Ce projet utilise des modèles d'intelligence artificielle pour analyser des images satellitaires et détecter des objets spécifiques. Il permet la surveillance de zones géographiques et le suivi de l'évolution de cultures, offrant ainsi des informations précieuses pour divers secteurs d'activité.

Ce projet vise à expérimenter le codage automatique de la NACE rev 2.1 basé sur les descriptions d'activités du registre Sirene. Il contient tous les composants nécessaires pour former un modèle de classification basé sur Fasttext, offrant une solution pratique et simple pour la compréhension automatisée des activités de sociétés.

Ce projet permet d'analyser des images satellites grâce à des algorithmes d'intelligence artificielle. Il est capable de détecter des anomalies et de surveiller des zones géographiques spécifiques.

Ce projet vise à former des modèles de segmentation d'images satellites pour la détection d'objets tels que les bâtiments, les routes et les zones agricoles. Il utilise des données géospatiales pour fournir des informations exploitables pour la gestion des ressources naturelles et la surveillance environnementale.