Graphy est une plateforme conviviale conçue pour aider les individus et les équipes à créer des graphes de niveau professionnel avec facilité. L'outil simplifie le processus de visualisation des données, permettant aux utilisateurs de générer des insights actionnables de leurs données. L'interface intuitive de Graphy et ses fonctionnalités puissantes, telles que les insights générés par l'IA, les designs personnalisables et la collaboration en temps réel, en font un outil indispensable pour quiconque a besoin de présenter des données de manière efficace. Que ce soit pour des présentations, des rapports ou des décisions internes, Graphy garantit que vos données sont communiquées clairement et de manière convaincante.

LuminAI Data Analyst est un assistant IA basé sur Python, conçu pour l'exploration et la création de rapports de données. Basé sur OpenAI GPT et LangChain, il ingère sans effort des fichiers structurés (CSV, XLSX, JSON), réalise un nettoyage automatisé, calcule des statistiques descriptives et visualise les métriques clés avec Matplotlib ou Plotly. Les utilisateurs interagissent via la ligne de commande ou API, posent des questions en anglais simple pour générer des graphiques, tableaux récapitulatifs et insights narratifs personnalisés. L'agent peut exporter les résultats en PDF ou HTML et s'intégrer aux outils BI. Il simplifie les tâches d'analyse répétitives, transformant des jeux de données bruts en recommandations exploitables, économisant ainsi du temps aux analystes, développeurs et parties prenantes. Les utilisateurs avancés peuvent étendre ses modules ou personnaliser des modèles de prompt pour des workflows spécifiques à un domaine.

CodeAtlas est un outil conçu pour visualiser les dépendances et les structures de code sur une carte interactive et dynamique. Cela permet aux développeurs d'obtenir des informations sur les relations et les hiérarchies du code, ce qui peut faciliter une meilleure maintenance et refactorisation. En représentant le code sous forme de graphique visuel, CodeAtlas facilite la navigation dans des bases de code complexes, l'identification des domaines nécessitant une optimisation et améliore la compréhension globale du code. Il est particulièrement utile pour les grands projets où comprendre les interdépendances entre différents modules et composants peut être difficile.