BioGITOM est un système spécialisé dans l'alignement d'ontologies biomédicales, essentielles pour organiser et standardiser les connaissances médicales. Il combine des embeddings sémantiques spécifiques au domaine avec des caractéristiques structurelles issues d'un modèle hybride (Graph Isomorphism Transformer). Cette approche permet de générer des représentations précises des concepts et d'améliorer l'intégration des données entre différentes ontologies, facilitant ainsi la recherche et l'analyse en santé.

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.

Ce projet démontre l'intégration de processus ponctuels déterminantaux (DPP) pour générer des recommandations culturelles diversifiées et personnalisées. Il s'appuie sur des données de préférences utilisateurs et des modèles de récupération pour proposer des activités comme des spectacles, livres ou concerts, en équilibrant pertinence et variété. Le code simplifié illustre une approche utilisée par l'application pass Culture pour améliorer l'expérience utilisateur.

Ce projet développé par le PEReN et Viginum vise à fournir un cadre pour détecter les textes générés par des intelligences artificielles. Il intègre plusieurs détecteurs spécialisés (Binoculars, FastDetectGPT, RADAR, etc.) capables d'identifier des contenus automatisés en analysant des caractéristiques linguistiques et statistiques. L'objectif est de lutter contre la désinformation et de renforcer la confiance dans les contenus numériques en proposant une solution robuste et évolutive pour l'évaluation de textes.

PIAF ML est un projet open source porté par le Lab IA d'Etalab, visant à moderniser les services publics français grâce à l'intelligence artificielle. Il propose une solution de question-réponse en français facilement déployable, permettant aux administrations de répondre automatiquement aux questions des citoyens. Le projet inclut des outils pour préparer des bases de connaissances, évaluer les performances des modèles et expérimenter différentes approches avant leur mise en production.

Outil d'analyse avancée de texte utilisant des modèles de langage pour extraire des insights, classer des documents ou identifier des similarités entre contenus. Permet aux entreprises de traiter automatiquement de grandes quantités de données textuelles pour améliorer leur prise de décision ou automatiser des workflows.

Outil méthodologique dédié à l'analyse du cycle de vie (ACV) pour évaluer l'impact environnemental des produits. Permet de réaliser des analyses ponctuelles, des vérifications de parité et des explorations de données hors du cœur applicatif principal. Intègre des modules spécialisés pour différents secteurs comme l'alimentation, le textile ou les matériaux de construction.

Projet dédié à l'étude et à l'optimisation de chaînes de traitement RAG (Retrieval-Augmented Generation) appliquées à un corpus de documents de sûreté nucléaire (ASNR). Il permet l'ingestion, le traitement et l'analyse comparative de stratégies de recherche, de fusion et de réordonnancement pour extraire et générer des réponses précises à partir de documents techniques en français.

Service de classification de textes utilisant le machine learning pour analyser et catégoriser les offres d'emploi en trois types : CFA, entreprise ou entreprise-CFA. Il permet d'identifier rapidement la nature des offres et d'améliorer la visibilité des formations professionnelles et des opportunités d'emploi. Le système s'appuie sur des modèles de langage avancés pour une analyse précise et évolutive.

MonProjetSup est une plateforme publique dédiée à l'orientation des lycéens. Elle permet d'explorer les formations supérieures, les métiers et les secteurs d'activité en France. L'outil propose des suggestions personnalisées basées sur les centres d'intérêt et les spécialités des élèves, tout en fournissant des données détaillées sur les débouchés et les statistiques d'admission. La plateforme intègre également des fonctionnalités de simulation de vœux et d'aide à la décision pour accompagner les jeunes dans leur projet d'études.