Le projet cartiflette offre des méthodes fiables, reproductibles et multi-langages pour récupérer des fonds de carte officiels de l'IGN enrichis de métadonnées utiles pour la cartographie et la data science.

Une collection d'images Docker pour des services de datascience prêts à l'emploi, conçue pour fonctionner avec l'écosystème Onyxia.

Image Docker basée sur code-server, personnalisée pour le développement Python. Elle vise à fournir un environnement de développement intégré haut de gamme avec des modules adaptés à Python pour aider les développeurs.

Ce projet fournit le code nécessaire pour configurer Label Studio, facilitant l'obtention de données étiquetées pour des informations commerciales et la surveillance des modèles, spécifiquement pour la classification NACE (NACE rev 2/rev 2.1). En utilisant ce projet, vous pouvez améliorer la qualité des procédures de classification des activités et l'évaluation des performances des modèles grâce à un étiquetage et une annotation rapides.

Ce projet fournit le code nécessaire pour créer un tableau de bord de surveillance de la classification NACE (rev 2.1). Le tableau de bord, propulsé par les nouvelles fonctionnalités de Quarto, permet aux utilisateurs de suivre les performances du modèle, de visualiser les prédictions et de prendre des décisions éclairées basées sur des données quasi-en temps réel. Il est accessible à l'adresse [https://dashboard-ape.lab.sspcloud.fr/](https://dashboard-ape.lab.sspcloud.fr/).

Ce dépôt contient divers déploiements pour mettre en avant des applications opensource provenant d'InseeFr et InseeFrLab. Les déploiements sont gérés en continu grâce à ArgoCD.

Ce projet consiste en un réseau de neurones entraîné pour imputer des données manquantes dans les enquêtes de l'Insee. Il est développé en Python avec les librairies Keras et Tensorflow.

FastAI est un framework open-source de pointe pour le machine learning et le deep learning, conçu pour rendre l'apprentissage automatique plus accessible et efficace. Il offre des fonctionnalités avancées pour la création, l'entraînement et le déploiement de modèles de ML et DL, ainsi qu'une interface utilisateur intuitive pour faciliter le processus.

Platine est une application web de gestion de cas pour les enquêtes web assistées par ordinateur (CAWI). Elle permet la collecte de données en ligne et le suivi des cas, facilitant ainsi le travail des enquêteurs et des analystes.

Ce projet est une publication sur l'utilisation des réseaux de neurones dans le domaine de la statistique publique. Il contient des exemples d'analyse de données, de classification d'images, de prédiction de données manquantes et de réduction de dimension de données.