Ce projet facilite l'indexation automatique des notices bibliographiques en intégrant un service d'IA dédié aux vedettes RAMEAU. Il permet aux catalogueurs d'extraire des métadonnées depuis des notices Unimarc, d'interroger un moteur d'indexation basé sur l'intelligence artificielle, et de récupérer des propositions de sujets directement dans leur environnement de travail WinIBW ou via un navigateur web. L'objectif est d'accélérer et d'améliorer la qualité de l'indexation des documents dans les bibliothèques.

L'Observatoire open data des Territoires, porté par OpenDataFrance, analyse chaque année l'évolution de l'ouverture des données par les acteurs publics en France. Il identifie les organisations publiant des données ouvertes, évalue leur progression dans le temps et enrichit les métadonnées disponibles via des sources complémentaires comme data.gouv.fr et l'API Recherche d'entreprises. L'objectif est d'améliorer la qualité et la précision des données publiques tout en contribuant à l'enrichissement du catalogue national.

Ce projet vise à faciliter l'interopérabilité entre le SIGB Koha et les services web de l'ABES pour améliorer la gestion des catalogues bibliographiques. Il permet de détecter des anomalies dans les notices, de convertir des formats de métadonnées (UNIMARC vers MARCXML), et de vérifier les liens entre notices bibliographiques et d'autorité. L'objectif est d'optimiser la qualité des données et la cohérence des catalogues du réseau Sudoc.

Outil d'analyse et de comparaison des métadonnées des marégraphes à l'échelle mondiale. Permet aux opérateurs de données, fournisseurs et intégrateurs de détecter les anomalies dans les catalogues de sites (coordonnées incorrectes, doublons, liens manquants). Facilite l'interopérabilité entre différents portails de données océaniques en standardisant les informations via un modèle unique. Utilisé par des organismes scientifiques pour améliorer la qualité des données maritimes.

Ce projet vise à faciliter l'intégration et la standardisation des vocabulaires de métadonnées, notamment dans le domaine des données géographiques. Il permet de structurer et d'harmoniser les données pour assurer leur interopérabilité entre différents systèmes et services. L'objectif est de centraliser des référentiels thématiques pour améliorer la qualité et la cohérence des métadonnées utilisées dans les projets de recherche et les infrastructures de données.

Outil semi-automatisé conçu pour enrichir et documenter les champs d'index Elasticsearch. Il génère des schémas JSON standardisés et des annotations YAML détaillées pour faciliter l'intégration et la compréhension des données. Grâce à une collaboration homme-IA, il améliore la qualité des métadonnées et permet une exportation optimisée pour les API ou les systèmes de recherche.

Ce projet a pour but d'améliorer la chaîne de production des métadonnées à la BnF en étudiant son fonctionnement interne et en proposant des pistes d'intervention telles que la modélisation de données bibliographiques en NoSQL, le contrôle de qualité et la versionning des notices catalogue, ainsi que la mise à jour avec des référentiels externes.

Le projet thesaurus est une application permettant de gérer des thésaurus pour un catalogue de données géographiques. Il facilite la recherche de données en proposant des termes contrôlés et standardisés, améliorant ainsi la qualité des métadonnées.

Ce projet vise à créer un catalogue structuré des données ouvertes de mobilité issues de data.gouv.fr. Il permet d'identifier, classer et évaluer les datasets relatifs aux transports, stationnement, vélo, marche, accessibilité et logistique. Les collections thématiques générées sont publiées pour faciliter l'accès aux données par les acteurs publics et privés. Le projet inclut également un retour aux producteurs de données pour améliorer la qualité des métadonnées.