Ce dépôt contient plusieurs applications basées sur la calculatrice M de l'impôt sur le revenu, avec des exemples d'applications sous forme de notebooks Jupyter. Il permet d'exécuter un calcul sur l'arbre des formules et d'appliquer les 20 opérations du langage m, en utilisant différentes implémentations (non vectorielle, vectorielle, ou pour tensorflow).

Ce projet utilise TensorFlow et scikit-learn pour effectuer des analyses et classifications de données, en particulier du texte, grâce au traitement du langage naturel avec des outils tels que gensim et NLTK.

Ce projet est une API REST simple qui permet de pseudonymiser des textes en remplaçant les entités identifiables telles que les noms propres par des tokens. Il est basé sur un modèle d'apprentissage automatique supervisé utilisant une architecture biLSTM + CRF pour la reconnaissance d'entités nommées.