Projet de transformation et modélisation de données dédié à Document-IA. Il structure les données brutes issues de différentes sources (organisation, événements) en modèles analytiques cohérents. Les données sont organisées en couches (staging, core, analytics) pour faciliter leur exploitation. Le projet permet de suivre les exécutions de workflows et d'agréger des métriques journalières pour une analyse approfondie.

Ce projet permet de déployer une stack d'observabilité complète pour analyser et visualiser les logs et métriques d'applications. Il combine Grafana pour la création de tableaux de bord, Loki pour l'agrégation et le stockage des logs, et Caddy comme proxy inverse sécurisé. Idéal pour les équipes techniques souhaitant monitorer leurs infrastructures en production.

Document IA est une plateforme backend dédiée au traitement automatisé de documents. Elle permet aux utilisateurs d'uploader des fichiers, de les stocker dans un espace sécurisé, et d'en extraire des données structurées grâce à des modèles d'intelligence artificielle. Les workflows de traitement sont orchestrés de manière asynchrone, avec suivi des étapes et gestion des erreurs en temps réel. Idéal pour les entreprises ayant besoin de digitaliser et d'analyser des documents variés.

Spinosa est un espace de travail local dédié à la recherche documentaire. Il permet aux utilisateurs d'analyser des collections de documents (PDF, transcriptions, rapports, etc.) en posant des questions en langage naturel. Les agents IA recherchent dans les fichiers, rédigent des réponses et vérifient chaque affirmation en la confrontant aux sources originales. Le tout fonctionne hors ligne, avec une traçabilité complète des données et des résultats.

Ce projet est une plateforme de test et d'exploration dédiée à l'API Albert, une intelligence artificielle souveraine française développée par Etalab. Il propose des implémentations en Python et TypeScript ainsi que des exemples concrets pour faciliter l'intégration des développeurs. L'outil permet de manipuler des modèles d'IA, de générer des embeddings, de transcrire des audios, d'analyser des documents et de gérer des collections de données. Il sert de passerelle pour découvrir et utiliser les capacités de l'API Albert dans un environnement sécurisé et contrôlé.

Projet développé pour la Direction Générale des Collectivités Locales (DGCL) visant à automatiser et optimiser le traitement de documents administratifs grâce à l'intelligence artificielle. Il permet l'annotation collaborative de textes, la classification automatique de documents et l'extraction d'informations structurées pour faciliter les analyses administratives et les prises de décision.

Ce projet, mené pour la Direction Générale de la Santé (DGS), utilise l'intelligence artificielle pour analyser et traiter automatiquement les signalements sanitaires. Il permet de classer les documents, regrouper les signalements similaires et identifier des tendances épidémiologiques. L'objectif est d'améliorer l'efficacité du traitement des alertes et de faciliter la prise de décision par les autorités sanitaires.

Le projet ami-ia-dgcl a pour but d'analyser des documents juridiques à la recherche de modèles et d'en extraire des données utiles. Il permet de gagner du temps dans le traitement de ces documents en automatisant certaines tâches répétitives.

Plateforme permettant de déployer des assistants conversationnels basés sur l'IA pour interagir avec des documents, sites web ou bases de données. L'utilisateur peut configurer un espace de travail personnalisé pour analyser, résumer ou interroger des fichiers (PDF, Markdown, etc.) ou des données structurées (SQL) via un modèle de langage. L'outil offre une confidentialité totale et une intégration avec des LLM locaux ou cloud.

Ragtime est une plateforme modulaire de traitement automatique du langage (RAG) conçue pour les administrations françaises. Elle permet aux agents publics de poser des questions en langage naturel sur des documents internes ou publics et d'obtenir des réponses précises et sourcées. Le système s'appuie sur des modèles d'IA avancés pour analyser, indexer et restituer des informations pertinentes, facilitant ainsi la prise de décision et la diffusion de connaissances au sein des services de l'État.