NLP et traitement de texte

1) Pourquoi iGaming plate-forme NLP

Support et rétention : Auto-classification des tiquets, routage, réponses prêtes.
Produit et ASO : analyse des commentaires/notes de sortie, suivi de l'impact des mises à jour.
Conformité et risque : détection des IPI/finances, signaux RG, circuits suspects.
Marketing/CRM : segmentation par thème/intention, génération de messages personnels.

Recherche de connaissances : Accès rapide à la FAQ/politiques/règles des fournisseurs, Q&A

Opérations : parsing des conditions d'actions, limites de PSP, SLA des partenaires.

2) Les sources de textes et l'injection

Chaînes : tiquets et chats de zapport, App Store/Google Play, réseaux sociaux/forums/télégrammes, e-mail/formulaires Web, wiki/politiques internes, notes de sortie des fournisseurs de jeux et PSP, transcriptions des appels/strims (ASR), documents PDF (OCR).

• déduplication, élimination des bots/spam ;
• définition de la langue (fr/tr/es/pt/en/ka/...) ;
• Conduire à UTF-8, normaliser l'emoji/argot/translite ;
• marquage des métadonnées : canal, langue, application/version, pays, marque, jeu/fournisseur, priorité.

3) La vie privée et l'édition PII (par défaut)

Détection et révision de PII : nom, téléphone, e-mail, cartes/IBAN, adresses, doc-ids.
Tokénisation des identifiants (player_id→'u_tok_'), interdiction des PII bruts dans les logs/fiches.
DSAR : recherche/suppression rapide par jeton sujet ; Legal Hold - WORM-Log.
Géo/tenant-isolation : stockage du texte et des clés dans la région de licence.

4) Linguistique de base

Tokenization (avec emoji/hashtag/smiley) et segmentation des offres.
Normalisation : lowercasing, retrait de la diacritique (par langue), correction des erreurs typographiques.
Lemmatisation/stemming (ru/tr/es/pt/en), marques morphologiques (POS).
Mots stop : langue/listes dépendantes du domaine (le vocabulaire iGaming ne doit pas être coupé).
Le sleng/argot : les dictionnaires ("фриспины", "la revanche", "bouffe la balance", "Papara", "withdraw pending").

5) Représentations du texte

Classique : n-grammes, TF-IDF - baseline rapide pour la classification/recherche.
Embeddings : transformateurs multilingues (sentence/dual encoders) → recherche, clustering, RAG, déduplication.
Embeddings pré-formés au domaine : Nous entraînons en outre sur le corps de sappport/commentaires/politiques → ↑relevantnost.
Hybride : BM25 + recherche vectorielle (ANN) → haute couverture et précision.

6) Classe de tâches et exemples

Classification : sujet (paiements, KYC, bonus, fournisseur, RG), sérieux, intention.
NER/RE : entités (PSP, fournisseurs, jeux, devises, documents), communications (provayder↔igra, PSP↔strana/metod).
Récupération des règles : parsing des conditions de bonus/pariage, limites PSP (montants, temps, pays).
Sommarisation : tiquets/trèdes/politiques, "TL ; DR pour le sapport et le manager".
Q & A/recherche de connaissances : réponses du wiki/FAQ/règlements, explications des processus RG/AML.
Modération/toxicité : identification du vocabulaire anormal, des menaces, des fraudes.
Traduction/localisation : MT avec glossaire de domaine, post-edit.
ASR/OCR→tekst : lettres, scans, appels, strimes - dans le texte analysé.

7) Recherche et RAG (Génération Retrieval-Augmentée)

Indexation : BM25 pour la « queue longue », ANN (HNSW/IVF) pour les embouteillages.
Chunking : 512-2048 tokens, avec overlap ; segmentation par section/titre.
Rerankers : cross-encoder pour améliorer la précision du top k.
Citation : réponses indiquant les sources (id/titre/version wiki).
Guardrails : interdiction des « hallucinations » hors du corps ; limitation du domaine.
Multilinguisme : demande dans la langue de l'utilisateur, documents dans différentes langues → utilisation d'embeddings multilingues.

8) Thèmes et aspects

Modélisation thématique : BERTopic/LDA pour les thèmes de découverte.
Affect-based NLP : un modèle collaboratif des aspects et de la tonalité (voir la section « Sens-analyse des commentaires »).
Catalogue des aspects : paiements/conclusions/CUS/bonus/crash/localisation/support/fournisseur spécifique.

9) Modération et risques

Toxicité/abyse : classification à plusieurs niveaux (offensive, hate, threat).
Fraude/soc-engineering : schémas « chargeback advice », « contournement KYC », liens vers des schémas gris.
Signaux RG : frustration/agression/auto-limitation - dans un canal et une politique d'action distincts.
Vie privée : redaction avant la modération ; logis sans PII.

10) Métriques de qualité

Classification/NER : Accuracy, macro/micro F1, per-class F1 (en particulier les classes « rares »).
NER/RE : F1 @ span pour les entités, F1 @ rel pour les liens.
Recherche : nDCG @ k, Recall @ k, MRR ; pour les hybrides - taux de réponse avec citations.
Résumé : ROUGE/BERTScore + rubrique humain (clarté/précision/brièveté).
RAG/Q & A : Exact/Partial Match, Faithfulness (pourcentage de faits cités), Answer Rate.
Multilinguisme : métriques par langues/canaux.
Opération : p95 latences, cost/requête, cache hit-rate, % Zero-PII dans les logs.

11) Architecture et pipelines

11. 1 flux « texte brut → signal »

1. Ingest (API/webhooks/parsers/OCR/ASR)

2. PII-redact → langage → normalisation (emoji/argot/tokens)

3. Embeddings/fiches (catalogue des caractéristiques)

4. Tâches : Classification/NER/tonalité/modération/récupération des règles

5. Agrégations (Or), alertes et dashboards

11. 2 Recherche/RAG

Index BM25 + vecteur ; rerank, citations, cache de réponses ; la politique « minimum N documents » (k-anonymat).

11. 3 Serving

API en ligne pour la classification/recherche/Q & A ; batch pour l'indexation inverse/analyse ASO ; stream pour la modération des chats/strims.

12) MLOps et fonctionnement

Modèles de registre : version, date, données de formation, métriques, restrictions d'utilisation.
Versions Shadow/Canary/Blue-Green ; rollback selon les seuils de qualité/éthique/latence.
Surveillance : dérive vocabulaire/linguistique (PSI), latence, toxicité FP/FN, faithfulness RAG.
Cost-management : camouflage des embeddings/réponses, distillation/quantification, routage « léger/lourd » modèle.

13) Intégrations (use-cases)

Sapport : auto-triage de tiquets (paiements/CUS/bonus), priorité par gravité, réponses prêtes ; traduction avec le rédacteur en chef.
Produit/Dev : clustering de bug-reports, sommarisation de trades, extraction de « modèles de pointes » (modèle/OS/jeu).
Marketing/ASO : extraction des causes « 1 », génération de FAQ/bannières de statut.
RG/Conformité : routage automatique des cas sensibles, contrôle de la toxicité.
Opérations : Parsing des règles du fournisseur/limites de PSP, alertes lorsque le libellé est modifié.

14) Modèles (prêts à l'emploi)

14. 1 Politique d'infériorité (SLO/Privacy)

yaml nlp_service: texts. core slo:
p95_latency_ms: 250 success_rate: 0. 995 privacy:
pii_redaction: true min_group_size: 20 monitoring:
drift_psi_max: 0. 2 faithfulness_min: 0. 9 # for RAG responses

14. 2 Schéma « Or : nlp_events »

yaml timestamp: TIMESTAMP brand: STRING country: STRING lang: STRING channel: STRING     # appstore, support, social, faq, policy topic: STRING      # payments, kyc, promo, provider, rg,...
sentiment: STRING    # neg/neu/pos toxicity: STRING     # none/low/med/high entities: ARRAY<STRUCT<type STRING, text STRING, norm STRING>>
actions: ARRAY<STRING>  # routed_to_support, faq_update, rg_notify source_id: STRING    # trace/корреляция

14. 3 Exemple de règle DSL (alerte sur le risque-lexique)

yaml rule_id: rg_escalation_lang source: stream:nlp_events when:
topic: ["rg"]
toxicity: ["med","high"]
sentiment: ["neg"]
lang: ["ru","tr","es","pt"]
confirm: {breaches_required: 2, within: PT10M}
actions:
- route: pagerduty:rg
- create_case: {type: "rg_review", ttl: P14D}
privacy: {pii_in_payload: false}

14. 4 Catalogue de vocabulaire de domaine (fragment)

yaml glossary:
payments: ["deposit","withdraw","Papara","Mefete","chargeback","KYC","IBAN"]
promo: ["bonus","freespins","wagering","cashback","RTP"]
rg: ["self-exclusion","limit","cooldown","loss streak"]
provider: ["Pragmatic Play","NetEnt","Spribe","Hacksaw"]

15) Mesures du succès (affaires/opérations)

Sapport : routage automatique sans escalade, MTTA/MTR, % des macros « fidèles ».
ASO/NPS : corrélation SI/tonalité avec le classement et la rétention.
Conformité : aucune fuite PII ; SLA DSAR; proportion de routages RG corrects.
Recherche/RAG : taux de réponse avec citations, délai de réponse, satisfaction des agents.
Coût : $/1k demandes, cache hit-rate, économies sur la distillation.

16) Feuille de route pour la mise en œuvre

0-30 jours (MVP)

1. Ingest Sapport et commentaires, édition PII, langage/normalisation.
2. Basilines : classification des thèmes, tonalité, toxicité (modèles multilingues).
3. Recherche hybride (vecteur VM25 +) par FAQ/stratégies ; RAG avec citations.
4. Dashboards SLO/qualité ; Zero-PII dans les logs.

30-90 jours

1. NER/RE pour les PSP/fournisseurs/règles de bonus ; extraction des limites.
2. Aspect-based SA, sommarisation des tiquets, auto-réponses (HITL).
3. Shadow→canary les versions, surveiller la dérive du vocabulaire/des langues.
4. Modération des strims/chats en réaltaim ; alerte RG/paiements.

3-6 mois

1. Embeddings de domaine, distillation ; les budgets au coût.
2. Auto-génération d'aide/FAQ/modèles d'e-mail de RAG.
3. Parsing des contrats/notes de sortie des fournisseurs, alertes en cas de modifications des conditions.
4. Audit externe de la vie privée et séances d'hygiène régulières des dictionnaires/aspects.

17) Anti-modèles

Logs/dashboards avec PII ; traduction en bac à sable sans édition.
« Taille unique » pour toutes les langues/chaînes ; ignorer l'argot/emoji.
Q&A sans citation des sources (hallucinations).
Triage manuel des tiquets « pour toujours » - sans auto-classification et SLO.
Modèle sans surveillance de la dérive/éthique et plan de rollback.

18) Sections connexes

Analyse sentimentale des commentaires, API analytiques et métriques, pratiques DataOps, MLOps : exploitation des modèles, analyse des anomalies et corrélations, alertes des flux de données, contrôle d'accès, politiques de stockage, éthique des données et transparence.

Résultat

NLP est un convoyeur de production : injection sûre, normalisation du langage et du domaine, embeddings et tâches de qualité (classification/NER/RAG), observabilité et SLO. Dans iGaming, il traduit un texte chaotique de commentaires, de chats, de documents et de strims en solutions : plus rapide que le sappport, une conformité transparente, des versions prévisibles et des règles compréhensibles pour le joueur.