73 Strings avait besoin d’un coup de main pour analyser de larges quantités de données textuelles financières. Le but était d’en extraire de l’information pertinente aux fonds d’investissement.

Nous avons assisté l’équipe technique de 73 Strings sous différents axes : 1. veille scientifique afin de déterminer les méthodes de NLP (analyse textuelle) adaptées à leur cas d’usage 2. test de ces mêmes méthodes et sélection des plus adaptées 3. développement de modèles de Machine Learning intégrés à leur architecture à partir des méthodes sélectionnées.