Ce projet réalise une analyse exploratoire des données acoustiques collectées par l'application mobile Noisecapture entre 2017 et 2020. Il permet d'étudier les niveaux sonores en France à partir de contributions citoyennes, en produisant des visualisations et des rapports pour la recherche environnementale. Les travaux s'inscrivent dans le cadre du projet LASSO, porté par l'UMRAE (Univ. Gustave Eiffel/CEREMA), et visent à mieux comprendre les nuisances sonores urbaines.

Cet algorithme analyse les Interruptions Volontaires de Grossesse (IVG) réalisées en établissements de santé en France métropolitaine entre 2019 et 2023. Il génère des indicateurs clés pour étudier le recours à l'IVG selon l'âge, la méthode (médicamenteuse ou instrumentale), et les disparités géographiques. Les données, issues du PMSI MCO du SNDS, permettent d'évaluer l'impact des réformes et d'identifier les tendances régionales dans l'accès aux soins.

Ce projet fournit un corpus de données dédié à l'analyse de l'impact des transcriptions ASR (Automatic Speech Recognition) sur la résolution de coréférence en français. Les données, issues de transcriptions automatiques et manuelles, permettent d'étudier les différences de performance des modèles de traitement automatique du langage entre ces deux types de transcriptions. Le corpus est librement accessible sous licence CC BY-NC-SA 4.0 pour la recherche académique.

Outil d'analyse et de visualisation dédié à l'exploitation d'une base de données sur les lois relatives à l'engagement colonial français et anglais aux XVIIe et XVIIIe siècles. Permet aux chercheurs et étudiants d'explorer, croiser et interpréter des données juridiques historiques pour des études comparatives ou pédagogiques.

Ce projet consiste à collecter, archiver et analyser les tweets publiés par les députés français de la seizième législature. L'objectif est de fournir une base de données publique et exploitable pour étudier les activités parlementaires, les interactions avec les citoyens et les tendances politiques exprimées sur les réseaux sociaux. Les données recueillies permettent de suivre l'engagement des élus et d'évaluer leur communication en ligne.

Outil d'analyse géospatiale dédié au traitement des données du Registre Parcellaire Graphique (RPG) français. Il permet aux agronomes et géomaticiens d'étudier les séquences de parcelles agricoles pour identifier les rotations culturales, les changements d'usage des sols et la dynamique des prairies permanentes. Développé par l'INRAE et l'UMR SADAPT, il facilite la recherche agronomique et l'aide à la décision publique en matière de gestion des terres agricoles.

Ce projet propose un modèle mathématique et physique du système électrique français pour évaluer le mix marginal d'électricité en fonction des variations de demande. Il permet d'analyser l'impact des interruptions de consommation à court terme et d'étudier la sensibilité saisonnière du mix énergétique. Le modèle intègre des données de production, d'échanges transfrontaliers et de gestion hydroélectrique pour reproduire les dynamiques quotidiennes et intra-quotidiennes du réseau.

TREMoLo est un projet de recherche qui propose un corpus de tweets en français annoté pour l'analyse des registres de langue. Il permet aux linguistes et chercheurs en traitement automatique du langage de disposer d'un jeu de données structuré pour étudier les variations linguistiques dans les réseaux sociaux. Ce corpus est utilisé pour des travaux académiques et des applications en NLP.

Ce projet fournit les outils et données pour reproduire les analyses et résultats de l'Étude et résultats N°1219 de la DREES. Il permet d'étudier les disparités sociales dans la survenue, la gravité et la prise en charge des accidents vasculaires cérébraux (AVC) en France. Les programmes génèrent des bases de données, des statistiques et des visualisations à partir de données médico-administratives et démographiques, afin d'éclairer les politiques publiques en santé.

Ce projet académique vise à concevoir un entrepôt de données pour analyser l'épidémie de COVID-19 en France. Il intègre des données hospitalières, vaccinales et de tests virologiques provenant de sources publiques. L'objectif est de permettre des analyses OLAP pour étudier l'évolution de l'épidémie, identifier des tendances et produire des indicateurs clés par département et région.