DeepTech – von der PDF-Datei zum Ökosystemdiagramm

Strukturieren Sie Hunderte von Anwendungsdateien in abfragbare Einheiten und Beziehungen, um forschungsbasierte Innovationen voranzutreiben – mit Rückverfolgbarkeit bis zum Quelldokument.

Kontext

Die DeepTech-Abteilung von Bpifrance unterstützt Innovationen, die aus der Forschung resultieren, und muss verstehen, wie Startups entstehen: ursprüngliche Labore, Übertragungen von geistigem Eigentum, Finanzierung, Kooperationen und sektorale Entwicklungen. Diese Signale speisen Unterstützungssysteme, Aktivitätsberichte und politische Entscheidungen ein.

Der Korpus existiert bereits – Bewerbungsdateien aus mehreren Jahren, in natürlicher Sprache – aber er bleibt größtenteils in PDFs eingeschlossen, die schwer auf reproduzierbare Weise mit Querverweisen, Aggregation oder erneuter Suche zu versehen sind.

Ausgangslage

Die Verbindungen zwischen Startups, Forschungsorganisationen, Patenten, Schulen und Finanzierung existierten nicht in strukturierter Form: Es ist unmöglich, den Anteil der Projekte, die einer großen nationalen Organisation zugeordnet sind, kontinuierlich zu quantifizieren oder das Gewicht der IP-Übertragungen in den Entstehungspfaden zu messen.

Bei jeder strategischen Frage musste eine begrenzte Stichprobe manuell untersucht werden. Kohortenanalysen dauerten Wochen, waren nicht reproduzierbar und lieferten keinen Gesamtüberblick über das französische Deep-Tech-Ökosystem.

Ansatz

Gemeinsamer Aufbau eines Geschäfts-Repositorys (Typologien von Knoten und Beziehungen – Labore, Unternehmen, Personen, Patente, Finanzierung, Kooperationen usw.), iteriert mit dem DeepTech-Team, kapitalisiert in einem AI Knowledge Vault, der für andere Korpora wiederverwendbar ist.
Extraktion durch generative KI für alle Dateien: Identifizierung von Entitäten und Links, Qualitätsvermittlung zwischen Modellen, dann relationale Speicherung (Knoten/Kanten), verwendbar in SQL, Dashboards und interaktiven Diagrammen.
Beweistafel: Jede angezeigte Beziehung oder jedes angezeigte Attribut ist mit den Quellsätzen der Originaldatei verknüpft – die Antwort im Ausschuss ist keine Intuition mehr, sondern gerechtfertigt.
HITL-Schleife: Experten validieren, korrigieren oder löschen fragwürdige Knoten und Beziehungen; Die Grafik wird im Laufe der Rezensionen verfeinert und bleibt keine Blackbox.
Entscheidungsorientierte Exploration: Abfragen zu Kohorten, Akteursnetzwerken, Serial Entrepreneurs und sektoralen Zusammenhängen; Generierung von Visualisierungen aus natürlicher Sprache zur Beschleunigung von Restitutionen.

Ergebnisse

Fragen, die einst ohne wochenlange manuelle Lektüre nicht zugänglich waren, werden im gesamten Korpus abfragbar – mit Angabe der Quellenpassagen für jede Erkenntnis.
Entstehung quantitativer Indikatoren für das Ökosystem (Verbindungen zu großen Forschungsorganisationen, Verteilung von IP-Links, Gewicht der Hochschulbildung in Kursen), wo nur qualitatives Material vorhanden war.
Industrialisierbare Kohorten- und Netzwerkanalysen: gleiche Methode, gleicher Umfang, reproduzierbar von einer Berichterstattung zur nächsten.
Erweiterbare Basis: Repository und Pipeline, wiederverwendbar auf anderen Dokumentationssätzen (nationale Programme, Greentech, Industrie) und abgestimmt auf die interne Daten-Roadmap („Unternehmens“-Mapping).

Öffentlicher Umfang

Genaue Volumina von Knoten und Beziehungen, detaillierte Repository-Typologien, Präzisionsmetriken und der CO2-Fußabdruck werden auf dieser Showcase-Seite nicht veröffentlicht. Um die Drift im großen Maßstab zu überwachen, ist weiterhin eine Unternehmenskontrolle durch Stichproben erforderlich.

Fallstudie mit Zustimmung des Kunden. Operative Details, Daten und fachliche Parameter werden hier nicht veröffentlicht.

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