#PI²5 

Projet d’Innovation Industrielle d’année 5 (PI²5) du cycle ingénieur ESILV, 2023-2024.
EQUIPE 130 - Analyse de sentiment NLP avec La Française
Notre équipe, composée de Sophia Rapsode, Arthur Scelles, Lukas Tauch, Ethan Terenzi et Aurélien Pouxviel, a entrepris un projet d'ingénierie financière visant à utiliser le traitement automatique du langage naturel pour analyser le sentiment des nouvelles financières. L'objectif était de déterminer l'impact de ces nouvelles sur les tendances boursières.
Nous avons commencé par explorer différents modèles BERT, aboutissant à la création d'un notebook avec trois modèles pré-entraînés. Ces derniers ont été évalués sur des données de notre partenaire, La Française. Ensuite, nous nous sommes concentrés sur le développement d'un modèle de détection de sujets dans les phrases, suivi d'un modèle plus complexe associant détection de sujets et analyse de sentiments.
Une avancée majeure a été l'intégration de la détection de sujets dans notre modèle d'analyse basé sur les aspects, permettant des analyses plus fines. Le défi suivant fut de prédire les principaux sujets de chaque phrase pour les intégrer dans l'ABSA, en testant de nouveaux modèles comme MPNet et ELI5.
Tout en restant confiants quant à l'atteinte de nos objectifs finaux, nous tenons à souligner l'importance des données spécifiques de La Française pour le succès du projet. Actuellement, notre travail se base sur le jeu de données FinancialPhraseBank. Notre équipe est pleinement préparée à mettre en œuvre les modifications requises de manière efficiente une fois que nous aurons accès aux données spécifiques de La Française. Cette démarche proactive nous permettra d'assurer une transition fluide et d'optimiser l'adaptation de notre modèle pour répondre précisément aux besoins du projet.
Pour conclusion, notre équipe a fait d'importantes avancées dans la compréhension au sujet de l'analyse de sentiment NLP pour les actualités financières, développant un moteur d'analyse de sentiment et intégrant des techniques avancées pour une analyse nuancée. Nous avons répondu efficacement aux attentes initiales grâce à notre approche innovante en ABSA et en détection de sujets.
Sophia Rapsode
Arthur Scelles
Lukas Tauch
Ethan Terenzi
Aurélien Pouxviel
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