Projet dédié à l'analyse et à la classification automatique de documents textuels. Il permet d'extraire des entités nommées, de catégoriser des contenus et d'identifier des thèmes principaux. Utilisé pour automatiser le traitement de grandes quantités de texte, il facilite la recherche d'informations et l'organisation de données non structurées.

Service d'indexation automatique de contenus logiciels pour faciliter leur analyse et leur classification. Il permet de détecter les types de fichiers, les licences open source, et d'extraire des métadonnées structurées à partir de dépôts de code. Utilisé pour améliorer la traçabilité et la compréhension des projets open source hébergés par l'organisation.

SIRIUS-ML est un dépôt de code dédié à l'analyse et au traitement automatisé de verbatims. Il propose des outils pour modérer, classifier et détecter des anomalies dans des contenus textuels, tout en garantissant l'anonymisation des données sensibles. Ces fonctionnalités sont utilisées dans le cadre du projet SIRIUS, une initiative publique visant à améliorer la gestion des retours citoyens.

Skolar est une plateforme dédiée à l'analyse et au traitement automatisé de données textuelles. Elle permet d'extraire, structurer et classifier des informations issues de documents variés pour faciliter leur exploitation. Utilisée dans des contextes académiques, éditoriaux ou professionnels, elle optimise la gestion de contenus textuels massifs grâce à des algorithmes avancés de traitement du langage naturel.