Modèle d'analyse de sentiment pour le darija marocain (un dialecte disposant de peu de ressources NLP) classifiant les textes en positif, négatif ou neutre. Le pipeline couvre la collecte et l'intégration des données, le prétraitement, la génération d'embeddings, et l'affinage du modèle pré-entraîné DarijaBERT via LoRA (Low-Rank Adaptation) pour une adaptation efficace en paramètres sans réentraînement complet, avec Hugging Face Transformers et PyTorch.
Assistant de chat basé sur un modèle de langage local (LLM) qui transforme une question commerciale formulée en langage naturel en une requête SQL vérifiable portant sur 3,1 millions d'enregistrements réels de concessionnaires Caterpillar, avec des mécanismes de sécurité intégrés autour de cinq pièges de données vérifiés qui renvoient discrètement un chiffre erroné s'ils sont ignorés.
Chatbot interactif Gradio combinant LLaMA 3.1 et des graphes de connaissances Neo4j avec RAG pour des réponses précises en langage naturel.
Agent hors ligne qui transforme des questions en français, anglais ou arabe en requêtes SQL vérifiées sur une base de 117 000 réclamations de support Caterpillar, validé à 87 % de précision d'exécution sur un benchmark de 100 questions en 3 langues.