Projet expérimental visant à tester l'API v3 de Nakala, une plateforme dédiée au dépôt et à la gestion de ressources numériques. Il permet aux utilisateurs de créer des collections, d'agréger des données et de structurer des métadonnées via des interfaces logicielles. Destiné aux développeurs, il facilite l'intégration et l'automatisation des dépôts massifs de fichiers.

Ce projet permet de créer et déployer des sites de documentation technique ou pédagogique de manière simplifiée. Il offre un modèle prêt à l'emploi pour générer des sites statiques avec MkDocs, incluant des fonctionnalités avancées comme la personnalisation des pages, l'intégration de macros et la gestion des métadonnées. Destiné principalement aux enseignants, formateurs et développeurs, il facilite la publication de contenus éducatifs ou techniques sans nécessiter de compétences avancées en développement web.

Outil de templating pour générer des paquets logiciels conformes aux directives de développement OpenAlea. Il fournit une structure de projet préconfigurée avec des fichiers standardisés, une gestion unifiée des métadonnées, une documentation intégrée et des workflows d'intégration continue. Destiné aux développeurs souhaitant créer rapidement des paquets Python compatibles avec l'écosystème OpenAlea, en suivant les bonnes pratiques et les conventions du projet.

Ce projet fournit des services de mock (simulations) pour des webservices SOAP dédiés à l'échange de documents médicaux dans le cadre des normes IHE (Integrating the Healthcare Enterprise). Il permet de tester et valider des flux d'intégration entre systèmes de santé, notamment pour la mise à jour et la consultation de métadonnées médicales. Les mocks reproduisent des réponses standardisées pour des transactions comme ITI-X1, ITI-18 et ITI-57, facilitant ainsi le développement et le débogage d'applications interopérables.

Outil dédié à l'export, la sauvegarde et la validation des données sismiques du réseau RESIF. Il automatise le transfert des métadonnées et des données validées depuis des points de montage vers des répertoires de travail. Le script gère également la reprise des transferts interrompus et la vérification des checksums pour garantir l'intégrité des données. Les rapports générés permettent de suivre les erreurs et les succès des opérations.

Bibliothèque Python dédiée à l'extraction et à la gestion d'informations liées aux dépôts Git. Elle permet d'obtenir des détails sur les commits, les tags, l'état des fichiers ou des modules Python, et de sauvegarder des métadonnées associées. Idéale pour les développeurs souhaitant automatiser le suivi des versions ou intégrer des fonctionnalités Git dans leurs outils.

Ce projet propose une base de données numérique dédiée à l'archivage et à la diffusion des scellés antiques découverts lors des fouilles de Balat-‘Ayn ’Asil en Égypte. Il permet d'accéder à une documentation exhaustive incluant des photographies, des dessins et des métadonnées sur plus de 1500 scellés. L'objectif est de rendre accessible une collection archéologique majeure, initialement publiée sous forme papier, tout en intégrant progressivement d'autres ensembles de données et en facilitant la recherche scientifique.

Outil dédié au nettoyage et à la vérification des données dans les dépôts de stockage. Il permet d'identifier et de supprimer les entrées corrompues ou obsolètes tout en garantissant la cohérence des métadonnées. Utilisé principalement pour maintenir l'intégrité des archives numériques, il s'intègre dans des workflows de gestion de données à long terme.

SONAR-web est une plateforme dédiée à la gestion et à la diffusion de métadonnées scientifiques. Elle permet de centraliser et de consulter un catalogue structuré de bases de données et d'indicateurs mobilisés dans le cadre de projets de recherche. Le système vérifie automatiquement l'intégrité des liens externes chaque week-end et génère des rapports d'erreurs pour assurer la fiabilité des données. Destiné aux chercheurs et aux acteurs de la recherche, SONAR-web facilite l'accès et la réutilisation des ressources scientifiques.

Ce projet facilite l'indexation automatique des notices bibliographiques en intégrant un service d'IA dédié aux vedettes RAMEAU. Il permet aux catalogueurs d'extraire des métadonnées depuis des notices Unimarc, d'interroger un moteur d'indexation basé sur l'intelligence artificielle, et de récupérer des propositions de sujets directement dans leur environnement de travail WinIBW ou via un navigateur web. L'objectif est d'accélérer et d'améliorer la qualité de l'indexation des documents dans les bibliothèques.