Ce projet vise à structurer et analyser les données publiques des décès en France depuis 1971 sous forme de graphes sémantiques. Il permet de transformer des fichiers CSV en données RDF exploitables pour des recherches avancées ou des analyses statistiques. Les données sont organisées par tranches d'années et par villes, facilitant leur réutilisation par des chercheurs, institutions ou développeurs.

Ce projet utilise un modèle de langage (LLM) pour transformer des fichiers de métadonnées décrivant des tableaux statistiques en formats exploitables par des outils d'analyse et de diffusion. Il permet aux producteurs de données de décrire leurs tableaux via un classeur, puis de générer automatiquement un fichier structuré et validé, facilitant ainsi la publication et l'analyse des données statistiques.

JPanda est une librairie Java dédiée à la manipulation et à l'analyse de données structurées sous forme de dataframes. Elle permet de charger, visualiser et transformer des données issues de fichiers CSV ou de tableaux en mémoire. Les utilisateurs peuvent effectuer des sélections, des calculs statistiques, des groupements et des agrégations pour extraire des informations pertinentes. L'outil est particulièrement adapté aux développeurs et data scientists souhaitant automatiser des traitements de données sans recourir à des solutions lourdes.

Pipeline dédiée à la gestion et au traitement des données du projet ANAIS, spécifiquement pour l'étape Helios. Elle automatise l'extraction, la transformation et le chargement des données depuis des sources variées (bases de données, fichiers CSV) vers des vues SQL structurées. Les données sont historisées, analysées et exportées sous forme de fichiers CSV pour répondre aux besoins réglementaires et opérationnels des acteurs du secteur sanitaire et social.

RepoFalcon transforme un dépôt de code en un graphe de connaissances structuré et des artefacts déterministes. Il permet aux développeurs, aux pipelines CI et aux agents de codage d'analyser rapidement l'impact des modifications, de comprendre les dépendances entre modules et de générer des contextes adaptés pour les revues automatisées ou assistées par IA. Les artefacts générés (fichiers Parquet, JSON, rapports) sont conçus pour être réutilisables et faciles à intégrer dans des workflows CI/CD ou des outils d'analyse.

Plateforme dédiée à l'inspection et au contrôle des établissements accueillant des personnes âgées ou handicapées. Elle permet de centraliser, historiser et analyser les données issues des inspections, tout en générant des rapports standardisés. La solution s'appuie sur des pipelines automatisées pour extraire, transformer et charger les données depuis des sources variées (bases de données, fichiers CSV, SFTP), puis les restituer sous forme de vues exploitables pour les autorités compétentes.

Ce projet permet de déployer des services web Python pour transformer des fichiers NetCDF (format de données scientifiques) en formats plus accessibles comme le CSV ou des images. Il facilite ainsi l'analyse et la visualisation des données environnementales ou climatiques par des utilisateurs non experts en format NetCDF.

Outil dédié à l'importation et au traitement automatisé de données phénologiques, notamment depuis des fichiers structurés comme des feuilles de calcul. Il facilite l'intégration et la transformation de ces données pour des analyses ultérieures ou des systèmes externes.

Ce projet fournit des outils et des jeux de données anonymisés pour analyser les comportements des étudiants en génie logiciel à partir de leurs commits. Il inclut des scripts de transformation de logs JSON en fichiers CSV, ainsi que des rapports générés par Process Mining pour visualiser les indicateurs comportementaux. Les données et analyses sont destinées à la recherche académique.

DFIR-Ogre est un outil en ligne de commande développé par l'ANSSI qui permet d'extraire et de structurer des artefacts forensiques Windows issus d'archives DFIR-ORC. Il facilite l'analyse des traces numériques pour les investigations de sécurité en transformant des données brutes en formats exploitables par des bases de données comme Splunk ou ELK. L'outil couvre divers types d'artefacts (fichiers système, logs, historiques navigateur, etc.) et propose des plugins dédiés pour une analyse approfondie.