DeepTech: dal file PDF al grafico dell'ecosistema

Struttura centinaia di file applicativi in entità e relazioni interrogabili per promuovere l'innovazione basata sulla ricerca, con tracciabilità fino al documento di origine.

Contesto

Il dipartimento DeepTech di Bpifrance sostiene l'innovazione derivante dalla ricerca e deve capire come emergono le startup: laboratori originali, trasferimenti di proprietà intellettuale, finanziamenti, collaborazioni e traiettorie settoriali. Questi segnali alimentano i sistemi di supporto, i rapporti di attività e le decisioni di politica pubblica.

Il corpus esiste già – file di domande che coprono diversi anni, in linguaggio naturale – ma rimane in gran parte bloccato in PDF che sono difficili da incrociare, aggregare o ricercare in modo riproducibile.

Problematico

I collegamenti tra startup, enti di ricerca, brevetti, scuole e finanziamenti non esistevano in alcuna forma strutturata: è impossibile quantificare in modo continuo la quota di progetti legati a una grande organizzazione nazionale, o misurare il peso dei trasferimenti di proprietà intellettuale nei percorsi di emergenza.

Ciascuna domanda strategica prevedeva lo scavo manuale su un campione limitato; Le analisi di coorte hanno richiesto settimane, non erano riproducibili e non hanno fornito una visione complessiva dell’ecosistema francese della tecnologia profonda.

Approccio

Co-costruzione di un repository aziendale (tipologie di nodi e relazioni – laboratori, aziende, persone, brevetti, finanziamenti, collaborazioni, ecc.) iterato con il team DeepTech, capitalizzato in un AI Knowledge Vault riutilizzabile su altri corpora.
Estrazione mediante intelligenza artificiale generativa su tutti i file: identificazione di entità e collegamenti, arbitraggio di qualità tra modelli, quindi archiviazione relazionale (nodi/bordi) utilizzabile in SQL, dashboard e grafici interattivi.
Pannello di prova: ogni relazione o attributo visualizzato è collegato alle frasi originali del file originale: la risposta in commissione non è più un'intuizione, è giustificabile.
Ciclo HITL: gli esperti convalidano, correggono o eliminano nodi e relazioni discutibili; il grafico viene perfezionato nel corso delle revisioni anziché rimanere una scatola nera.
Esplorazione orientata alle decisioni: domande su coorti, reti di attori, imprenditori seriali e correlazioni settoriali; generazione di visualizzazioni dal linguaggio naturale per accelerare le restituzioni.

Risultati

Le domande una volta inaccessibili senza settimane di lettura manuale diventano interrogabili in tutto il corpus, con citazione dei passaggi originali per ogni approfondimento.
Emersione di indicatori quantitativi sull'ecosistema (connessioni a grandi organizzazioni di ricerca, distribuzione di collegamenti IP, peso dell'istruzione superiore nei corsi) dove esisteva solo materiale qualitativo.
Analisi di coorte e di rete industrializzabili: stesso metodo, stesso ambito, riproducibile da un esercizio di reporting all'altro.
Base estensibile: repository e pipeline riutilizzabili su altri set documentali (programmi nazionali, greentech, industria) e allineati alla roadmap dei dati interni (mappatura “aziendale”).

Perimetro pubblico

I volumi esatti di nodi e relazioni, le tipologie dettagliate di repository, le metriche di precisione e l'impronta di carbonio non sono pubblicati in questa pagina della vetrina. Il controllo aziendale mediante campionamento resta necessario per monitorare la deriva su larga scala.

Caso presentato con l’accordo del cliente. Dettagli operativi, dati e parametri aziendali non vengono divulgati in questa pagina.

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