Utilisation du traitement du langage naturel et de l'apprentissage automatique pour répondre aux exigences de la taxonomie européenne en matière de rapports à l'échelle.
Après avoir prouvé que votre investissement s'engage dans des activités qui sont incluses dans les critères techniques du règlement sur la taxonomie de l'UE, nous nous attachons à prouver que les activités "ne causent pas de préjudice important" et répondent aux "garanties sociales" par le biais de controverses.
Clarity AI a une approche unique du processus, utilisant le traitement du langage naturel et l'apprentissage automatique pour détecter les controverses qui pourraient être en jeu, leur type et leur gravité. Pour ce faire, nous avons mis au point un algorithme d'apprentissage automatique. Cette approche présente deux avantages principaux : l'échelle et la réduction des biais. Nous sommes en mesure de traiter d'énormes volumes d'informations, plus de 100 000 articles par jour provenant de plus de 30 000 sources. L'échelle à laquelle nous pouvons traiter les données est plus grande que ce que nous aurions pu faire traditionnellement. Dans le passé, des équipes de personnes auraient lu des articles, analysé et évalué chaque article pour y déceler des controverses.
Le deuxième avantage consiste à minimiser les préjugés, en utilisant de manière réfléchie l'élément humain dans l'analyse des données. L'utilisation de la technologie nous aide à réduire les préjugés liés aux antécédents personnels et aux compétences des personnes. Même si nous sommes une entreprise technologique, il est important de souligner que nous n'avons pas supprimé l'élément humain de l'équation.
Nous nous assurons que toutes les solutions et tous les produits sont ancrés dans l'expertise humaine dans le processus de durabilité. C'est grâce à ces experts que nous codifions les règles de nos algorithmes et préparons les ensembles de données pour les entrées des algorithmes. Une part importante de notre expertise humaine est utilisée pour valider le système et contrôler ses performances. Dans l'ensemble, ce processus nous permet de traiter plus efficacement les volumes de données tout en utilisant notre capital humain de manière plus efficace.
