GRAPHIA favorise un modèle de collaboration étroite entre infrastructures de recherche (ESFRI) comme EHRI, OPERAS, RESILIENCE ou GGP, et acteurs privés, notamment des PME innovantes. Ce partenariat s’incarne dans des cas d’usage concrets, des prototypes et des services mutualisés, qui couvrent aussi bien la recherche fondamentale que les applications industrielles. Le projet expérimente également de nouveaux workflows d’innovation via des laboratoires de prototypage (IPLs), afin d’accélérer la transformation numérique du secteur.

Foxcub joue un rôle central dans GRAPHIA, en tant que coordinateur technique du projet et partenaire clé dans la supervision des activités. Aux côtés d’OPERAS, nous animons la coordination technique inter-WP et contribuons au pilotage global des travaux.

Sur le plan technologique, Foxcub conçoit, déploie et industrialise le graphe de connaissance SSH du projet. Nous assurons la mise en œuvre de pipelines d’enrichissement, l’évaluation et l’optimisation des technologies open source (RDF, LPG, graph learning), ainsi que l’intégration dans des environnements cloud évolutifs. Nous intervenons également sur l’architecture sémantique, l’acquisition de métadonnées hétérogènes, et les mécanismes d’interopérabilité avec d’autres graphes européens.

Enfin, Foxcub contribue à l’élaboration d’un index de citations SHS à grande échelle, en mobilisant des modules d’IA avancés pour l’extraction, la désambiguïsation et l’enrichissement des références. 

GRAPHIA prépare l’intégration des SHS dans les futurs espaces européens de données (Data Spaces). En favorisant la mutualisation, la traçabilité et l’ouverture des données de recherche, il répond aux enjeux de souveraineté numérique, de transparence et d’innovation responsable portés par la stratégie européenne pour la donnée. Le projet contribue ainsi à repositionner les SHS comme un domaine stratégique pour la transformation numérique et la compétitivité des écosystèmes scientifiques et industriels européens.

Le projet repose sur une architecture Data Mesh combinant des plateformes communautaires autonomes avec une plateforme partagée ouverte à tous. Chaque communauté publie ses propres ressources tout en respectant un cadre contractuel commun (data contracts), garantissant une qualité, une sémantique et des interfaces compatibles. LUMEN développe une infrastructure technique mutualisée intégrant une large palette de fonctionnalités transverses : moteurs de recherche multilingues, chatbot d’exploration, espace FAIR de gestion des artefacts sémantiques, outils de visualisation, catalogue automatisé de logiciels, etc.

Foxcub est coordinateur technique du projet LUMEN. À ce titre, nous assurons la planification, le suivi des livrables et la cohérence technique globale, en lien étroit avec les partenaires et les exigences de l’EOSC.

Nous pilotons la conception de l’architecture Data Mesh et du modèle de métadonnées facilitant l’interopérabilité entre plateformes. En tant que leader du développement, nous construisons la plateforme FAIR de gestion des artefacts sémantiques, destinée à enrichir les données et alimenter les plateformes de découverte avec des contenus alignés sémantiquement.

Foxcub contribue également à l’intégration et l’amélioration des services open source et participe activement à l’interopérabilité sémantique entre domaines scientifiques.

LUMEN vise à transformer durablement les modes de collaboration scientifique en brisant les silos disciplinaires. En proposant un modèle d’architecture réplicable, des outils open source et une gouvernance fédérée, le projet renforce l’autonomie des communautés tout en facilitant leur mise en réseau. Il contribue directement à l’évolution de l’écosystème EOSC en apportant des solutions concrètes pour une science ouverte, interopérable et durable.

La plateforme s’appuie sur les standards Darwin Core et GBIF, avec prise en charge de nombreux référentiels scientifiques (TAXREF, GeoNames, INPN, TDWG…). Elle permet de publier des jeux de données conformes au format Darwin Core Archive (DwC-A), facilitant leur archivage, leur moissonnage et leur réutilisation dans des infrastructures FAIR comme le GBIF.

SoL intègre une interface interactive d’annotation spectrale permettant de marquer précisément les vocalisations selon des critères fréquentiels et temporels. L’utilisateur peut enrichir les annotations à l’aide de tags, de vocabulaires contrôlés ou d’hypothèses, favorisant la reproductibilité et les traitements automatiques futurs. L’outil est conçu pour s’adapter à la diversité des profils (bioacousticiens, écologues, data stewards…).

Foxcub assure la conception technique de la plateforme, le développement de ses interfaces, l’architecture modulaire et l’intégration des standards FAIR. Nous intervenons également sur le design du modèle de données, les workflows d’import et d’annotation, l’export GBIF, et la feuille de route vers des enrichissements automatisés (IA, classification, indexation acoustique).

Foxcub participe à la standardisation et à l’harmonisation des vocabulaires utilisés pour décrire et enrichir les métadonnées, garantissant la compatibilité sémantique entre les plateformes et favorisant la circulation des enrichissements. Nous veillons à l’intégration de référentiels communs et à l’application des standards internationaux pour assurer l’interopérabilité sur le long terme.

Nous jouons un rôle actif dans la coordination des échanges entre fournisseurs de services, chercheurs et plateformes, en animant des ateliers et en favorisant le partage de compétences pour une montée en qualité continue des services et des données. Foxcub s’implique également dans la formation et la diffusion des bonnes pratiques pour accompagner la transformation numérique du secteur.

Au cours du processus de transformation, la plateforme GoTriple effectue une série de procédures de nettoyage, de normalisation et d’enrichissement – afin de gérer l’hétérogénéité des métadonnées, d’augmenter le multilinguisme et d’améliorer la possibilité de recherche et de découverte du contenu – et, enfin, elle stocke et indexe les enregistrements de métadonnées enrichis, ce qui rend ils sont consultables via le moteur de recherche GoTriple.

Dans le cadre de ce grand projet européen, Foxcub était responsable des enrichissements à base d’IA (Machine Learning / Deep Learning) pour réaliser la catégorisation automatique des disciplines de chaque article et des enrichissements sémantiques permettant l’annotation automatique des mots-clés.

Depuis son ouverture en 2023, GoTriple permet aux entreprises ou aux organismes publics d’utiliser et de réutiliser les résultats scientifiques à leurs propres fins, notamment pour améliorer les innovations économiques, sociétales et scientifiques.

Matilda un outil commun pour la science ouverte à destination de l’ensemble des communautés scientifiques, à partir des métadonnées des textes scientifiques, et en particulier leurs données de références/citations