Projet de transformation et modélisation de données dédié à Document-IA. Il structure les données brutes issues de différentes sources (organisation, événements) en modèles analytiques cohérents. Les données sont organisées en couches (staging, core, analytics) pour faciliter leur exploitation. Le projet permet de suivre les exécutions de workflows et d'agréger des métriques journalières pour une analyse approfondie.

CorTexT Topic Modeling est un outil d'analyse textuelle qui permet d'identifier et de représenter les thèmes principaux au sein d'un ensemble de documents. En utilisant des modèles statistiques comme LDA, il transforme des données textuelles brutes en sujets cohérents, facilitant ainsi l'exploration et la compréhension de grands corpus. Ce service est particulièrement utile pour les chercheurs, les documentalistes ou les professionnels souhaitant structurer et analyser des contenus documentaires de manière automatisée.

Ce projet, nommé `document_processing`, fournit des fonctions pour pré-traiter le texte en vue de différentes tâches NLP. Il utilise `spaCy` et ses modèles pour analyser le texte. Le point d'entrée de ce package est `process_documents`, où vous fournissez une `Series` de documents à traiter et le nom du modèle `spaCy` qui sera chargé pour transformer les textes.

Knex est un outil conçu pour transformer des textes bruts en connaissances structurées grâce à des modèles d'ontologie. Il permet d'extraire automatiquement des entités (personnes, relations, occupations) et leurs attributs à partir de documents, puis de les organiser sous forme de graphes de connaissances. Une interface graphique facilite l'utilisation par des non-développeurs, offrant des fonctionnalités de visualisation, d'édition et d'export vers des plateformes comme Geovistory ou des endpoints SPARQL. Le projet vise à rendre accessible la modélisation sémantique pour des utilisateurs variés.

Projet de l'Assistance Publique - Hôpitaux de Paris visant à standardiser et gérer les données de santé via le standard FHIR. Il permet la création de guides d'implémentation pour harmoniser les échanges entre systèmes médicaux, la transformation des données FHIR en modèle OMOP pour l'analyse observationnelle, et la documentation des profils et règles de mapping. L'objectif est d'améliorer l'interopérabilité et la réutilisation des données de santé pour la recherche et les soins.

Service automatisé d'extraction et de structuration de tableaux financiers à partir de documents PDF (comptes sociaux). Utilise des technologies d'OCR neuronal et de modèles de langage pour transformer des documents scannés ou nativement numériques en données structurées exploitables. Permet une analyse rapide et fiable des données comptables pour des audits, des comparaisons ou des rapports automatisés.

Outil dédié à l'ingénierie dirigée par les modèles (MDE) permettant de transformer des modèles UML en code Java et de générer des présentations ou diagrammes techniques. Il facilite la création de supports pédagogiques pour des cours d'ingénierie logicielle et l'automatisation de la documentation à partir de modèles structurés.

Antora UI est un projet dédié à la génération de documentation technique et à la création d'interfaces utilisateur personnalisées. Il automatise la conception de sites web en utilisant des outils tels que Asciidoctor, Gulp, PostCSS et Handlebars.js. Il offre des fonctionnalités telles que la transformation de modèles Handlebars, la copie d'images, la résolution d'URL de pages, la correction de styles CSS et la gestion de la navigation.

Outil permettant de transformer des modèles conceptuels en supports pédagogiques ou techniques. Il facilite la création de présentations interactives et de documents structurés à partir de modèles de données ou de diagrammes. Idéal pour les formateurs, les équipes techniques ou les étudiants en ingénierie.

Le projet Modèles de document Lodel fournit des modèles de document compatibles avec Word MS Office 2016 et plus, pour le stylage Lodel et des compléments macros de correction automatique. Ces modèles sont destinés à être utilisés sur Microsoft Word (Office) 2016 et plus sur Mac et PC (Windows).