Plateforme facilitant la mise en relation entre les personnes éloignées de l'emploi et les employeurs solidaires, ainsi que les accompagnants. Offre un outil mutualisé pour simplifier les procédures, fluidifier les parcours d'insertion et renforcer la qualité de l'accompagnement.

Data-inclusion est un projet qui aggrège, historise, géocode, sirétise et enrichit les données de l'insertion sociale et professionnelle. Les données collectées sont alignées sur le schéma de données de data-inclusion et publiées régulièrement en open data sur data.gouv. Le projet offre également une API pour consulter les données.

La base RAC est une base de données simplifiée des dépenses et des restes à charge après Assurance maladie obligatoire (AMO). Elle regroupe par poste de soins les dépenses des assurés ayant consommé au moins une fois des soins sur le territoire français pendant l’année considérée. La base RAC est exhaustive sur la population des consommants, pour tous les régimes d’assurance maladie, et couvre l’exhaustivité des dépenses individualisables, remboursables et présentées au remboursement, en soins de ville et à l'hôpital.

Ce projet fournit les codes nécessaires pour calculer des indicateurs de qualité sur des extractions du SNDS et produire des visualisations automatiques de ces indicateurs. Les indicateurs peuvent être utilisés pour apprécier la qualité des données disponibles dans une extraction de manière représentative ou spécifique à une thématique.

Ce projet fournit un ensemble de frameworks pour le développement d'applications d'intelligence artificielle dans le domaine de l'emploi. Il permet d'analyser les données du marché du travail, d'assister les décideurs dans leur prise de décision et de développer des algorithmes d'IA pour le recrutement.

Ce projet permet d'analyser des données sur le code du travail et de rechercher des scénarios en proposant des suggestions de termes en fonction de la recherche de l'utilisateur.

Ce projet permet de générer un fichier excel contenant les données de ciblage et de contrôle des établissements de santé. Il permet de créer des csv à partir de fichiers excel, d'initialiser une base de données, de charger chaque csv comme une table et d'exporter les données pour une région donnée.

Le projet dsn_processing est dédié au traitement des données des Déclarations Sociales Nominatives (DSN) pour créer une base de données facilement exploitable à des fins opérationnelles par les directions métier. Les données sont restructurées, chaînées dans le temps et consolidées chaque mois.

EmbCompare est un petit package Python permettant la comparaison d'espaces d'embarquement, à la fois visuellement et numériquement. Il offre une interface graphique pour comparer deux espaces d'embarquement et calcule des métriques de comparaison pour un suivi régulier.

Gabarit est un ensemble de modèles Python pour les projets de science des données. Il permet de générer une base de code incluant de nombreuses fonctionnalités pour accélérer la production et les tests de modèles d'IA. Vous pouvez vous concentrer sur l'essentiel de la science des données.