L'API Judilibre assure la publication des décisions rendues publiquement par la Cour de cassation, enrichies et pseudonymisées. Elle permet notamment de rechercher en plein texte ou suivant des critères spécifiques parmi l’ensemble de ces décisions.

LABEL est un logiciel open source de saisie et de gestion d'annotations de textes créé par la Cour de cassation française. Il est actuellement utilisé pour la publication de décisions de justice dans une démarche d'ouverture des données.

Le moteur NER de la Cour de Cassation est un outil d'anonymisation de décisions de justice. Il permet de protéger les données personnelles en identifiant et en anonymisant les entités nommées (noms, prénoms, dates, etc.) dans les décisions avant leur diffusion en open data. Il repose sur des techniques d'apprentissage automatique et de traitement du langage naturel.

Ce projet est une API d'indexation et d'administration de la plateforme JUDILIBRE, permettant la gestion de décisions de justice, l'importation de données et le contrôle de l'état de santé du service.

Bibliothèque de tokenization pour l'analyse de texte juridique, utilisant Flair et spaCy.

API permettant de requêter un modèle de Machine Learning pour la pseudonymisation de décisions de justice, offrant des fonctionnalités d'analyse sémantique et de protection des données personnelles.

API DBSDER est une brique applicative du projet Judilibre qui permet aux applications composant Judilibre d'interagir avec la base de données DBSDER. Elle offre la possibilité de stocker, lire et mettre à jour des décisions de justice pour les Tribunaux Judiciaires, Cour d'Appel et Cour de Cassation.

Ce projet est un ensemble de jobs visant à alimenter le pipeline de données pour le projet OpenJustice. Il permet d'importer des décisions juridiques depuis les bases Oracle Jurinet et JuriCA dans une base MongoDB SDER, de pseudonymiser ces décisions et de les réinjecter dans la base Oracle Jurinet, et eventuellement de les exporter vers la plateforme OpenJustice.

Ce projet contient des tests de performance pour les applications juritj, y compris des tests de charge et de stress. Il utilise la librairie autocannon pour effectuer ces tests.

Ce projet fournit une image Docker pour exécuter Flair, un framework de traitement du langage naturel (NLP) open-source, avec une intégration facile à SpaCy. Il permet une analyse de sentiments avancée, une détection d'entités nommées et une extraction de faits pour les données non structurées, en particulier dans le contexte des réseaux sociaux.