Segmentools est une bibliothèque open source dédiée à la segmentation d'images par intelligence artificielle. Elle fournit des outils pour entraîner, évaluer et déployer des modèles de segmentation basés sur PyTorch. La solution facilite la standardisation des formats de données et propose des pipelines modulaires pour les chercheurs et développeurs en vision par ordinateur. Elle ne fournit pas de modèles pré-entraînés mais des utilitaires pour les intégrer facilement.

Exodam est une bibliothèque Python dédiée à la création, la manipulation et la validation de fichiers de description d'exoplanètes et d'autres objets exo-célestes (exolunes, disques, comètes, etc.). Elle facilite la vérification syntaxique, l'exportation vers différents formats et l'intégration avec des dictionnaires de référence pour enrichir les données. Utilisée par des chercheurs en astronomie, elle standardise les données pour des analyses comparatives et des publications scientifiques.

Ce projet fournit des outils pour convertir et standardiser les identifiants de gènes du nématode *Caenorhabditis elegans*. Il permet aux chercheurs en biologie de transformer des identifiants entre différents formats (cosmid, nom de gène, identifiant Wormbase) pour faciliter les analyses génomiques et les comparaisons de données. Les scripts et fonctions proposés s'appuient sur des données issues de Wormbase, une base de données de référence en génétique du nématode.

Ce projet traite des données issues de l'instrument HATPRO 1a pour les convertir en formats standardisés (QLs) afin de faciliter leur analyse et leur visualisation. Il s'adresse principalement aux chercheurs et scientifiques travaillant sur l'atmosphère et le climat, en leur fournissant des outils pour exploiter ces données brutes de manière efficace et reproductible.

Outil dédié à la génération et à la structuration de jeux de données à partir de sources variées. Il permet aux chercheurs et aux équipes techniques de transformer des données brutes en formats standardisés et exploitables pour des analyses avancées. Le projet s'inscrit dans une démarche d'automatisation et de reproductibilité des données, facilitant ainsi leur réutilisation et leur partage au sein de la communauté scientifique.

Outil développé à l'ESRF pour convertir des fichiers au format HDF5 en fichiers EDF. Ce projet permet de transformer des données expérimentales issues de sources comme des synchrotrons en un format plus standardisé et compatible avec des logiciels d'analyse couramment utilisés. Il est particulièrement utile pour les chercheurs et ingénieurs travaillant avec des données issues de mesures scientifiques.

Outil de parsing et de standardisation conçu pour transformer les documentations d'API et les rapports de transparence des plateformes en ligne en données structurées au format JSON. Il permet aux chercheurs et régulateurs d'accéder à des informations normalisées et centralisées, facilitant ainsi l'analyse des risques systémiques liés aux plateformes numériques. Le projet s'inscrit dans le cadre du Digital Services Act (DSA) pour rendre les données plus accessibles et exploitables.

Ce projet traite des données brutes issues de capteurs météorologiques pour les convertir dans un format standardisé et exploitable. Il permet aux chercheurs et météorologues d'analyser les flux atmosphériques et d'étudier les phénomènes climatiques avec des données fiables et structurées.

Ce projet propose un format texte standardisé pour représenter des histogrammes sous forme de fichiers ASCII. Il permet de stocker des données statistiques de manière portable, lisible par l'humain et réutilisable par différentes bibliothèques logicielles. Le format est conçu pour être indépendant des outils spécifiques et facilite l'échange de données entre chercheurs et ingénieurs en physique, biologie ou autres domaines scientifiques.

NetCDF est une bibliothèque et un format de données conçu pour faciliter la création, l'accès et le partage de données scientifiques organisées sous forme de tableaux. Il permet aux chercheurs et ingénieurs de stocker et échanger des informations environnementales, climatiques ou géophysiques de manière standardisée et interopérable. Utilisé dans de nombreux domaines scientifiques, il simplifie la gestion et l'analyse de données complexes.