L’Institut national de la statistique et des études économiques (Insee) est l’organisme public français chargé de collecter, analyser et diffuser des données sur l’économie et la société françaises. Il produit des statistiques officielles, réalise des recensements de population, et met à disposition des indicateurs économiques clés pour éclairer les politiques publiques et les décisions des acteurs socio-économiques.

Le projet Parcoursup est une plateforme de gestion d'algorithmes pour l'admission dans l'enseignement supérieur en France. Il permet de calibrer des plateformes, de générer des fichiers CSV et de profiler des opérations MPI.

Le projet catala-explain est une bibliothèque ReScript permettant de générer des explications à partir de traces de programmes Catala. Il prend en entrée la trace d'un programme Catala et des données utilisateur, et génère un fichier Word contenant l'explication du résultat du programme.

Ce projet fournit un dataset pour mesurer les biais stéréotypiques dans les modèles de langage maskés (MLMs) en français. Il s'appuie sur le corpus CrowS-Pairs (Nangia et al. 2020) et l'étend en corrigeant les problèmes rapportés par Blodgett et al. (2021), en traduisant le contenu révisé en français et en collectant de nouveaux stéréotypes en français. Le dataset couvre dix types de biais : race/couleur, genre/identité de genre, orientation sexuelle, religion, âge, nationalité, handicap, apparence physique, statut socio-économique et 'autre'.

Le projet is328-students est une plateforme dédiée à la gestion des notes et du suivi de présence pour les étudiants d'un ou plusieurs cours. Il permet aux enseignants de saisir et consulter les notes, d'enregistrer les présences et d'échanger des messages avec les étudiants.

PyDynPeak est un logiciel Python d'analyse de séries temporelles hormonales. Il permet la détection de pics et l'analyse de fréquence dans les séries temporelles. Il est basé sur l'article scientifique de Vidal et al. (2012) et sur le package Scilab ATOMS Toolbox DynPeak.

Ce projet permet l'analyse et la visualisation de données, en particulier de données géospatiales. Il offre également la possibilité d'automatiser la génération de rapports.

AlAnalyser est un projet d'analyse de données financières qui permet aux entreprises d'avoir une vision globale de leur performance commerciale. Il offre des fonctionnalités avancées de détection de fraude financière et de génération de rapports de performance.

Le projet alexina-output permet de générer des rapports d'analyse de données et de les visualiser sous forme de tableaux de bord interactifs. Il offre également la possibilité d'exporter les données au format CSV pour une utilisation externe.

Ce projet fournit des résultats de benchmarks pour le projet BenchNBC, permettant ainsi la comparaison des performances de différents systèmes.