Base de données dédiée à la collecte, au stockage et à l'analyse de données issues de recherches scientifiques. Elle facilite le partage et la collaboration entre équipes de recherche en centralisant les résultats expérimentaux et en offrant des outils d'analyse avancés pour des projets nécessitant une gestion rigoureuse des données.

Un workflow modulaire pour le traitement et l'enrichissement des données URL. Il prend en entrée des fichiers CSV ou gzip et produit des fichiers parquet et CSV en sortie. Il utilise des outils tels que Ural pour l'analyse des URL et une base de données pour le stockage des données.

Outil développé pour l'INERIS permettant d'identifier et caractériser des composés chimiques dans différents milieux (eau, air, sols). Il utilise des modèles d'intelligence artificielle pour analyser des données environnementales et détecter des sources de pollution. La plateforme permet aux experts de visualiser les résultats, de lancer des analyses et de gérer les accès sécurisés. Elle s'appuie sur des bases de données relationnelles et des services cloud pour le stockage et le traitement des données.

Outil dédié au déploiement et à la gestion de bases de données PostGIS, spécialisées dans le stockage et l'analyse de données géospatiales et temporelles. Utilisé principalement pour des projets environnementaux ou scientifiques nécessitant une infrastructure robuste et reproductible.

La plateforme Vidjil est composée de deux parties principales : Vidjil-algo et une application web. Vidjil-algo analyse les données de séquençage à haut débit pour extraire les jonctions V(D)J et les regrouper en clones. L'application web permet la visualisation et l'analyse interactive des clones et de leur évolution dans le temps dans un contexte de suivi de la maladie résiduelle minimale ou d'étude immunologique. Elle peut également être liée à une base de données de échantillons, d'expériences et de patients pour le stockage des données et des métadonnées, l'exécution de logiciels RepSeq et la sauvegarde d'annotations directement depuis l'application web.

La plateforme Vidjil est composée de deux parties principales : Vidjil-algo et une application web. Vidjil-algo permet d'extraire des jonctions V(D)J et de les regrouper en clones à partir de données de séquençage à haut débit. L'application web permet la visualisation et l'analyse interactives des clones et de leur suivi dans le temps dans un contexte de suivi de la maladie résiduelle minimale ou d'étude immunologique. Elle peut être liée à une base de données de échantillons, d'expériences et de patients permettant le stockage de données et de métadonnées séquence, l'exécution de logiciels RepSeq et la sauvegarde d'annotations directement depuis l'application web.

Le projet jurica est dédié à la collecte, au stockage et au filtrage de décisions de justice. Il s'appuie sur des sources de données externes, telles que des API et des bases de données Oracle, pour enrichir sa base de données. Le projet prend en charge le traitement et la normalisation des données collectées, ce qui permet de les exploiter de manière optimale.

Ce projet fournit un ensemble de paquets logiciels nécessaires à l'exploitation de la plateforme OKDP. Il inclut les fondations d'infrastructure (ingress, DNS, certificats, bases de données, gestion des identités) et le stockage objet sous-jacent aux services de la plateforme. Les paquets sont publiés sous forme d'artefacts OCI et consommés par KuboCD pour déployer des services Kubernetes.

Outil Python dédié à la gestion et au stockage de données issues de simulations numériques. Il permet de créer et gérer automatiquement des bases de données, d'exporter les données dans divers formats, et d'enregistrer des champs de données en temps réel. Conçu pour s'intégrer facilement avec des frameworks comme DeepPhysX et SOFA, il simplifie le développement de systèmes de gestion de données pour des applications scientifiques ou industrielles.

Le projet EDT est une application web développée en React qui permet de collecter des données auprès d'un échantillon de population. Il est utilisé pour des enquêtes de terrain, des recensements ou des suivis de santé. Il est conçu pour être facilement déployable et configurable pour différents types d'enquêtes. Il utilise une base de données IndexedDB pour le stockage hors ligne et une API pour la synchronisation des données.