Le projet HisArc-RDF vise à développer une plateforme de gestion et d'analyse de données liées en utilisant le modèle RDF. Il permet l'intégration de sources de données hétérogènes et offre des fonctionnalités de requêtage et d'exploration de graphes RDF.

ConnectionLens est un outil permettant de trouver des connexions entre des termes spécifiés par l'utilisateur à travers plusieurs sources de données hétérogènes. Il considère un ensemble de sources de données indépendantes comme un graphe virtuel unique, où les nœuds représentent des éléments de données fins (par exemple, des tuples relationnels, des attributs, des paires clé-valeur, des nœuds RDF, JSON ou XML) et les arêtes correspondent soit à des connexions structurelles (par exemple, un tuple est dans une base de données, un attribut est dans un tuple, un nœud JSON a un parent, etc.) soit à des liens de similarité (sameAs). Pour enrichir le contenu avec lequel les journalistes travaillent, ConnectionLens détecte également les personnes, les organisations, etc. mentionnées dans le texte, que ce soit du texte intégral ou des extraits trouvés dans des données RDF ou XML.

Obi-Wan est un système d'intégration de données RDF (RIS) basé sur le paradigme OBDA (Ontology-Based Data Access). Il permet de fédérer et d'interroger des sources de données hétérogènes (bases SQL, graphes RDF, endpoints SPARQL) à travers une ontologie commune. Le système offre des stratégies avancées de réécriture de requêtes et de médiation, ainsi que des outils de visualisation pour analyser les résultats. Il est particulièrement adapté aux environnements nécessitant une intégration sémantique de données dispersées.

Le moteur PSPARQL est une extension en Java d'un moteur SPARQL existant, permettant d'évaluer des requêtes de type SPARQL/PSPARQL. Il facilite la manipulation et l'interrogation de graphes RDF et la recherche de motifs dans des données liées, favorisant ainsi l'intégration de données hétérogènes.

Ce projet permet d'analyser et de comparer des graphes de connaissances sémantiques pour identifier des correspondances entre entités, propriétés ou types. Il facilite l'alignement d'ontologies en trouvant des équivalences entre ressources RDF, en évaluant des similarités sémantiques et en générant des chemins de propriétés optimaux. Idéal pour l'intégration de données hétérogènes ou la fusion d'ontologies.

Ce projet permet d'intégrer des données sur la biodiversité dans la base de données GeoNature. Il gère la correspondance des colonnes, le traitement des sites, des observateurs et des noms d'espèce, en veillant à la correspondance des codes et à la gestion des cas de figure particuliers.