Outil d'analyse de correspondances permettant de visualiser et interpréter des données textuelles ou statistiques. Il transforme des matrices de données en représentations graphiques facilitant l'identification de relations entre variables. Utilisé dans des contextes académiques, de veille scientifique ou d'études sectorielles pour révéler des tendances ou des corrélations invisibles dans les données brutes.

Ce projet propose une plateforme de reporting et d'analyse de données économiques pour l'Europe. Il permet aux utilisateurs de visualiser des indicateurs clés, de générer des rapports détaillés et d'identifier des tendances sectorielles. Les données sont consolidées et présentées sous forme de tableaux de bord interactifs pour faciliter la prise de décision stratégique.

Le projet op-tdt est une plateforme dédiée à la gestion et à la visualisation des données territoriales. Il permet aux utilisateurs de consulter et d'analyser des cartes interactives, de réaliser des études sectorielles et de partager des données avec d'autres acteurs. Cette solution facilite la prise de décision dans les projets d'aménagement du territoire et favorise la collaboration entre les différentes parties prenantes.

Ce projet académique vise à explorer et analyser des données financières et sectorielles à l'aide de méthodes de fouille de données. Il permet d'identifier des groupes homogènes de secteurs d'activité via des techniques comme l'ACP et le clustering, puis de prédire des indicateurs clés comme la capacité d'emprunt ou les prévisions annuelles. Les résultats sont visualisés pour faciliter l'interprétation des tendances et des regroupements.

Ce projet automatise la classification des produits selon la nomenclature COICOP en utilisant un pipeline RAG (Retrieval-Augmented Generation). Il traite des données économiques brutes pour produire des annotations normalisées, améliorant ainsi la précision des classifications. Le système intègre des modèles d'IA avancés pour l'encodage vectoriel et la génération de résultats, tout en assurant une traçabilité complète des métriques via MLflow. Les données sont centralisées et structurées pour faciliter l'analyse sectorielle.

Outil d'optimisation pour les artisans utilisant des modèles prédictifs afin d'identifier les zones d'implantation les plus favorables et d'évaluer la pérennité des entreprises. Basé sur des algorithmes d'intelligence artificielle, il analyse les données locales et sectorielles pour guider les décisions stratégiques des artisans et des acteurs publics.

Portail officiel du ministère de l’Économie, des Finances et de la Souveraineté industrielle, énergétique et numérique, proposant un accès centralisé aux données publiques ouvertes. Il permet aux citoyens, entreprises et administrations de consulter, analyser et visualiser des jeux de données économiques, financiers et sectoriels. Le site intègre des outils de cartographie, de création de graphiques et une recherche intelligente assistée par intelligence artificielle pour faciliter l'exploitation des données.

Outil open source permettant de générer des sites web statiques interactifs pour visualiser des paysages sectoriels (ex : technologies, organisations, projets). Il agrège et structure des données provenant de sources variées (fichiers YAML, API externes comme GitHub ou Crunchbase) pour produire des tableaux de bord dynamiques, des guides et des statistiques, facilitant ainsi l'analyse et la comparaison des acteurs d'un écosystème.