tenu des connaissances scientifiques et des verrous existants. Ce projet a été réalisé avec un cabinet de conseil partenaire qui, fort de plus de huit ans d’activité et d’expérience, dispose d’un large ensemble de tels dossiers techniques, traitants de sujets et de disciplines variés, et représentatifs de l’écosystème français de recherche.
2.Pipeline
L’algorithme CIR Analyzer repose sur un système novateur constitué de deux modules de Deep Learning parallèles (fig. 1) permettant une analyse plus fine des documents et une meilleure exploitation des détails techniques et clés. Chacun de ces modules permet de recueillir une représentation abstraite des synthèses afin de permettre à l’Intelligence Artificielle de mieux les interpréter.
- Le premier module se base sur des Réseaux de Neurones Convolutifs (CNN) utilisant des représentations vectorielles des termes de synthèses obtenues grâce à l’algorithme fastText afin d’exploiter la structure séquentielle du texte et d’en extraire les termes les plus saillants.
- Le second module cherche quant à lui à exploiter la structure intrinsèque du texte et les relations entre termes et concepts qui y est mise en jeu. Pour cela, il s’appuie sur un graphe de connaissance (Knowledge Graph) obtenu de manière non-supervisée et un réseau de neurones de graphes.
Les deux modules sont ensuite fusionnés afin de créer un classifieur qui se charge de déterminer le niveau de recherche du projet.