Ce projet fournit un site de démonstration du Design System de l'Etat, qui peut être cloné et personnalisé. Il est conçu pour être facilement déployable sur Scalingo et contient des outils pour vérifier la validité du HTML.

Ce projet développe un modèle d'intelligence artificielle conçu pour analyser des transcriptions textuelles et prédire les symptômes de dépression de manière hiérarchique. Il s'appuie sur des données cliniques validées pour fournir une estimation automatique de l'état mental des patients. L'outil est destiné aux chercheurs et professionnels de santé souhaitant objectiver des évaluations subjectives. Le modèle est entraîné sur des corpus spécialisés et permet une analyse fine des interactions verbales.

Ce projet fournit un modèle de dépôt pour créer et valider des schémas de données au format Table Schema. Il permet aux producteurs de données de structurer leurs fichiers CSV selon des spécifications précises, facilitant ainsi leur réutilisation et leur interopérabilité. Le dépôt inclut des outils pour vérifier la conformité des données et des exemples de fichiers conformes.

Ce projet fournit des services web et des exemples techniques pour un cours universitaire. Il inclut des outils de validation de données, des connecteurs pour des APIs externes et des démonstrations de requêtes HTTP et GraphQL. Destiné aux étudiants et enseignants, il facilite l'apprentissage des architectures orientées services et des bonnes pratiques de développement.

Le projet transport-validator-python est conçu pour la vérification et la validation de données de transport en utilisant le format défini par Transitfeed. Il s'appuie sur des outils tels que Requests, Celery, Pymongo et IPython pour fournir une solution robuste et flexible.

Ce projet fournit des plugins et outils pour Squash TM, une plateforme open source dédiée à la gestion des tests logiciels. Il permet aux équipes de définir, suivre et valider les exigences métiers, de planifier les jalons de test, d'exporter des rapports détaillés et d'analyser les risques liés aux projets. Les fonctionnalités incluent la génération de documents, la gestion des cas de test et l'intégration avec des outils de reporting.

MAR-CI est un système d'intégration continue dédié à la validation et au test automatisé des codes sources du projet MAR. Il permet de vérifier la conformité des structures de fichiers, d'exécuter des pipelines de compilation et de test sur différentes configurations matérielles et logicielles, et de gérer des accès sécurisés aux dépôts privés. L'outil facilite la collaboration entre développeurs en automatisant les vérifications et en fournissant des rapports détaillés sur les résultats des tests.

Ce projet pédagogique vise à enseigner la mise en place de tests unitaires pour des algorithmes de tri classiques en langage C. Il fournit une base de code simple et limitée, permettant aux étudiants d'implémenter des tests pour valider le bon fonctionnement des fonctions. Le dépôt inclut également des outils pour mesurer la couverture de code et générer des rapports détaillés, favorisant ainsi une approche rigoureuse du développement logiciel.

Ce projet fournit un modèle de départ pour créer et gérer des schémas JSON Schema. Il permet aux développeurs et aux producteurs de données de structurer leurs données de manière standardisée, facilitant ainsi leur validation et leur échange. Le dépôt inclut des fichiers d'exemple, des outils d'intégration continue et des recommandations pour garantir la qualité des schémas produits.

Le projet PCSC Criteres est un outil permettant de définir, de valider et de tester des critères pour l'évaluation de projets. Il fournit des schémas JSON pour décrire les critères et permet de vérifier leur validité grâce à des tests automatisés.