Ce projet utilise des modèles d'apprentissage profond pour corriger automatiquement les fautes d'orthographe dans des textes. Il s'appuie sur des librairies et outils tels que llama_cpp_python, torch, et numpy pour offrir une solution de correction performante.

Outil web dédié aux documentalistes du Centre de ressources documentaires de l'Insee. Il compare automatiquement les notices bibliographiques du SIGB Syracuse avec le catalogue Sudoc de l'ABES, identifie les écarts (erreurs de saisie, champs manquants, PPN incorrects) et propose des corrections. Pour les notices sans identifiant Sudoc, il recherche des candidats via une requête SRU. L'outil génère ensuite des exports corrigés (XML Syracuse, CSV de rapport ou texte UNIMARC) pour réimport ou catalogage professionnel, tout en laissant la validation finale à l'utilisateur.

Application dédiée à la transcription automatique d'enregistrements audio en texte, principalement utilisée dans un contexte médical. Elle permet aux professionnels de santé d'enregistrer leur voix ou d'uploader des fichiers audio, puis de recevoir une transcription instantanée. Les résultats peuvent être partagés par email avec d'autres utilisateurs, facilitant la collaboration entre médecins et secrétaires. L'application intègre des corrections automatiques pour améliorer la qualité des textes transcrits.

HedgeDoc est un outil d'écriture et de collaboration en temps réel qui permet aux utilisateurs de créer et d'éditer des documents ensemble. Il dispose d'une fonctionnalité de correction orthographique automatique et de traduction de texte en plusieurs langues.

SxPipe est un outil de prétraitement linguistique conçu pour transformer des corpus textuels bruts en un graphe orienté acyclique (DAG) d'entrées lexicales. Il gère la segmentation, la tokenisation, la correction des erreurs d'orthographe et la reconnaissance d'entités nommées. Utilisé dans des chaînes de traitement linguistique, il améliore la robustesse des analyses automatiques pour des langues comme le français, le polonais ou le slovaque.

Le projet spellchecking vise à expérimenter et à développer des fonctionnalités de correction post-OCR. Il permet d'améliorer la qualité des textes obtenus après la numérisation de documents papier, en automatisant le contrôle qualité et en corrigeant les erreurs courantes.

PSpelling est un outil de correction orthographique et de vérification de textes en français. Il permet d'identifier les fautes d'orthographe, de proposer des corrections adaptées et d'analyser des documents pour garantir leur exactitude. Idéal pour les rédacteurs, les étudiants ou les professionnels, il facilite la relecture et améliore la qualité des écrits en automatisant une partie du processus de correction.