Outil permettant d'analyser, comparer et visualiser des structures de code source arborescentes. Il facilite la détection de vulnérabilités dans le code, la comparaison de syntaxes entre différents langages, et la génération de graphiques pour représenter les relations entre les nœuds de code. Idéal pour les développeurs et les équipes de sécurité cherchant à valider ou optimiser leur code.

Ce projet est une application en langage C conçue pour analyser des données de vols aériens aux États-Unis en 2014. Elle permet aux utilisateurs d'effectuer des requêtes avancées pour explorer les vols, les compagnies aériennes et les aéroports. L'application offre des fonctionnalités comme la recherche d'itinéraires, l'identification des retards, ou encore la comparaison de durées de vols entre aéroports.

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.

Projet développé pour le Challenge 2 du Hackathon 2024 co-organisé par le PEReN et la Commission Européenne. Il vise à faciliter l'analyse et la comparaison de documents réglementaires européens via des techniques de traitement automatique du langage et de recherche sémantique. L'outil permet d'extraire, structurer et comparer des informations issues de différentes plateformes pour en faciliter l'interprétation et la 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 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.

Outil open source développé pour la fonction publique française afin d'estimer précisément les ressources GPU nécessaires au déploiement à grande échelle de modèles de langage (LLM). Il permet aux administrations de dimensionner leur infrastructure IA en fonction du nombre d'utilisateurs, des performances attendues et des contraintes techniques, avec une marge d'erreur inférieure à 10% pour des modèles allant de 8 à 27 milliards de paramètres. L'outil facilite la comparaison entre solutions commerciales et auto-hébergées tout en garantissant une approche reproductible et transparente.

EmbCompare est un outil Python conçu pour comparer des embeddings de mots, utilisés en traitement automatique du langage naturel. Il permet d'évaluer la similarité entre deux modèles d'embeddings à travers des indicateurs numériques et une interface graphique. L'outil génère des rapports détaillés pour analyser les différences entre les représentations vectorielles, facilitant ainsi le suivi de l'évolution des modèles ou la comparaison de solutions alternatives.

Service automatisé d'extraction et de structuration de tableaux financiers à partir de documents PDF (comptes sociaux). Utilise des technologies d'OCR neuronal et de modèles de langage pour transformer des documents scannés ou nativement numériques en données structurées exploitables. Permet une analyse rapide et fiable des données comptables pour des audits, des comparaisons ou des rapports automatisés.