Ce projet utilise des données anonymes de téléphonie mobile fournies par trois opérateurs pour estimer les mouvements de population avant et pendant le confinement de mars 2020 en France. Les données sont traitées et combinées avec les estimations annuelles de population de l'Insee pour produire des indicateurs fiables. Le projet permet également de visualiser interactivement les changements de population observés avant et pendant le confinement, département par département.

Le package JDCruncheR permet d'accéder rapidement et facilement au cruncher de JDemetra+ depuis R, offrant ainsi un outil de mise à jour des workspaces sans avoir à ouvrir l'interface graphique. Il permet également de générer des bilans qualité à partir de l'output du cruncher, facilitant l'identification des séries problématiques nécessitant une analyse plus poussée.

Rest Endpoints et services Integration utilisés par Bauhaus pour la gestion de codes, concepts, collections et documentation.

Metadata-API est une API conçue pour fournir un accès structuré aux métadonnées statistiques et classifications géographiques de l'INSEE. Elle permet de naviguer dans des arbres de classifications, rechercher des territoires géographiques et intégrer des données avec des outils de cartographie.

Rjdworkspace est un package R qui fournit un ensemble d'outils pour manipuler les workspaces de JDemetra+. Il utilise les archives .jar Java de RJDemetra en y ajoutant certaines fonctionnalités, telles que la mise à jour des métadonnées d'un workspace avec celles d'un autre, le remplacement, la suppression ou l'ajout de séries à un workspace, et la copie/collage de séries d'un workspace à un autre.

Cette API a pour but de servir d'entrainement en Javascript en proposant des endpoints utilisables. Elle permet la gestion de designations, de numéros de téléphone et offre la possibilité d'exporter des listes.

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.