Inria est l'Institut national de recherche en sciences et technologies du numérique. Il mène des recherches avancées en intelligence artificielle, calcul haute performance, cybersécurité, robotique et sciences des données. L'institut travaille à l'innovation technologique pour répondre aux enjeux sociétaux et industriels, tout en promouvant l'accès ouvert aux résultats scientifiques et en accompagnant la formation des chercheurs et des professionnels du numérique.

Catala est un langage de programmation dédié à la rédaction et à l'analyse de textes législatifs. Il permet de définir des règles complexes de manière claire et précise, et de générer automatiquement du code à partir de ces règles. Catala vise à améliorer la fiabilité et la transparence des systèmes législatifs en automatisant certaines tâches de vérification et de mise en œuvre.

Ce projet est une formation en ligne (MOOC) sur l'apprentissage automatique en Python, utilisant la bibliothèque scikit-learn. Il comprend des notebooks Jupyter interactifs, des leçons en texte enrichi et des visualisations de données avec Matplotlib, Seaborn et Plotly. Les étudiants peuvent apprendre à leur propre rythme et bénéficier de fonctionnalités supplémentaires telles que des quiz et un forum de discussion.

MedInria est un ensemble d'outils de visualisation et de traitement d'images médicales développé par les équipes Epione, Athena, Parietal et Empenn d'Inria. Il s'agit d'un super-build project basé sur CMake, qui permet de compiler toutes les dépendances nécessaires ainsi que medInria.

Logiciel open source dédié au traitement d'images médicales, développé par l'équipe Empenn. Il offre des fonctionnalités avancées de traitement d'images, de documentation et de compilation, et est distribué sous licence libre. Des versions binaires sont disponibles pour les principaux systèmes d'exploitation.

Le projet DeepPhysX fournit des packages Python permettant aux utilisateurs d'interfacer facilement leurs simulations numériques avec des algorithmes d'apprentissage. Il offre un package Core sans dépendance sur aucun framework de simulation ou d'IA, ainsi que d'autres packages compatibles avec ce Core et un framework de simulation ou d'IA spécifique.

AlvisNLP is a configurable NLP batch processing pipeline that annotates text documents for semantic analysis. It integrates NLP tools for various tasks and uses ML techniques for resource acquisition.

Hydronaut est un framework pour l'exploration de l'espace des hyperparamètres à l'aide de Hydra et MLflow. Il encourage et facilite l'utilisation de ces outils en gérant leur complexité respective, permettant ainsi aux utilisateurs de se concentrer sur le développement de leurs modèles.

Le projet Optimus a été créé pour fournir un environnement de test dédié au modèle physique basé sur les données, offrant ainsi une plateforme robuste pour les simulations et les expérimentations.

Le plugin ShapeMatching permet la déformation de maillages en utilisant une correspondance de formes. Il est basé sur l'article 'Meshless Deformations Based on Shape Matching' et offre une implémentation de la méthode présentée dans cet article.