EPIQUE est un prototype d'outil d'analyse de l'évolution de la science dans les archives de documents. Il permet l'extraction et l'alignement de sujets à partir de corpus de documents, ainsi que la visualisation de graphes d'évolution de sujets. Il est implémenté sur Apache Spark et Jupyter Notebook et est utilisé pour étudier l'évolution de la science dans les corpus de documents.

SimParc est un projet de recherche visant à explorer des méthodologies participatives de gestion de parcs et espaces protégés pour la conservation de la biodiversité et l’inclusion sociale. Il s'agit d'un jeu sérieux distribué simulant un conseil de gestion de parc ou d’espace protégé et la dynamique du processus de décision et de négociation parmi ses membres.

ATEM est un cadre novateur pour l'étude de l'évolution des sujets dans les archives scientifiques. Il est basé sur la modélisation de sujets dynamiques et les techniques d'embarquement de graphes dynamiques qui explorent les dynamiques du contenu et des citations des documents dans un corpus scientifique.

HpXbred est un logiciel open-source dédié à la résolution de systèmes polynomiaux booléens aléatoires. Il met en œuvre l'algorithme décrit dans l'article "A Crossbred Algorithm for Solving Boolean Polynomial Systems" et a été utilisé pour résoudre les plus grands défis booléens sur le site mqchallenge.org.

Ce projet fournit un wrapper Python pour charger et lire les données inrimage, facilitant ainsi le traitement et l'analyse d'images médicales. Il permet le développement d'algorithmes d'apprentissage automatique pour l'imagerie médicale.

Laalys est un logiciel permettant d'analyser les traces de joueurs dans les Serious Games afin de générer des étiquettes pédagogiques sur le comportement des apprenants. La première version de Laalys a été conçue dans le cadre de travaux de thèse de Pradeepa Thomas.

Le projet motion-artifacts vise à analyser et améliorer des séquences vidéo en détectant les artefacts et en suivant les mouvements. Il permet d'obtenir des images de meilleure qualité en réduisant les distorsions et en stabilisant les séquences.

This project is a collection of tools and methods for testing and comparing matrix factorization algorithms and machine learning models. It provides a framework for generating and manipulating high-dimensional data, as well as visualization tools for exploring the results.