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Depuis 2017, ce marché est analysé par le cabinet Gartner à travers le rapport « Magic Quadrant for Insight Engines1 ».

« Nous sommes convaincus que notre combinaison hors pair d’outils de recherche et d’intelligence artificielle dont le traitement automatique du langage naturel (NLP) qui couvre plus de 22 langues ainsi que notre large portefeuille de connecteurs intelligents, séduisent les clients et sont l’une des raisons majeures qui valent régulièrement à Sinequa d’être positionné parmi les leaders du Magic Quadrant Gartner dans la catégorie « Insight Engines » », déclare Alexandre Bilger, président de Sinequa. « Les solutions déjà déployées apportent des avantages compétitifs à nos clients, mais nous continuons de consacrer d’importants investissements à l’innovation au cœur de notre technologie. Alors qu’un nombre croissant d’entreprises du monde entier tirent parti de l’information, il est extrêmement valorisant de savoir que Sinequa accompagne cette transition digitale en permettant à ses clients d’extraire de la valeur à partir de volumes de données structurées et non structurées jusqu’alors inexploités. »

Dans son étude, Gartner souligne que les leaders du Magic Quadrant « affichent une grande solidité financière et une forte présence sur le marché. Ces entreprises proposent des solutions robustes qui s’appuient sur des capacités avancées de traitement automatique du langage naturel pour restituer des informations dans leur contexte et un large choix de configurations. Elles sont bien placées pour aider les utilisateurs à intégrer des données structurées et non structurées issues de diverses sources afin de générer des informations pertinentes dites « insights ».

Les clients de Sinequa s’attellent généralement à des projets ambitieux qui vont de pair avec des objectifs commerciaux à fort retour sur investissement, qu’il s’agisse du machine learning ou d’autres applications analytiques avancées. Notre outil « ML Workbench » permet aux entreprises de gérer des projets de machine learning (ML) sans difficulté et en toute sécurité. Grâce à la vaste bibliothèque de machine dearning /deep learning, la solution de Sinequa applique différentes techniques à travers le flux de recherche.

L’approche « plateforme » adoptée par Sinequa dans le domaine des « insight engines » permet de couvrir un large éventail de cas d’usage dans un grand nombre de secteurs d’activités. Ses multiples fonctionnalités peuvent être utilisées et combinées de façon judicieuse en vue de relever des défis métier extrêmement variés.

http://www.sinequa.com/