Regles.data.gouv.fr est une plateforme publique dédiée au référencement des règles et algorithmes réglementaires applicables en France. Elle permet aux citoyens, administrations et entreprises de consulter et comprendre les textes officiels de manière centralisée. L'objectif est d'améliorer la transparence des décisions automatisées et de faciliter l'accès à l'information administrative pour tous.

Outil conçu pour faciliter la création et la gestion de législations dans le domaine des politiques publiques. Il permet aux utilisateurs de modéliser des règles juridiques complexes de manière structurée et automatisée, réduisant ainsi les erreurs et les temps de traitement. Idéal pour les administrations, les chercheurs et les acteurs publics souhaitant digitaliser ou analyser des textes réglementaires.

Ce projet permet de valider et vérifier la conformité des données structurées selon des règles métier ou réglementaires. Il automatise les contrôles qualité pour garantir l'intégrité et la fiabilité des données utilisées dans les systèmes d'information. Idéal pour les entreprises ayant besoin de s'assurer que leurs données respectent des normes spécifiques avant leur exploitation.

Ce projet est un batch d'importation et de traitement automatisé de données issues de fichiers Excel pour le domaine réglementaire environnemental. Il permet de récupérer, valider et intégrer des informations issues de rapports obligatoires (comme les déclarations de déchets ou les extractions de production) dans une base de données centralisée. Le système applique des règles de conformité strictes pour garantir la qualité des données avant leur archivage définitif.

Catala est un langage de programmation dédié à la rédaction et à l'automatisation de règles juridiques et réglementaires. Il permet aux juristes, développeurs et experts métiers de formaliser des textes de loi en code exécutable, facilitant ainsi leur interprétation, leur vérification et leur application dans des systèmes informatiques. L'outil vise à réduire les ambiguïtés et les erreurs d'interprétation tout en accélérant les processus de conformité.

Ce projet développé pour le Hackathon 2024 du PEReN et de la Commission Européenne vise à automatiser l'analyse et la comparaison de documents réglementaires européens. Il utilise des techniques de traitement automatique du langage et de recherche d'information pour extraire, structurer et comparer les exigences légales des plateformes numériques, facilitant ainsi leur conformité aux réglementations en vigueur.

Ce projet développé pour le Hackathon 2024 du PEReN et de la Commission Européenne vise à automatiser l'analyse et la comparaison de documents réglementaires européens. Il utilise des techniques de traitement automatique du langage et de recherche d'information pour extraire, structurer et comparer des textes juridiques issus de différentes plateformes. L'objectif est d'aider les régulateurs et les institutions publiques à identifier les incohérences ou les chevauchements entre les réglementations.

ASTRA est une plateforme publique dédiée à l'automatisation et à la gestion centralisée des contenus réglementaires obligatoires pour les services numériques de l'État. Elle permet aux équipes métiers (chefs de produit, chefs de projet, auditeurs) de créer, mettre à jour et publier des pages comme les CGU, mentions légales ou déclarations d'accessibilité, sans intervention technique. Les contenus sont générés via des formulaires guidés et diffusés automatiquement via des URL stables, garantissant une conformité permanente aux évolutions réglementaires.

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.

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.