Ce projet propose un backend spécialisé dans l'extraction de texte à partir de documents numérisés ou PDF via des technologies d'OCR avancées. Il permet aux utilisateurs de traiter des fichiers volumineux en exploitant plusieurs modèles d'OCR (Marker, Nanonets, OlmOCR) pour une conversion précise et rapide. L'outil est conçu pour s'intégrer facilement dans des workflows existants, offrant une solution scalable et performante pour la digitalisation de documents.

Projet développé pour la Direction Générale des Collectivités Locales (DGCL) visant à automatiser et optimiser le traitement de documents administratifs grâce à l'intelligence artificielle. Il permet l'annotation collaborative de textes, la classification automatique de documents et l'extraction d'informations structurées pour faciliter les analyses administratives et les prises de décision.

Interface utilisateur dédiée à l'extraction et à l'analyse de texte à partir de documents PDF, notamment pour les publications scientifiques. Elle permet de structurer, annoter et convertir des contenus textuels complexes en données exploitables, facilitant ainsi leur traitement automatisé et leur intégration dans des systèmes d'information.

Ce projet est un client Node.js pour les services REST de GROBID, dédié au traitement de documents PDF en texte structuré et à l'extraction de métadonnées. Il est intégré à la plateforme ISTEX pour faciliter l'accès aux fonctionnalités de GROBID.

FRMGCM est un outil permettant l'analyse de logs, l'extraction de termes, la gestion de corpus et la recherche de documents. Il offre des fonctionnalités avancées pour le traitement et l'indexation de données textuelles.

Le projet herelles_NER est un outil d'extraction et d'analyse de règles spécifiques à un métier à partir de documents textuels. Il permet de détecter et de signaler les problèmes dans ces documents en utilisant des techniques de traitement automatique du langage naturel.