Cette API permet de générer des manuels techniques ou documentaires à partir d'ateliers Scenari de l'ABES (Agence Bibliographique de l'Enseignement Supérieur). Elle automatise le déploiement de ces manuels sur un serveur web dédié, en assurant la purge des anciennes versions et la gestion des sauvegardes. L'interface Swagger facilite l'interaction avec les fonctionnalités de l'API.

Ce projet permet de transformer automatiquement les schémas de composants OpenAPI (spécification 3) en documentation Markdown structurée et lisible. Il facilite la création de fiches techniques pour les APIs en générant des tableaux clairs et détaillés des champs, types, descriptions et exemples. Utilisé par les développeurs pour documenter rapidement et uniformément leurs interfaces.

Ce projet est une plateforme de test et d'exploration dédiée à l'API Albert, une intelligence artificielle souveraine française développée par Etalab. Il propose des implémentations en Python et TypeScript ainsi que des exemples concrets pour faciliter l'intégration des développeurs. L'outil permet de manipuler des modèles d'IA, de générer des embeddings, de transcrire des audios, d'analyser des documents et de gérer des collections de données. Il sert de passerelle pour découvrir et utiliser les capacités de l'API Albert dans un environnement sécurisé et contrôlé.

Site web du groupe de recherche APIMU, généré à partir de sources en markdown et compilé avec mkdocs. Il contient une présentation du groupe, la documentation de l'API développée par le groupe et des ressources pour les utilisateurs de l'API.

MkDocs est un outil de génération de sites web statiques dédié à la création de documentation technique ou projet. Il permet aux développeurs et équipes de produire des sites web clairs et structurés pour présenter des guides, des API ou des manuels utilisateurs. Simple à configurer et à déployer, il facilite la maintenance et la mise à jour de la documentation en utilisant des fichiers Markdown.

Ce projet vise à centraliser et structurer la documentation technique d'une organisation ou d'une communauté de développeurs. Il permet de regrouper les informations essentielles sur les projets, les APIs, les bonnes pratiques et les processus internes. L'objectif est d'améliorer la compréhension collective, de réduire les erreurs et d'accélérer l'intégration des nouveaux membres. La documentation est souvent générée automatiquement à partir du code source ou rédigée manuellement pour compléter les aspects non couverts par le code.

Queen-Back-Office est une application web Java développée avec Spring Boot, qui fournit des services de back-office pour la gestion des campagnes d'enquêtes, des questionnaires, des unités de reporting, des données d'enquête et des commentaires. Il utilise Spring Data pour l'accès aux données, Spring Security pour la sécurité, JPA pour la persistance des données, MapStruct pour le mapping objet, PostgreSQL comme base de données, JUnit et Testcontainers pour les tests automatisés, Mockito pour le mocking, RestSharp pour les appels HTTP, Swagger UI pour la documentation de l'API, Keycloak pour l'authentification et l'autorisation, Log4j pour le logging, SLF4J pour l'abstraction du logging, Apache FreeMarker pour la génération de rapports, Sonatype Nexus pour la gestion des dépendances et JSON pour le transfert de données.

Un ensemble d'outils avancé pour faciliter l'utilisation du DSFR (Design System du référentiel général d'interface de l'État) dans des applications React. Il offre une API bien documentée, une intégration parfaite avec les frameworks React populaires, une prise en charge complète des composants DSFR, une génération automatique des types à partir des fichiers CSS, et une prise en charge optionnelle de l'i18n.

Ce projet est une documentation technique générée via JsDoc pour les bibliothèques JavaScript développées par le Bnum. Il permet aux développeurs de consulter et comprendre les APIs internes, les méthodes disponibles, leurs paramètres et leurs retours. Il sert de référence commune pour assurer la cohérence et la qualité du code au sein des équipes.

Ce projet permet d'interagir avec l'API ISTEX pour récupérer, traiter et analyser des documents scientifiques. Il facilite l'extraction de métadonnées, la conversion de formats (PDF, JSON), et la génération de données structurées pour des corpus documentaires. Il est utilisé par des institutions de recherche pour automatiser des workflows de traitement de publications.