Plateforme open source développée par l'ANCT pour faciliter la mise en œuvre de services numériques inclusifs. Elle propose un socle technique commun (monorepo) intégrant le Système de Design de l'État, des outils d'authentification (Inclusion Connect, Mon Compte Pro), des templates d'emails, et des composants métiers réutilisables. Destinée aux acteurs de l'inclusion numérique, elle permet un déploiement rapide et sécurisé de services publics en ligne.

Plateforme open source modulaire conçue pour créer des applications web destinées aux collectivités territoriales et organismes publics. Elle permet de déployer des solutions métiers comme des formulaires interactifs, des systèmes de prise de rendez-vous, des portails de contenu ou des outils de gestion documentaire, tout en garantissant une intégration facile avec les systèmes existants.

Ce projet permet de valider et contrôler les données issues de relevés LIDAR en utilisant des outils spécialisés comme PDAL et FME. Il facilite l'automatisation des vérifications de qualité des jeux de données géospatiales, assurant ainsi leur fiabilité pour des applications métiers variées. Développé pour répondre aux besoins spécifiques d'un organisme public, il s'intègre dans une démarche de gestion rigoureuse des données spatiales.

Ce projet est un starter pour construire des applications web en single page application (SPA) modernes. Il fournit une stack technique complète incluant React, TypeScript et des outils pour la gestion des données, l'authentification et le design système français (DSFR). Il permet de créer rapidement des applications sécurisées, multilingues et adaptées aux besoins métiers, avec une intégration facile aux services publics ou privés.

Ce projet vise à transformer les pratiques des ministères sociaux en intégrant l'intelligence artificielle générative dans leurs processus métiers. Il accompagne les équipes (architectes, développeurs, designers, chefs de projet) dans l'adoption d'outils et de méthodes pour automatiser des tâches, améliorer la qualité des livrables et optimiser la collaboration. L'objectif est de créer une usine logicielle où chaque étape du cycle de développement combine un rail agentique (génération) et un rail déterministe (vérification), tout en formant les utilisateurs à ces nouvelles pratiques.

Projet universitaire visant à automatiser des tâches répétitives liées à la gestion de processus métiers ou académiques. Il facilite la collaboration entre équipes en proposant des outils pour structurer et exécuter des workflows, tout en intégrant des mécanismes de suivi et de validation. Destiné principalement aux étudiants et enseignants pour des usages pédagogiques ou de recherche.

Ce projet est un espace d'entraînement technique destiné à tester des concepts, des outils ou des frameworks sans objectif métier spécifique. Il sert de laboratoire pour des expérimentations de développement ou d'intégration.

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.

Pix-forms est une plateforme permettant de concevoir, personnaliser et déployer des formulaires interactifs pour collecter des données. Elle offre des outils avancés pour créer des sondages, des questionnaires ou des formulaires métiers, avec la possibilité d'intégrer des champs dynamiques et des pièces jointes. Les réponses peuvent être envoyées par email ou stockées pour analyse ultérieure.

Outil open source dédié au nettoyage et à la préparation de données pour les classifications économiques (NACE). Il permet d'appliquer des règles métiers transparentes et auditable pour corriger, enrichir ou uniformiser des jeux de données, notamment dans le cadre de la formation de modèles de classification. Compatible avec des stockages S3, il génère des rapports détaillés des modifications appliquées et s'intègre aux pipelines de machine learning existants.