Plateforme dédiée à la gestion, l'archivage et le partage de données issues de projets de recherche. Elle facilite la collaboration entre chercheurs en offrant des outils pour organiser, documenter et diffuser des ensembles de données scientifiques. Destinée aux institutions académiques et aux équipes de recherche, elle permet de préserver la traçabilité et la réutilisation des données.

Fed-BioMed est une plateforme open source dédiée à la recherche biomédicale utilisant des approches décentralisées pour l'analyse statistique et l'apprentissage automatique. Elle permet aux chercheurs de collaborer sur des données sensibles sans les centraliser, en appliquant des techniques de machine learning fédéré. Le projet s'appuie sur des outils comme PyTorch et Scikit-learn pour développer et déployer des analyses fédérées dans des applications médicales réelles, tout en préservant la confidentialité des données.

Service permettant aux chercheurs et institutions de déposer, archiver et partager des contenus numériques (publications, données de recherche, logiciels) dans un format pérenne et interopérable. Facilite la préservation à long terme des productions scientifiques tout en assurant leur accessibilité et leur référencement.

Ce projet permet de charger et d'analyser des dépôts de code source et des paquets logiciels. Il facilite l'intégration des données de versionnage avec des systèmes de stockage dédiés, offrant une vue unifiée des artefacts logiciels. Utilisé principalement dans des environnements de recherche et d'archivage, il contribue à la préservation et à la traçabilité des développements informatiques.

Pl@ntNet-300K est une plateforme dédiée à l'identification et à la classification des plantes à partir d'images. Elle permet aux utilisateurs de contribuer à une base de données botanique collaborative en soumettant des photos de plantes. Les modèles d'intelligence artificielle entraînés sur ce jeu de données permettent une reconnaissance précise des espèces végétales, même dans des contextes visuellement ambigus. La plateforme facilite la recherche botanique et la préservation de la biodiversité.

Le CINES est un établissement public national dédié à la préservation et à la valorisation des données numériques. Il propose des services d'archivage pérenne pour les données scientifiques et administratives, ainsi que des ressources de calcul intensif pour la recherche. Le centre héberge également des infrastructures informatiques stratégiques pour l'enseignement supérieur et la recherche en France.

Software Heritage est une initiative publique visant à collecter, préserver et rendre accessible l'ensemble du code source des logiciels. Elle permet aux chercheurs, développeurs et citoyens d'explorer l'historique des projets logiciels, d'accéder à des archives complètes et de contribuer à la préservation du patrimoine numérique mondial. Le projet offre des outils de navigation, de recherche et de documentation pour faciliter l'accès aux données.

Outil permettant de convertir des sauvegardes de données issues d'eLabFTW (fichiers SQL, archives d'uploads ou exports .eln) en une structure de fichiers organisée et lisible sans instance eLabFTW. Il génère des PDF, HTML et JSON pour chaque expérience ou ressource, tout en préservant les métadonnées, les pièces jointes et les liens entre les données. Idéal pour l'archivage ou la migration des données de recherche.

Dashlord-archive est un projet dédié à la gestion et à l'archivage de données. Il permet aux utilisateurs de collecter, classer et organiser efficacement une variété de ressources, telles que des documents, des images et des vidéos. Grâce à une interface conviviale, les utilisateurs peuvent facilement rechercher, filtrer et trier leur contenu archivé, ce qui en fait un outil idéal pour les professionnels et les particuliers qui souhaitent gérer et préserver leurs ressources numériques.

GFAffix est un outil bioinformatique conçu pour identifier et réduire les affixes partagés préservant les parcours dans les graphes de variation. Il optimise les données génomiques en supprimant les redondances tout en conservant l'intégrité des informations. Utilisé dans le domaine de la génomique comparative, il facilite l'analyse des séquences et améliore l'efficacité des pipelines bioinformatiques. Développé dans un cadre académique, il s'intègre aux workflows de recherche en génomique.