Ce projet permet d'extraire, analyser et structurer des données textuelles issues de documents ou de conversations. Il facilite la création de chatbots capables de répondre automatiquement à des requêtes en langage naturel, optimisant ainsi l'interaction avec les utilisateurs. Les entreprises l'utilisent pour automatiser des processus de support client, analyser des retours clients ou générer des insights à partir de grandes quantités de texte.

Ce projet développé pour le Hackathon 2024 du PEReN et de la Commission Européenne utilise des techniques avancées de traitement automatique du langage naturel (NLP) pour analyser, structurer et rechercher des informations réglementaires issues de plateformes numériques. Il permet d'extraire des entités nommées, de segmenter des textes volumineux, de générer des embeddings pour des recherches vectorielles et d'interagir via une interface conversationnelle. Les données traitées sont fournies à titre d'illustration et ne sont pas mises à jour.

Interface de chat basée sur l'intelligence artificielle conçue pour faciliter l'exploration et l'analyse des données géospatiales ouvertes de GeoBretagne. L'outil permet aux utilisateurs d'interroger des couches de données (WFS/CSW) via des requêtes en langage naturel, de générer des liens vers des visualisations MViewer, et d'obtenir des réponses contextualisées grâce à un assistant conversationnel en français.

Ce projet propose une API permettant d'indexer des documents textuels (comme des fichiers markdown) pour les transformer en vecteurs sémantiques. Il permet ensuite de rechercher des informations pertinentes dans ces documents via des requêtes en langage naturel. Idéal pour créer des systèmes de recherche avancée, des assistants conversationnels ou des outils d'analyse de contenu.