{"id":18952,"date":"2025-04-16T16:48:34","date_gmt":"2025-04-16T14:48:34","guid":{"rendered":"https:\/\/kairntech.com\/blog\/non-categorise\/le-guide-complet-de-la-reconnaissance-des-entites-nommees-ner-methodes-outils-et-cas-dutilisation\/"},"modified":"2026-04-17T00:08:07","modified_gmt":"2026-04-16T22:08:07","slug":"le-guide-complet-de-la-reconnaissance-des-entites-nommees-ner-methodes-outils-et-cas-dutilisation","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/kairntech.com\/fr\/blog\/articles-fr\/le-guide-complet-de-la-reconnaissance-des-entites-nommees-ner-methodes-outils-et-cas-dutilisation\/","title":{"rendered":"Le guide complet de la reconnaissance des entit\u00e9s nomm\u00e9es (NER) : M\u00e9thodes, outils et cas d&rsquo;utilisation"},"content":{"rendered":"\n<p>La reconnaissance des entit\u00e9s nomm\u00e9es (NER) est une technique fondamentale du traitement du langage naturel (NLP) qui consiste \u00e0 identifier et \u00e0 classer les \u00e9l\u00e9ments cl\u00e9s, ou \u00ab\u00a0entit\u00e9s\u00a0\u00bb, d&rsquo;un texte dans des cat\u00e9gories pr\u00e9d\u00e9finies telles que les noms de personnes, d&rsquo;organisations, de lieux, de dates, etc.<\/p>\n\n\n\n<p>Dans ce guide complet, nous allons nous plonger dans les subtilit\u00e9s de la NER, en explorant ses m\u00e9thodologies sous-jacentes, les outils disponibles pour la mise en \u0153uvre, et les diverses applications qu&rsquo;elle prend en charge dans diff\u00e9rents secteurs.<\/p>\n\n\n\n<hr class=\"wp-block-separator has-alpha-channel-opacity\"\/>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>Qu&rsquo;est-ce que la reconnaissance des entit\u00e9s nomm\u00e9es (NER) ?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><strong>D\u00e9finition et objectif<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<p>La reconnaissance des entit\u00e9s nomm\u00e9es (NER) est une technique de base du NLP utilis\u00e9e pour d\u00e9tecter et classer automatiquement des entit\u00e9s dans un texte non structur\u00e9. Ces entit\u00e9s peuvent repr\u00e9senter des personnes, des organisations, des lieux, des dates, des quantit\u00e9s ou toute autre cat\u00e9gorie pr\u00e9d\u00e9finie pertinente pour l&rsquo;analyse. L&rsquo;objectif de la NER est de convertir des donn\u00e9es textuelles brutes en informations structur\u00e9es en identifiant des \u00e9l\u00e9ments significatifs dans le texte. Cela permet aux syst\u00e8mes en aval de mieux comprendre, rechercher et analyser les donn\u00e9es linguistiques.   <\/p>\n\n\n\n<p>Le NER joue un r\u00f4le essentiel dans l&rsquo;extraction de connaissances \u00e0 partir de grands volumes de texte, permettant des applications dans des domaines tels que les moteurs de recherche, la classification de documents et l&rsquo;automatisation du service \u00e0 la client\u00e8le.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"750\" height=\"450\" src=\"https:\/\/kairntech.com\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/reconnaissance-entitees-nommees-2.jpg\" alt=\"reconnaissance-entitees-nommees\" class=\"wp-image-19290\" srcset=\"https:\/\/kairntech.com\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/reconnaissance-entitees-nommees-2.jpg 750w, https:\/\/kairntech.com\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/reconnaissance-entitees-nommees-2-300x180.jpg 300w\" sizes=\"auto, (max-width: 750px) 100vw, 750px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><strong>Comment la NER s&rsquo;int\u00e8gre-t-elle dans le traitement du langage naturel (NLP) ?<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<p>Dans le pipeline NLP, le NER vient g\u00e9n\u00e9ralement apr\u00e8s des t\u00e2ches telles que la tokenisation et l&rsquo;\u00e9tiquetage de la partie du discours (POS). Il enrichit le texte en attachant des \u00e9tiquettes s\u00e9mantiques aux mots ou aux phrases identifi\u00e9s comme des entit\u00e9s. Les r\u00e9sultats du NER peuvent ensuite \u00eatre utilis\u00e9s par des syst\u00e8mes d&rsquo;analyse, des graphes de connaissances ou des moteurs de recherche d&rsquo;informations pour am\u00e9liorer la compr\u00e9hension et le raisonnement \u00e0 travers les documents.  <\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><strong>Exemples d&rsquo;entit\u00e9s nomm\u00e9es dans le monde r\u00e9el<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Sant\u00e9<\/strong>: \u00ab\u00a0Pfizer\u00a0\u00bb (Organisation), \u00ab\u00a0COVID-19\u00a0\u00bb (Terme m\u00e9dical), \u00ab\u00a02020\u00a0\u00bb (Date)<br><\/li>\n\n\n\n<li><strong>Juridique<\/strong>: \u00ab\u00a0Union europ\u00e9enne\u00a0\u00bb (Organisation), \u00ab\u00a0R\u00e8glement g\u00e9n\u00e9ral sur la protection des donn\u00e9es\u00a0\u00bb (Droit), \u00ab\u00a0Paris\u00a0\u00bb (Localisation)<br><\/li>\n\n\n\n<li><strong>Recrutement<\/strong>: \u00ab\u00a0Google\u00a0\u00bb (Organisation), \u00ab\u00a0Data Scientist\u00a0\u00bb (Titre du poste), \u00ab\u00a0John Smith\u00a0\u00bb (Personne)<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<hr class=\"wp-block-separator has-alpha-channel-opacity\"\/>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>Comment fonctionne la reconnaissance des entit\u00e9s nomm\u00e9es ?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><strong>Le processus : De la tokenisation \u00e0 la classification<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<p>Les syst\u00e8mes NER suivent un pipeline structur\u00e9 pour extraire les entit\u00e9s du texte brut :<\/p>\n\n\n\n<ol class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Tokenisation<\/strong> &#8211; Divise le texte d&rsquo;entr\u00e9e en mots individuels ou tokens.<br><\/li>\n\n\n\n<li><strong>\u00c9tiquetage POS<\/strong> &#8211; Attribue un r\u00f4le grammatical (nom, verbe, etc.) \u00e0 chaque jeton.<br><\/li>\n\n\n\n<li><strong>D\u00e9tection d&rsquo;entit\u00e9s<\/strong> &#8211; Identifie les tokens ou \u00e9tendues candidats susceptibles d&rsquo;\u00eatre des entit\u00e9s.<br><\/li>\n\n\n\n<li><strong>Classification des entit\u00e9s<\/strong> &#8211; \u00c9tiquette chaque entit\u00e9 d\u00e9tect\u00e9e avec un type sp\u00e9cifique (par exemple, personne, lieu, organisation).<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n<p>Ce flux \u00e9tape par \u00e9tape transforme un texte simple en donn\u00e9es s\u00e9mantiquement enrichies que les applications en aval peuvent utiliser pour une analyse plus approfondie ou une prise de d\u00e9cision.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><strong>Exemple de texte annot\u00e9 avec des balises NER<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<p>Chez Kairntech, nous fournissons une plateforme low-code pour construire des pipelines NER personnalis\u00e9s sans \u00e9crire de code Python. Voici un exemple de r\u00e9sultat de notre syst\u00e8me lors de l&rsquo;analyse de la phrase : <\/p>\n\n\n\n<p><strong>Entr\u00e9e :<\/strong><strong><br><\/strong> <em>\u00ab\u00a0Apple a \u00e9t\u00e9 fond\u00e9e par Steve Jobs en Californie en 1976\u00a0\u00bb.<\/em><\/p>\n\n\n\n<p><strong>R\u00e9sultat de la reconnaissance des entit\u00e9s :<\/strong><\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-table\"><table class=\"has-accent-2-color has-accent-5-background-color has-text-color has-background has-link-color has-fixed-layout\"><tbody><tr><td><strong><mark style=\"background-color:rgba(0, 0, 0, 0)\" class=\"has-inline-color has-accent-1-color\">Texte<\/mark><\/strong><\/td><td><strong><mark style=\"background-color:rgba(0, 0, 0, 0)\" class=\"has-inline-color has-accent-1-color\">Type d&rsquo;entit\u00e9<\/mark><\/strong><\/td><\/tr><tr><td><mark style=\"background-color:rgba(0, 0, 0, 0)\" class=\"has-inline-color has-contrast-color\">Pomme<\/mark><\/td><td><mark style=\"background-color:rgba(0, 0, 0, 0)\" class=\"has-inline-color has-contrast-color\">Organisation<\/mark><\/td><\/tr><tr><td><mark style=\"background-color:rgba(0, 0, 0, 0)\" class=\"has-inline-color has-contrast-color\">Steve Jobs<\/mark><\/td><td><mark style=\"background-color:rgba(0, 0, 0, 0)\" class=\"has-inline-color has-contrast-color\">Personne<\/mark><\/td><\/tr><tr><td><mark style=\"background-color:rgba(0, 0, 0, 0)\" class=\"has-inline-color has-contrast-color\">Californie<\/mark><\/td><td><mark style=\"background-color:rgba(0, 0, 0, 0)\" class=\"has-inline-color has-contrast-color\">Localisation<\/mark><\/td><\/tr><tr><td><mark style=\"background-color:rgba(0, 0, 0, 0)\" class=\"has-inline-color has-contrast-color\">1976<\/mark><\/td><td><mark style=\"background-color:rgba(0, 0, 0, 0)\" class=\"has-inline-color has-contrast-color\">Date<\/mark><\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n<p>\u00c0 l&rsquo;aide d&rsquo;un mod\u00e8le form\u00e9 ou d&rsquo;une approche bas\u00e9e sur des r\u00e8gles, notre plateforme \u00e9tiquette et classifie automatiquement les entit\u00e9s, rendant le texte non structur\u00e9 instantan\u00e9ment consultable et pr\u00eat pour les applications commerciales en aval.<\/p>\n\n\n\n<p>\ud83d\udd0e <em>Vous avez besoin d&rsquo;entit\u00e9s sp\u00e9cifiques \u00e0 un domaine ? Notre interface vous permet de d\u00e9finir et de former des types d&rsquo;entit\u00e9s personnalis\u00e9s sp\u00e9cifiques aux besoins de votre entreprise &#8211; aucun codage n&rsquo;est n\u00e9cessaire.<\/em><\/p>\n\n\n\n<hr class=\"wp-block-separator has-alpha-channel-opacity\"\/>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>M\u00e9thodes et approches pour la NER<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><strong>Techniques bas\u00e9es sur des r\u00e8gles<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<p>Les syst\u00e8mes bas\u00e9s sur des r\u00e8gles s&rsquo;appuient sur des mod\u00e8les pr\u00e9d\u00e9finis, tels que des expressions r\u00e9guli\u00e8res ou des dictionnaires, pour extraire des entit\u00e9s d&rsquo;un texte. Par exemple, une r\u00e8gle telle que r\u00a0\u00bb\\b[A-Z][a-z]+ [A-Z][a-z]+\\b\u00a0\u00bb pourrait capturer des noms de personnes tels que \u00ab\u00a0John Smith\u00a0\u00bb. Ces m\u00e9thodes sont simples mais fragiles lorsqu&rsquo;il s&rsquo;agit de traiter des ambigu\u00eft\u00e9s ou des termes non vus.  <\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><strong>Mod\u00e8les d&rsquo;apprentissage automatique<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<p>Les mod\u00e8les statistiques tels que les <strong>champs al\u00e9atoires conditionnels (CRF)<\/strong> et les <strong>machines \u00e0 vecteurs de support (SVM)<\/strong> traitent le NER comme un probl\u00e8me d&rsquo;\u00e9tiquetage de s\u00e9quences. Entra\u00een\u00e9s sur des ensembles de donn\u00e9es annot\u00e9es, ces mod\u00e8les apprennent des mod\u00e8les contextuels pour pr\u00e9dire les limites et les types d&rsquo;entit\u00e9s, offrant ainsi une plus grande adaptabilit\u00e9 que les syst\u00e8mes bas\u00e9s sur des r\u00e8gles. <\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><strong>Approches d&rsquo;apprentissage profond<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<p>Les syst\u00e8mes modernes de NER utilisent des r\u00e9seaux neuronaux tels que <strong>BiLSTM<\/strong> (Bidirectional Long Short-Term Memory) et <strong>Transformers<\/strong> pour capturer des caract\u00e9ristiques linguistiques complexes. Ces mod\u00e8les peuvent traiter de longues s\u00e9quences, ce qui les rend efficaces pour identifier des entit\u00e9s dans des textes non structur\u00e9s et riches en contexte. <\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><strong>Apprentissage par transfert et BERT<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<p>L&rsquo;apprentissage par transfert s&rsquo;appuie sur de grands mod\u00e8les pr\u00e9-entra\u00een\u00e9s tels que <strong>BERT<\/strong> (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) adapt\u00e9s \u00e0 des t\u00e2ches de NER sp\u00e9cifiques. Les syst\u00e8mes NER bas\u00e9s sur BERT atteignent une pr\u00e9cision de pointe en comprenant des mod\u00e8les linguistiques nuanc\u00e9s sans formation sp\u00e9cifique approfondie. <\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><strong>Syst\u00e8mes hybrides<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-table\"><table class=\"has-accent-2-color has-accent-5-background-color has-text-color has-background has-link-color has-fixed-layout\"><tbody><tr><td><strong><mark style=\"background-color:rgba(0, 0, 0, 0)\" class=\"has-inline-color has-accent-1-color\">Approche<\/mark><\/strong><\/td><td><strong><mark style=\"background-color:rgba(0, 0, 0, 0)\" class=\"has-inline-color has-accent-1-color\">Avantages<\/mark><\/strong><\/td><td><strong><mark style=\"background-color:rgba(0, 0, 0, 0)\" class=\"has-inline-color has-accent-1-color\">Limites<\/mark><\/strong><\/td><\/tr><tr><td><mark style=\"background-color:rgba(0, 0, 0, 0)\" class=\"has-inline-color has-contrast-color\">Bas\u00e9 sur des r\u00e8gles + ML<\/mark><\/td><td><mark style=\"background-color:rgba(0, 0, 0, 0)\" class=\"has-inline-color has-contrast-color\">D\u00e9ploiement rapide, interpr\u00e9table<\/mark><\/td><td><mark style=\"background-color:rgba(0, 0, 0, 0)\" class=\"has-inline-color has-contrast-color\">Mauvaise g\u00e9n\u00e9ralisation<\/mark><\/td><\/tr><tr><td><mark style=\"background-color:rgba(0, 0, 0, 0)\" class=\"has-inline-color has-contrast-color\">ML + Deep Learning<\/mark><\/td><td><mark style=\"background-color:rgba(0, 0, 0, 0)\" class=\"has-inline-color has-contrast-color\">Adaptable, conscient du contexte<\/mark><\/td><td><mark style=\"background-color:rgba(0, 0, 0, 0)\" class=\"has-inline-color has-contrast-color\">N\u00e9cessite des donn\u00e9es annot\u00e9es<\/mark><\/td><\/tr><tr><td><mark style=\"background-color:rgba(0, 0, 0, 0)\" class=\"has-inline-color has-contrast-color\">BERT + r\u00e8gles de domaine<\/mark><\/td><td><mark style=\"background-color:rgba(0, 0, 0, 0)\" class=\"has-inline-color has-contrast-color\">Haute pr\u00e9cision dans des domaines sp\u00e9cifiques<\/mark><\/td><td><mark style=\"background-color:rgba(0, 0, 0, 0)\" class=\"has-inline-color has-contrast-color\">Complexit\u00e9 de la mise en place, forte intensit\u00e9 de calcul<\/mark><\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n<hr class=\"wp-block-separator has-alpha-channel-opacity\"\/>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>Types d&rsquo;entit\u00e9s nomm\u00e9es<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><strong>Cat\u00e9gories d&rsquo;entit\u00e9s g\u00e9n\u00e9riques (personne, organisation, etc.)<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<p>Les syst\u00e8mes NER standard identifient g\u00e9n\u00e9ralement les principaux types d&rsquo;entit\u00e9s suivants :<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Personne<\/strong> (par exemple, \u00ab\u00a0Marie Curie\u00a0\u00bb)<br><\/li>\n\n\n\n<li><strong>Organisation<\/strong> (par exemple, \u00ab\u00a0UNESCO\u00a0\u00bb)<br><\/li>\n\n\n\n<li><strong>Lieu<\/strong> (par exemple, \u00ab\u00a0Tokyo\u00a0\u00bb)<br><\/li>\n\n\n\n<li><strong>Date<\/strong> (par exemple, \u00ab\u00a0juillet 2021\u00a0\u00bb)<br><\/li>\n\n\n\n<li><strong>Produit<\/strong> (par exemple, \u00ab\u00a0iPhone\u00a0\u00bb)<br><\/li>\n\n\n\n<li><strong>\u00c9v\u00e9nement<\/strong> (par exemple, \u00ab\u00a0Coupe du monde\u00a0\u00bb)<br><\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Ces cat\u00e9gories constituent la base de r\u00e9f\u00e9rence pour de nombreuses t\u00e2ches d&rsquo;extraction d&rsquo;informations \u00e0 usage g\u00e9n\u00e9ral.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><strong>Entit\u00e9s sp\u00e9cifiques \u00e0 un domaine<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-table\"><table class=\"has-accent-5-background-color has-background has-fixed-layout\"><tbody><tr><td><strong><mark style=\"background-color:rgba(0, 0, 0, 0)\" class=\"has-inline-color has-accent-1-color\">Domaine<\/mark><\/strong><\/td><td><strong><mark style=\"background-color:rgba(0, 0, 0, 0)\" class=\"has-inline-color has-accent-1-color\">Exemples de types d&rsquo;entit\u00e9s<\/mark><\/strong><\/td><\/tr><tr><td>Soins de sant\u00e9<\/td><td>Nom du m\u00e9dicament, diagnostic, proc\u00e9dure<\/td><\/tr><tr><td>Finances<\/td><td>Ticker, Devise, Instrument financier<\/td><\/tr><tr><td>Juridique<\/td><td>R\u00e9f\u00e9rence juridique, Comp\u00e9tence, Clause contractuelle<\/td><\/tr><tr><td>RH\/Recrutement<\/td><td>Comp\u00e9tence, dipl\u00f4me, titre du poste<\/td><\/tr><tr><td>Fabrication<\/td><td>ID de la pi\u00e8ce, mat\u00e9riau, type de machine<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n<p>La personnalisation des types d&rsquo;entit\u00e9s en fonction de la langue et de la structure sp\u00e9cifiques d&rsquo;un domaine am\u00e9liore consid\u00e9rablement la qualit\u00e9 et la pertinence de l&rsquo;extraction.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><strong>Utilisation dans le chatbot RAG<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<p>Les chatbots RAG aliment\u00e9s par Kairntech s&rsquo;appuient sur le NER pour enrichir les questions d&rsquo;un contexte structur\u00e9. Par exemple, lorsqu&rsquo;un utilisateur soumet une requ\u00eate, le chatbot identifie et extrait les entit\u00e9s cl\u00e9s, telles que les codes de produits, les noms de projets ou les r\u00e9f\u00e9rences de clients, ce qui permet au syst\u00e8me d&rsquo;acheminer la question vers l&rsquo;agent le plus appropri\u00e9 pour un traitement pr\u00e9cis et efficace. <\/p>\n\n\n\n<hr class=\"wp-block-separator has-alpha-channel-opacity\"\/>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>Principaux d\u00e9fis en mati\u00e8re de reconnaissance des entit\u00e9s nomm\u00e9es<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><strong>Ambigu\u00eft\u00e9 et d\u00e9pendance du contexte<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<p>La reconnaissance des entit\u00e9s se heurte souvent \u00e0 des termes ambigus. Par exemple, <em>\u00ab\u00a0Apple\u00a0\u00bb<\/em> peut d\u00e9signer un fruit ou une entreprise technologique. Seul le contexte, comme les mots environnants ou le type de document, peut aider le mod\u00e8le \u00e0 attribuer l&rsquo;\u00e9tiquette correcte, ce qui fait de la d\u00e9sambigu\u00efsation un d\u00e9fi majeur pour les syst\u00e8mes de reconnaissance d&rsquo;entit\u00e9s.  <\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><strong>Questions multilingues<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<p>Les mod\u00e8les NER form\u00e9s en anglais ne se g\u00e9n\u00e9ralisent pas bien \u00e0 d&rsquo;autres langues. Chez Kairntech, nous rem\u00e9dions \u00e0 ce probl\u00e8me en prenant en charge des pipelines multilingues (anglais, fran\u00e7ais, allemand, espagnol, n\u00e9erlandais, italien, etc.) et en proposant une formation personnalis\u00e9e pour les langues moins bien dot\u00e9es gr\u00e2ce \u00e0 l&rsquo;apprentissage par transfert. <\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><strong>Raret\u00e9 des donn\u00e9es annot\u00e9es<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<p>Les donn\u00e9es de formation de haute qualit\u00e9 sont cruciales mais font souvent d\u00e9faut, en particulier dans les domaines de niche. Des ensembles de donn\u00e9es ouvertes comme<a href=\"https:\/\/github.com\/afshinrahimi\/mmner\"> <mark style=\"background-color:rgba(0, 0, 0, 0)\" class=\"has-inline-color has-accent-2-color\">WikiANN<\/mark><\/a> ou CoNLL-2003, mais les corpus sp\u00e9cifiques \u00e0 un domaine n\u00e9cessitent toujours une annotation manuelle, ce qui prend beaucoup de temps. <\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><strong>Difficult\u00e9s d&rsquo;adaptation au domaine<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<p>Un mod\u00e8le form\u00e9 sur des articles de presse peut \u00e9chouer sur des documents juridiques ou techniques. Par exemple, \u00ab\u00a0GAFA\u00a0\u00bb dans un contexte technique fait r\u00e9f\u00e9rence \u00e0 des organisations, mais pourrait ne pas \u00eatre reconnu par un mod\u00e8le g\u00e9n\u00e9raliste. L&rsquo;adaptation de la NER \u00e0 des corpus sp\u00e9cialis\u00e9s n\u00e9cessite une formation personnalis\u00e9e et des boucles de r\u00e9troaction it\u00e9ratives &#8211; ce que notre plateforme facilite de mani\u00e8re native.  <\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"750\" height=\"450\" src=\"https:\/\/kairntech.com\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/key-challenges-in-named-entity-recognition.jpg\" alt=\"d\u00e9fis cl\u00e9s dans la reconnaissance des entit\u00e9s nomm\u00e9es\" class=\"wp-image-16359\" srcset=\"https:\/\/kairntech.com\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/key-challenges-in-named-entity-recognition.jpg 750w, https:\/\/kairntech.com\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/key-challenges-in-named-entity-recognition-300x180.jpg 300w\" sizes=\"auto, (max-width: 750px) 100vw, 750px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<hr class=\"wp-block-separator has-alpha-channel-opacity\"\/>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>Outils et biblioth\u00e8ques pour la reconnaissance des entit\u00e9s nomm\u00e9es<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><strong>Reconnaissance d&rsquo;entit\u00e9s nomm\u00e9es (spaCy)<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\"><strong>Introduction \u00e0 la spaCie<\/strong><\/h4>\n\n\n\n<p>spaCy est une biblioth\u00e8que NLP rapide et open-source en Python. Elle inclut des mod\u00e8les de NER pr\u00e9-entra\u00een\u00e9s pour plusieurs langues et prend en charge l&rsquo;int\u00e9gration de l&rsquo;apprentissage profond d\u00e8s le d\u00e9part. <\/p>\n\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\"><strong>Comment utiliser spaCy pour le NER (exemple de code)<\/strong><\/h4>\n\n\n\n<p>import spacy<\/p>\n\n\n\n<p>nlp = spacy.load(\u00ab\u00a0en_core_web_sm\u00a0\u00bb)<\/p>\n\n\n\n<p>doc = nlp(\u00ab\u00a0Google a acquis DeepMind en 2014\u00a0\u00bb)<\/p>\n\n\n\n<p>for ent in doc.ents :<\/p>\n\n\n\n<p>  print(ent.text, ent.label_)<\/p>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<p><strong>Sortie :<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>Google ORG  <\/p>\n\n\n\n<p>DeepMind ORG  <\/p>\n\n\n\n<p>2014 DATE<\/p>\n\n\n\n<p>Le pipeline de spaCy d\u00e9tecte automatiquement les entit\u00e9s et leur attribue des types tels que l&rsquo;organisation et la date en utilisant des mod\u00e8les form\u00e9s.<\/p>\n\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\"><strong>Personnalisation de spaCy pour votre domaine<\/strong><\/h4>\n\n\n\n<p>spaCy permet aux utilisateurs d&rsquo;entra\u00eener ou d&rsquo;\u00e9tendre les mod\u00e8les avec des types d&rsquo;entit\u00e9s personnalis\u00e9s en utilisant l&rsquo;EntityRuler ou des annotations manuelles. Bien que puissant, ce processus n\u00e9cessite une expertise technique et des donn\u00e9es annot\u00e9es. <\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><strong>Autres biblioth\u00e8ques populaires<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\"><strong>NLTK \/ Flair \/ Stanford NER<\/strong><\/h4>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-table\"><table class=\"has-accent-5-background-color has-background has-fixed-layout\"><tbody><tr><td><strong><mark style=\"background-color:rgba(0, 0, 0, 0)\" class=\"has-inline-color has-accent-1-color\">Biblioth\u00e8que<\/mark><\/strong><\/td><td><strong><mark style=\"background-color:rgba(0, 0, 0, 0)\" class=\"has-inline-color has-accent-1-color\">Langue<\/mark><\/strong><\/td><td><strong><mark style=\"background-color:rgba(0, 0, 0, 0)\" class=\"has-inline-color has-accent-1-color\">Focus sur l&rsquo;utilisation<\/mark><\/strong><\/td><td><strong><mark style=\"background-color:rgba(0, 0, 0, 0)\" class=\"has-inline-color has-accent-1-color\">Points forts<\/mark><\/strong><\/td><\/tr><tr><td>NLTK<\/td><td>Python<\/td><td>\u00c9ducation \/ Prototypage<\/td><td>L\u00e9ger, facile \u00e0 d\u00e9marrer<\/td><\/tr><tr><td>Flair<\/td><td>Python<\/td><td>Apprentissage profond NER<\/td><td>Empilement d&rsquo;encastrements, multilingue<\/td><\/tr><tr><td>NER de Stanford<\/td><td>Java<\/td><td>NER statistique<\/td><td>Des mod\u00e8les fiables et matures<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><strong>API bas\u00e9es dans le nuage<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\"><strong>Google \/ Amazon \/ IBM<\/strong><\/h4>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><a href=\"https:\/\/cloud.google.com\/natural-language\"><mark style=\"background-color:rgba(0, 0, 0, 0)\" class=\"has-inline-color has-accent-2-color\">Google Cloud Natural Language<\/mark><br><\/a><\/li>\n\n\n\n<li><a href=\"https:\/\/aws.amazon.com\/comprehend\/\"><mark style=\"background-color:rgba(0, 0, 0, 0)\" class=\"has-inline-color has-accent-2-color\">Amazon Comprehend<\/mark><br><\/a><\/li>\n\n\n\n<li><a href=\"https:\/\/www.ibm.com\/products\/natural-language-understanding\"><mark style=\"background-color:rgba(0, 0, 0, 0)\" class=\"has-inline-color has-accent-2-color\">IBM Watson NLU<\/mark><\/a><\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Ces services proposent des NER pr\u00eats \u00e0 l&#8217;emploi avec une infrastructure \u00e9volutive mais des options de personnalisation limit\u00e9es.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><strong>Solutions pour les entreprises<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\"><strong>Comment Kairntech int\u00e8gre-t-il les NER ?<\/strong><\/h4>\n\n\n\n<p>Notre plateforme combine des interfaces \u00e0 code bas avec des mod\u00e8les NER personnalisables &#8211; supportant \u00e0 la fois des types d&rsquo;entit\u00e9s standards et sp\u00e9cifiques \u00e0 un domaine. Les utilisateurs peuvent \u00e9tiqueter les donn\u00e9es, former les mod\u00e8les, \u00e9valuer la qualit\u00e9 et les d\u00e9ployer en toute s\u00e9curit\u00e9, le tout dans un environnement d&rsquo;entreprise sans installation. <\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>Applications pratiques et cas d&rsquo;utilisation<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-table\"><table class=\"has-accent-5-background-color has-background has-fixed-layout\"><tbody><tr><td><strong><mark style=\"background-color:rgba(0, 0, 0, 0)\" class=\"has-inline-color has-accent-1-color\">Domaine<\/mark><\/strong><\/td><td><strong><mark style=\"background-color:rgba(0, 0, 0, 0)\" class=\"has-inline-color has-accent-1-color\">Utilisation des NER<\/mark><\/strong><\/td><\/tr><tr><td><strong>Analyse de CV et acquisition de talents<\/strong><\/td><td>Extraction des noms des candidats, de leurs comp\u00e9tences, de leurs dipl\u00f4mes et de leurs titres de poste \u00e0 partir des CV pour une mise en correspondance plus rapide.<\/td><\/tr><tr><td><strong>Recherche biom\u00e9dicale<\/strong><\/td><td>Identifie les noms de g\u00e8nes, les maladies, les compos\u00e9s chimiques et les entit\u00e9s th\u00e9rapeutiques dans la litt\u00e9rature m\u00e9dicale.<\/td><\/tr><tr><td><strong>Analyse de documents juridiques<\/strong><\/td><td>D\u00e9tecte les clauses contractuelles, les termes juridiques, les noms d&rsquo;organisations et les r\u00e9f\u00e9rences aux juridictions dans la jurisprudence.<\/td><\/tr><tr><td><strong>Moteurs de recherche et graphes de connaissances<\/strong><\/td><td>Convertit le contenu non structur\u00e9 en donn\u00e9es structur\u00e9es afin d&rsquo;am\u00e9liorer la pertinence et les liens s\u00e9mantiques.<\/td><\/tr><tr><td><strong>Service client\u00e8le et m\u00e9dias sociaux<\/strong><\/td><td>Marquez les noms des produits, les probl\u00e8mes, les lieux ou les sentiments dans les commentaires des clients pour une meilleure r\u00e9ponse et une meilleure analyse.<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n<p>Des soins de sant\u00e9 aux ressources humaines, le NER prend en charge l&rsquo;analyse de texte \u00e9volutive en convertissant le langage en informations structur\u00e9es et exploitables. Chez Kairntech, nous aidons les organisations \u00e0 tirer parti de cette puissance dans tous les domaines gr\u00e2ce \u00e0 des assistants personnalisables adapt\u00e9s \u00e0 leurs donn\u00e9es. <\/p>\n\n\n\n<hr class=\"wp-block-separator has-alpha-channel-opacity\"\/>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>Construire un pipeline de reconnaissance des entit\u00e9s nomm\u00e9es<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><strong>Collecte et annotation des donn\u00e9es<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<p>Le pipeline commence par la collecte de documents repr\u00e9sentatifs et l&rsquo;annotation d&rsquo;entit\u00e9s pertinentes pour votre cas d&rsquo;utilisation &#8211; qu&rsquo;elles soient g\u00e9n\u00e9riques (comme une organisation ou une personne) ou sp\u00e9cifiques \u00e0 un domaine (comme des num\u00e9ros de pi\u00e8ces ou des r\u00e9glementations).<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><strong>Formation et \u00e9valuation<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<p>Les donn\u00e9es annot\u00e9es sont utilis\u00e9es pour former un mod\u00e8le, souvent par apprentissage par transfert. Une \u00e9valuation est ensuite r\u00e9alis\u00e9e \u00e0 l&rsquo;aide de mesures telles que la pr\u00e9cision, le rappel et le score F1 afin de s&rsquo;assurer que la qualit\u00e9 de la reconnaissance des entit\u00e9s correspond aux besoins de l&rsquo;entreprise. <\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><strong>D\u00e9ploiement et post-traitement<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<p>Apr\u00e8s la formation, le mod\u00e8le est int\u00e9gr\u00e9 dans une application ou un flux de travail. Des \u00e9tapes de post-traitement, telles que l&rsquo;\u00e9tablissement de liens entre les entit\u00e9s, la normalisation ou le filtrage, peuvent \u00eatre incorpor\u00e9es dans le pipeline afin de garantir que les r\u00e9sultats sont pr\u00eats pour l&rsquo;entreprise et adapt\u00e9s \u00e0 une utilisation en aval. <\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><strong>Boucles de r\u00e9troaction continue<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<p>Les corrections apport\u00e9es par les utilisateurs et les nouveaux exemples sont r\u00e9inject\u00e9s dans le syst\u00e8me afin d&rsquo;entra\u00eener \u00e0 nouveau le mod\u00e8le et d&rsquo;am\u00e9liorer sa pr\u00e9cision au fil du temps, ce qui est essentiel pour maintenir les performances dans des environnements en constante \u00e9volution.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><strong>Ex\u00e9cution d&rsquo;un NER s\u00e9curis\u00e9 sur site avec Kairntech<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<p>Chez Kairntech, notre pipeline prend en charge le NER de bout en bout &#8211; de l&rsquo;ingestion de documents bruts \u00e0 l&rsquo;extraction d&rsquo;entit\u00e9s &#8211; enti\u00e8rement sur site. Cela garantit la confidentialit\u00e9 des donn\u00e9es tout en permettant aux \u00e9quipes d&rsquo;adapter les mod\u00e8les en continu, sans \u00e9crire de code. <\/p>\n\n\n\n<hr class=\"wp-block-separator has-alpha-channel-opacity\"\/>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>Bonnes pratiques pour la mise en \u0153uvre des NER<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><strong>Choisir le bon mod\u00e8le<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<ol class=\"wp-block-list\">\n<li>S\u00e9lectionnez une architecture de mod\u00e8le adapt\u00e9e \u00e0 l&rsquo;\u00e9chelle et \u00e0 la complexit\u00e9 de vos donn\u00e9es &#8211; des mod\u00e8les CRF simples pour les petites t\u00e2ches, des mod\u00e8les \u00e0 base de transformateurs pour une grande pr\u00e9cision.<br><\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><strong>Gestion du vocabulaire sp\u00e9cifique \u00e0 un domaine<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<ol start=\"2\" class=\"wp-block-list\">\n<li>Utilisez les donn\u00e9es du domaine pour affiner les mod\u00e8les ou enrichir les ensembles de r\u00e8gles, en garantissant une reconnaissance pr\u00e9cise des types d&rsquo;entit\u00e9s personnalis\u00e9s qui ne sont pas pr\u00e9sents dans les corpus g\u00e9n\u00e9riques.<br><\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><strong>Consid\u00e9rations relatives \u00e0 la protection de la vie priv\u00e9e et \u00e0 la s\u00e9curit\u00e9<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<ol start=\"3\" class=\"wp-block-list\">\n<li>Privil\u00e9giez les d\u00e9ploiements sur site ou en nuage priv\u00e9 pour les informations sensibles, en particulier dans les secteurs r\u00e9glement\u00e9s tels que la sant\u00e9 ou le droit.<br><\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><strong>Renforcer les \u00e9quipes avec des outils \u00e0 code bas<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<ol start=\"4\" class=\"wp-block-list\">\n<li>Permettre aux experts en la mati\u00e8re de r\u00e9viser, d&rsquo;annoter et d&rsquo;am\u00e9liorer les mod\u00e8les sans codage &#8211; acc\u00e9l\u00e9rer les cycles de retour d&rsquo;information et am\u00e9liorer les r\u00e9sultats.<br><\/li>\n\n\n\n<li>Suivez les performances dans le temps (par exemple, le score F1), modifiez vos mod\u00e8les et validez-les r\u00e9guli\u00e8rement pour maintenir la coh\u00e9rence entre les diff\u00e9rents cas d&rsquo;utilisation.<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n<hr class=\"wp-block-separator has-alpha-channel-opacity\"\/>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>FAQ<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-kadence-accordion alignnone\"><div class=\"kt-accordion-wrap kt-accordion-id18952_a829a4-97 kt-accordion-has-8-panes kt-active-pane-0 kt-accordion-block kt-pane-header-alignment-left kt-accodion-icon-style-arrow kt-accodion-icon-side-right\" style=\"max-width:none\"><div class=\"kt-accordion-inner-wrap\" data-allow-multiple-open=\"false\" data-start-open=\"0\">\n<div class=\"wp-block-kadence-pane kt-accordion-pane kt-accordion-pane-1 kt-pane18952_182e93-d0\"><div class=\"kt-accordion-header-wrap\"><button class=\"kt-blocks-accordion-header kt-acccordion-button-label-show\" type=\"button\"><span class=\"kt-blocks-accordion-title-wrap\"><span class=\"kt-blocks-accordion-title\"><strong><mark style=\"background-color:rgba(0, 0, 0, 0)\" class=\"has-inline-color has-accent-1-color\">Comment fonctionne un NER ?<\/mark><\/strong><\/span><\/span><span class=\"kt-blocks-accordion-icon-trigger\"><\/span><\/button><\/div><div class=\"kt-accordion-panel kt-accordion-panel-hidden\"><div class=\"kt-accordion-panel-inner\">\n<p class=\"has-contrast-color has-text-color has-link-color wp-elements-17c120c5692a46fc5589346196109612\">Un syst\u00e8me NER identifie les parties de texte susceptibles de repr\u00e9senter des entit\u00e9s du monde r\u00e9el et leur attribue des cat\u00e9gories telles que personne, organisation, lieu ou date. Il combine des caract\u00e9ristiques linguistiques et un apprentissage automatique ou des r\u00e8gles pour y parvenir efficacement. <\/p>\n<\/div><\/div><\/div>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-kadence-pane kt-accordion-pane kt-accordion-pane-2 kt-pane18952_7de52b-39\"><div class=\"kt-accordion-header-wrap\"><button class=\"kt-blocks-accordion-header kt-acccordion-button-label-show\" type=\"button\"><span class=\"kt-blocks-accordion-title-wrap\"><span class=\"kt-blocks-accordion-title\"><strong><strong><mark style=\"background-color:rgba(0, 0, 0, 0)\" class=\"has-inline-color has-accent-1-color\"><strong><strong><strong>Quelle est la diff\u00e9rence entre NER et NLP ?<\/strong><\/strong><\/strong><\/mark><\/strong><\/strong><\/span><\/span><span class=\"kt-blocks-accordion-icon-trigger\"><\/span><\/button><\/div><div class=\"kt-accordion-panel kt-accordion-panel-hidden\"><div class=\"kt-accordion-panel-inner\">\n<p class=\"has-contrast-color has-text-color has-link-color wp-elements-894115d5a4c692962de5a200c1986fcd\">Le NER est une t\u00e2che secondaire du NLP. Alors que le NLP englobe toutes les techniques de traitement et de compr\u00e9hension du langage, le NER se concentre sp\u00e9cifiquement sur l&rsquo;extraction et la classification d&rsquo;entit\u00e9s nomm\u00e9es \u00e0 partir de textes. <\/p>\n<\/div><\/div><\/div>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-kadence-pane kt-accordion-pane kt-accordion-pane-3 kt-pane18952_82a8b2-d3\"><div class=\"kt-accordion-header-wrap\"><button class=\"kt-blocks-accordion-header kt-acccordion-button-label-show\" type=\"button\"><span class=\"kt-blocks-accordion-title-wrap\"><span class=\"kt-blocks-accordion-title\"><strong><mark style=\"background-color:rgba(0, 0, 0, 0)\" class=\"has-inline-color has-accent-1-color\">Quelle est la diff\u00e9rence entre BERT et NER ?<\/mark><\/strong><\/span><\/span><span class=\"kt-blocks-accordion-icon-trigger\"><\/span><\/button><\/div><div class=\"kt-accordion-panel kt-accordion-panel-hidden\"><div class=\"kt-accordion-panel-inner\">\n<p class=\"has-contrast-color has-text-color has-link-color wp-elements-03286422b855ec45b25df99f959b137f\">L&rsquo;ORET est un grand mod\u00e8le linguistique qui peut \u00eatre affin\u00e9 pour les t\u00e2ches de NER. Le NER, quant \u00e0 lui, est un objectif &#8211; l&rsquo;extraction d&rsquo;entit\u00e9s &#8211; que l&rsquo;ORET peut aider \u00e0 atteindre lorsqu&rsquo;il est int\u00e9gr\u00e9 dans un pipeline de reconnaissance. <\/p>\n<\/div><\/div><\/div>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-kadence-pane kt-accordion-pane kt-accordion-pane-4 kt-pane18952_0b35dc-6b\"><div class=\"kt-accordion-header-wrap\"><button class=\"kt-blocks-accordion-header kt-acccordion-button-label-show\" type=\"button\"><span class=\"kt-blocks-accordion-title-wrap\"><span class=\"kt-blocks-accordion-title\"><strong><mark style=\"background-color:rgba(0, 0, 0, 0)\" class=\"has-inline-color has-accent-1-color\"><strong><strong><strong>Les NER sont-ils sp\u00e9cifiques \u00e0 une langue ?<\/strong><\/strong><\/strong><\/mark><\/strong><\/span><\/span><span class=\"kt-blocks-accordion-icon-trigger\"><\/span><\/button><\/div><div class=\"kt-accordion-panel kt-accordion-panel-hidden\"><div class=\"kt-accordion-panel-inner\">\n<p class=\"has-contrast-color has-text-color has-link-color wp-elements-d5593cd300647a09f25ff976e1a81ce7\">Oui, la plupart des mod\u00e8les NER sont form\u00e9s dans des langues sp\u00e9cifiques. Il existe des mod\u00e8les multilingues ou interlingues, mais leur adaptation \u00e0 un domaine ou \u00e0 des variations r\u00e9gionales n\u00e9cessite des ajustements et des donn\u00e9es de formation suppl\u00e9mentaires. <\/p>\n<\/div><\/div><\/div>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-kadence-pane kt-accordion-pane kt-accordion-pane-6 kt-pane18952_020548-25\"><div class=\"kt-accordion-header-wrap\"><button class=\"kt-blocks-accordion-header kt-acccordion-button-label-show\" type=\"button\"><span class=\"kt-blocks-accordion-title-wrap\"><span class=\"kt-blocks-accordion-title\"><strong><mark style=\"background-color:rgba(0, 0, 0, 0)\" class=\"has-inline-color has-accent-1-color\">Le NER peut-il d\u00e9tecter des \u00e9motions ou des sentiments ?<\/mark><\/strong><\/span><\/span><span class=\"kt-blocks-accordion-icon-trigger\"><\/span><\/button><\/div><div class=\"kt-accordion-panel kt-accordion-panel-hidden\"><div class=\"kt-accordion-panel-inner\">\n<p><mark style=\"background-color:rgba(0, 0, 0, 0)\" class=\"has-inline-color has-contrast-color\">Non. Le NER extrait des entit\u00e9s factuelles telles que des noms ou des dates. La d\u00e9tection des \u00e9motions ou des sentiments rel\u00e8ve de l&rsquo;analyse des sentiments, qui est une t\u00e2che NLP diff\u00e9rente souvent utilis\u00e9e en parall\u00e8le avec le NER.  <\/mark><\/p>\n<\/div><\/div><\/div>\n<\/div><\/div><\/div>\n\n\n\n<hr class=\"wp-block-separator has-alpha-channel-opacity\"\/>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>Transformer le texte en renseignements exploitables gr\u00e2ce \u00e0 la NER<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><strong>L&rsquo;avenir de la reconnaissance des entit\u00e9s nomm\u00e9es<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<p>Avec l&rsquo;\u00e9volution des mod\u00e8les linguistiques, le NER deviendra encore plus sensible au contexte, multilingue et adaptable au domaine, ce qui permettra d&rsquo;obtenir des informations plus approfondies sur des ensembles de donn\u00e9es complexes et non structur\u00e9s.<\/p>\n\n\n\n<hr class=\"wp-block-separator has-alpha-channel-opacity\"\/>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><strong>Comment Kairntech aide les entreprises \u00e0 cr\u00e9er des assistants dot\u00e9s de NER ?<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<p>Nous offrons une plateforme s\u00e9curis\u00e9e et \u00e0 code bas pour concevoir, former et d\u00e9ployer des solutions NER sur mesure. Vous voulez la voir \u00e0 l&rsquo;\u0153uvre ? <a href=\"https:\/\/kairntech.com\/fr\/contactez-nous\/\">Demandez une d\u00e9monstration<\/a>. <\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>La reconnaissance des entit\u00e9s nomm\u00e9es (NER) est une technique fondamentale du traitement du langage naturel (NLP) qui consiste \u00e0 identifier et \u00e0 classer les \u00e9l\u00e9ments cl\u00e9s, ou \u00ab\u00a0entit\u00e9s\u00a0\u00bb, d&rsquo;un texte dans des cat\u00e9gories pr\u00e9d\u00e9finies telles que les noms de personnes, d&rsquo;organisations, de lieux, de dates, etc. Dans ce guide complet, nous allons nous plonger dans [&hellip;]<\/p>\n","protected":false},"author":12,"featured_media":19289,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_kad_blocks_custom_css":"","_kad_blocks_head_custom_js":"","_kad_blocks_body_custom_js":"","_kad_blocks_footer_custom_js":"","_jetpack_memberships_contains_paid_content":false,"footnotes":"","jetpack_publicize_message":"","jetpack_publicize_feature_enabled":true,"jetpack_social_post_already_shared":true,"jetpack_social_options":{"image_generator_settings":{"template":"highway","default_image_id":0,"font":"","enabled":false},"version":2}},"categories":[479],"tags":[],"class_list":["post-18952","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-articles-fr"],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v26.8 - https:\/\/yoast.com\/product\/yoast-seo-wordpress\/ -->\n<title>NER : Automatisez l&#039;extraction de vos donn\u00e9es sans code<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Marre de l&#039;extraction manuelle ? 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