EDF Direction Commerce

Le pôle Linguistique et Ingénierie des Données est une équipe de datascience dont les collaborateurs sont spécialisés dans l'analyse de gros volumes de données textuelles. L'équipe est rattachée au département Analyse de Données de la Direction Numérique d'EDF Commerce.

Aujourd'hui le pôle LID comprend 10 collaborateurs. Depuis 10 ans, cette équipe traite et analyse des données textuelles diverses provenant de sources variées : mails, commentaires écrits par des conseillers clientèles, réponses à des enquêtes de satisfaction, conversations de chat ou chatbot, tweets, données provenant du web pour répondre à des problématiques métiers des directions marketing et opérationnelles.

Les travaux réalisés sont de différents types : il peut s'agir d'études ponctuelles ou de mise en place de chaînes de traitement automatiques ou encore de composants amenés à être mis en production dans notre Système d'Information.

Annotations, pré-processing, , analyse morpho syntaxique, lemmatisation, désambiguisation, extraction d'information, analyses exploratoire, machine learning, deep learning, wordembeddings font partie du quotidien de chaque analyste de l'équipe. Nous travaillons en mode collaboratif avec des outils dédiés.

Depuis 10 ans, nous travaillons également main dans la main avec EDF R&D pour rester innovants et intégrer de nouvelles approches à nos activités opérationnelles.

Pays: 
France
Ville: 
Paris La défense
PDG ou responsable du groupe: 
Anne Laure Guénet (responsable de l'équipe LID)
Type de l'entreprise: 
Grande Entreprise
Nombre de TALeux: 
10
Stagiaire: 
oui
Contact: 
anne-laure.guenet@edf.fr
Dernière mise à jour: 
Mardi, avril 30, 2019 - 11:15
Autorisation d'afficher en ligne: 
1
Thématiques principales: 
étiquetage morpho syntaxiques, lemmatisation, désambiguisation, minage de segments, délexicalisation, désidentification, entités nommées, chunking, approches symboliques, annotation, clustering, machine learning, LSTM, SVM, wordembeddings, méthodes d'évaluation
Département: 
92050
Applications principales: 
analyse d'opinion, catégorisations de documents, analyses exploratoires, extraction d'information, constitution de ressources
Etudiants en thèse: 
Non
PostDoc: 
Non
Autorisation d'utiliser pour les statistiques de l'association: 
Oui