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CABI automatise son processus d’enrichissement sémantique et maille ses contenus avec la plateforme Luxid® de TEMIS

Wallingford, Royaume-Uni & Paris, France – le 21 janvier 2014

– CABI choisit la plateforme d’enrichissement sémantique de contenu référence pour accentuer l’attractivité de ses contenus et élargir stratégiquement sa gamme de produits

TEMIS, leader des solutions d’enrichissement sémantique de contenu, annonce la signature d’un contrat stratégique avec CABI, une organisation inter-gouvernementale spécialisée dans les problématiques touchant l’agriculture et l’environnement.

La recherche scientifique, le développement international, la gestion de la connaissance et l’édition de publications sont au coeur de la mission de CABI. En ouvrant l’accès à la connaissance scientifique et en portant le changement à travers de nombreux projets de développement, CABI a pour ambition d’améliorer les rendements des cultures, de combattre les ravages des parasites agricoles et des maladies microbiennes, de protéger la biodiversité et de sauvegarder l’environnement, de façon à ce que les communautés les plus pauvres du monde parviennent à se nourrir.

En tant qu’éditeur reconnu d‘information scientifique, CABI doit faire face à deux tendances majeures du secteur : d’une part, la croissance exponentielle du nombre d’articles parus et d’autre
part l’émergence du “Web de Données”, associée à une demande de produits d’information plus structurés complémentaires des produits d’information traditionnels basés sur le contenu.

Pour faire face à ces évolutions, CABI a décidé d’optimiser son processus d’indexation des contenus jusque-là manuel en intégrant la plateforme Luxid® Content Enrichment de TEMIS dans son système de gestion de contenu. Le premier objectif de CABI est de réaliser des gains de productivité par l’automatisation et de réduire les coûts d’indexation liés à l’augmentation des volumes de contenu, tout en assurant une qualité élevée des métadonnées produites. Les métadonnées sémantiques extraites à partir des contenus permettront à CABI de proposer sur ses portails d’information des outils de recherche, de navigation et de découverte plus sophistiqués, de manière à susciter une adhésion plus importante de ses utilisateurs. L’enrichissement sémantique opéré par Luxid®
permettra également d’extraire des textes des informations structurées et des relations sémantiques, permettant ainsi à CABI de créer des produits de type Linked Data connectés au Web des données.

«En tant qu’éditeur de base de données, avec plusieurs dizaines d’années d’expérience dans les métadonnées et l’indexation de contenu, nous sommes très enthousiastes de travailler avec TEMIS
pour industrialiser nos pratiques d’enrichissement sémantique. Cela nous permettra non seulement d’améliorer la qualité de nos produits existants mais aussi de valoriser les nouveaux contenus au
sein de notre portefeuille de produits», déclare Andrea Powell, Executive Director, Publishing, CABI. «Nous voyons cela comme une étape majeure pour atteindre notre but de devenir le leader
mondial des sources d’information et d’analyse dans le secteur de l’agriculture et des disciplines connexes.»

«C’est un réel plaisir d’engager une nouvelle collaboration avec CABI », ajoute Vincent Nibart, Sales Director, TEMIS. TEMIS va aider CABI à produire des métadonnées à haute valeur ajoutée qui lui permettront d’interconnecter ses contenus et de soutenir sa stratégie digitale dans les prochaines années.»

Fondée sur des technologies brevetées et reconnues de traitement du langage naturel, Luxid® s’appuie sur des annotateurs appelés Skill Cartridges® pour extraire des informations ciblées présentes dans le contenu non-structuré et l’enrichir sémantiquement avec des métadonnées métier. Luxid® inclut également le module Content Enrichment Studio, une suite d’outils permettant aux utilisateurs de modifier les Skill Cartridges® ou d’en créer de nouvelles. Ce module permettra à CABI d’intégrer son propre thésaurus dans une Skill Cartridge® dédiée et d’enrichir les contenus de
sa ligne de produits avec des métadonnées alignées sur son thésaurus.


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