Ce projet permet de gérer des ressources, de récupérer des modèles et des profils UML. Il offre une interface pour interagir avec ces éléments de manière simple et intuitive.

Ce projet gère des ressources UML séparées en sous-modules, chaque module contenant une classe principale pour la récupération.

Test d'intégration d'un fichier gltf produit dans Blender sur ThreeJS pour vérifier que le nom des objets Blender peut être exporté en gltf et récupéré sur ThreeJS. Cela permet de faire la connexion entre le modèle 3D et la base de données en définissant comme nom pour chaque objet un identifiant de lieu et en utilisant ces identifiants dans des requêtes asynchrones pour récupérer les données liées à ce lieu dans ThreeJS.

MolPred est un framework basé sur Hydronaut pour la construction de prédicteurs de caractéristiques moléculaires à l'aide de Chemfeat. Il offre les avantages de l'un et de l'autre, ainsi que plusieurs autres avantages : tous les hyperparamètres sont gérés via des fichiers de configuration YAML, y compris la sélection de modèles, ensembles de fonctionnalités moléculaires et métriques, avec un support complet pour les surcharges en ligne de commande. Les hyperparamètres peuvent être explorés à l'aide de balayages systématiques ou d'algorithmes d'optimisation. L'optimisation peut être suivie en temps réel avec Optuna Dashboard lors de l'utilisation du plugin Hydra's Optuna sweeper. Tous les paramètres, métriques, modèles et autres artefacts sont suivis avec MLflow. Les tests et les prédictions peuvent être effectués en récupérant des modèles et des configurations d'ensembles de fonctionnalités à partir de runs MLflow précédents. Les modèles peuvent être facilement ajoutés en enregistrant des sous-classes d'une classe fournie. Les classes enregistrées peuvent être sélectionnées par nom à partir du fichier de configuration. De nouvelles calculateurs d'ensembles de fonctionnalités chimiques/moléculaires peuvent être ajoutés et enregistrés via des sous-classes simples. Les calculs de fonctionnalités sont mis en cache dans une base de données locale pour éviter les calculs redondants.

Ce projet consiste en un notebook d'analyse de l'évolution de l'iconographie dans la revue L'Art culinaire, diffusée par Gallica entre 1883 et 1913. Il décrit les étapes de récupération des métadonnées et des images via les APIs de Gallica, la sélection d'un modèle de détection d'images et de textes, et l'application de ce modèle pour extraire des indicateurs.

Cette bibliothèque open source facilite la mise en œuvre de services de recherche dans une plateforme. Elle permet aux outils d'effectuer des requêtes de recherche standardisées en utilisant un modèle de critères générique. L'implémentation générique d'un DAO JPA permet de récupérer des objets en base de données en combinant n'importe quel critère conforme au modèle fourni, simplifiant ainsi l'intégration et la maintenance des fonctionnalités de recherche.

Ce projet démontre l'intégration de processus ponctuels déterminantaux (DPP) pour générer des recommandations culturelles diversifiées et personnalisées. Il s'appuie sur des données de préférences utilisateurs et des modèles de récupération pour proposer des activités comme des spectacles, livres ou concerts, en équilibrant pertinence et variété. Le code simplifié illustre une approche utilisée par l'application pass Culture pour améliorer l'expérience utilisateur.

Ce projet propose des utilitaires pour accéder et télécharger automatiquement les données météorologiques et climatiques publiées par Météo-France et disponibles sur les plateformes data.gouv.fr. Il permet aux utilisateurs de récupérer des jeux de données complets ou des résultats de modèles de prévision (ARPEGE, AROME) sans manipulation manuelle fastidieuse. Les scripts simplifient l'intégration de ces données dans des analyses ou des applications tierces.

Ce projet automatise la récupération, la transformation et l'intégration de données biochimiques issues de bases de données spécialisées (comme KEGG ou BRENDA). Il permet de convertir des fichiers de données métaboliques, enzymatiques ou réactionnelles entre différents formats (ODS, TXT, SBML) et d'enrichir des modèles de voies métaboliques avec des informations thermodynamiques et cinétiques. Les outils développés facilitent l'analyse des réactions biochimiques et l'étude des enzymes pour la recherche en biologie systémique.

LawToCode est un outil d'automatisation juridique permettant de générer des documents et des contrats à partir de modèles, facilitant ainsi la rédaction de documents légaux. Il offre également des fonctionnalités de recherche et de récupération d'informations juridiques, ainsi que la centralisation des données et des documents juridiques.