8 janvier 2027
Claire Fontaine
Synthèse multi-sources en NLP financier : agréger sans confondre les signaux textuels de plusieurs corpus
Agréger des signaux textuels issus de sources hétérogènes — rapports annuels, dépôts réglementaires, transcriptions, flux d'actualités — sans documenter la pondération appliquée à chacune revient à additionner des températures mesurées avec des thermomètres différents. Le résultat est un nombre. Ce n'est pas une mesure. Cet article décrit la méthode de synthèse multi-sources, ses conditions de validité, les erreurs les plus coûteuses, et un exemple hypothétique construit étape par étape. Les analyses produites ne constituent pas des recommandations financières et les performances passées ne préjugent pas des résultats futurs.
12 novembre 2026
Marc Delacourt
Analyse de sentiment sur les dépôts réglementaires : méthode, limites et ce que les chiffres ne disent pas
Appliquer un modèle de sentiment généraliste à un dépôt réglementaire financier, c'est mesurer la température d'une pièce à travers une fenêtre à double vitrage. La lecture existe, mais elle ne correspond pas à la réalité intérieure. Cet article décrit la méthode comparative longitudinale, ses limites documentées, et ce qu'un signal textuel peut — et ne peut pas — légitimement prétendre révéler sur un émetteur. Un exemple hypothétique construit sur des patterns académiques illustre chaque étape du pipeline d'analyse, avec sources citées et intervalles de confiance explicites. Les analyses produites par cette approche ne constituent pas des recommandations financières et les performances passées ne préjugent pas des résultats futurs.
3 décembre 2026
Sophie Arnaud
Extraction d'entités nommées dans les flux d'actualités financières : méthode, erreurs courantes et exemple pas à pas
Brancher un extracteur d'entités généraliste sur un flux d'actualités financières produit un résultat prévisible : des entités correctement identifiées, mais mal classifiées, mal contextualisées, et finalement peu exploitables. Cet article décrit la méthode d'extraction adaptée au lexofinancee financier, les erreurs les plus fréquentes, et un exemple hypothétique construit étape par étape. Les analyses issues de cette méthode ne constituent pas des recommandations financières. Les performances passées des signaux linguistiques ne préjugent pas des résultats futurs.
19 décembre 2026
Julien Marchand
Analyse comparative de transcriptions d'appels aux analystes : signaux de langage, méthode rigoureuse et limites documentées
Écouter une transcription d'appel aux analystes comme s'il s'agissait d'une conversation ordinaire est la première erreur. Le langage y est simultanément préparé et spontané, formel et stratégique. Cet article décrit comment l'analyse comparative longitudinale de ces transcriptions produit des signaux textuels exploitables, avec un exemple hypothétique construit étape par étape, les erreurs méthodologiques les plus fréquentes, et les limites que toute analyse honnête doit explicitement reconnaître. Les analyses produites ne constituent pas des recommandations financières.