Outil dédié à l'extraction et à la structuration des informations contenues dans les fichiers XML des décisions de justice. Il permet de transformer des documents administratifs complexes en données textuelles et métadonnées accessibles, facilitant ainsi leur analyse et leur exploitation par des professionnels du droit ou des systèmes automatisés.

Le projet Very Light Transformer (VLT) est une architecture légère implémentée avec Pytorch, destinée au traitement automatisé de données textuelles. Il permet l'analyse sémantique de texte et la génération automatique de texte.

Ce projet est une démonstration technique permettant de valider et transformer des documents au format TEI (Text Encoding Initiative). Il sert de banc d'essai pour des outils d'édition et de traitement de textes structurés en XML, souvent utilisés dans le domaine de la recherche en sciences humaines et sociales.

Text2quiz est une application web qui transforme automatiquement un texte en quiz interactif. Elle permet de générer des questions variées (QCM, vrai/faux, questions ouvertes, etc.) à partir d'un contenu textuel, facilitant ainsi la création de supports pédagogiques pour les enseignants, formateurs ou créateurs de contenu. L'outil est actuellement disponible uniquement en français et propose une interface simple pour adapter et personnaliser les quiz générés.

Text2quiz est une application web qui transforme automatiquement un texte en un quiz interactif et pédagogique. Elle permet aux enseignants, formateurs ou créateurs de contenu de générer des exercices variés (QCM, vrai/faux, questions ouvertes, etc.) sans effort manuel. L'outil s'adresse principalement aux utilisateurs francophones et facilite la création de supports d'apprentissage adaptés aux besoins éducatifs.

Bibliothèque Python développée par Météo-France pour concevoir et entraîner des modèles d'intelligence artificielle dédiés à l'analyse et la prévision des données météorologiques. Elle propose des architectures de réseaux de neurones adaptées (CNN, transformers, modèles multimodaux) pour des tâches comme la segmentation d'images satellite, la génération de texte à partir de données météo ou la détection d'artefacts sur les images radar. Les modèles sont optimisés pour des applications opérationnelles en météorologie.

Blog généraliste proposant des articles de fond sur la décoration intérieure, l'écologie, les questions pratiques du quotidien et les transformations sociétales. Chaque texte vise à éclairer les lecteurs avec des analyses nuancées, des données vérifiables et des conseils accessibles, sans jargon inutile. L'objectif est d'aider à la prise de décision éclairée dans des domaines variés, du budget familial aux choix esthétiques.

Service de synthèse vocale permettant de transformer du texte en parole audible. Basé sur des technologies cloud comme AWS Polly, il offre des fonctionnalités de cache pour réduire les coûts et améliorer les performances. Idéal pour automatiser des annonces, des notifications ou des interfaces vocales dans des environnements industriels ou scientifiques.

Outil permettant de supprimer des informations sensibles dans un texte, dans le cadre du projet COMPRISE. Il peut être utilisé via une interface RESTful en utilisant Docker.

Ce projet fournit une solution clé en main pour déployer et configurer Logstash, un outil de collecte, de transformation et d'envoi de logs vers une base de données Elasticsearch. Il permet de traiter différents formats de données (texte brut, JSON, paires clé-valeur) et d'appliquer des règles de parsing personnalisées. Idéal pour les équipes DevOps ou les développeurs souhaitant centraliser et analyser leurs logs en temps réel.