Ce projet automatise le traitement et la transformation de données médicales en utilisant le standard FHIR (Fast Healthcare Interoperability Resources). Il permet d'intégrer, normaliser et valider des données de santé issues de différentes sources pour les rendre exploitables dans des systèmes d'information médicaux. Le pipeline gère l'extraction, le nettoyage, le stockage et la mise à disposition des données via une API FHIR, facilitant ainsi l'interopérabilité entre systèmes de santé.

Pipeline d'analyse dédié au séquençage d'exomes, permettant de traiter des données de lecture génomique pour identifier et annoter des variants. Il automatise les étapes clés comme l'alignement des séquences, la détection de mutations et l'annotation fonctionnelle, facilitant ainsi l'interprétation des données génomiques pour des applications en recherche médicale ou en génétique clinique.

Pipeline dédiée à la gestion et au traitement des données du projet ANAIS, spécifiquement pour l'étape Helios. Elle automatise l'extraction, la transformation et le chargement des données depuis des sources variées (bases de données, fichiers CSV) vers des vues SQL structurées. Les données sont historisées, analysées et exportées sous forme de fichiers CSV pour répondre aux besoins réglementaires et opérationnels des acteurs du secteur sanitaire et social.

Ce projet est une chaîne de traitement vidéo open source conçue pour améliorer la qualité des vidéos en appliquant plusieurs étapes de traitement. Il permet de réduire le bruit, stabiliser les séquences, calculer le flux optique, déflouter et effectuer un mappage des tons pour optimiser la visualisation. Le pipeline est automatisé et modulaire, avec des scripts dédiés pour chaque étape.

Outil dédié à la création, l'exécution et la gestion de workflows pour le traitement et l'analyse de données issues de techniques de diffraction des rayons X (SAXS/WAXS). Permet aux chercheurs et ingénieurs de configurer des pipelines automatisés pour traiter des données expérimentales, générer des rapports et visualiser les résultats, facilitant ainsi la recherche en science des matériaux et en chimie.

Beyond Pipelines est un projet visant à faciliter la gestion et le traitement des données en entreprise en automatisant les workflows, intégrant des services cloud, orchestrant des traitements distribués et surveillant les infrastructures de données.

Pipeline Python conçue pour automatiser et standardiser le traitement des données issues de fichiers CSV ou de bases de données. Elle permet d'ingérer, d'historiser et de transformer les données avant de les exporter vers des vues ou des fichiers structurés. Utilisée pour alimenter des projets analytiques ou des rapports automatisés.

Ce projet permet d'automatiser et d'orchestrer des pipelines de données pour transformer et intégrer des flux de travail métiers. Il facilite la gestion des processus en automatisant les étapes de traitement, de transformation et de transfert de données entre différents systèmes ou services.

Yuzu est un outil en ligne de commande conçu pour exploiter des modèles de langage avancés directement depuis un terminal. Il permet aux utilisateurs d'interagir avec des modèles d'intelligence artificielle pour analyser, traiter et générer du texte de manière efficace. Idéal pour les développeurs, chercheurs ou data scientists, il simplifie l'intégration de fonctionnalités d'IA dans des pipelines de données ou des scripts automatisés.

Plateforme permettant d'exécuter des agents IA autonomes dans des environnements sandboxés et éphémères. Les utilisateurs définissent des pipelines réutilisables ou one-shot pour automatiser des tâches complexes comme l'analyse de données, la génération de rapports ou le traitement de fichiers. Les résultats sont stockés de manière sécurisée et accessibles via une API ou une CLI dédiée.