Outil dédié au suivi et à la gestion des descriptions de taxons pour l'atlas de la biodiversité. Il permet de centraliser, structurer et mettre à jour les données taxonomiques issues de GeoNature-atlas. Utilisé par des naturalistes, des gestionnaires d'espaces naturels et des institutions publiques pour assurer la cohérence et la qualité des informations sur la biodiversité.

Le projet compute-lead-time est conçu pour calculer les délais de traitement des demandes et gérer des données provenant de Jira. Il automatise l'analyse de données de suivi de projets en utilisant des outils tels que Knex.js, Lodash et pgAdmin pour interagir avec les bases de données, et ESLint et Vitest pour assurer la qualité du code.

Viz’Eau est une plateforme publique dédiée à la protection de la ressource en eau en France. Elle agrège et structure des données issues de multiples sources (qualité de l’eau, activités agricoles, projets locaux) pour fournir aux animateurs, agriculteurs et services de l’État des outils d’analyse et de suivi. L’objectif est d’agir en amont pour garantir la qualité de l’eau potable, en facilitant la prise de décision grâce à des visualisations cartographiques, des indicateurs de qualité et des exports de données.

Le projet o2-data est une plateforme dédiée à la gestion et à l'analyse de données environnementales. Il permet de stocker, organiser et analyser des données relatives à l'environnement, telles que les données météorologiques, les données sur la qualité de l'air, etc. Les résultats de ces analyses peuvent être utilisés pour aider à la prise de décision et au suivi des indicateurs de performance environnementale.

Collecteur_Gilson est un système dédié à la collecte automatisée et à l'analyse de données environnementales, notamment pour le suivi de la qualité de l'eau. Il permet de centraliser les mesures réalisées sur le terrain, d'automatiser les rapports et d'assurer un suivi rigoureux des prélèvements hydrologiques. L'outil est conçu pour répondre aux besoins des laboratoires, des collectivités et des acteurs de l'eau.

Panacea est une plateforme dédiée à la gestion centralisée des données médicales et au suivi des patients. Elle permet aux professionnels de santé de collaborer efficacement pour améliorer la qualité des soins et optimiser les processus administratifs. L'outil facilite l'analyse des données de santé publique pour une meilleure prise de décision et une réponse adaptée aux besoins des populations.

Outil dédié à la gestion et au monitoring des flux de données issus de capteurs environnementaux déployés par des unités de recherche. Il permet d'automatiser et de superviser en temps réel les enchaînements de tâches pour garantir la qualité des données collectées et traitées, tout en assurant un suivi rigoureux des workflows scientifiques.

Compas est une plateforme dédiée au suivi et à l'analyse des indicateurs clés des applications informatiques. Elle permet aux équipes techniques et aux décideurs de visualiser les performances, les risques et les tendances des applications en production. L'outil facilite la saisie et le suivi des données comme la météo applicative ou l'accessibilité, offrant une vision centralisée pour améliorer la qualité et la sécurité des systèmes.

Ce projet automatise l'indexation et le contrôle qualité des génomes et annotations génétiques. Il génère des index nécessaires aux outils d'analyse en aval, évalue la qualité des assemblages génomiques via des métriques comme la complétude (BUSCO) et la contiguïté (QUAST), et produit des rapports détaillés pour faciliter la comparaison et le suivi des données génomiques. Destiné aux chercheurs et institutions en biologie moléculaire.

Ce projet fournit un modèle de départ pour créer des dépôts de données structurés selon la spécification Data Package. Il facilite la création, la validation et la documentation de jeux de données publics ou privés en suivant des standards ouverts. Le modèle inclut des fichiers de configuration, des exemples de tables et des outils d'intégration continue pour garantir la qualité et la conformité des données.