HistoVec est une plateforme qui permet aux vendeurs de partager l'historique des véhicules d'occasion avec les acheteurs intéressés. Elle fournit des informations importantes telles que la date de mise en circulation, les changements de propriétaire, les sinistres à réparation contrôlée, la situation administrative (gage, opposition, vol), et bientôt l'historique des contrôles techniques et le kilométrage. HistoVec aide les acheteurs à acheter en toute confiance et les vendeurs honnêtes à valoriser leur offre.

GeoPlant est un jeu de données à grande échelle et multimodal conçu pour la prédiction d'espèces végétales à travers l'Europe. Il combine des observations d'espèces vérifiées par des experts avec des prédicteurs environnementaux riches, incluant imagerie satellite, séries temporelles, climat, sol et couverture terrestre. Destiné aux chercheurs, il permet d'étudier la biodiversité, l'observation de la Terre et l'apprentissage profond pour des applications en écologie et conservation.

Le scientific tagger est un outil de classification de sujets pour les publications scientifiques. Il prend en entrée une liste de publications avec leur métadonnées (titre, titre de la revue, résumé, mots-clés et MeSH) et propose une classification basée sur différents systèmes : classification basée sur les champs de recherche en médecine biomédicale, classification Pascal et Francis, et classification des objectifs de développement durable de l'ONU.

L'application mobile stopcovid-ios aide à lutter contre la pandémie de COVID-19 en assurant le suivi des expositions, en notifiant les utilisateurs en cas de contact à risque et en gérant les certificats de vaccination.

Le projet bso3-analyse-publications a pour objectif d'extraire et d'analyser les métadonnées de publications scientifiques au format PDF. Il utilise des techniques d'apprentissage automatique et de traitement du langage naturel pour détecter et classifier les entités nommées, extraire les métadonnées et comparer les similarités entre les documents.

Le projet bso-parser-html est conçu pour extraire des métadonnées structurées à partir de HTML bruts, ce qui inclut des affiliations, mots-clés, noms d'auteurs, affiliations d'auteurs, ORCID des auteurs, résumé, remerciements, et financement.

Le projet harvest-patstat est une application Flask exécutée dans un conteneur Docker. Il a pour but de récupérer et de nettoyer des données à partir de la base de données statistiques de brevets PATSTAT publiée par l'Organisation européenne des brevets.

Ce projet rassemble l'ensemble des tâches de préparation de données nécessaires au lancement de l'application Envinorma. Il inclut la mise à jour des classements et installations, la génération de métadonnées à partir de l'extraction géorisques et l'exécution de l'OCR sur les APs.

Ce projet permet de gérer, valider et archiver des diplômes numériques de manière sécurisée. Il facilite l'accès aux documents officiels pour les établissements, les étudiants et les employeurs. Les processus administratifs sont automatisés pour réduire les erreurs et gagner du temps. Les données sont protégées et accessibles uniquement aux personnes autorisées.

Le projet harvest-openalex est un outil permettant de récupérer et d'analyser des données académiques à partir de la plateforme OpenAlex. Il offre la possibilité de suivre et d'extraire des métriques de recherche pour une meilleure compréhension de l'activité scientifique.