Ce service public numérique permet au grand public et aux professionnels de santé d'accéder à des données et documents officiels sur les médicaments commercialisés ou ayant été commercialisés en France. Il centralise les informations administratives et scientifiques sur les traitements, les notices, les bonnes pratiques d'utilisation et les risques associés, afin d'améliorer la transparence et la sécurité sanitaire.

Outil d'intelligence artificielle conçu pour pseudonymiser automatiquement des documents textuels contenant des données personnelles, notamment des décisions de justice administrative. Il permet aux organismes publics de publier des documents en open data tout en respectant le RGPD. Basé sur des modèles de traitement du langage naturel (NLP), il identifie et remplace les éléments identifiants (noms, adresses, etc.) par des alias, garantissant ainsi la protection des données sensibles.

CorTexT Data Curation est une méthode intégrée à CorTexT Manager qui facilite la manipulation et la transformation de données au sein d'un corpus ou d'une base de données. Elle propose des outils pour nettoyer, structurer et enrichir des ensembles de documents, permettant aux utilisateurs d'extraire des informations pertinentes et de préparer leurs données pour des analyses avancées. Destinée aux chercheurs, documentalistes et professionnels de l'information, cette solution vise à simplifier les workflows de curation tout en garantissant la qualité et la cohérence des données traitées.

Ce package est dédié à la gestion et au traitement de corpus de données textuelles dans le cadre du projet news_tracking. Il fournit des outils pour la préparation des données et leur formatage, facilitant ainsi le travail des algorithmes de traitement de ces données.

Document IA est une plateforme backend dédiée au traitement automatisé de documents. Elle permet aux utilisateurs d'uploader des fichiers, de les stocker dans un espace sécurisé, et d'en extraire des données structurées grâce à des modèles d'intelligence artificielle. Les workflows de traitement sont orchestrés de manière asynchrone, avec suivi des étapes et gestion des erreurs en temps réel. Idéal pour les entreprises ayant besoin de digitaliser et d'analyser des documents variés.

Outil open source dédié à la manipulation et à l'analyse de documents structurés comme les feuilles de calcul. Il permet d'extraire, modifier et convertir des données, d'analyser des formules complexes, de générer des métadonnées et de publier des contenus dans différents formats. Idéal pour automatiser des traitements de données ou intégrer des fonctionnalités avancées dans des applications tierces.

Outil open source développé par la CNIL pour accompagner les responsables de traitement dans la réalisation d'analyses d'impact relatives à la protection des données (PIA) conformément au RGPD. Il permet de structurer, documenter et évaluer les traitements de données personnelles, d'identifier les risques et de proposer des mesures correctives. L'application propose également des fonctionnalités de collaboration et d'export pour faciliter la démonstration de conformité.

Ce projet permet de calculer des représentations vectorielles denses de séquences de texte en utilisant l'architecture S-BERT. Il est capable de gérer des documents multilingues et de calculer des vecteurs de représentation pour des tokens, des lemmes, des entités, etc. de vos jeux de données. Il est particulièrement utile pour le traitement de corpus de news et de tweets.

Ce projet est un support pédagogique destiné aux étudiants de niveau licence 1. Il propose des ressources pour un cours sur l'ajustement de données, incluant des documents de cours, des travaux pratiques et des exercices. Le contenu est sous licence Creative Commons et vise à faciliter l'apprentissage des méthodes d'analyse et de traitement des données.

Ce projet est un support pédagogique destiné aux étudiants de niveau licence 1. Il propose des ressources pour un cours sur l'ajustement de données, incluant des documents de cours, des travaux pratiques et des exercices. Le contenu est sous licence Creative Commons et vise à faciliter l'apprentissage des concepts de base en traitement de données.