La recherche est difficile, mais même les outils décents développés par Google, Microsoft et d’autres n’arrivent pas à faire les choses correctement lorsqu’il s’agit de naviguer dans les milliers de documents et d’idées piégés dans les bases de données d’entreprise et gouvernementales. Agolo s’en fait une spécialité, cependant, en utilisant des résumés intelligents pour mettre un pied dans la porte avec les autorités fédérales – et lever quelques millions pour continuer à construire également. Nous avons parlé pour la dernière fois avec Agolo à l’été 2019, ou si j’y pense, l’été dernier. À l’époque, la société avait construit un puissant moteur de résumé qui pouvait prendre des documents, des articles et d’autres contenus longs et produire des versions plus courtes qui gardaient les points critiques intacts. Ce type de technologie est précieux à bien des égards, mais celui qu’Agolo a trouvé le plus immédiatement applicable est la recherche. Le problème avec la recherche est que les moteurs qui le font sont à la fois intelligents et stupides. Ils sont intelligents pour trouver des fils de discussion pertinents et ordonner des choses en utilisant ces métriques (quand ils y sont autorisés), mais stupides en ce sens qu’ils ne sont pas très bons pour le contexte ou l’extraction. J’entends par là qu’ils peuvent ou non être bons pour extraire, par exemple, l’auteur d’une page ou d’un article parce que le formatage diffère considérablement – et sans la possibilité de connecter ces éléments d’information, ces moteurs ne savent pas vraiment ce qui est important. Cependant, une partie du résumé d’un document consiste à comprendre en quoi il est important – sinon, comment savoir quelles parties conserver ou jeter ? Il s’avère que ces informations sont cruciales pour rendre efficaces les recherches de données non structurées ou diverses. Docugami s’est concentré sur le processus de transformation des documents en données, et Agolo utilise une approche connexe pour permettre aux utilisateurs de trouver l’aiguille dans la pile de foin des documents d’entreprise. La société a trouvé une bonne solution pour sa technologie au début de la pandémie, lorsque le Bureau de la politique scientifique et technologique cherchait un meilleur moyen d’organiser les données qui s’accumulaient rapidement autour de COVID-19. Rechercher des auteurs et des substances, c’est bien beau, mais les gens avaient besoin de quelque chose d’un peu plus intelligent que les indexeurs de base de données habituels. Le co-fondateur et PDG d’Agolo, Sage Wohns, a donné l’exemple de la recherche d’ibuprofène. Tout moteur de recherche ordinaire ne comprend l’ibuprofène que comme un terme que les gens recherchent généralement pour en savoir plus sur le médicament, et c’est ainsi que cela se reflète dans l’index. Même si vous déployez cette technologie de recherche sur un corpus spécifique à un domaine, comme des documents de recherche, elle ne gagne pas comme par magie une meilleure compréhension. Mais un chercheur médical recherchant l’ibuprofène dans des articles liés à la pandémie sait déjà de quoi il s’agit – ce dont il a besoin, c’est d’une présentation ordonnée de la façon dont l’ibuprofène apparaît dans la littérature, des autres médicaments et effets avec lesquels il est le plus étroitement corrélé, des institutions et des auteurs. associé à son étude.
Crédits image : Agolo « Nous avons aidé à résoudre le problème consistant à mettre les bonnes informations entre les mains des gens », a déclaré Wohns. Et une première version de la technologie de synthèse de l’entreprise a été utilisée en combinaison avec la pile de recherche existante de l’OSTP pour améliorer les résultats. Non seulement il renvoie des éléments qui devraient être plus pertinents, mais il expose le raisonnement de cette pertinence, en montrant (si vous le demandez) une représentation du graphique et des nœuds dont font partie une requête et les éléments associés. Maintenant, ils se lancent dans des projets similaires pour le gouvernement fédéral, qui est assis sur des tonnes de rapports et de données mais, comme toute grande organisation, a du mal à tout trier. « Au cours des deux années qui ont suivi, nous avons repensé le synthétiseur pour gérer des documents plus longs (souvent des centaines de pages) et optimisé le créateur de graphes de connaissances pour qu’il puisse évoluer pour gérer des millions de documents dans un seul graphique », a écrit le co-fondateur et CTO Mohamed AlTantawy dans un e-mail à TechCrunch. Comme tout micromodèle d’entreprise qui se respecte, les systèmes déployés par Agolo s’adaptent au jeu de données fourni par le client.
mais devient rapidement encombrant lorsque vous regardez 100 déclarations ESG concurrentes de potentiels partenaires ou investissements La société a levé plus de 18 millions de dollars au total à ce jour. L’argent sera utilisé pour doter en personnel les ventes et le marketing en particulier, ainsi que le produit et l’ingénierie nécessaires pour continuer à travailler avec ses clients existants. Il devrait en annoncer de grands cette année, alors j’espère que nos lecteurs du gouvernement fédéral pourront alors trouver les choses un peu plus faciles.