Ce projet vise à analyser des jeux de données socio-économiques pour identifier et corriger les biais présents dans les algorithmes d'apprentissage automatique. Il permet aux chercheurs et aux décideurs publics d'évaluer l'équité des modèles prédictifs et d'améliorer leur robustesse face aux discriminations systémiques.

AMAS4DC est une bibliothèque open source dédiée au clustering de données via un système multi-agents. Elle permet de regrouper automatiquement des points de données en clusters cohérents en temps réel ou en différé. Adaptée aux séries temporelles et aux données multidimensionnelles, elle offre des outils pour ajuster dynamiquement les groupes en fonction de leur similarité et de leur évolution. Idéale pour l'analyse prédictive, la segmentation client ou la détection d'anomalies.

Outil permettant de connecter Démarches Simplifiées (DS) à Grist pour exporter et synchroniser automatiquement des données administratives. Il facilite la gestion des dossiers, des filtres (dates, statuts) et des groupes d'instructeurs, tout en offrant une visualisation en temps réel des synchronisations et des logs. Destiné aux administrations publiques pour centraliser et analyser des données dans un environnement collaboratif.

Ce projet a pour but de développer des méthodes pour l'inférence et le regroupement de guildes microbiennes à partir de données d'écosystèmes microbiens. Il utilise des techniques statistiques et d'apprentissage automatique pour identifier et caractériser les guildes, qui sont des groupes de micro-organismes interagissant entre eux dans un écosystème donné.

Ce projet est un backend d'authentification pour Django permettant de valider les identifiants des utilisateurs contre une base de données externe. Il gère les mots de passe bcrypt natifs et assigne automatiquement des groupes et permissions aux utilisateurs en fonction de leur niveau d'accès. Idéal pour les applications nécessitant une authentification centralisée avec des rôles personnalisés.

Outil permettant de lancer automatiquement des benchmarks de consommation et de performance sur des algorithmes et jeux de données variés, en utilisant les travaux du groupe GreenML.

Outil permettant de synchroniser automatiquement des collections Zotero avec une table Grist. Il extrait les métadonnées des publications (année, type, nombre d'items, tags spécifiques) et les transfère vers une base de données structurée pour analyse ou reporting. Utilisé pour centraliser et suivre les publications d'une organisation ou d'un groupe de recherche.

Ce projet produit des rapports statistiques automatiques sur les taux de recours à partir des données de l'ATIH publiées sur scansanté. Il prend en entrée les codes CCAM d'un groupe d'actes et produit un rapport jupyter/html/pdf.

JPanda est une librairie Java dédiée à la manipulation et à l'analyse de données structurées sous forme de dataframes. Elle permet de charger, visualiser et transformer des données issues de fichiers CSV ou de tableaux en mémoire. Les utilisateurs peuvent effectuer des sélections, des calculs statistiques, des groupements et des agrégations pour extraire des informations pertinentes. L'outil est particulièrement adapté aux développeurs et data scientists souhaitant automatiser des traitements de données sans recourir à des solutions lourdes.

Ce projet permet de synchroniser et mettre à jour les données issues d'un SIRH (Système d'Information des Ressources Humaines) avec une plateforme dédiée au suivi des sessions de formation. Il automatise la reprise des informations pour garantir la cohérence des données entre les deux systèmes, notamment les utilisateurs, groupes et sessions. Le script facilite la gestion des utilisateurs et des groupes tout en assurant un suivi précis des formations.