Ce projet permet de collecter, agréger et uniformiser les données essentielles des contrats de la commande publique (marchés publics et concessions) conformément aux arrêtés du 22 décembre 2022. Il facilite la déclaration des données par les acheteurs et autorités concédantes, puis leur mise à disposition sous forme de fichiers consolidés (JSON/XML) sur des portails publics. Les données sont nettoyées, dédoublonnées et rendues accessibles pour une meilleure transparence des marchés publics.

Ce projet agrège et centralise les données géographiques officielles de l'IGN (Institut national de l'information géographique et forestière) pour la France. Il permet de fournir des jeux de données cohérents et à jour aux administrations, collectivités et acteurs publics, facilitant ainsi la prise de décision, l'aménagement du territoire et la gestion des risques. Les données incluent des cartes, des orthophotos, des modèles numériques de terrain et des informations administratives.

Plateforme publique dédiée à l'échange et au partage de données sur la formation professionnelle en France. Elle agrège en temps réel les informations relatives aux parcours de formation des salariés, demandeurs d'emploi et bénéficiaires d'un accompagnement. Elle rassemble les données de 59 acteurs sur 23 dispositifs différents pour offrir une source officielle, fiable et collaborative, facilitant le pilotage stratégique et opérationnel des politiques publiques.

Projet de recodage de decp-rama en langage Python, avec pour objectif d'identifier et d'agréger toutes les sources de données essentielles de la commande publique (DECP) pour les publier sur data.gouv.fr. Le projet suit une procédure standard pour chaque source de données : téléchargement, conversion en DataFrame, nettoyage et agrégation, et exportation aux formats JSON et XML.

Ce projet permet d'importer différentes données nécessaires au fonctionnement d'un outil de visualisation des documents de planification. Il prend en charge l'importation de données depuis des URL et flux WFS, la gestion de la correspondance entre Siren et codegeo, l'importation annuelle de données sur les intercommunalités et agrégation, ainsi que l'importation de données de l'IGN.

Ce projet permet d'importer et de traiter les données SIRENE issues de l'INSEE pour enrichir les informations des établissements français. Il comble les lacunes de géolocalisation, crée des tables d'agrégation et optimise les requêtes de recherche afin de faciliter l'accès aux données économiques et administratives des entreprises et de leurs établissements.

Ce projet analyse les dépenses de santé et le reste à charge (RAC) des soins hospitaliers pour les patients atteints de maladies rares, en utilisant les données médico-administratives du SNDS (PMSI). Il calcule les coûts par patient, estime le RAC après remboursement par l'Assurance Maladie Obligatoire, et produit des indicateurs agrégés par pathologie et population. Les résultats visent à éclairer les décisions publiques et évaluer les politiques de santé, en ciblant les établissements publics et privés non lucratifs.

JPanda est une librairie Java dédiée à la manipulation et à l'analyse de données structurées sous forme de dataframes. Elle permet de charger, visualiser et transformer des données issues de fichiers CSV ou de tableaux en mémoire. Les utilisateurs peuvent effectuer des sélections, des calculs statistiques, des groupements et des agrégations pour extraire des informations pertinentes. L'outil est particulièrement adapté aux développeurs et data scientists souhaitant automatiser des traitements de données sans recourir à des solutions lourdes.

Ce programme public permet de suivre la vaccination contre la coqueluche des femmes enceintes en France. Il identifie les femmes enceintes à partir des données du Système National des Données de Santé (SNDS), détermine leur période de grossesse et vérifie leur statut vaccinal. Les résultats sont agrégés par mois d'accouchement et par territoire (département, région, France entière), avec des taux de vaccination calculés sur 12 mois glissants. Les données sont historisées pour un suivi temporel.

McpDiffusion est un serveur MCP développé par l'INSEE qui expose des données publiques françaises via un protocole standardisé. Il agrège trois sources majeures : les publications officielles, les jeux de données détaillés et les définitions conceptuelles de l'INSEE. Destiné aux modèles de langage (LLM), il permet d'interroger ces données de manière structurée et automatisée, offrant ainsi un accès unifié à des informations économiques, démographiques et sociales essentielles pour l'analyse et la recherche.