Remerciements. Ce projet n'aurait pas été possible sans la contribution décisive des logiciels libres et open source listés ci-dessous — numériques, fondateurs, et mis à disposition de tous par leurs auteurs. Nous leur exprimons notre profonde gratitude. Nous remercions également Agent Zero, l'assistant intelligent qui a accompagné la conception et le développement de ce projet.
Le code du produit reste volontairement fermé : nous avons choisi de garder la maîtrise de son évolution face à des usages possibles non souhaités. Les dépendances, elles, demeurent open source et conformes à leurs licences respectives.
Le Partenaire Digital repose sur un écosystème de composants open source. Cette page recense les dépendances, leurs licences respectives et l'usage qui en est fait dans le projet. Elle sert de registre de conformité pour les audits de licence.
1. Dépendances Python — Cœur du système
Composant
Licence
Usage dans Tosio
Emprunt
NumPy
BSD-3
Calcul vectoriel, topologie W, HNSW
Bibliothèque
Flask
BSD-3
API REST backend
Framework
PyYAML
MIT
Gouvernance YAML DSL
Bibliothèque
pytest
MIT
Framework de tests
Outil
LiteLLM
MIT
Abstraction multi-fournisseurs LLM
Bibliothèque
scikit-learn
BSD-3
PCA, calibration, métriques
Bibliothèque
FastAPI
MIT
API endpoints additionnels
Framework
Cython
Apache-2.0
Compilation native des modules critiques
Outil
Transformers / BERT(fourni par HuggingFace)
Apache-2.0
Embeddings sémantiques, classification
Modèle
Pydantic
MIT
Validation de données
Bibliothèque
httpx
BSD-3
Client HTTP asynchrone
Bibliothèque
aiohttp
Apache-2.0
Client/serveur HTTP asynchrone
Bibliothèque
SQLAlchemy
MIT
ORM base de données
Bibliothèque
Uvicorn
BSD-3
Serveur ASGI pour l'API
Serveur
python-jose
MIT
JOSE/JWT (algos multiples)
Bibliothèque
webauthn
BSD-3
Authentification WebAuthn / Passkeys
Bibliothèque
scipy
BSD-3
Calcul scientifique, optimisation
Bibliothèque
hnswlib
Apache-2.0
Index vectoriel HNSW natif
Bibliothèque
faiss-cpu
MIT
Index vectoriel FAISS fallback
Bibliothèque
1bis. IA & Calcul lourd (écosystème ML)
Composant
Licence
Usage dans Tosio
Emprunt
PyTorch
BSD-3
Deep learning, embeddings, modèles
Bibliothèque
torchvision
BSD-3
Vision, transformations d'images
Bibliothèque
Accelerate
Apache-2.0
Orchestration multi-device
Bibliothèque
Diffusers
Apache-2.0
Modèles génératifs diffusion
Bibliothèque
safetensors
Apache-2.0
Sérialisation sécurisée des poids
Bibliothèque
open_clip_torch
MIT
Encodage image/texte CLIP local
Modèle
soundfile
BSD-3
Lecture/écriture audio
Bibliothèque
pydub
MIT
Traitement audio
Bibliothèque
pyzbar
MIT
Décodage QR / codes-barres
Bibliothèque
PyTorch Geometric
MIT
GNN (GATv2) pour guidage d'optimisation
Bibliothèque
XGBoost
Apache-2.0
Régresseur de coût de tournée (méta-learning) — recherche uniquement, hors production