Ce projet automatise le traitement et la transformation de données médicales en utilisant le standard FHIR (Fast Healthcare Interoperability Resources). Il permet d'intégrer, normaliser et valider des données de santé issues de différentes sources pour les rendre exploitables dans des systèmes d'information médicaux. Le pipeline gère l'extraction, le nettoyage, le stockage et la mise à disposition des données via une API FHIR, facilitant ainsi l'interopérabilité entre systèmes de santé.

Projet de l'Agence Nationale de la Cohésion des Territoires (ANCT) visant à transformer et structurer les données du datawarehouse PostgreSQL pour faciliter leur exploitation par les acteurs publics locaux. Il permet de centraliser, normaliser et exposer des données issues de divers programmes (politique de la ville, numérique, ruralité, etc.) afin de produire des indicateurs et rapports utiles à la prise de décision territoriale. Les données sont organisées par mailles administratives et thématiques pour répondre aux besoins des collectivités et des services de l'État.

PARSEC est un outil statistique dédié à la correction des effets de batch et de cohortes dans les données d'intensité, notamment pour les jeux de données omics ou à haut débit. Il utilise des modèles linéaires mixtes (LMM) pour éliminer les variabilités indésirables introduites par les différences de traitement entre lots ou cohortes. L'algorithme applique une transformation logarithmique, une normalisation par lot, puis extrait les résidus corrigés pour obtenir des données comparables et fiables.

InSITu est un outil ETL (Extract, Transform, Load) conçu pour centraliser, structurer et valoriser des jeux de données publics. Il permet aux administrations et collectivités de maintenir un catalogue de données, de les nettoyer et normaliser, puis de les publier sur des plateformes comme data.gouv.fr. L'outil facilite également la création d'indicateurs territoriaux pour éclairer les politiques publiques et favoriser la transparence des données.

Ce projet permet de transformer des données brutes (comme des fichiers CSV, JSON ou autres formats non structurés) en un format standardisé et exploitable (niveau 1). Il facilite l'intégration et l'analyse des données en les normalisant, réduisant ainsi les efforts manuels de nettoyage et de structuration. Idéal pour les équipes data ou les développeurs cherchant à automatiser des pipelines de données.

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.

Outil dédié à la transformation de données brutes issues de capteurs LIDAR en fichiers normalisés au format netCDF. Il permet aux chercheurs et scientifiques de traiter des données atmosphériques pour des analyses météorologiques ou environnementales. Le projet prend en charge plusieurs types d'instruments et propose des options pour un traitement en temps réel, facilitant ainsi l'intégration dans des workflows de recherche ou de surveillance.

Outil dédié au chargement, à la transformation et à l'intégration de données provenant de diverses sources. Il facilite l'automatisation des flux de travail en normalisant et en structurant les données pour une utilisation ultérieure dans des systèmes ou des analyses. Idéal pour les entreprises ayant besoin de consolider des informations dispersées.

Outil de parsing et de standardisation conçu pour transformer les documentations d'API et les rapports de transparence des plateformes en ligne en données structurées au format JSON. Il permet aux chercheurs et régulateurs d'accéder à des informations normalisées et centralisées, facilitant ainsi l'analyse des risques systémiques liés aux plateformes numériques. Le projet s'inscrit dans le cadre du Digital Services Act (DSA) pour rendre les données plus accessibles et exploitables.

NXstress est un projet dédié à la standardisation et à la conversion de données expérimentales issues de mesures de contrainte mécanique. Il permet de transformer des fichiers bruts en un format structuré et normalisé (NXstress) compatible avec les standards NeXus, facilitant ainsi leur analyse et leur partage. Le projet inclut des outils pour générer des fichiers au format HDF5 et des exemples de visualisation interactifs.