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Fabrication additive
Fabrication additive webAI
L'agent webAI pour la fabrication additive (impression 3D) a été formé par ISTARI.AI pour dériver le savoir-faire des entreprises dans le domaine de la fabrication additive à partir de leurs sites web et pour le cartographier sous la forme d'un score individuel de fabrication additive. Dans ce contexte, nous entendons par savoir-faire les produits et services de fabrication additive ou le personnel ayant des compétences en fabrication additive. Cet indicateur numérique reflète la place centrale qu'occupe la fabrication additive sur le site web de l'entreprise et le fait qu'elle soit présentée comme essentielle pour son propre modèle d'entreprise.
En outre, webAI calcule également un score d'intensité de l'information sur la fabrication additive pour chaque entreprise. Ce score reflète l'intensité de la communication de l'entreprise sur le thème de la fabrication additive, sans qu'elle dispose de ses propres produits et services intégrant la fabrication additive ou d'un personnel spécialement formé.
Les entreprises qui sont actives dans le domaine de la fabrication additive, qui ont des secteurs d'activité axés sur ce domaine ou qui offrent des produits et des services ayant un lien direct avec ce domaine, communiquent généralement sur ce point. Plus ce sujet est central pour l'entreprise, plus il est important pour la communication externe de l'entreprise. Par exemple, une startup de "prototypage rapide" communique presque exclusivement sur le thème de la fabrication additive, tandis qu'une société de conseil qui propose, entre autres, des "conseils en fabrication additive" ne communique que de manière limitée sur la fabrication additive. WebAI distingue la communication "d'information" de la communication "de savoir-faire" (elle propose ses propres produits et services de fabrication additive). Un exemple serait le site web d'un journal régional annonçant l'ouverture récente d'un incubateur régional pour les start-ups de fabrication additive.
Notre webAI lit le site web de l'entreprise étudiée et y recherche les parties de texte (paragraphes) qui traitent de la fabrication additive. Pour ce faire, le webAI recherche d'abord des mots-clés liés à la fabrication additive, puis analyse les paragraphes identifiés et détermine si l'entreprise fait état de son propre savoir-faire en matière de fabrication additive ou si elle ne communique que des informations sur la fabrication additive. Si webAI a attribué un paragraphe correspondant à la catégorie "Savoir-faire" ou "Information", webAI se souvient de ce paragraphe et poursuit la recherche. De cette manière, webAI recherche l'ensemble du site web de l'entreprise, ou les sous-pages web "de premier niveau" particulièrement pertinentes dans le cas de sites web très étendus comportant des centaines de sous-pages web (pour plus d'informations, voir la publication : Web mining for innovation ecosystem mapping : a framework and a large-scale pilot study).
WebAI trouve donc un certain nombre de paragraphes par site web d'entreprise qui traitent du sujet de la fabrication additive. WebAI classe ces paragraphes dans les catégories "savoir-faire" et "information", puis rapporte ce nombre à la quantité totale de texte lu sur le site web. WebAI détermine ainsi l'intensité du savoir-faire en fabrication additive et l'intensité de l'information en fabrication additive pour l'entreprise.
Les intensités ainsi déterminées seraient de 0,0 pour une entreprise n'ayant aucun texte relatif à la fabrication additive. Pour l'exemple d'une société de conseil décrit ci-dessus, en revanche, la valeur du savoir-faire en fabrication additive pourrait être de 0,25 et celle de l'information sur la fabrication additive de 0,21. La startup qui se concentre particulièrement sur la fabrication additive pourrait avoir une intensité de savoir-faire en fabrication additive de 3,8 et une intensité d'information en fabrication additive de 0,9. Le journal régional, quant à lui, aurait une intensité de savoir-faire en fabrication additive de 0,0 et une intensité d'information sur la fabrication additive de 0,05.
En outre, nous intégrons une colonne auxiliaire dans nos données pour faciliter l'interprétation et la lecture. Elle classe les intensités de "faible" à "très élevée". Dans l'exemple ci-dessus, la société de conseil serait classée comme ayant une intensité "faible" et la startup comme ayant une intensité "très élevée".
Ainsi, contrairement aux classifications binaires plus simples ("fabrication additive OUI/NON"), webAI produit deux scores continus au niveau de l'entreprise. Cela permet de distinguer les entreprises où la fabrication additive n'est qu'un sujet marginal de celles où elle joue un rôle central. En outre, les entreprises dont les produits et services sont basés sur ou liés à la fabrication additive peuvent être distinguées de celles qui se contentent de fournir des informations sur le sujet. Les utilisateurs des données webAI peuvent ainsi facilement déterminer eux-mêmes comment et dans quelle mesure une entreprise devrait se concentrer sur la fabrication additive afin que celle-ci soit pertinente pour eux.
Par exemple, pour la région DACH (Allemagne, Autriche, Suisse), on peut dire que 0,9 % des entreprises étudiées ont une intensité de savoir-faire en fabrication additive supérieure à 0,0 et communiquent donc un savoir-faire dans le domaine de la fabrication additive sous une forme ou une autre. Le score moyen d'intensité du savoir-faire pour les entreprises disposant d'un savoir-faire est de 0,44, la moitié des entreprises ayant un score inférieur à 0,17. Le score maximum atteint est de 4,0, avec seulement 15,8% atteignant un score de 1,0 ou plus.
Comme tous nos agents webAI, l'agent webAI pour la fabrication additive a été développé et validé en collaboration avec des experts indépendants. Cela garantit que nous formons l'agent webAI avec de véritables connaissances d'experts et qu'il génère ensuite des résultats de niveau expert. Pour cet agent, ISTARI.AI a collaboré avec l'Université technique de Munich.
La validation des scores d'intensité de la fabrication additive a également été réalisée dans l'étude Technology Mapping Using WebAI : The Case of 3D Printing, menée par des chercheurs de l'université de Mannheim, de l'université de Giessen, de l'université de Salzbourg et de l'université technique de Munich.
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