Ce projet automatise l'extraction de triplets RDF à partir de données archéologiques structurées en utilisant des modèles de langage (LLM) et l'ontologie CIDOC CRM. Il facilite la création de graphes de connaissances archéologiques en combinant des données spécifiques au domaine avec des stratégies de prompting avancées. Développé dans le cadre du projet ANR Digitalis, il propose trois approches pour générer des triplets sémantiques précis et adaptés aux besoins de l'archéologie.

Plateforme nationale dédiée à l'échange sécurisé et asynchrone de messages entre les acteurs de l'urgence médicale (SAMU, pompiers, hôpitaux, etc.). Elle facilite la coordination en temps réel des interventions, la transmission de données médicales critiques et la gestion des flux d'information entre les différents services d'urgence, améliorant ainsi la réactivité et la qualité des soins.

Ce projet développe un chatbot spécialisé dans l'analyse et la réponse aux questions sur les données publiées par l'INSEE. Il utilise une approche de type RAG (Retrieval-Augmented Generation) pour extraire des informations pertinentes des pages du site insee.fr et les contextualiser avec des modèles de langage. L'objectif est de fournir des réponses précises et sourcées aux utilisateurs, tout en facilitant l'accès aux statistiques officielles françaises.

Ce projet, développé dans le cadre du Programme 10% de la DINUM et de l'Insee, propose un guide complet pour aider les administrations et organisations à comprendre, choisir et déployer des modèles de langage (LLM). Il couvre l'analyse des besoins, l'évaluation des solutions, l'optimisation des infrastructures et la mise en production, en incluant des cas d'usage concrets et des benchmarks pour faciliter la prise de décision.

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.

Ce projet utilise la technologie RAG (Retrieval Augmented Generation) pour répondre aux questions sur les données climatiques disponibles sur le portail DRIAS. Il permet d'extraire des informations pertinentes à partir de documents spécialisés et de générer des réponses précises et sourcées, réduisant ainsi les hallucinations des modèles de langage. Destiné aux chercheurs, étudiants et professionnels, il simplifie l'accès aux rapports et formats de données climatiques.

L'assistant virtuel SRDT aide les entreprises et les professionnels à naviguer dans le droit du travail français. Il fournit des réponses précises et contextualisées sur le code du travail, les conventions collectives, la jurisprudence et les contributions sociales. L'outil permet de rechercher des articles, d'analyser des documents juridiques et de générer des synthèses automatisées pour faciliter la gestion des ressources humaines et la conformité légale.

Ada est une plateforme éducative collaborative développée par Universcience et le ministère de la Culture, conçue pour assister les enseignants dans la création, l'adaptation et le partage de contenus pédagogiques scientifiques. Elle permet d'explorer des milliers de ressources vérifiées, de générer des activités interactives (vidéos, quiz, cours) et d'exporter ces créations dans des formats compatibles avec les environnements numériques de travail. L'outil s'appuie sur l'intelligence artificielle pour faciliter la recherche sémantique et personnaliser les contenus selon les besoins des enseignants et des élèves.

Projet visant à affiner des modèles de langage open source en utilisant des données issues de services publics français. L'objectif est d'améliorer l'efficacité et la pertinence des outils d'intelligence artificielle pour les administrations, en facilitant l'accès à des jeux de données structurés et adaptés. Le projet s'inscrit dans une démarche d'innovation ouverte et collaborative pour moderniser les services publics.

Outil automatisé qui scanne les dépôts GitHub publics pour extraire et analyser les métadonnées, la documentation, les dépendances et l'historique des commits. Il génère des rapports structurés incluant des descriptions détaillées, des analyses de dépendances, des arbres de fichiers et des aperçus générés par IA pour faciliter la compréhension et la maintenance des projets open source.