Doublons repérés
Deux fiches du même commerce sont rapprochées automatiquement.
IA
IA de localisation
Les modèles qui lisent la donnée cartographique : détection des anomalies, rapprochement des doublons, enrichissement des fiches.
Anomalies signalées
Un sens interdit incohérent remonte avant d'être servi.
Fiches enrichies
Horaires et catégories sont déduits des sources disponibles.
Ce que les modèles proposent, et ce qu'ils ne décident pas
Deux fiches pour un seul commerce
Le même maquis apparaît sous deux orthographes, à deux numéros voisins du même boulevard. Le rapprochement compare le nom, la position et les attributs, puis propose la fusion en montrant ce qui l'a motivée. Personne n'écrase une fiche sans avoir vu l'autre.
Une incohérence remonte avant d'être servie
Un sens interdit qui contredit les relevés voisins, une adresse posée dans la lagune, un horaire d'ouverture impossible : la vérification signale l'anomalie au moment où la donnée entre, pas le jour où un chauffeur s'y perd.
Une correction se relit avant de partir sur la carte
Chaque proposition montre sur quoi elle s'appuie
Une correction arrive avec les observations qui l'ont produite : le relevé de terrain, la source ouverte, la fiche voisine. Le relecteur juge sur pièces au lieu de faire confiance, et il peut refuser sans avoir à défaire quoi que ce soit.
Vos données ne nourrissent pas les modèles
L'apprentissage se fait sur nos propres relevés et sur les sources ouvertes que nous exploitons déjà. Ce que vous géocodez, calculez ou stockez chez nous n'y entre pas, et le rappeler noir sur blanc vaut mieux que de le laisser supposer.
Questions
Ce qu'on nous demande sur cette page
Les modèles décident-ils seuls ?
Non. Ils proposent des corrections et des rapprochements ; une personne tranche avant que la carte ne change.
Sur quoi sont-ils entraînés ?
Sur nos propres relevés et sur les sources ouvertes que nous exploitons déjà, pas sur les données de nos clients.
Puis-je voir pourquoi une correction est proposée ?
Oui. Chaque proposition renvoie aux observations qui l'ont motivée, de sorte qu'un relecteur puisse en juger plutôt que de la croire sur parole.
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