Ce projet permet de modéliser et manipuler des hiérarchies de classes complexes à l'aide de structures de données répliquées (CRDT). Il facilite la gestion de métamodèles logiciels comme Ecore, en offrant des outils pour créer, analyser et synchroniser des modèles de classes, attributs, références et paquets. Idéal pour les environnements nécessitant une collaboration en temps réel sur des structures de données partagées.

Outil de recherche dédié à l'étiquetage automatique de données via des agents IA. Il exploite une base de données vectorielle sous forme de graphe pour représenter des codes de classification et leurs relations, facilitant le raisonnement hiérarchique. Conçu pour les instituts nationaux de statistique, il permet de naviguer et d'analyser des nomenclatures complexes, en générant des pipelines modulaires pour l'automatisation des tâches de classification.