Ce projet gère la définition et la standardisation des jeux de données et indicateurs des programmes de l'Agence Nationale de la Cohésion des Territoires (ANCT). Il permet de structurer, décrire et déployer automatiquement des données territoriales pour une meilleure interopérabilité et accessibilité par les acteurs publics et les outils associés.

Ce projet propose un schéma national pour structurer et standardiser les données de comptage des mobilités (vélos, trottinettes, piétons, etc.) en France. Il permet aux collectivités de publier des données ouvertes et comparables sur la fréquentation de leurs infrastructures, facilitant ainsi leur réutilisation par des services d'information voyageur ou des outils d'analyse territoriale. Le schéma définit des champs obligatoires et optionnels pour s'adapter aux besoins des producteurs de données, qu'ils soient petits ou grands.

McpDiffusion est un serveur MCP développé par l'INSEE qui expose des données publiques françaises via un protocole standardisé. Il agrège trois sources majeures : les publications officielles, les jeux de données détaillés et les définitions conceptuelles de l'INSEE. Destiné aux modèles de langage (LLM), il permet d'interroger ces données de manière structurée et automatisée, offrant ainsi un accès unifié à des informations économiques, démographiques et sociales essentielles pour l'analyse et la recherche.

Le Modèle des objets de santé (MOS) est une bibliothèque de composants sémantiques développée par l'État français pour standardiser les données de santé. Elle permet aux acteurs du secteur (hôpitaux, professionnels, éditeurs de logiciels) de partager une compréhension commune des informations médicales grâce à des définitions, structures et codages unifiés. Ce vocabulaire de base en français évite les incompréhensions et améliore l'interopérabilité entre les différents systèmes d'information de santé.

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.

Ce projet est une bibliothèque Java dédiée à l'analyse et à la validation de fichiers de spécification de vues au format VD. Il permet de parser des fichiers décrivant des sources de données, des mappings et des vues, afin d'en extraire une représentation structurée et exploitable. Utilisé principalement dans le cadre de projets de gestion de données et de règles métiers, il facilite l'intégration et la vérification des définitions de vues.

OntoQL v2 est un langage et un outil dédié à la gestion d'ontologies et de bases de données ontologiques. Il permet de définir, manipuler et interroger des ontologies ainsi que leurs instances à travers des langages de définition, manipulation et requête. Le projet facilite la modélisation de connaissances sémantiques, le stockage structuré de données liées à des ontologies, et offre des fonctionnalités avancées comme le requêtage multilingue et la gestion de hiérarchies de classes.

Ce projet est un dépôt de code source utilisant des frameworks de modélisation pour la définition et la gestion de modèles de données. Il permet de structurer et manipuler des modèles métiers complexes via des outils dédiés.

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 permet de concevoir et de gérer des modèles de données complexes pour des applications logicielles. Il facilite la définition, la validation et la transformation de structures de données métiers, offrant ainsi une base solide pour le développement d'applications robustes et maintenables.