Ce projet permet aux producteurs de données de publier leurs fichiers sur une infrastructure S3 compatible Minio. Il automatise l'upload des fichiers vers un bucket dédié et les référence comme ressources dans un jeu de données sur data.gouv.fr. Les métadonnées et le type de contenu sont configurés pour bénéficier de traitements automatisés, facilitant ainsi la diffusion et l'accessibilité des données publiques.

Ce projet académique vise à analyser et visualiser les données épidémiologiques liées à la pandémie de COVID-19. Il permet de traiter des fichiers de données, de générer des rapports automatisés et de créer des tableaux de bord interactifs pour faciliter la compréhension des tendances sanitaires. L'objectif est d'aider les acteurs de santé publique à prendre des décisions éclairées grâce à des outils de visualisation et d'analyse.

Ce projet permet d'analyser et d'extraire des métadonnées à partir de fichiers tabulaires et de données géographiques ouvertes. Il facilite la collecte et le traitement de données statistiques issues de sources publiques comme l'INSEE ou GeoNames. L'outil est conçu pour aider les chercheurs et analystes à structurer et exploiter des jeux de données complexes, notamment via des requêtes RDF et des traitements automatisés.

Projet open source dédié à la collecte, transformation et publication de données statistiques mondiales. Il permet d'automatiser le traitement de jeux de données brutes pour les rendre exploitables par des outils d'analyse ou de visualisation. Utilisé principalement pour alimenter des plateformes comme Our World in Data, il facilite la mise à jour régulière de bases de données structurées et accessibles.

SIRIUS-ML est un dépôt de code dédié à l'analyse et au traitement automatisé de verbatims. Il propose des outils pour modérer, classifier et détecter des anomalies dans des contenus textuels, tout en garantissant l'anonymisation des données sensibles. Ces fonctionnalités sont utilisées dans le cadre du projet SIRIUS, une initiative publique visant à améliorer la gestion des retours citoyens.

Interface utilisateur dédiée à l'extraction et à l'analyse de texte à partir de documents PDF, notamment pour les publications scientifiques. Elle permet de structurer, annoter et convertir des contenus textuels complexes en données exploitables, facilitant ainsi leur traitement automatisé et leur intégration dans des systèmes d'information.

Portalis Collect est une solution dédiée à la collecte, au traitement et à la sécurisation de documents administratifs numériques. Elle permet aux organismes publics et privés de gérer des flux de documents structurés, notamment des PDF, en automatisant leur extraction, leur validation et leur archivage. Le service facilite la conformité aux règles de publication et de signature électronique, tout en assurant l'intégrité des données échangées.

Outil de traitement et de post-traitement de données en Python permettant de s'abonner à des attributs de sources de données externes. Il automatise la publication de calculs, la modification d'attributs ou l'exécution de commandes en fonction de décisions algorithmiques. Idéal pour synchroniser et transformer des flux de données en temps réel.

Bibliothèque Python dédiée au traitement et à la conversion de données issues de la diffraction des rayons X sur monocristaux (SC-XRD). Elle permet d'automatiser des workflows complexes, de transformer des données brutes en formats compatibles avec des logiciels d'analyse comme CrysAlis, et facilite la publication des résultats expérimentaux. Utilisée principalement dans des environnements de recherche scientifique, notamment à l'ESRF.

Ce projet permet d'interagir avec l'API ISTEX pour récupérer, traiter et analyser des documents scientifiques. Il facilite l'extraction de métadonnées, la conversion de formats (PDF, JSON), et la génération de données structurées pour des corpus documentaires. Il est utilisé par des institutions de recherche pour automatiser des workflows de traitement de publications.