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Clémence Leblais

Chef de projets

Clémence est l’une des dernières recrues de l’équipe. Arrivée en 2014, elle s’épanouit dans un domaine dans lequel, selon elle, on apprend tous les jours de nouvelles choses.

Elle a choisi de se tourner vers la traduction car c’est une activité qui permet d’être au plus proche de la langue.

Également passionnée de voyages et de photographie, elle est particulièrement attachée à cette citation de l’écrivain Nicolas Bouvier:

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«L’esprit d’équipe et l’énergie que l’on déploie toutes pour que Badiane grandisse.»

Camille Wahl

Chef de projets

Intriguée et intéressée très tôt par les merveilles de la traduction, Camille aspire à en faire son métier jusqu’à la fin de ses études. «Chaque langue a ses petites particularités, sa signature, qui reflètent la culture du pays.»

Elle suit une formation littéraire puis linguistique et rêve un jour de voir son nom apparaître sur la couverture d’un best-seller. Camille se range finalement dans la gestion de projets, qu’elle trouve tout aussi passionnante.

Elle entre chez Badiane en 2015, grâce à Kiera, sa camarade d’université, et évolue aujourd’hui en télétravail depuis Lille, sa ville d’origine.

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«La diversité du travail, la dynamique positive du groupe et la proximité avec les traducteurs, qui permet d’échanger.»

Maria Messina

Chef de projets

Originaire des États-Unis, Maria a toujours aimé étudier le français. Sa passion a débuté au lycée, en travaillant dans une boulangerie puis à l’université, en suivant une licence en littératures anglophone et francophone. Elle arrive en France en 2012, en tant qu’assistante d’anglais.

À l’automne 2015, elle découvre le monde de la traduction, du luxe et des cosmétiques chez Badiane et se plaît à «jongler entre mille choses à la fois, sans jamais s’ennuyer».

Même en France, Maria reste fidèle à ses racines, notamment gastronomiques:

E-mail / LinkedIn

«Mes collègues ! Elles trouvent toujours le mot juste, tout en gardant le sourire. Elles m’impressionnent tous les jours et m’encouragent à faire de mon mieux.»

Mégane Wauters

Chef de projets Relations commerciales

Dès son enfance, Mégane développe un goût prononcé pour les langues étrangères. Lorsqu’elle se rend dans sa famille paternelle, dans les Flandres belges, elle refuse qu’on lui parle français. Le bac en poche, c’est tout naturellement qu’elle choisit un cursus de langues étrangères appliquées puis de traduction spécialisée, à Paris Diderot.

Mégane rencontre l’équipe de Badiane Traductions en septembre 2015, lors du job dating organisé par l’Université. Le feeling passe tout de suite. C’est pour elle l’opportunité de découvrir l’extrême richesse et l’imprévisibilité de la gestion de projets.

Aujourd’hui, la curiosité de Mégane ne s’arrête pas aux langues étrangères puisqu’elle relève un nouveau défi: développer la gestion commerciale de l’agence.

E-mail / LinkedIn

«La proximité que nous entretenons aussi bien avec les clients que les traducteurs. Nous ne sommes pas juste une plateforme de transit. Nous essayons de nouer de véritables relations de confiance.»

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Data Range - Le blog des acteurs de la donnée
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Pour la seconde fois, le Gartner consacre une étude aux outils de gestion des métadonnées. Pour les analystes du cabinet, la métadata et sa gestion sont le nouveau Graal pour enfin valoriser les données de l’entreprise grâce à une connaissance intime de leur contenu. Une valeur obtenue à condition de mettre en place une gouvernance de l’information fondée sur la documentation et la cartographie des jeux de données de l’entreprise.

Gestion des métadonnées : un intérêt enfin reconnu

Les métadonnées ont longtemps été le parent pauvre de l’IT au profit de la donnée. Jusqu’alors, l’intérêt d’exploiter ces descriptions de l’information n’intéressait pas grand monde. Le temps fait son œuvre. Après une première phase d’euphorie générée par le potentiel business créé par le big data, l’enthousiasme retombe du fait de la difficulté d’exploitation des données collectées, en plus de celles existantes. Selon les études, seules de 10 à 15 % des données possédées par l’entreprise seraient utilisées. Le reste se compose de données redondantes, triviales et autres données méconnues(Dark Data) . Une perte qui explique aussi qu’en moyenne, un utilisateur perd entre 30 et 40 % de son temps à trouver et identifier la donnée utile. Autant de temps perdu à la création de valeur !

métadonnées données méconnues(Dark Data) identifier la donnée

Pour pallier cette déperdition, le Gartner et son fameux « magic quadrant », promeut le rôle indispensable des métadonnées pour une saine gouvernance de l’information , quitte à être outrancier : d’ici 2020, 50 % de la gestion de l’information s’appuiera sur la seule métadonnée.

Pour justifier cette prophétie, sans doute est-il utile de rappeler le rôle des métadonnées et les modalités opérationnelles de son déploiement.

rôle des métadonnées

En bref, la métadonnée est l’information de l’information d’un fichier et de manière extensive toutes les règles de traitement associées à cette information.

Monsieur Madame Objet Salutations Distinguées Tél Ref Client Réference Je Vous rejet Monsieur 38 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 32 Madame 1 34 0 1 0 0 0 0 0 0 0 22 Objet 0 0 6 0 0 0 0 0 0 0 0 14 Salutations 0 0 0 12 0 0 0 0 0 0 0 12 Distinguées 0 0 0 0 10 0 0 0 0 0 0 5 Tél 0 0 0 0 0 5 0 0 0 3 0 12 Ref 0 0 0 0 0 0 14 0 0 0 0 9 Client 0 0 0 0 0 0 0 9 0 0 0 23 Réference 0 0 0 0 0 0 0 0 2 0 0 9 Je 0 0 0 0 0 0 0 0 0 192 0 36 Vous 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 168 60 rejet 1 3 1 3 4 0 0 1 0 16 22 2222
Figure 7

46

Les résultats de classification des mots-clés ont montré des performances intéressantes. On se propose d’évaluer ici le choix des paramètres de classification de l’information textuelle dans la décision finale. Notamment, deux paramètres ont dû être fixés pour la détection de l’information textuelle : le seuil de segmentation (RLSA) et le seuil des points de fonctionnement rappel/précision.

Figure 8 -
47

L’algorithme RLSA utilisé pour segmenter en mots nécessite de fixer un seuil pour le regroupement des composantes connexes. Selon le seuil choisi, les résultats de segmentation seront différents et donc différeront plus ou moins des données utilisées pour l’apprentissage. On rappelle que les données utilisées pour la phase d’apprentissage sont des imagettes de mots déjà segmentés. Pour mesurer l’influence de ce paramètre dans l’étiquetage logique final, l’ensemble du modèle CAC a été testé pour quatre valeurs différentes de ce seuil (tableau 3).

Tableau 3
Seuil RLSA (pixels) 15 20 30 40 Err (%) 8,04 7,91 8.26 8.45
48

Les résultats montrent que les performances de détection de mots-clés sont très dépendantes des performances de segmentation. Ceci s’explique par le fait que certaines caractéristiques utilisées sont des caractéristiques structurelles qui dépendent fortement du segment extrait. La taille de 20 pixels est la valeur du seuil qui visuellement permet d’obtenir le meilleur compromis de segmentation en mots. C’est aussi pour cette valeur que le taux d’erreur d’étiquetage logique est le plus faible. Ce constat peut se retrouver pour le seuil de 40 pixels dont le taux d’erreur est meilleur que celui escompté. En effet, pour cette valeur, les segments extraits sont globalement mauvais sauf pour les mots relativement isolés. Notamment, le mot « Monsieur » faisant partie du bloc « Ouverture » est un mot qui est souvent isolé. Les résultats de segmentation même avec ce mauvais seuil sont satisfaisants pour ce mot. Ceci a pour effet de renforcer la dépendance entre la présence de ce mot et un étiquetage logique « ouverture » puisqu’il est quasiment le seul mot bien reconnu et uniquement dans ce type de bloc. Pour résumer, la valeur du seuil fait varier l’apport de l’information textuelle. Si le seuil retenu induit une bonne segmentation alors l’information textuelle apportera une amélioration aux résultats d’étiquetage logique. Si au contraire, le seuil retenu induit une mauvaise segmentation alors l’information textuelle ne dégradera pas les résultats d’étiquetage logique. Il est à noter que l’utilisation de caractéristiques globales sur la forme des mots permet de limiter l’influence de la segmentation sur la détection des mots. Ceci se traduit par les faibles variations observées pour les différentes valeurs de seuil choisies.

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Le choix du point de fonctionnement rappel/précision est très important dans notre modélisation. En effet, le choix de ce point permet de fiabiliser la détection des mots tout en limitant les fausses alarmes. Plus les mots détectés sont fiables, plus cette information est prise en compte comme une caractéristique discriminante pour l’étiquetage en bloc logique. En contrepartie, l’augmentation de la précision a pour effet de diminuer le nombre de détections (figure 7). Pour évaluer l’importance de ce paramètre, on se propose de tester le modèle CAC pour différents points de fonctionnement. Les points de fonctionnement considérés sont pris de manière proportionnelle au meilleur compromis rappel/précision. Ceci permet de fixer des seuils locaux pour chaque sortie de classifieur et non un seuil global qui ne tiendrait pas compte de la distribution des sorties.

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Les performances d’étiquetage logique sont très sensibles au choix du point de fonctionnement. La dernière mesure montre que l’augmentation de la précision (86 %) a fortement fait chuter le taux de rappel (33 %). Ceci a engendré une augmentation du taux d’erreur. En effet, même si le taux de fausse alarme a diminué ce qui aurait dû entrainer une diminution du taux d’erreur, le nombre de bonnes décisions est devenu trop faible ce qui a eu pour effet de diminuer par deux l’apport de l’information textuelle. Au vu des résultats, le point de fonctionnement correspondant au meilleur compromis rappel/précision (en gras dans le tableau 4) permet d’obtenir le meilleur taux d’erreur.

Tableau 4

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