Outil de recherche dédié à l'étiquetage automatique de données via des agents IA. Il exploite une base de données vectorielle sous forme de graphe pour représenter des codes de classification et leurs relations, facilitant le raisonnement hiérarchique. Conçu pour les instituts nationaux de statistique, il permet de naviguer et d'analyser des nomenclatures complexes, en générant des pipelines modulaires pour l'automatisation des tâches de classification.

Outil de recherche avancée dédié aux Instituts Nationaux de Statistique (INS) pour automatiser l'étiquetage de données dans des classifications hiérarchiques complexes. Il combine une base de données vectorielle sous forme de graphe, des agents basés sur l'IA générative et des pipelines modulaires pour faciliter le raisonnement automatique sur des codes et leurs relations.

Outil spécialisé dans la conversion de frameworks d'argumentation du format APX vers le format TGF. Il permet de traduire des structures logiques complexes utilisées en intelligence artificielle et en raisonnement automatique, facilitant ainsi l'échange de données entre différents solveurs et outils d'analyse. Le projet est développé au CRIL et distribué sous licence GNU GPLv3.

Hazel est un projet de formalisation Coq visant à vérifier des bibliothèques d'analyse numérique, telles que l'analyse définie par la règle et la différentiation automatique. Il définit un langage de programmation formel avec des effets et développe une logique de programmes pour raisonner sur les programmes qui peuvent effectuer des effets.

Ce projet utilise l'apprentissage automatique pour prédire l'acceptation ou le refus de demandes administratives spécifiques. Il se concentre sur l'explicabilité des décisions prises par les algorithmes, permettant aux utilisateurs de comprendre les raisons derrière chaque prédiction. L'application générée aide les administrations à justifier leurs décisions de manière transparente et à améliorer l'efficacité de leurs processus.

Ce projet propose des ressources pédagogiques complètes pour l'enseignement de l'automatique en première année à l'ENSEEIHT. Il inclut des polycopiés, des supports de cours sous forme de diapositives, des travaux dirigés et des sujets d'examens corrigés. Destiné aux étudiants, il couvre les fondamentaux de la théorie des systèmes, leur stabilité et leur contrôle.

InteGraal est une plateforme open source dédiée à la gestion et au raisonnement sur des bases de connaissances exprimées en logique. Elle permet d'analyser, de manipuler et d'évaluer des règles logiques, des faits et des requêtes pour automatiser des processus de déduction et de vérification. Utilisée dans des contextes académiques et industriels, elle facilite l'intégration de moteurs de raisonnement dans des applications variées.

Ltac2 est un langage de programmation utilisé pour l'automatisation de preuves formelles dans le domaine des mathématiques et de l'informatique. Il permet de simplifier et d'automatiser des raisonnements complexes, contribuant ainsi à améliorer la fiabilité et la vérifiabilité des démonstrations.

Bibliothèque et outil en ligne de commande Rust dédié à la manipulation de formules Decision-DNNF. Permet de compiler, vérifier, compter, énumérer et échantillonner des modèles logiques à partir de formules compilées. Utilisé en intelligence artificielle pour des tâches d'inférence et de raisonnement automatisé sur des connaissances structurées.

Bibliothèque logicielle permettant l'analyse et la manipulation de modèles logiques décomposables (d-DNNF). Elle offre des fonctionnalités pour compter, énumérer et échantillonner des modèles, ainsi que pour accéder directement aux données sous des hypothèses spécifiques. Utilisée principalement en recherche et en intelligence artificielle pour des tâches de raisonnement automatisé et de vérification de modèles.