Annuaire des initiatives
Pertinence
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- Ministère de l’Économie, des Finances et de la Souveraineté industrielle, énergétique et numérique
- React
- Ministère de l'Action et des Comptes publics
- Ministère de l’Économie, des Finances et de la Souveraineté industrielle, énergétique et numérique
- Ministère des petites et moyennes Entreprises, du Commerce, de l'Artisanat, du Tourisme et du Pouvoir d'achat
Notoriété 100 %Portail officiel du ministère de l’Économie, des Finances et de la Souveraineté industrielle, énergétique et numérique, proposant un accès centralisé aux données publiques ouvertes. Il permet aux citoyens, entreprises et administrations de consulter, analyser et visualiser des jeux de données économiques, financiers et sectoriels. Le site intègre des outils de cartographie, de création de graphiques et une recherche intelligente assistée par intelligence artificielle pour faciliter l'exploitation des données.- Notoriété 90 %Le PEReN est un service public à compétence nationale qui mobilise une expertise technique souveraine en science des données pour accompagner les pouvoirs publics dans la régulation des plateformes numériques et de l'intelligence artificielle. Il réalise des audits, développe des outils innovants et partage ses productions en open source pour une régulation transparente et collaborative, au service de l'intérêt général.
- Notoriété 58 %Onyxia est une application web permettant de déployer et de personnaliser des services sur un cluster Kubernetes. Elle offre un environnement de travail dédié aux data scientists et permet d'allouer des ressources spécifiques à chaque service. Onyxia intègre également des services tiers tels que S3 et Vault pour faciliter le travail avec les données et les secrets.
- Notoriété 19 %Onyxia est une application web permettant de lancer des conteneurs Docker sur un cluster Kubernetes, avec une interface utilisateur React et une API Java / Spring-boot. Elle est développée par l'Institut national de la statistique et des études économiques (INSEE) et permet aux data scientists de travailler avec des images Docker personnalisées, des ressources CPU/RAM/GPU définies par l'utilisateur, des scripts d'initialisation personnalisés et des variables d'environnement.
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