Ce dépôt contient une formation complète sur le deep learning, couvrant des sujets tels que l'analyse de données, la reconnaissance d'images, le traitement du langage naturel et l'apprentissage automatique. Il utilise des outils tels que TensorFlow, Scikit-Learn, Pandas et NumPy pour fournir une compréhension approfondie de ces concepts.

TensorFlow est un framework open source dédié à l'apprentissage automatique et au deep learning. Il permet aux développeurs et chercheurs de concevoir, entraîner et déployer des modèles d'intelligence artificielle pour résoudre des problèmes complexes. Utilisé dans divers domaines comme la vision par ordinateur, le traitement du langage naturel ou la robotique, il facilite la création d'applications innovantes en automatisant des processus analytiques et décisionnels.

Ce projet développe un outil d'analyse syntaxique avancé pour le français, permettant de transformer des phrases en Proof Nets, des structures logiques formelles utilisées en linguistique computationnelle. Il s'appuie sur des modèles de deep learning pour identifier et lier les composants syntaxiques d'une phrase, facilitant ainsi l'étude des relations entre les mots et leur rôle dans la structure de la phrase. L'objectif est de fournir une base solide pour des applications en traitement automatique du langage naturel et en linguistique théorique.

Emg est un outil de traitement automatique du langage naturel dédié à l'analyse syntaxique des phrases en français. Il génère des grammaires linguistiques à partir d'une métagrammaire et les compile pour produire des structures syntaxiques exploitables. Développé dans le cadre de la chaîne de traitement linguistique Alpage par l'INRIA, il permet de traiter des phrases avec ou sans lexique, en offrant des fonctionnalités comme l'analyse partielle ou la génération de forêts de dérivation.

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.

Ce projet fournit un corpus de données dédié à l'analyse de l'impact des transcriptions ASR (Automatic Speech Recognition) sur la résolution de coréférence en français. Les données, issues de transcriptions automatiques et manuelles, permettent d'étudier les différences de performance des modèles de traitement automatique du langage entre ces deux types de transcriptions. Le corpus est librement accessible sous licence CC BY-NC-SA 4.0 pour la recherche académique.

Frmg est un outil de traitement automatique du langage naturel dédié à l'analyse syntaxique des phrases en français. Il génère des grammaires formelles à partir d'une métagrammaire et les compile pour produire des structures linguistiques exploitables. Développé dans le cadre de la chaîne de traitement linguistique d'INRIA, il permet de valider des phrases, d'extraire des forêts de dérivation et de faciliter la recherche en linguistique computationnelle.

Bibliothèque open source dédiée à l'estimation de l'incertitude et à la détection de données hors distribution (OoD) pour les modèles d'intelligence artificielle. Elle permet d'évaluer et de déployer des méthodes d'incertitude pour des tâches de vision par ordinateur (classification d'images, détection d'objets, segmentation sémantique) et de traitement automatique des langues (détection d'hallucinations dans les grands modèles de langage).

Plateforme open source dédiée à l'automatisation et à l'analyse avancée de données. Elle permet aux entreprises de modéliser, exécuter et optimiser des workflows métiers tout en intégrant des outils d'intelligence artificielle pour le traitement automatique du langage et l'analyse prédictive. Utilisée principalement dans les secteurs de la recherche, de l'industrie et des services pour accélérer les processus décisionnels.

BIOMG est un outil de traitement automatique du langage naturel spécialisé dans l'analyse syntaxique de descriptions botaniques en français. Il génère des grammaires adaptées à partir d'une méta-grammaire et utilise des technologies avancées pour parser des phrases complexes. Développé par l'INRIA dans le cadre du projet ALPAGE, il s'intègre dans une chaîne de traitement linguistique pour extraire et structurer des informations botaniques avec précision.