Améliorer la classification des entreprises avec des techniques de NLP

Ces derniers temps, le Traitement du langage naturel (NLP) a beaucoup attiré l'attention pour son utilisation dans divers domaines d'affaires. Ça inclut des trucs comme l'analyse des opinions, la catégorisation de texte et la reconnaissance des entités nommées. Une appli intéressante du NLP, c'est de classer les entreprises en fonction des infos fournies sur elles. Cet article parle d'une méthode de classification des entreprises utilisant l'apprentissage zéro-shot, ce qui signifie que le modèle peut catégoriser sans avoir besoin d'une formation spécifique pour chaque type.

#C'est quoi la Classification des Entreprises ?

La classification des entreprises, c'est le fait de regrouper les entreprises selon leurs activités commerciales et leurs secteurs. Ça peut aider les experts financiers, les investisseurs et les analystes à gérer les risques, comparer les entreprises et prendre de meilleures décisions. Ça aide aussi à analyser les changements dans les pratiques commerciales et à comprendre comment les entreprises se débrouillent par rapport à leurs pairs. Au-delà des finances, la classification des entreprises peut être utile dans la vente et le marketing, pour trouver de nouveaux clients et étudier les concurrents.

Traditionnellement, la classification des entreprises suit des systèmes établis, comme la Classification Industrielle Standard (SIC) et la Norme de Classification des Industries Globales (GICs). Même si ces systèmes ont leurs avantages, ils ont aussi des limites. Par exemple, différents standards de classification peuvent entraîner des incohérences parce qu'ils peuvent classer la même entreprise différemment. Mettre à jour ces standards peut être un processus long et coûteux, ce qui les rend moins efficaces dans l'environnement commercial rapide d'aujourd'hui.

#Pourquoi l'Automatisation est Nécessaire

Avec l'évolution rapide des industries, il devient de plus en plus difficile de garder les systèmes de classification à jour. Les entreprises peuvent changer fréquemment leurs services et produits, ce qui complique encore plus les choses. Les méthodes traditionnelles reposent sur des saisies manuelles et des auto-déclarations, ce qui signifie que toute mise à jour des classifications peut être lente. Ça montre clairement le besoin de méthodes plus automatisées pour la classification des entreprises.

Les avancées récentes en apprentissage automatique et en traitement du langage naturel offrent des solutions potentielles à ces problèmes. La classification de texte utilisant des techniques NLP a beaucoup progressé et peut aider à catégoriser les entreprises avec précision. Les modèles de transformateurs pré-entraînés, qui ont eu du succès dans diverses tâches liées au texte, peuvent aussi être utilisés pour des tâches de classification d'entreprises.

#Normes Existantes pour la Classification des Entreprises

Les normes de classification industrielle sont cruciales pour l'analyse économique et la recherche financière. Voici quelques systèmes de classification connus :

• Classification Industrielle Standard (SIC) : Ce système est le plus ancien et a été mis à jour au fil du temps pour refléter les changements dans l'économie, mais il a des limites en termes de précision.
• Système de Classification des Industries de l'Amérique du Nord (NAICS) : Développé en 1999, ce classement est plus complet et utilise des codes à six chiffres pour catégoriser les industries en Amérique du Nord.
• Modèle Fama French (FF) : Principalement utilisé en finance académique, ce modèle reclassifie les codes SIC existants en 48 secteurs industriels, mais a une utilisation limitée dans l'industrie financière.
• Norme de Classification des Industries Globales (GICS) : Développée spécifiquement pour les professionnels de la finance, GICS est un système hiérarchique qui regroupe les entreprises selon leurs activités commerciales et utilise un code à huit chiffres pour la classification.

Parmi ceux-ci, GICS a montré de meilleures performances pour la classification précise des entreprises grâce à son approche structurée, ce qui la rend adaptée aux méthodes d'apprentissage automatisé.

#Où le NLP Entre en Jeu

Le NLP offre un moyen d'améliorer la classification des entreprises en analysant de grands volumes de données textuelles efficacement. Les dernières techniques NLP impliquent l'utilisation de modèles de transformateurs pré-entraînés qui ont été alimentés avec d'énormes quantités de données textuelles. Ces modèles comprennent le contexte des mots et des phrases, ce qui leur permet de catégoriser avec précision les entreprises sur la base de descriptions textuelles.

Pour cela, une approche d'apprentissage zéro-shot est adoptée. Ça veut dire que le modèle peut classer des entreprises dans des catégories sur lesquelles il n'a pas été spécifiquement formé, économisant ainsi du temps et des efforts pour préparer des ensembles de données pour chaque catégorie possible.

#Évaluation de l'Approche

Pour tester la méthode, les chercheurs ont créé un ensemble de données à partir des Wharton Research Data Services (WRDS), qui contient des descriptions textuelles de milliers d'entreprises cotées en bourse. En utilisant le système GICS comme référence pour la classification, les chercheurs ont appliqué le modèle valhalla/distilbart-mnli-12-3 pour la classification zéro-shot. Ils ont aussi comparé ses performances avec d'autres modèles pour assurer la fiabilité.

L'évaluation de la méthode de classification impliquait de calculer plusieurs métriques, y compris la précision, le rappel et le score F1, qui indiquent à quel point le modèle a bien fonctionné. Le modèle a obtenu un score F1 ponderé de 0.64, indiquant une bonne performance générale, tout en montrant des résultats particulièrement solides dans des secteurs comme la santé et le pétrole et gaz.

Pour améliorer encore la performance, les chercheurs ont modifié les noms des secteurs dans l'ensemble de données. Ils ont enlevé des mots communs et non pertinents en utilisant une technique connue sous le nom de vectorisation TF-IDF. Ça a aidé à mieux représenter les catégories et à améliorer la précision de la classification.

#Avantages de la Nouvelle Approche

La méthode NLP proposée pour la classification des entreprises offre plusieurs avantages par rapport aux méthodes traditionnelles :

1. Efficacité : L'automatisation du processus de classification fait gagner du temps et des ressources par rapport à l'entrée manuelle et aux normes de classification existantes.
2. Évolutivité : Le système peut gérer de grandes quantités de données et mettre à jour les classifications en temps réel, s'adaptant rapidement aux changements d'activités commerciales.
3. Économique : Réduire la dépendance à l'expertise humaine pour les tâches de classification peut baisser les coûts dans diverses opérations commerciales.
4. Flexibilité : L'apprentissage zéro-shot permet la catégorisation dans de nouvelles classes sans données d'entraînement supplémentaires, ce qui le rend adaptable à divers contextes.

#Applications Réelles

La méthode de classification automatisée des entreprises a le potentiel de bénéficier à de nombreuses industries. Les analystes financiers peuvent l'utiliser pour mieux gérer les portefeuilles et évaluer les risques. Les équipes de vente et de marketing peuvent identifier et cibler de nouveaux clients plus efficacement. Même les banques d'investissement et les entreprises de capital-risque peuvent obtenir des idées sur la distribution des industries grâce à cette classification.

En mettant en œuvre cette méthode, les entreprises peuvent réagir plus rapidement aux tendances du marché et prendre des décisions informées basées sur des données précises et opportunes.

#Conclusion

Cet article souligne l'importance du traitement du langage naturel dans la classification des entreprises. L'approche proposée utilise des techniques modernes de NLP et l'apprentissage zéro-shot pour simplifier le processus de classification et réduire les ressources traditionnellement utilisées. En montrant son efficacité sur l'ensemble de données WRDS, cette méthode ouvre la voie à une classification des entreprises plus automatisée et efficace, bénéficiant à divers secteurs, y compris la finance et le marketing. Les implications pour la recherche future sont significatives et offrent une voie prometteuse pour améliorer la façon dont les entreprises sont catégorisées dans le paysage commercial en constante évolution.