Solution open source utilisant l'intelligence artificielle pour faciliter l'analyse et la recherche automatisée de documents réglementaires des plateformes numériques. Basée sur des techniques de traitement automatique du langage (NLP) et de génération augmentée par récupération (RAG), elle permet aux régulateurs et chercheurs d'extraire, structurer et évaluer des informations complexes issues de textes juridiques et techniques.

Plateforme dédiée à l'hébergement et à la collaboration sur des projets de recherche pour l'UMR ASTRE, une unité mixte Cirad-Inrae. Permet aux membres de créer des projets pour développer du code, partager des documents, publier des articles, des présentations ou des rapports d'analyse. Inclut des outils de gestion de projet et de publication de sites web.

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.

OpenGateRAG est une plateforme open source conçue pour automatiser et optimiser le traitement de documents textuels à grande échelle. Elle permet aux organisations de centraliser, analyser et exploiter efficacement leurs données documentaires grâce à des technologies de traitement automatique du langage et de recherche sémantique. Idéale pour les administrations, les bibliothèques ou les entreprises, elle facilite la gestion de connaissances et améliore la productivité des équipes.

Ce projet vise à documenter et analyser les forges logicielles utilisées dans l’Enseignement supérieur et la Recherche (ESR) en France. Il recense les usages, les limitations rencontrées et les besoins identifiés pour améliorer ces outils. L’objectif est de fournir une base de référence pour les acteurs du domaine et de promouvoir les bonnes pratiques techniques et sociales dans un cadre de science ouverte.

Ce projet permet de rechercher des documents sur les réseaux sociaux et de les stocker sur Amazon S3. Il s'agit d'un outil d'analyse de données pour les comptes sociaux.

Projet développé pour le Challenge 2 du Hackathon 2024 co-organisé par le PEReN et la Commission Européenne. Il permet d'analyser et de répondre automatiquement à des questions basées sur des documents réglementaires en utilisant des modèles de langage avancés et des techniques de recherche d'information. Destiné à faciliter l'accès aux textes juridiques et à améliorer l'efficacité des professionnels du secteur.

Ce projet, nommé benchds, est une collection de jeux de données utilisés pour l'analyse de données et l'apprentissage automatique. La plupart des jeux de données proviennent du dépôt UCI Machine Learning, tandis que d'autres ont été publiés par divers articles et documents de recherche. Les jeux de données sont fournis dans un format simple, avec les lignes représentant des exemples et les colonnes représentant des caractéristiques. Le dernier élément de chaque ligne est la variable cible ou l'étiquette de classification. Les valeurs des lignes sont séparées par un espace. Aucune valeur manquante n'est présente dans les jeux de données, car les lignes contenant au moins une valeur manquante ont été supprimées.

Plateforme dédiée à la gestion, l'analyse et l'archivage de corpus textuels, principalement destinée aux chercheurs en sciences humaines. Elle permet de structurer, annoter et explorer des collections de documents historiques ou littéraires. Les outils intégrés facilitent l'extraction de données, la visualisation des résultats et la collaboration entre utilisateurs pour des projets de recherche.

Ce projet permet de stocker, indexer et rechercher efficacement de grandes quantités de données textuelles ou semi-structurées. Il facilite l'analyse de documents, la gestion de logs et la centralisation d'informations pour des applications variées. Utilisé pour des moteurs de recherche, des systèmes de monitoring ou des bases de données documentaires, il optimise les requêtes et améliore l'accès aux données.