EasyFig 3 est un outil dédié à la visualisation graphique de régions génétiques annotées et à la comparaison de régions homologues. Il permet aux chercheurs et biologistes de générer des figures claires et personnalisables à partir de données génomiques (séquences FASTA ou GenBank). L'application facilite l'analyse visuelle des annotations, des similarités entre séquences et des caractéristiques génétiques, tout en offrant des options de personnalisation avancées pour répondre aux besoins spécifiques des publications scientifiques ou des présentations.

PIAF (Pour une IA Francophone) est un projet public français porté par Etalab, visant à construire un jeu de données de questions-réponses en français, similaire au format SQuAD. Le projet utilise un sous-ensemble de Wikipedia en français, sélectionné via un algorithme de PageRank, puis enrichi par une communauté via une plateforme d'annotation. Les données générées sont analysées pour produire des statistiques lexicales et syntaxiques, facilitant ainsi l'entraînement de modèles d'IA francophones.

GenoFig est un outil dédié à la visualisation graphique de régions génomiques annotées et à la comparaison de régions homologues entre séquences génétiques. Il permet aux chercheurs et biologistes de générer des figures claires et personnalisables pour illustrer des données génomiques, facilitant ainsi l'analyse et la présentation des résultats scientifiques. L'application prend en charge les formats GenBank et FASTA, et offre des fonctionnalités avancées pour mettre en évidence des gènes ou des caractéristiques spécifiques.

Outil semi-automatisé conçu pour enrichir et documenter les champs d'index Elasticsearch. Il génère des schémas JSON standardisés et des annotations YAML détaillées pour faciliter l'intégration et la compréhension des données. Grâce à une collaboration homme-IA, il améliore la qualité des métadonnées et permet une exportation optimisée pour les API ou les systèmes de recherche.

Ground Control est une application dédiée à la gestion et à l'annotation de corpus audio et vidéo. Elle permet aux utilisateurs de structurer des médias, d'allouer des tâches d'annotation à des intervenants, et de générer des données de vérité terrain pour des projets de machine learning. L'outil synchronise l'accès aux médias avec les transcriptions et propose des interfaces dédiées pour segmenter et catégoriser les contenus. Développée par l'INA et soutenue par la BPI dans le cadre du projet ArGiMi, elle s'intègre dans des workflows de traitement automatisé de contenus audiovisuels.

MVAT est un cadre de détection d'objets 3D en faible supervision qui exploite des annotations 2D pour générer des boîtes 3D précises. En utilisant des données multi-vues temporelles, il agrège des nuages de points centrés sur les objets pour créer des représentations 3D denses et complètes. Le modèle utilise une approche par distillation enseignant-élève pour produire des pseudo-labels de haute qualité, réduisant ainsi l'écart avec les méthodes supervisées sans nécessiter d'annotations 3D.

Bionlp-st-py est un parseur Python dédié au format BioNLP-ST, utilisé dans l'analyse de textes biomédicaux et l'extraction d'informations à partir de données biologiques. Il permet de générer des arborescences annotées à partir de fichiers texte, a1 et a2.

FormIAble est un projet dédié à la classification et à la génération de formulaires. Il offre des fonctionnalités d'annotation de données et de génération de formulaires synthétiques, facilitant ainsi le traitement et l'analyse des formulaires.

Ce projet développe des outils pour segmenter automatiquement des gouttes et des cristaux de NaCl dans des images de microscopie. Il utilise des architectures de deep learning (UNet et Yolov8) entraînées sur des données réelles et simulées. Un simulateur numérique génère des images pour compléter les annotations manuelles limitées, permettant ainsi d'entraîner des modèles robustes pour des études physiques ou statistiques.

Ce projet développe des ressources sémantiques (ontologies et modèles SKOS) pour décrire les stades de développement phénologique des plantes, notamment via l'ontologie PPDO et les échelles génériques PPD-GEN. Il permet de structurer et publier des échelles BBCH pour diverses cultures (vigne, céréales, légumes, etc.) afin d'annoter des documents agricoles comme les bulletins de santé du végétal. Les données sont accessibles via des endpoints SPARQL et des plateformes comme AgroPortal ou Recherche Data Gouv.