Outil de recherche dédié à l'étiquetage automatique de données via des agents IA. Il exploite une base de données vectorielle sous forme de graphe pour représenter des codes de classification et leurs relations, facilitant le raisonnement hiérarchique. Conçu pour les instituts nationaux de statistique, il permet de naviguer et d'analyser des nomenclatures complexes, en générant des pipelines modulaires pour l'automatisation des tâches de classification.

Outil de recherche avancée dédié aux Instituts Nationaux de Statistique (INS) pour automatiser l'étiquetage de données dans des classifications hiérarchiques complexes. Il combine une base de données vectorielle sous forme de graphe, des agents basés sur l'IA générative et des pipelines modulaires pour faciliter le raisonnement automatique sur des codes et leurs relations.

Ce projet vise à dresser un état de l'art sur la sélection de variables dans le cadre de l'apprentissage automatique et du data mining, en se concentrant sur les approches supervisée, semi-supervisée et non-supervisée, ainsi que sur le traitement des données multi-labels avec étiquetage incertain. L'objectif est d'améliorer la performance des algorithmes d'apprentissage en nettoyant l'espace de description des données.

Outil d'adaptation pour l'étiquetage automatique de données issues de l'analyse de mouvements de larves. Il permet de générer des jeux de données structurés à partir de fichiers de suivi de chorégraphie, facilitant ainsi l'analyse comportementale et l'entraînement de modèles d'apprentissage automatique dans le domaine de la recherche biomédicale.

CHOUCAS est un outil conçu pour segmenter automatiquement des corpus de données langagières transcrites en unités linguistiques (chunks et POS). Il permet d'analyser la structure syntaxique superficielle de discours oraux, notamment spontanés ou monologues, en s'appuyant sur des étiquetages morphosyntaxiques. L'outil gère divers formats de transcriptions (TRS, TextGrid, EAF, CONLL) et génère des fichiers segmentés adaptés à des logiciels d'annotation comme Elan. Il facilite également l'alignement des transcriptions avec des signaux sonores pour une analyse plus fine.

Logiciel open source d'annotation automatique de références bibliographiques. Il fournit la segmentation et l'étiquetage d'entrées de chaînes de caractères. Il est principalement basé sur les champs aléatoires conditionnels (CRF), une technique d'apprentissage machine pour segmenter et étiqueter les données séquentielles.

Ce projet propose des ressources pédagogiques complètes pour l'enseignement de l'automatique en première année à l'ENSEEIHT. Il inclut des polycopiés, des supports de cours sous forme de diapositives, des travaux dirigés et des sujets d'examens corrigés. Destiné aux étudiants, il couvre les fondamentaux de la théorie des systèmes, leur stabilité et leur contrôle.