Poly-exo est un dépôt de code source qui vise à décomposer les connaissances en fragments de savoir, permettant ainsi une approche pédagogique pour l'apprentissage de la modélisation polyédrique. Il est utilisé pour optimiser les performances des programmes en manipulant des objets mathématiques et en représentant des aspects de programmes.

Ce projet vise à développer des ontologies et des règles pour évaluer la sémantique et comparer des ontologies expressives dans le domaine de la représentation de connaissances 3D. Il permettra d'améliorer l'interopérabilité et la réutilisation des données 3D dans différentes applications.

Ce projet contient un workflow conçu pour extraire des taxa de microorganismes, leurs habitats et leurs phénotypes à partir de textes et les catégoriser en utilisant des taxons de la NCBI taxonomy et des concepts de l'OntoBiotope ontology. Il utilise des textes téléchargés à partir des banques de données CIRMS, GenBank, DSMZ et PubMed. Le workflow est composé de six pipelines qui représentent des processus de text mining reposant sur des plans AlvisNLP et des outils supplémentaires. Il est conçu pour alimenter la base de données Omnicrobe avec des connaissances riches en text mining liées à la flore microbienne alimentaire.

Ce projet vise à trouver des médicaments contre la COVID-19 en utilisant une étude de réutilisation de médicaments avec un graphe de connaissances moléculaires. Il fournit des codes sources pour l'apprentissage des représentations de graphes de connaissances et la prédiction de médicaments potentiels.

Ce projet est une application de traduction et de gestion de vocabulaire médical. Il permet de traduire des termes médicaux dans différentes langues et de les convertir en ontologies, qui sont des représentations formelles de connaissances dans un domaine donné. Le projet utilise des fichiers Excel comme source de données et les convertit en ontologies grâce à l'API OWL. Il permet également de gérer et de stocker ces ontologies pour une utilisation future.

Le projet Reseaux-eaux a pour but de proposer des évolutions des modèles de données Eau et Assainissement en zone urbaine, en complétant les modèles de données représentatifs de l'ensemble du patrimoine pour répondre aux besoins métiers et faciliter les échanges de données. Il vise également à assurer une interopérabilité/compatibilité avec les autres standards ou normes d'échanges de données et à faciliter le calcul des indicateurs de connaissance patrimoniale.

FIDEO est un ontologie qui vise à intégrer et représenter les informations sur les interactions entre aliments et médicaments de manière structurée. Dans la version 2 de cette ontologie, plus de 1700 interactions ont été intégrées à partir de deux sources de connaissances en ligne.

Projet de web sémantique réalisé par des étudiants, comprenant l'extraction et la représentation de données du web, l'analyse sémantique de textes et la création de graphes de connaissances.

Ce projet a pour but de partager l'ontologie ICAN, axée sur la représentation de données aneurysmales multimodales via un graphe de connaissances.