Lavoisier 2 est un framework open source conçu pour récupérer, transformer, fusionner et interroger des sources de données hétérogènes. Il permet de créer des pipelines de transformation basés sur des règles déclaratives simples, où chaque étape génère des vues XML dynamiques exposées via une interface REST. Idéal pour l'intégration de données complexes, il évite la création de structures de données volumineuses en propageant un flux d'événements XML à travers des chaînes de plugins.

Framework open source conçu pour agréger et transformer des données issues de sources hétérogènes. Il permet de centraliser, normaliser et exposer ces données via des interfaces REST, GraphQL ou web, facilitant ainsi leur réutilisation par différents systèmes. Idéal pour les projets nécessitant une gestion flexible et dynamique des données, il offre des modules dédiés à la configuration et à la manipulation en temps réel.

Ce projet permet de convertir et standardiser des données de santé entre différents formats (SMT, CSV, FHIR). Il facilite l'échange et l'interopérabilité des informations médicales entre systèmes hétérogènes, en automatisant les transformations pour garantir la cohérence et la qualité des données.

Projet de recherche mené par le médialab de Sciences Po visant à analyser les interactions entre les sociétés humaines et les environnements littoraux à partir de contenus publics issus des réseaux sociaux. Le pipeline transforme des données brutes hétérogènes (posts, métadonnées, localisations) en corpus structurés, anonymisés et exploitables pour la recherche et des restitutions scientifiques. Les analyses portent sur des sites d'étude spécifiques et des objets thématiques comme les sports nautiques ou les espèces invasives.

Parallel-ATL est un projet d'outillage pour la transformation de modèles et de données, offrant une approche parallèle pour améliorer les performances de traitement. Il permet l'automatisation de workflows métiers, l'intégration de systèmes hétérogènes, la génération de code à partir de modèles et la transformation de données structurées.

Service de transformation de données basé sur DFDL (Data Format Description Language) permettant de convertir des données selon des schémas prédéfinis et de valider des données selon ces mêmes schémas. Il inclut également la gestion de préférences pour les transformations de données.

Le projet USNB est une solution middleware visant à permettre l'interaction via des services de communication médiée par ordinateur hétérogènes. Il est composé de plusieurs composants de services, dont l'API Gateway, l'Entity Manager, le Message Transformer, et plusieurs personae (Messenger, Slack, Gmail). USNB est conçu pour surmonter les barrières d'interopérabilité entre différents services de communication médiée par ordinateur, tels que Skype, Facebook Messenger, Telegram, WhatsApp, Twitter, Slack, etc.