Plateforme facilitant la mise en relation entre les personnes éloignées de l'emploi et les employeurs solidaires, ainsi que les accompagnants. Offre un outil mutualisé pour simplifier les procédures, fluidifier les parcours d'insertion et renforcer la qualité de l'accompagnement.

Ce projet est une bibliothèque Python permettant d'interagir avec l'API REST v2 de eLabFTW, un logiciel de gestion de données de recherche en laboratoire. Il utilise Swagger Codegen pour générer la bibliothèque à partir de la spécification OpenApi de eLabFTW REST API v2.

Une collection d'images Docker pour des services de datascience prêts à l'emploi, conçue pour fonctionner avec l'écosystème Onyxia.

Ce projet fournit une méthode et des outils pour anonymiser les données à caractère personnel, en introduisant l'utilisateur aux enjeux juridiques, scientifiques et techniques de l'anonymisation, et en proposant une méthode de k-anonymisation testée et robuste.

Ce projet est la documentation du langage de programmation Faust, qui est un langage fonctionnel dédié à la synthèse et au traitement audio. Il offre des exemples d'utilisation et extrait la documentation des balises à partir du code source de la bibliothèque Faust.

Data-inclusion est un projet qui aggrège, historise, géocode, sirétise et enrichit les données de l'insertion sociale et professionnelle. Les données collectées sont alignées sur le schéma de données de data-inclusion et publiées régulièrement en open data sur data.gouv. Le projet offre également une API pour consulter les données.

Ce projet concerne l'amélioration de l'apprentissage automatique à partir de quelques exemples grâce à la théorie de la métarépresentation multi-tâche. Il s'agit du code officiel de l'article accepté à ECCV 2022 intitulé "Improving Few-Shot Learning through Multi-task Representation Learning Theory".

Bilbo2 est un logiciel open source pour l'annotation automatique de références bibliographiques. Il fournit la segmentation et l'étiquetage d'un document XML d'entrée. Réécrit en python3 à partir de zéro, il est issu de BILBO. Par rapport à l'ancienne version, une attention particulière a été accordée à la possibilité d'ajouter facilement de nouveaux algorithmes d'apprentissage automatique et de tester les paramètres. Il peut être utilisé aussi bien dans des systèmes en direct que pour des recherches.

Ce projet est un tutoriel qui vise à introduire des problématiques liées à l'analyse de données réelles dans les entrepôts de données de santé. Il s'adresse aux data scientists qui maîtrisent les bases de la programmation Python et de l'analyse de données. Le tutoriel est composé d'une série d'exercices et d'un projet final qui simule une étude de recherche complète qui pourrait être publiée dans un article scientifique.

Image Docker basée sur code-server, personnalisée pour le développement Python. Elle vise à fournir un environnement de développement intégré haut de gamme avec des modules adaptés à Python pour aider les développeurs.