LEGEND est un outil bioinformatique conçu pour analyser des données transcriptomiques. Il permet d'encoder les données d'expression génique en niveaux d'expression (non régulé, surexprimé, sous-exprimé), de construire des graphes de co-expression entre gènes, et d'appliquer une méthode de décomposition par entropie minimale (MED) pour regrouper les gènes partageant des profils d'expression similaires. Les résultats sont visualisables sous forme d'arbres MED et de graphes, facilitant l'identification de gènes d'intérêt biologique.

Ce projet est un composant web open source conçu pour exporter des jeux de données au format CSV depuis une application web. Il permet aux utilisateurs de générer un fichier CSV à partir de données structurées, avec la possibilité de personnaliser le nom du fichier et les en-têtes. Intégré dans des interfaces métabolomiques, il facilite l'analyse et le partage des résultats entre chercheurs et collaborateurs.

Ce projet est un dépôt de code source contenant des objets JavaScript partagés entre l'application découverte et l'application pro de Pass Culture. Il contient des fonctionnalités telles que la gestion de formulaires, de modales, de données normalisées et de chargements infinis. Cependant, ce repo est voué à disparaître car les différentes fonctionnalités sont en train d'être exportées dans des librairies npm indépendantes hostés sur betagouv.

Ce projet permet de déployer l'application Yam à l'aide de Docker Compose, en utilisant Tomcat pour l'exécution de l'application et MySQL pour la gestion de la base de données. Il permet également de partager des volumes entre conteneurs pour le stockage des fichiers d'ontologie, des données MySQL et des journaux Tomcat sur le serveur hôte.

Recoco-sync est une plateforme qui facilite l'intégration et la synchronisation des données entre les portails de recommandations collaboratives et des applications externes. Elle permet aux utilisateurs de configurer des abonnements à des événements via des webhooks, de transformer et pousser ces données vers d'autres systèmes, tout en automatisant les flux de travail pour une gestion efficace des informations partagées.

TradEmploi est une application web conçue pour faciliter la communication entre des personnes ne partageant pas la même langue. Elle utilise des technologies d'intelligence artificielle pour transcrire la voix en texte, traduire les échanges et restituer les traductions à l'oral, le tout dans plus de 130 langues. Déployée initialement par France Travail, elle est désormais accessible à l'ensemble du réseau d'inclusion, à SNCF pour les voyageurs étrangers, et à Pro Connect pour les professionnels. Les échanges sont anonymisés et les données effacées après utilisation.

Gossip est un package Go conçu pour implémenter des algorithmes de diffusion d'informations entre pairs dans des systèmes distribués. Il permet à des nœuds de partager des données de manière scalable et résiliente, en limitant les communications à un nombre restreint de connexions simultanées. Idéal pour des applications nécessitant une synchronisation efficace et décentralisée.

Ce projet fournit un module Python permettant de créer et gérer des buffers cycliques partagés pour des données NumPy. Il facilite l'échange de données entre processus en temps réel, optimisant ainsi la mémoire et les performances pour des applications scientifiques ou industrielles nécessitant un traitement continu de grands volumes de données.

Application web dédiée à la gestion, la création et l'export de concepts, classifications et autres objets statistiques. Elle permet aux utilisateurs de structurer, organiser et partager des métadonnées pour des besoins d'analyse ou de diffusion. L'outil facilite la collaboration entre équipes et l'interopérabilité des données.

Sciqlop-cache est une solution de cache clé-valeur rapide et persistante pour Python, conçue pour stocker et récupérer des objets coûteux à recalculer. Elle permet aux applications de partager des données entre plusieurs processus ou threads de manière sécurisée, sans corruption des données en cas de crash. Idéale pour les grands tableaux NumPy, elle optimise les performances en réduisant les temps d'accès et en limitant l'utilisation mémoire grâce à des mécanismes d'éviction automatique.