ParlementClair : L'IA au service du citoyen | Assemblée nationale ✺ Hackathon 2026
Ce projet rend l’action parlementaire accessible grâce à l'IA et la data. Étape 1 : Un script Python découpe et segmente les longs PDF des rapports officiels. Étape 2 : Un LLM extrait un résumé structuré (les pour/contre, points clés et impacts). Étape 3 : Matplotlib ou Seaborn convertissent les données chiffrées en graphiques clairs. Étape 4 : Une interface web permet au citoyen de chercher une loi et de lire sa fiche synthèse visuelle.
ParlementClair : L'IA au service du citoyen | Assemblée nationale ✺ Hackathon 2026 Participez au premier bureau ouvert le 6 août 2026. Cliquez ici pour vous inscrire. Participez au premier bureau ouvert le 6 août 2026. Cliquez ici pour vous inscrire. Retour aux défis ParlementClair : L'IA au service du citoyen Porteur : Cérine Ouaghlani 12 personnes inscrites Accessibilité de la loi Numéro de table à l'Hôtel de Lassay T13 Ce contenu est contributif, il n'est pas rédigé par l'Assemblée nationale. Le contenu de cette page est écrit par les contributeurs du projet depuis le dépôt de code. À propos du défi Ce projet rend l’action parlementaire accessible grâce à l'IA et la data. Étape 1 : Un script Python découpe et segmente les longs PDF des rapports officiels. Étape 2 : Un LLM extrait un résumé structuré (les pour/contre, points clés et impacts). Étape 3 : Matplotlib ou Seaborn convertissent les données chiffrées en graphiques clairs. Étape 4 : Une interface web permet au citoyen de chercher une loi et de lire sa fiche synthèse visuelle. Aucune description détaillée n'a été fournie pour le moment. Galerie d'images Aucune image détectée. Documents du défi Aucun document détecté. Informations du défi Se connecter pour participer à ce défi Livrables du défi Dépôt de code Participants Porteur du défi Cérine Ouaghlani Contributeurs Aucun contributeur détecté dans le dépôt GIT.