Ce projet a pour but de collecter, d'analyser et de présenter des indicateurs de santé provenant de différentes sources. Il permet de suivre l'évolution de divers indicateurs de santé, de détecter des tendances et d'aider à la prise de décision dans le domaine de la santé publique.

Le projet python-l1 est une solution dédiée à la gestion et l'analyse de données financières. Il permet d'importer, de structurer et d'analyser des données provenant de différentes sources, telles que des relevés de compte ou des extractions de données bancaires. Grâce à des algorithmes avancés de détection de fraude et de tendances, il offre une visibilité accrue sur les opérations financières et aide les utilisateurs à prendre des décisions éclairées.

Atlas-virality est un projet d'analyse de tendances et de détection de contenu viral sur les réseaux sociaux. Il permet aux utilisateurs de suivre la performance de leur contenu et de découvrir les dernières tendances.

Outil dédié à l'analyse de régression appliquée aux données scientifiques. Permet d'identifier des tendances, de détecter des anomalies et de visualiser les résultats pour faciliter l'interprétation des données. Utilisé par des chercheurs et des data scientists pour valider des hypothèses ou explorer des jeux de données complexes.

Outil de visualisation et d'analyse de données permettant de représenter des informations sous forme de graphiques interactifs. Il facilite l'identification de tendances, la détection de motifs et la compréhension de structures complexes dans des jeux de données variés. Idéal pour les chercheurs, les analystes et les décideurs souhaitant transformer des données brutes en insights exploitables.

Ce projet permet d'archiver et de stocker les tweets des membres du Parlement français dans une base de données. Il facilite l'analyse des tendances politiques, la détection des sujets d'actualité et le suivi de l'activité des élus. Les données collectées peuvent être explorées et visualisées pour fournir des insights sur les débats parlementaires et les préoccupations des citoyens.

Projet open source dédié à l'analyse et au suivi des données thermiques pour optimiser la consommation énergétique. Il permet de collecter, traiter et visualiser des statistiques liées aux systèmes de chauffage, de climatisation ou d'isolation thermique. Les utilisateurs peuvent identifier des tendances, détecter des anomalies et améliorer l'efficacité énergétique de leurs installations.

Corr_matrixpi est un projet permettant le calcul et l'analyse de matrices de corrélations pour des données financières à grande échelle. Il permet de détecter des tendances et des corrélations dans les données, facilitant ainsi la prise de décision financière.

Le projet AMI IA 2 de la DGE SISSE vise à développer des outils d'analyse de données pour les politiques publiques, notamment pour la détection de fraudes et le suivi des tendances du marché.

Service public automatisé conçu pour classifier et analyser les conversations de support issues de la plateforme Crisp. Il utilise des modèles d'intelligence artificielle avancés pour catégoriser les échanges en sujets et thèmes pertinents, identifier les problèmes récurrents et générer des analyses détaillées. L'objectif est d'améliorer l'efficacité du support en structurant les données et en facilitant la détection des tendances.