Ce projet centralise et publie les spécifications techniques officielles des normes européennes NeTEx et SIRI adaptées au contexte français pour les données de transport multimodal. Il permet aux autorités organisatrices et opérateurs de publier des données conformes aux cadres réglementaires nationaux et européens, garantissant une offre de transport homogène et compréhensible pour les usagers. Les profils France sont élaborés par un groupe de travail dédié et maintenus via des dépôts GitHub ouverts à la communauté.

Ce projet est un modèle de départ pour les initiatives en deep learning et machine learning. Il permet de structurer rapidement un nouveau projet de recherche ou d'application en IA en fournissant une architecture de base, des dépendances préconfigurées et des exemples concrets comme le jeu de données MNIST. L'objectif est d'assurer la reproductibilité et l'extensibilité des travaux en facilitant leur organisation et leur partage.

Ce projet vise à structurer et analyser les données publiques des décès en France depuis 1971 sous forme de graphes sémantiques. Il permet de transformer des fichiers CSV en données RDF exploitables pour des recherches avancées ou des analyses statistiques. Les données sont organisées par tranches d'années et par villes, facilitant leur réutilisation par des chercheurs, institutions ou développeurs.

Ce projet vise à démocratiser l'accès et l'utilisation des données ouvertes, notamment celles liées à l'éducation et aux services publics. Il propose des outils pour analyser, visualiser et structurer ces données afin de les rendre accessibles et exploitables par le grand public, les chercheurs et les décideurs. L'objectif est de favoriser la transparence et l'innovation grâce à des données bien organisées et standardisées.

Ce site public centralise les informations et les réponses aux questions fréquentes concernant l'enquête Aide sociale des départements, pilotée par la DREES. Il propose des ressources organisées par volets (dépenses, PMI, PA PH, ASE) pour faciliter l'accès aux données et aux analyses produites par les départements. Destiné aux professionnels du secteur social, il vise à améliorer la transparence et l'efficacité des politiques publiques en matière d'aide sociale.

DelhiR propose des supports de cours et des ressources pédagogiques dédiés à l'analyse de données spatiales. Ces matériaux sont conçus pour accompagner des formations organisées dans le cadre d'événements comme DelhiR, notamment à l'Université Jawaharlal Nehru. Le projet vise à faciliter l'apprentissage et la maîtrise des outils et méthodes liés aux données géospatiales.

Ce projet est un outil pédagogique destiné à l'apprentissage des algorithmes et des structures de données en deuxième année de licence. Il permet aux étudiants de manipuler des données organisées sous forme de listes, grilles ou structures personnalisées, en facilitant leur saisie, affichage et vérification.

Ce projet vise à créer une plateforme centralisée pour stocker, organiser et partager les données éducatives au sein du système scolaire. Il permet aux enseignants, administrateurs et partenaires de collaborer efficacement en offrant un accès sécurisé et structuré aux ressources pédagogiques, aux évaluations et aux outils de suivi. L'objectif est d'améliorer la gestion des données et de faciliter la prise de décision grâce à une infrastructure robuste et scalable.

Ce projet est une plateforme de dépôt et de partage de jeux de données structurés, principalement publics. Il permet aux organisations et aux individus de centraliser, documenter et partager des données de manière ouverte et réutilisable. Les utilisateurs peuvent explorer, télécharger et contribuer à des ensembles de données variés, favorisant ainsi la transparence et l'innovation.

Démonstration de la réplication de vidéos de conduite autonomes avec Docker. Permet de visualiser différents scénarios de conduite en utilisant des fichiers de données organisés et stockés sur des serveurs FTP.