Ce projet présente un poster scientifique intitulé 'Analyse automatique des métadonnées pour la protection secondaire des données tabulaires'. Il a été exposé lors de la conférence NTTS 2025 à Bruxelles. L'objectif est de proposer une méthode innovante pour sécuriser et analyser les métadonnées des jeux de données tabulaires, notamment dans un contexte de protection des données.

Le HAL Discovery MCP Server est un outil dédié à l'exploration et à l'analyse des publications scientifiques hébergées dans l'archive ouverte HAL. Il permet aux chercheurs, institutions et acteurs de la recherche d'accéder facilement aux métadonnées des dépôts, d'identifier les auteurs, les structures de recherche, les projets financés (ANR, européens) et les thématiques émergentes. Grâce à une interface API, il facilite la découverte et l'exploitation des données bibliographiques pour des usages variés, allant de la veille scientifique à l'analyse des dynamiques de recherche.

Le projet bso3-analyse-publications a pour objectif d'extraire et d'analyser les métadonnées de publications scientifiques au format PDF. Il utilise des techniques d'apprentissage automatique et de traitement du langage naturel pour détecter et classifier les entités nommées, extraire les métadonnées et comparer les similarités entre les documents.

Ce projet définit un schéma standardisé basé sur NeXus pour structurer les métadonnées brutes et traitées du portail de données de l'European Synchrotron Radiation Facility (ESRF). Il permet une gestion cohérente et interopérable des données expérimentales issues des recherches menées sur le synchrotron, facilitant ainsi leur analyse et leur partage au sein de la communauté scientifique.

Service d'indexation et d'analyse de contenus logiciels pour la préservation du patrimoine numérique. Il permet de détecter automatiquement les types de fichiers, d'identifier les licences logicielles, d'extraire et standardiser les métadonnées des projets open source. Utilisé par des institutions culturelles et scientifiques pour archiver et rendre accessibles des millions de dépôts de code source.

Bibliothèque logicielle dédiée à la manipulation et au traitement de fichiers FITS, un format standard en astronomie pour stocker des données d'observation. Elle permet la décompression, la lecture, l'écriture et la conversion de ces fichiers, ainsi que la gestion des métadonnées associées. Utilisée pour faciliter l'analyse et le traitement des données scientifiques issues de télescopes ou d'instruments d'observation.

Fairmat 2023 est un projet contribuant au standard NeXus, un format ouvert pour structurer et échanger des données expérimentales en science des matériaux. Il vise à faciliter l'interopérabilité entre les instruments de mesure et les logiciels d'analyse, en proposant des définitions communes pour les métadonnées et les données brutes. Ce travail s'inscrit dans une démarche collaborative internationale pour améliorer la reproductibilité et la réutilisation des données scientifiques.

Ce projet propose un script Python pour télécharger par lot les données (fichiers et métadonnées) d'une collection hébergée sur Nakala, un entrepôt de données de recherche dédié aux Sciences Humaines et Sociales. Il permet de récupérer automatiquement les ressources publiques ou celles pour lesquelles l'utilisateur dispose des droits nécessaires, en générant des fichiers de sortie structurés (JSON, CSV) contenant les métadonnées et l'état des téléchargements. Le script est particulièrement utile pour les chercheurs et équipes académiques souhaitant archiver ou analyser des données issues de projets scientifiques.

Projet dédié à l'archivage et à l'analyse de données scientifiques issues de télescopes, notamment pour le projet CTA (Cherenkov Telescope Array). Il permet d'extraire, structurer et visualiser des métadonnées issues de fichiers HDF5, générer des jeux de données synthétiques pour des tests, et collecter les résultats sous forme de fichiers CSV ou de visualisations interactives. Utilisé principalement dans le domaine de l'astrophysique pour faciliter la recherche et l'analyse des données.

Outil dédié à la collecte automatisée de données bibliographiques issues de publications scientifiques. Il permet d'extraire, structurer et centraliser des métadonnées pour faciliter leur analyse et leur réutilisation par des chercheurs ou institutions. Le projet s'intègre dans un écosystème open source dédié à l'analyse de corpus documentaires.