Vue d'ensemble
Pour LVMH Recherche, j'ai créé un outil de visualisation de données intelligent permettant aux formulateurs de rechercher des formules cosmétiques en utilisant le langage naturel.
Problématique
Les équipes de recherche de LVMH gèrent des milliers de formules cosmétiques dans leurs bases de données. La recherche de formules similaires ou pertinentes était une tâche laborieuse nécessitant une expertise approfondie du domaine.
Solution
Recherche en Langage Naturel
Développement d'une interface permettant aux formulateurs de décrire leurs besoins en langage naturel (ex : "formule hydratante pour peau sèche avec SPF") et d'obtenir les formules les plus similaires.
Analyse de Similarité
Utilisation de techniques NLP pour encoder les descriptions de formules dans un espace vectoriel et calculer des similarités cosinus, permettant d'identifier les formules les plus pertinentes pour un besoin spécifique.
Visualisation Interactive
Tableau de bord interactif affichant les résultats de recherche sous forme de graphiques et visualisations générés à la volée, facilitant l'exploration des données.
Technologies
- Python pour le backend de traitement
- Scikit-Learn pour les algorithmes de similarité
- Modèles NLP pour la vectorisation des textes
- Interface web avec visualisations dynamiques
