Ce projet propose des notebooks interactifs accompagnant un document méthodologique de l'Insee sur les méthodes ensemblistes appliquées à la statistique publique. Il facilite la compréhension et la mise en œuvre de ces méthodes à travers des cas concrets utilisant des données publiques accessibles librement. Les exemples couvrent notamment la classification binaire et la régression avec des forêts aléatoires.

Projet développé par l'Insee dans le cadre des European Statistics Awards for Nowcasting. Il vise à produire des prévisions économiques à court terme en temps réel à partir de données macroéconomiques. Le service utilise des modèles statistiques et d'apprentissage automatique pour générer des indicateurs économiques anticipés, facilitant ainsi la prise de décision des acteurs publics et privés. Une documentation détaillée et un site web sont générés automatiquement pour présenter les méthodes et résultats.

Ce projet propose une solution pour figer les versions des packages R et leurs dépendances, afin d'assurer la reproductibilité des analyses statistiques. Il s'adresse principalement aux statisticiens et chercheurs utilisant R pour leurs travaux. Une documentation et des présentations sont fournies pour faciliter l'adoption de cette méthode.

Ce projet propose un cours public sur la programmation littéraire, une méthode de développement logiciel qui combine code et documentation. Il inclut des travaux dirigés pour maîtriser des outils comme RStudio et des packages R (dplyr, ggplot2). Les étudiants apprennent à analyser des données, créer des visualisations et rédiger des rapports reproductibles. Le projet est encadré par des professeurs de l'université et vise à former les étudiants en statistiques et en manipulation de données.

Ce projet propose des tutoriels et ressources pédagogiques pour maîtriser des outils statistiques et analytiques, notamment avec le langage R. Il couvre la standardisation de données, la présentation de résultats de modèles logistiques, et l'utilisation d'outils collaboratifs comme Git. Destiné aux agents publics et chercheurs, il facilite la production de documents techniques et la diffusion de méthodes.

Projet académique réalisé dans le cadre d'un cours d'apprentissage statistique. Il consiste à implémenter des méthodes de filtrage adapté pour identifier et analyser des signaux dans des données. Le travail inclut la documentation technique et des exemples d'application pour illustrer les concepts théoriques abordés.

Cette documentation propose des ressources à destination des Startup d'Etats pour les aider dans leurs démarches de design et d'expérience utilisateur.

Ce projet fournit un format Quarto dédié aux Journées de Méthodologie Statistique (JMS2025) de l'INSEE. Il permet aux utilisateurs de générer des documents professionnels et homogènes, adaptés aux besoins spécifiques des statisticiens et chercheurs. Le format simplifie la création de rapports, présentations et articles en s'appuyant sur des templates préconfigurés et des polices adaptées.

Ce projet revisite une étude scientifique analysant comment les choix analytiques influencent les résultats. Il propose une réplication des analyses originales avec des données mises à jour et une documentation détaillée des écarts méthodologiques. L'objectif est de rendre transparentes les variations dans les approches statistiques et de faciliter la reproductibilité des recherches.

Le projet Documentation fait partie de l'organisation GitHub Signaux-Faibles et regroupe les outils développés par la startup d'état Signaux Faibles. Il vise à fournir les outils techniques nécessaires à la détection algorithmique et à la diffusion des résultats auprès des utilisateurs. Il comprend plusieurs logiciels, dont signauxfaibles-web, datapi, opensignauxfaibles, prepare-import, keycloakUpdater, libwekan, goSirene, wekan-alerter, et signaux-faibles.github.io.