Le projet dev-appli est une application web développée en PHP, utilisant le framework CodeIgniter. Il permet la gestion de contenu web, l'automatisation de tâches administratives et l'analyse de données. Il est également compatible avec les normes internationales grâce à l'utilisation de i18next pour la gestion des traductions.

Le projet test-subproject-page est une plateforme dédiée à la gestion de contenu web, offrant des fonctionnalités d'automatisation des workflows et d'analyse de données. Il permet aux utilisateurs de gérer et de mettre à jour facilement leur contenu en ligne, d'automatiser les tâches récurrentes et de prendre des décisions éclairées grâce à des analyses détaillées.

Ce projet permet de parcourir et d'extraire des données depuis des sites web de manière automatisée. Il facilite l'analyse de contenu en ligne, la collecte d'informations structurées et la surveillance de sites pour des besoins de veille stratégique, de recherche ou d'intelligence économique. Les données extraites peuvent être utilisées pour des études de marché, des analyses concurrentielles ou des projets de data mining.

Outil dédié à l'extraction et à la structuration des informations contenues dans les fichiers XML des décisions de justice. Il permet de transformer des documents administratifs complexes en données textuelles et métadonnées accessibles, facilitant ainsi leur analyse et leur exploitation par des professionnels du droit ou des systèmes automatisés.

Ce projet automatise l'extraction et la structuration des informations médicales contenues dans les Résumés des Caractéristiques du Produit (RCP) des médicaments. Il permet de transformer des fichiers HTML en données exploitables pour des analyses statistiques, des rapports ou des intégrations dans des pipelines de données. L'objectif est de faciliter l'accès et l'exploitation des données réglementaires des médicaments pour les professionnels de santé ou les organismes publics.

Le projet text-classification est un outil d'analyse et de traitement automatique de texte. Il permet de classer, catégoriser et analyser le contenu de données textuelles, offrant ainsi des informations précieuses pour la prise de décision et l'automatisation des processus.

Marker serve est une solution serveur dédiée au traitement de documents PDF. Elle permet de convertir des fichiers PDF en formats structurés comme Markdown, JSON ou HTML, facilitant ainsi l'extraction et l'analyse de contenu. Le service prend en charge l'OCR pour les documents scannés et offre des options de personnalisation comme la sélection de plages de pages ou le forçage de l'OCR. Idéal pour automatiser la gestion documentaire dans des environnements professionnels ou techniques.

Ce projet propose une suite d'outils automatisés pour analyser et extraire des données structurées à partir de pages web. Il permet notamment de récupérer le contenu de pages, d'identifier et d'extraire des formulaires, de générer des résumés de contenu, et d'organiser des propriétés de données pour une analyse ultérieure. Idéal pour des audits de sites, des recherches documentaires ou des traitements automatisés de données en ligne.

Ce projet vise à analyser et structurer des documents PDF pour en extraire des informations pertinentes. Il permet de classer des textes, d'automatiser la génération de rapports et de visualiser les données extraites. L'objectif est d'aider les utilisateurs à comprendre et exploiter rapidement le contenu de documents complexes.

Le projet transcribus2sdhss vise à automatiser la transcription de documents historiques grâce à la reconnaissance optique de caractères (OCR) et à d'autres techniques d'intelligence artificielle. Il permet de faciliter l'accès aux collections numérisées et d'analyser le contenu de documents manuscrits pour en extraire des informations utiles.