🗣️ NLP × Multilinguisme marocain

L'IA qui comprend
le darija, l'arabe
et le français marocain

Le marché marocain parle trois langues en même temps. Vos modèles NLP aussi. Analyse de sentiment, extraction d'information, classification automatique — sur vos vraies données clients.

Voir les langues supportées →

Langues traitées simultanément

92%

Précision analyse sentiment FR/AR

-80%

Temps de traitement vs. manuel

10M+

Documents traitables / jour

Couverture linguistique

Le NLP adapté à la réalité marocaine

Le Maroc est un marché trilingue avec des mélanges de codes uniques. Nos modèles sont entraînés sur des corpus marocains réels.

Langue

Exemple réel

Capacités NLP

🇫🇷Français marocain

95%

SentimentNERClassificationRésumé

"Le service était bien mais la livraison c'était n'importe quoi franchement"

Sentiment mixte détecté, entités : service (+), livraison (—). Code-switch FR/darija géré.

🇲🇦Darija (arabe marocain)

78%

SentimentModérationIntent

ماشي مزيان، كنشري من غير هاد الشي

Sentiment négatif, intention de désabonnement détectée. Modèle DarijaBERT fine-tuné.

🌍Arabe standard moderne

90%

NERClassificationExtractionOCR

يرجى تحديث بيانات العميل رقم ١٢٣٤

Extraction d'entités : action (mise à jour), numéro client (1234). Catégorie : demande admin.

Architecture technique

Pipeline NLP de bout en bout

Du texte brut à l'action métier en quelques millisecondes.

📥

Ingestion

Email, WhatsApp, formulaire, CRM

🔍

Détection langue

FR / AR / Darija / Mélange

🧹

Prétraitement

Normalisation, lemmatisation

🤖

Modèle NLP

Classification, NER, sentiment

⚡

Action métier

Routage, alerte, réponse auto

Applications concrètes

Ce que le NLP fait pour votre business

😊

Analyse de sentiment clients

Classifiez automatiquement les avis Google, commentaires WhatsApp et enquêtes de satisfaction en positif / neutre / négatif — en darija et français.

📄

Extraction de données de documents

Extrayez noms, montants, dates et numéros de contrats depuis vos factures, formulaires et contrats en arabe et français — sans saisie manuelle.

📬

Classification et routage d'emails

Triez et acheminez automatiquement les emails entrants vers le bon service selon leur contenu, selon des règles de routage définies, avec suivi des délais et des erreurs par langue.

🛡️

Modération de contenu

Détectez automatiquement les messages inappropriés, les spam et les tentatives de fraude dans vos canaux digitaux — en darija, arabe et français.

🔎

Moteur de recherche interne

Recherche sémantique dans vos documents internes : trouvez l'information pertinente même si le terme exact n'est pas utilisé, dans les 3 langues.

📞

Analyse de transcriptions d'appels

Résumés automatiques d'appels clients, détection de mots-clés, scoring de qualité et alertes sur les motifs de mécontentement fréquents.

Pilotage et qualité

Un système NLP mesurable avant d’être automatisé

🎯

Jeu de test métier

Nous constituons un échantillon représentatif des langues, formulations et cas difficiles. Les résultats sont relus par vos équipes pour fixer une référence fiable avant le déploiement.

📊

Indicateurs adaptés

Précision, rappel, taux d’erreur, couverture et délai de traitement sont choisis selon le risque métier. Une extraction de contrat ne se valide pas comme un tri d’emails.

🧭

Contrôle humain

Les seuils de confiance déterminent ce qui peut être automatisé, soumis à validation ou renvoyé vers un opérateur. Les erreurs sont journalisées pour améliorer le système sans masquer ses limites.

Questions fréquentes

Ce que les équipes tech nous demandent

Oui, avec un corpus représentatif du vocabulaire métier et des variantes réellement utilisées par vos clients. La qualité doit être mesurée séparément en darija, arabe et français sur un jeu de test validé par vos équipes, notamment pour la classification, le sentiment et la modération.

Le NLP (Natural Language Processing) est le domaine technique global du traitement du texte par machine. Les LLM (Large Language Models) comme GPT-4 ou Claude sont une évolution des modèles NLP, capables de générer et comprendre du texte à grande échelle. En pratique, on utilise souvent les deux : LLMs pour la compréhension et la génération, NLP classique pour des tâches structurées (extraction, classification).

Le budget dépend du volume de données, des langues, du niveau de précision attendu, des intégrations et des contraintes d'hébergement. Un cadrage court permet de définir un cas d'usage, un jeu de test et un prototype avant d'engager l'industrialisation.

La confidentialité dépend de l'architecture retenue. Le cadrage précise les données autorisées, leur localisation, la rétention, les accès et la pseudonymisation. Selon le risque, le traitement peut être isolé sur votre infrastructure ou confié à un fournisseur dont les engagements sont vérifiés.

Vos données textuelles
sont une mine inexploitée

Avis clients, emails, formulaires, transcriptions — nous évaluons le potentiel NLP de vos données en 45 minutes.