Outil dédié à l'analyse et au contrôle qualité des données sismiques. Il permet d'évaluer le bruit ambiant des stations sismiques, de comparer les performances entre stations ou périodes, et de classer les sites selon des critères de qualité prédéfinis. Les résultats sont visualisés sous forme de graphiques synthétiques pour faciliter l'interprétation des données.

Plugin QGIS permettant d'automatiser et de faciliter la vérification de la qualité des bases de données géographiques. Il offre des outils pour détecter les incohérences, les doublons ou les erreurs de saisie dans les couches SIG, améliorant ainsi la fiabilité des données utilisées dans les projets d'aménagement, d'urbanisme ou de gestion environnementale.

Ce projet permet de valider et contrôler les données issues de relevés LIDAR en utilisant des outils spécialisés comme PDAL et FME. Il facilite l'automatisation des vérifications de qualité des jeux de données géospatiales, assurant ainsi leur fiabilité pour des applications métiers variées. Développé pour répondre aux besoins spécifiques d'un organisme public, il s'intègre dans une démarche de gestion rigoureuse des données spatiales.

Outil d'orchestration permettant la saisie manuelle de données pour des enquêtes statistiques. Il facilite la collecte des réponses des répondants sans contrôle ni filtrage préalable, en s'appuyant sur des questionnaires définis dans Lunatic. Destiné aux organismes réalisant des études quantitatives ou qualitatives, il garantit une saisie fidèle des données brutes pour analyse ultérieure.

Ce projet automatise l'indexation et le contrôle qualité des génomes et annotations génétiques. Il génère des index nécessaires aux outils d'analyse en aval, évalue la qualité des assemblages génomiques via des métriques comme la complétude (BUSCO) et la contiguïté (QUAST), et produit des rapports détaillés pour faciliter la comparaison et le suivi des données génomiques. Destiné aux chercheurs et institutions en biologie moléculaire.

Genome_aln est un workflow écrit en Nexflow dsl2, optimisé pour les ressources informatiques et destiné à être utilisé sur une ferme informatique avec un scheduler Slurm. Il permet le prétraitement de données de séquençage d'ADN, y compris le contrôle de la qualité et le retranchement des adaptateurs, l'alignement des lectures sur un génome de référence, le filtrage des lectures et la normalisation des fichiers bigWig.

Le projet calames-xslt est dédié à la transformation, au contrôle qualité et à l'affichage des données EAD (Encoded Archival Description) de Calames (Catalogue en ligne des archives et des manuscrits de l'enseignement supérieur).

DiCoExpress est un espace de travail développé en R destiné aux scientifiques, sans expertise en statistiques, mais connaissant R, pour l'analyse de jeux de données RNA-seq. DiCoExpress effectue des contrôles de qualité, propose des analyses de modèles linéaires généralisés (GLM) avec une écriture automatisée des contrastes, permettant à l'utilisateur de répondre à plusieurs questions biologiques. Enfin, DiCoExpress réalise une analyse de co-expression à l'aide de modèles de mélange.

Ce projet automatise le contrôle qualité des données atmosphériques de niveau L2A pour générer des données L2B exploitables. Il applique des filtres empiriques basés sur l'analyse des hauteurs de couche limite (MLH) dérivées de STRATfinder, en tenant compte des seuils temporels relatifs au lever et coucher du soleil. Les algorithmes détectent et corrigent les anomalies comme les couches résiduelles nocturnes ou les valeurs bloquées, garantissant des données fiables pour l'analyse climatologique et la recherche environnementale.

Ce projet permet de valider et vérifier la conformité des données structurées selon des règles métier ou réglementaires. Il automatise les contrôles qualité pour garantir l'intégrité et la fiabilité des données utilisées dans les systèmes d'information. Idéal pour les entreprises ayant besoin de s'assurer que leurs données respectent des normes spécifiques avant leur exploitation.