Ressources pour l’innovation

Jeux de données et logiciels

Jeux de données

Data Terra

Data Terra fournit des jeux de données ouverts et interopérables sur le système terrestre, couvrant l’atmosphère, l’océan, les terres et la Terre solide, afin de faire progresser la recherche environnementale et climatique. En savoir plus.

datagouv

Data.gouv.fr est la plateforme française d’open data, offrant un accès gratuit à des milliers de jeux de données publics pour la transparence, l’innovation et la réutilisation civique. En savoir plus.

Insee

Le catalogue de données de l’Insee fournit des jeux de données statistiques officiels et de haute qualité sur l’économie, la population et la société françaises pour la recherche, l’élaboration de politiques et la prise de décisions. En savoir plus.

Données européennes

Data.europa.eu est le portail officiel de données ouvertes de l’UE, offrant un accès gratuit aux jeux de données des institutions européennes, des pays et des projets de recherche pour la transparence, l’innovation et la réutilisation. En savoir plus.

AIoD

La plateforme AIoD est un espace numérique collaboratif et communautaire qui soutient la recherche et l’innovation européennes en IA. En savoir plus.

Logiciels

Mapie

Mapie est une bibliothèque Python qui permet la quantification des incertitudes associées aux prédictions des modèles d’apprentissage automatique. Elle implémente des méthodes de prédiction conformes pour calculer des intervalles ou des ensembles de prédiction avec des garanties statistiques, couvrant les tâches de régression, de classification et de séries temporelles. En savoir plus.

Skrub

Conçu pour traiter des données complexes stockées dans un ou plusieurs dataframes, skrub aide à effectuer les opérations de nettoyage de données nécessaires pour produire un jeu de données prêt à être utilisé dans un modèle d’apprentissage automatique. skrub fournit des blocs de construction essentiels pour les pipelines d’apprentissage automatique, tout en garantissant que les transformations peuvent être appliquées de manière fiable à de nouvelles données. En savoir plus.

AEON

AEON est également une bibliothèque dédiée à l’analyse des séries temporelles, offrant une architecture modulaire pour une grande variété de tâches de transformation et d’apprentissage. Elle intègre des algorithmes de pointe, y compris des techniques d’apprentissage profond adaptées aux séries temporelles, et fournit des outils pour comparer les méthodes et reproduire les benchmarks. En savoir plus.

tslearn

tslearn est une bibliothèque Python dédiée à l’apprentissage automatique sur séries temporelles univariées ou multivariées, proposant les algorithmes standards adaptés aux séries de longueur variable. Elle est compatible avec l’API scikit-learn et optimisé pour la manipulation rapide. En savoir plus.

Corese

Corese est une plateforme logicielle qui implémente et étend les standards du Web sémantique. Elle permet aux utilisateurs de créer, manipuler, analyser, sérialiser, interroger, raisonner et valider des données RDF, offrant ainsi des outils puissants pour gérer et exploiter les graphes de connaissances dans des environnements complexes. En savoir plus.

Shapash

Shapash est une bibliothèque Python dédiée à l’interprétabilité des modèles d’apprentissage automatique. Elle fournit des outils pour expliquer et visualiser les prédictions des modèles, tant au niveau global que local, afin d’aider les utilisateurs à mieux comprendre, faire confiance et communiquer sur le comportement des modèles. En savoir plus.

Scikit-learn

Scikit-learn est une bibliothèque de premier plan pour l’apprentissage automatique. Elle offre des outils simples et efficaces pour l’analyse prédictive des données, est accessible à tous et peut être réutilisée dans une variété de contextes d’application. En savoir plus.