Ce projet exploite les jeux de données publics de data.gouv.fr pour les rattacher à une ontologie structurée de la démocratie. Il utilise des embeddings vectoriels calculés via PostgreSQL et pgvector pour identifier les liens sémantiques entre les données et des thèmes comme les élections, la transparence ou la participation citoyenne. Les résultats sont ensuite utilisés pour faciliter l'analyse et la découverte de données pertinentes par les citoyens et les institutions.

Ce projet consiste à développer une ontologie dédiée à l'Europe en analysant des textes pour identifier des motifs linguistiques et des relations entre les mots. Il permet de structurer des concepts clés et de générer des clusters thématiques pour faciliter la compréhension et l'exploitation des données textuelles. Les résultats sont évalués à l'aide d'un standard de référence et présentés sous forme de rapports et de visualisations.

Ce projet vise à analyser et structurer des documents PDF pour en extraire des informations pertinentes. Il permet de classer des textes, d'automatiser la génération de rapports et de visualiser les données extraites. L'objectif est d'aider les utilisateurs à comprendre et exploiter rapidement le contenu de documents complexes.

Le projet ontology est une plateforme de gestion et d'intégration de données agricoles. Il permet de modéliser, structurer et gérer des données à l'aide d'un vocabulaire contrôlé, favorisant ainsi l'interopérabilité et la réutilisation des données. Grâce à ses fonctionnalités de cartographie et de géolocalisation, il facilite l'analyse et la visualisation des données agricoles.

Ce projet vise à structurer et organiser les connaissances sous forme d'ontologies pour faciliter l'analyse et la compréhension des données complexes. Il permet de modéliser des concepts, leurs relations et leurs hiérarchies, offrant ainsi une base solide pour l'interopérabilité des systèmes d'information. Utilisé dans divers domaines comme la recherche, l'industrie ou l'administration, il améliore la précision des données et soutient des décisions éclairées.

Obi-Wan est un système d'intégration de données RDF (RIS) basé sur le paradigme OBDA (Ontology-Based Data Access). Il permet de fédérer et d'interroger des sources de données hétérogènes (bases SQL, graphes RDF, endpoints SPARQL) à travers une ontologie commune. Le système offre des stratégies avancées de réécriture de requêtes et de médiation, ainsi que des outils de visualisation pour analyser les résultats. Il est particulièrement adapté aux environnements nécessitant une intégration sémantique de données dispersées.

Outil spécialisé dans la conversion de fichiers OBO (Ontology-Based Objects) au format JSON pour faciliter leur visualisation sous forme de graphes. Il permet d'extraire des sous-ensembles d'ontologies selon des critères spécifiques, comme des noms d'espaces de noms, et s'intègre facilement avec des outils dédiés à l'analyse de données biologiques ou génomiques.

Outil dédié à l'analyse et au mappage flexible d'identifiants de métabolites ou de lipides identifiés par métabolomique ou lipidomique vers des réseaux métaboliques. Basé sur l'ontologie ChEBI, il permet de faire correspondre des molécules précises à des descriptions plus génériques dans les réseaux, facilitant ainsi l'intégration et l'interprétation des données biologiques complexes.

Le package ViSEAGO est un outil développé en R pour faciliter l'analyse fonctionnelle des gènes en utilisant Gene Ontology (GO). Il permet l'analyse de grands jeux de données et la visualisation des profils GO pour capturer les connaissances biologiques. Il offre une vue synthétique et détaillée en utilisant des fonctionnalités interactives tout en respectant la structure de l'arborescence GO.

AROMA est un outil d'analyse et d'alignement de données ontologiques. Il permet d'extraire des termes à partir de données textuelles, de calculer des similarités et des mesures entre entités, et de gérer des hiérarchies de classes et de propriétés. Il offre également la possibilité de spécifier des URI interdites et de personnaliser le seuil de syntaxe pour l'alignement.