Antidot

AntidotCréée en 1999, Antidot s’est développée avec la montée en puissance du Web et s’est rapidement imposée comme fournisseur de technologie de moteur de recherche Internet pour les grands portails. En 2002, profitant de l’évolution du marché, Antidot décide un changement de stratégie afin d’apporter son savoir-faire et son avance technologique aux entreprises en leur proposant des solutions de traitement, de publication, de recherche et d’accès à l’information de nouvelle génération.

Antidot a participé en tant que coordinateur au projet RNTL 2005 Eiffel (Web sémantique et e-tourisme) et au projet ANR MDCO 2007 Cartec (Indexation d’objets temporels). Antidot participe également au projet SAMAR, labellisé Cap Digital, une plateforme d’indexation multimédia de la langue arabe.

Le savoir faire d’Antidot s’exprime à travers la suite logicielle AFS permettant le traitement et l’indexation d’objets complexes. AFS repose sur une architecture à base d’agents répartis, permettant le traitement de données hétérogènes de grande taille.

Clients types

Antidot travaille principalement avec des grands comptes et fournit les plus grands sites et portails français soucieux de faciliter l’accès et de valoriser leur contenu, ou confrontés à des problématiques de volumétrie. Exemples :

  • TGE Adonis : Projet ISIDORE (CNRS) : Moissonnage ciblé des ressources (près de 2 000 sources de données). Indexation des données structurées et non structurées. Classification automatique des données sur des référentiels de type RAMEAU ou PACTOLS. Exposition des données sur le LOD.
  • ASIP Santé : indexation du Dossier Médical Patient : Interfaçage avec des solutions de textmining. Prise en charge des ontologies lors de l’indexation. Interface riche de navigation.
  • Lexis Nexis : Leader mondial dans le domaine juridique, Lexis Nexis a fait appel à ANTIDOT pour le traitement et l’indexation de l’ensemble de ses publications juridiques. Mise en place d’outils de traitement permettant la projection de données hétérogènes (13 DTD XML distincte) dans une ontologie commune. Indexation structurée et non structurée. Inférence via l’application de règles SPARQL. Exposition des données RDF pour alimenter l’ensemble de la chaîne logicielle de l’éditeur. Fourniture d’une API de requête aux données.
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