Ce projet vise à évaluer l'impact des performances de l'extraction d'entités nommées (NE) sur les performances de l'extraction de relations (RE) dans le domaine biomédical, et à expérimenter des stratégies pour mitiger l'impact des erreurs de NE sur les performances de RE. Il est prévu d'obtenir une évaluation détaillée de l'impact de la NE sur la RE, des informations sur l'impact de la NE pour différents types d'entités nommées ou relations, des résultats expérimentaux sur les stratégies pour mitiger cet impact, une communication écrite avec les résultats obtenus et, le cas échéant, l'intégration des résultats positifs dans le workflow Omnicrobe.

Ce projet vise à collecter des notebooks et des scripts permettant l'extraction et le nettoyage de données à partir de Linked Open Data, dans le but de créer des jeux de données réutilisables et intégrés à partir de sources multiples.

Ce projet propose une collection de notebooks et scripts permettant d'extraire des jeux de données de manière reproductible à partir de données ouvertes et liées. Il facilite la création de pipelines automatisés pour transformer et structurer des informations issues du web sémantique, afin de les rendre exploitables pour des analyses ou des applications ultérieures.

Ce projet permet d'extraire et de structurer les données maritimes officielles des ports français via l'API du SHOM (Service Hydrographique et Océanographique de la Marine). Il génère des fichiers CSV et JSON contenant les horaires de marée, les hauteurs d'eau, les coefficients et les coordonnées géographiques des ports, facilitant ainsi l'accès aux informations essentielles pour la navigation, la pêche ou les activités côtières.

Programme simple de test d'extraction et d'analyse de données sur différents outils, avec capacités de traitement de texte et de JSON, ainsi que de comparaison de résultats.

Ce projet automatise l'extraction et la structuration des informations médicales contenues dans les Résumés des Caractéristiques du Produit (RCP) des médicaments. Il permet de transformer des fichiers HTML en données exploitables pour des analyses statistiques, des rapports ou des intégrations dans des pipelines de données. L'objectif est de faciliter l'accès et l'exploitation des données réglementaires des médicaments pour les professionnels de santé ou les organismes publics.

Ce projet permet d'extraire et d'analyser des données génomiques à partir de graphes de pangenome (GFA). Il facilite l'identification des nœuds spécifiques à des haplotypes, la génération de matrices de présence/absence, et la conversion de formats pour des analyses comparatives. Les outils intégrés permettent de manipuler des régions génomiques ciblées et de produire des fichiers VCF pour étudier les variations entre individus ou populations.

Ce projet a pour but l'enrichissement automatique de jeux de données à l'aide de ressources accessibles via des API. Il permet de requêter une API pour constituer un jeu de données sur mesure et de le préparer pour une base de données PostGreSQL.