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.

SEMLEG est un modèle sémantique dédié à la maintenance industrielle légale, conçu pour aider les entreprises à se conformer aux obligations réglementaires. Il repose sur l'analyse de documents juridiques issus de Légifrance et propose une approche automatisée pour extraire et structurer les informations clés des textes légaux. Ce modèle vise à faciliter la compréhension et l'application des exigences en matière de maintenance industrielle, en s'appuyant sur des normes sémantiques existantes dans les domaines juridique et technique.

Application dédiée à l'extraction et à l'analyse des tableaux de filiales et participations présents dans les comptes sociaux des entreprises. Elle permet de récupérer des documents financiers via l'API de l'INPI, d'identifier automatiquement les pages contenant les tableaux recherchés, puis d'extraire et de structurer ces données pour une analyse simplifiée. L'outil s'adresse principalement aux professionnels de la finance, de la comptabilité ou de la conformité réglementaire.

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.

Service permettant d'interroger en langage naturel une collection de notes internes d'entreprise (PDF, XLSX, etc.). Il utilise une approche de type RAG (Retrieval-Augmented Generation) pour extraire et synthétiser des informations pertinentes à partir de documents, offrant des réponses rapides et précises. Idéal pour les équipes cherchant à automatiser l'analyse de rapports ou de données structurées.

Scraptablo API est une solution d'extraction de tableaux à partir de fichiers PDF, conçue pour automatiser le traitement de documents structurés. Elle permet aux entreprises de convertir rapidement des données tabulaires en fichiers CSV exploitables, facilitant ainsi l'analyse et l'intégration des informations dans des outils métiers. L'API s'appuie sur des modèles avancés de détection de tables et de reconnaissance de structure pour garantir une extraction précise et fiable.

InterML est une plateforme spécialisée dans l'analyse et le traitement automatisé de documents textuels. Elle permet aux entreprises d'extraire des données structurées à partir de textes non structurés, facilitant ainsi la prise de décision et l'automatisation des processus métiers. La solution s'adapte à divers secteurs comme la finance, la santé ou le juridique.