Module open source conçu pour calculer des masques de qualité ou des cartes de précision à partir de modèles numériques de terrain (MNT) et de surface (MNS). Développé par le Service de l'Imagerie Spatiale de l'IGN, il permet d'évaluer la fiabilité des données géospatiales en identifiant les zones de décrochage et en interpolant les zones sans données. L'outil s'appuie sur des algorithmes avancés pour fournir une analyse locale et précise, utile dans les domaines de la cartographie, de la télédétection et de la gestion des risques.

Ce projet automatise la production du fichier Fiqual pour le recensement de la population, en générant une seconde mesure de qualité indépendante du Ficod existant. Il utilise des modèles d'apprentissage pour analyser les images de questionnaires et appliquer des règles déterministes issues des consignes officielles. L'objectif est d'améliorer la fiabilité des données tout en permettant une comparaison objective entre les deux fichiers.

MiniGPT-4 est un modèle de compréhension de l'image et du langage qui aligne un encodeur visuel congelé de BLIP-2 avec un LLM congelé, Vicuna, en utilisant une seule couche de projection. Il est formé en deux étapes, la première étape traditionnelle de pré-entraînement étant formée sur environ 5 millions de paires alignées d'images-texte en 10 heures en utilisant 4 A100. Après la première étape, Vicuna est capable de comprendre l'image, mais la capacité de génération de Vicuna est fortement impactée. Pour résoudre ce problème et améliorer sa fiabilité et son utilité, une petite (3500 paires au total) mais haute qualité est créée par le modèle lui-même et ChatGPT ensemble. La deuxième étape de mise en forme est formée sur ce jeu de données dans un modèle de conversation pour améliorer considérablement sa fiabilité et son utilité globales.

Ce projet définit un cadre stratégique et technique pour la publication des données ouvertes des ministères économiques et financiers français. Il établit des normes de qualité, des règles de gouvernance et des procédures pour garantir que les données publiées soient fiables, interopérables et réutilisables. L'objectif est de renforcer la transparence publique et la confiance des utilisateurs tout en automatisant l'intégration des données au portail national.

Le projet cda-model vise à établir des modèles de données normalisés pour les échanges de données cliniques, garantissant ainsi une représentation cohérente et fiable des informations médicales. Ce projet facilite l'interopérabilité entre les systèmes d'information de santé et améliore la qualité des soins grâce à des données structurées et standardisées.

Quadogeo est un projet dédié à l'amélioration et à l'évaluation de la qualité des données géographiques. Il propose des outils, méthodes et ressources pour analyser, corriger et standardiser les données spatiales selon la norme ISO-19157. Le projet s'adresse aux professionnels des systèmes d'information géographique (SIG) et aux acteurs publics souhaitant garantir la fiabilité de leurs données cartographiques.

Validata est un outil open source conçu pour valider et contrôler la qualité des données tabulaires publiées par les administrations. Il permet aux agents publics et aux citoyens de vérifier automatiquement la conformité des jeux de données aux normes en vigueur, facilitant ainsi la transparence et la fiabilité des données ouvertes.

Test Factory est un outil dédié à la validation et à la génération de tests pour les modèles de données PSM (Plateforme de Services Métiers). Il permet aux équipes techniques de vérifier la conformité des données par rapport à des modèles de référence, d'automatiser la création de jeux de tests et de produire une documentation technique détaillée. L'objectif est d'améliorer la qualité et la fiabilité des données utilisées dans les systèmes d'information.

Ce projet permet de valider et contrôler les données issues de relevés LIDAR en utilisant des outils spécialisés comme PDAL et FME. Il facilite l'automatisation des vérifications de qualité des jeux de données géospatiales, assurant ainsi leur fiabilité pour des applications métiers variées. Développé pour répondre aux besoins spécifiques d'un organisme public, il s'intègre dans une démarche de gestion rigoureuse des données spatiales.

Ce projet permet de valider et vérifier la conformité des données structurées selon des règles métier ou réglementaires. Il automatise les contrôles qualité pour garantir l'intégrité et la fiabilité des données utilisées dans les systèmes d'information. Idéal pour les entreprises ayant besoin de s'assurer que leurs données respectent des normes spécifiques avant leur exploitation.