Ce projet propose une collection de structures de données avancées et d'algorithmes pour faciliter la manipulation et l'analyse de données. Il vise à offrir des solutions performantes pour le stockage, la recherche et la transformation de données, adaptées aux besoins des développeurs et des data scientists. Les implémentations sont conçues pour être réutilisables et optimisées.

Mini DMI est une solution dédiée à l'upload et à la gestion de jeux de données. Elle permet aux utilisateurs d'uploader des fichiers via une API ou en ligne de commande, tout en associant des métadonnées détaillées pour décrire les données. Le service facilite le stockage sécurisé et structuré des objets dans le cloud, avec une approche flexible pour répondre aux besoins de différents types de données.

Remix est une application web libre conçue pour faciliter la création de groupes hétérogènes à partir de données structurées, comme des élèves de différentes classes. Elle permet de ventiler ces données de manière aléatoire et équilibrée, tout en garantissant une totale confidentialité des informations. Les utilisateurs peuvent importer des données depuis un tableur, les ventiler en groupes, et exporter les résultats au format CSV pour une utilisation ultérieure. L'application fonctionne intégralement dans le navigateur, sans collecte ni stockage de données.

OntoQL v2 est un langage et un outil dédié à la gestion d'ontologies et de bases de données ontologiques. Il permet de définir, manipuler et interroger des ontologies ainsi que leurs instances à travers des langages de définition, manipulation et requête. Le projet facilite la modélisation de connaissances sémantiques, le stockage structuré de données liées à des ontologies, et offre des fonctionnalités avancées comme le requêtage multilingue et la gestion de hiérarchies de classes.

Projet initial permettant de structurer et gérer des données via une API REST. Il facilite la création de rapports automatisés à partir de feuilles Excel et offre des fonctionnalités de stockage et d'analyse de données. Destiné aux développeurs et équipes techniques pour centraliser et exploiter des informations métiers.

Projet pédagogique de développement d'une application de gestion de médias (films, séries, épisodes) et d'utilisateurs. L'application permet de lire, convertir et manipuler des données structurées au format JSON, d'implémenter des interfaces de stockage (DAO) et de fournir des fonctionnalités de filtrage et de tri des données. Elle inclut également une intégration avec une API externe pour enrichir les données utilisateurs.

Projet open source dédié à la gestion et au stockage de données relationnelles. Il permet aux développeurs de créer, manipuler et interroger des bases de données de manière efficace et sécurisée. Idéal pour les applications nécessitant une structure de données robuste et scalable.

OntoDBench permet aux DBA d'estimer la structuration de leurs jeux de données et d'évaluer l'évolutivité des trois principaux modèles de stockage de données basées sur l'ontologie dans leur jeux de données et workload réels. En fonction des exigences fonctionnelles et d'évolutivité, le DBA peut choisir le OBDB approprié. OntoDBench prend en charge les fonctionnalités suivantes : évaluation des caractéristiques des jeux de données réels, identification des modèles de stockage pertinents pour un OBDB donné, expression des requêtes de travail selon les trois représentations et évaluation des performances des requêtes.

Bibliothèque logicielle dédiée à la gestion et au traitement de flux de données au format HDF5, principalement utilisée dans le domaine de la recherche scientifique. Elle facilite l'écriture, la lecture et la manipulation de données structurées issues d'expériences ou de simulations, notamment en physique des hautes énergies. Son objectif est d'offrir une solution robuste et performante pour le stockage et l'échange de données entre différents systèmes et outils analytiques.

Inlake est une passerelle dédiée à l'ingestion et à la gestion de données pour un système de base de connaissances axé sur les événements. Il permet l'intégration fluide de fichiers binaires, de métadonnées et d'informations textuelles structurées ou non. Conçu dans le cadre du projet scientifique Astragale, il facilite le stockage, la validation et le traitement des données pour des applications de recherche.