Programme
Comment rendre les données publiques utilisables, fiables et prêtes pour l'IA ?
Accès aux données ouvertes, outils MCP, jeux de données publics prêts pour l'IA, audits de données et infrastructure d'accès sourcée.
Les données publiques sont de plus en plus consultées via des assistants IA, alors que la plupart des portails de données ouvertes n'ont jamais été conçus pour cette interface — formats, métadonnées et modes d'accès supposent un humain qui télécharge un fichier. Ce programme construit la couche de liaison qui rend les jeux de données publics directement interrogeables par les clients IA, et évalue le degré réel de préparation de ces sources. L'objectif : un accès immédiat, vérifiable et ancré dans la source d'origine plutôt que dans la mémoire d'un modèle.
Données publiques
Un serveur MCP qui connecte les clients LLM aux données agricoles ouvertes tunisiennes.
Données publiques
Interrogez les statistiques nationales tunisiennes en langage naturel — un serveur MCP sur le portail de données de l'INS.
Données publiques
Un serveur MCP, attentif aux qualificateurs, sur les statistiques énergétiques nationales tunisiennes (2010–2026), issues des rapports publics de l'ONEM.
Données publiques
La première carte agentique des données agricoles tunisiennes — interrogez en langage naturel, obtenez un graphique, une carte, un tableau ou un texte.
IA & gouvernance
Une analyse du flux de tokens des LLM : la dépendance se loge dans la couche du flux — les points de passage de l'inférence — et non chez les producteurs de modèles.
Chercheurs, institutions et financeurs souhaitant contribuer à ce programme — par des données, un défi partenaire ou une collaboration — peuvent contacter le studio via la page Contribuer.
