Veille stratégique assistée sur des bases de données d’appels d’offres par traitement automatique de la langue naturelle et fouille de textes

Assisted strategic monitoring on call for tender databases using natural language processing, text mining and deep learning

• Auteur / Autrice : Oussama Ahmia
• Direction : Pierre-François Marteau, Nicolas Béchet
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Soutenance le 06/03/2020
• Etablissement(s) : Lorient
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Mathématiques et sciences et technologies de l'information et de la communication (Rennes)
• Partenaire(s) de recherche : Equipe de recherche : Institut de recherche en informatique et systèmes aléatoires (Rennes)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires / IRISA
• Jury : Président / Présidente : Bruno Crémilleux
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Alexandre Garel, Nadir Farah, Jeanne Villaneau
• Jury : Rapporteur / Rapporteuse : Mohamed Nadif, Thierry Charnois

Mots clés

Mots clés contrôlés

Traitement automatique du langage naturel

Appels d'offres

Apprentissage profond

Exploration de données

Mots clés libres

TALN

Attention hiérarchique

Text mining

Deep learning

Machine learning

Hierarchical attention

Call for tender

Résumé

Cette thèse, effectuée dans le cadre d’un contrat CIFRE avec la société OctopusMind, est centrée sur le développement d'un outillage informatique dédié et optimisé pour l'assistance à l'exploitation de la base d'appels d'offres, dans une finalité de veille stratégique. Notre contribution se décline en trois chapitres : le premier concerne le développement d’une ressource multilingue partiellement comparable. Qui est construite à partir des appels d’offres européens publiés par le TED (Tenders Electronic Daily). Elle contient plus de deux millions de documents traduits dans 24 langues publiées durant les 9 dernières années. Le deuxième chapitre concerne une étude sur les questions de vectorisation de mots, phrases et documents susceptibles de capturer au mieux la sémantique selon différentes échelles. Nous avons proposé deux approches : la première est basée sur une combinaison entre word2vec et LSA. La deuxième est basée sur une architecture neuronale originale basée sur des réseaux d’attention convolutionnels à deux niveaux. Ces vectorisations sont exploitées à titre de validation sur des tâches de classification et de clustering de textes. Le troisième chapitre concerne l’extraction de relations sémantiques contenues dans des appels d’offres, permettant de relier des bâtiments à des surfaces, des lots à des budgets, etc... Les développées sont ici plus traditionnelles et reposent sur des CRF. La fin de ce chapitre concerne la mise en production dans l’environnement logiciel d’OctopusMind des différentes solutions, notamment l’extraction d’informations, le système de recommandation, ainsi que la combinaison de ces différents modules pour résoudre des problèmes plus complexes

This thesis, carried out within the framework of a CIFRE contract with the OctopusMind company, is focused on developing a set of automated tools dedicated and optimized to assist call for tender databases processing, for the purpose of strategic intelligence monitoring. Our contribution is divided into three chapters: The first chapter is about developing a partially comparable multilingual corpus, built from the European calls for tender published by TED (Tenders Electronic Daily). It contains more than 2 million documents translated into 24 languages published over the last 9 years. The second chapter presents a study on the questions of words, sentences and documents embedding, likely to capture semantic features at different scales. We proposed two approaches: the first one is based on a combination between a word embedding (word2vec) and latent semantic analysis (LSA). The second one is based on a novel artificial neural network architecture based on two-level convolutional attention mechanisms. These embedding methods are evaluated on classification and text clustering tasks. The third chapter concerns the extraction of semantic relationships in calls for tenders, in particular, allowing to link buildings to areas, lots to budgets, and so on. The supervised approaches developed in this part of the thesis are essentially based on Conditionnal Random Fields. The end of the third chapter concerns the application aspect, in particular with the implementation of some solutions deployed within OctopusMind's software environment, including information extraction, a recommender system, as well as the combination of these different modules to solve some more complex problems