Qui sommes nous ?

Créé en 2009, GEOLSemantics est un éditeur de logiciels innovants dans le monde des technologies de l’information et de la communication et particulièrement dans les domaines de la linguistique et de la sémantique.

Les solutions de GEOLSemantics analysent les contenus des textes pour identifier, normaliser et structurer les données pertinentes contenues dans les textes pour les rendre directement utilisables par des processus automatiques apportant les réponses appropriées aux objectifs métiers.

L’excellence de GEOLSemantics repose sur l’expérience fondamentale d’une équipe composée de spécialistes comprenant des linguistes et des informaticiens, totalisant au total plus de 150 hommes/années d’expériences dans le domaine.

Christian Fluhr et Dominique Orban de Xivry sont les dirigeants de la société.

Christian Fluhr est également le Directeur Scientifique. Il dispose d’une solide expertise depuis plus de 40 ans dans le domaine de la linguistique qui fait de lui un spécialiste reconnu. Ses connaissances et compétences rares sont primordiales dans la conception de l’offre et la réalisation des projets. Son pragmatisme lui a permis de diriger un service d’information (intelligence économique, juridique, …) dans une très grande entreprise.

Dominique Orban de Xivry dirige également une autre entreprise spécialisée dans la Gouvernance des Données. Il a auparavant fondé une entreprise chargée de la gestion des publications journalières des Institutions Européennes (www.europa.eu). Son expérience entrepreneuriale combinée à son expertise dans le domaine du Big Data depuis de nombreuses années sont des atouts essentiels dans les solutions proposées par GEOLSemantics.

DONNEES PERTINENTES : ce sont les données nécessaires à l’application ou utiles aux analyses.

IDENTIFIER: reconnaître dans les textes les informations qui contribuent à enrichir, confirmer ou infirmer les connaissances acquises et qui répondent aux questions QUI ? QUOI ? QUAND ? OÙ ? COMMENT ? COMBIEN ?

NORMALISER: ramener les différentes formes d’une même information à une donnée dénuée d’ambiguïté

Ex: « 2016/01/01 » est la forme normalisée de « 11/1/2016 », « 11 janvier 2016 », « onze janvier deux mille seize », « la veille du 12/1/2016 », « etc..

Ex: dans le texte « intersport rachète sunn. Le groupe …. »

« intersport » est la forme normalisée de « Intersport », « le groupe », …

STRUCTURER: articuler les informations normalisées autour de leurs rôles et de leurs relations dans l’espace et le temps

La vision

Pour devenir réalité quotidienne, la révolution numérique se doit d’intégrer les informations contenues dans les textes comme un composant à part entière des systèmes d’informations automatisés.

En effet, les textes sont la source principale de nos informations : plus de 60 % des informations utiles professionnellement sont sous formes textuelles. La croissance massive de la quantité des textes sous différentes formes électroniques (page web, messages brefs, documents …) résultat de la numérisation des activités amplifie considérablement la nécessité de maîtriser les textes.