Lobby est une plateforme interactive dédiée à la visualisation et à l'analyse de données scientifiques. Elle permet aux chercheurs et équipes de collaborer en temps réel sur des jeux de données complexes, de créer des tableaux de bord personnalisés et de partager leurs résultats de manière intuitive. L'outil facilite l'exploration visuelle des données et la génération de rapports dynamiques, adaptés aux besoins des communautés académiques et scientifiques.

Ce projet propose une méthodologie pour comparer et analyser les représentations internes de différents modèles d'encodage (visuels, textuels et multimodaux) à l'aide d'autoencodeurs clairsemés. Il permet d'identifier les concepts partagés entre ces modèles et de quantifier leur similarité, offrant ainsi une meilleure compréhension des mécanismes d'apprentissage des modèles d'intelligence artificielle. Les résultats éclairent sur l'impact de l'entraînement multimodal et la généralisation des caractéristiques.