Le projet FLAIR-2 vise à améliorer la précision des cartes en fournissant une description plus complète et une meilleure compréhension de notre environnement. Il s'appuie sur un jeu de données d'imagerie aérienne de haute résolution avec plus de 20 milliards de pixels annotés, acquis sur trois ans et différents mois. Les images aériennes sont accompagnées de données Sentinel-2 avec 10 bandes spectrales, offrant une résolution spatiale de 10 mètres. Le défi consiste à intégrer des informations texturales et temporelles pour améliorer la segmentation sémantique de ces données multi-sources.

MonitorFish est une application web développée pour le Centre National de Surveillance des Pêches (CNSP) et ses partenaires, permettant de visualiser et d'analyser les activités de pêche en temps réel et historiques. L'application offre des fonctionnalités de surveillance des activités de pêche, de détection de fraudes en temps réel, et de visualisation de données de pêche sur une carte interactive.

Le projet Acropole est un modèle de prédiction de la consommation de carburant des avions et une bibliothèque Python pour le traitement des données de trajectoire et l'amélioration de l'efficacité énergétique des avions. Il utilise des données ouvertes sur les paramètres des avions et un modèle de réseau neuronal entraîné pour fournir des prédictions précises.

NeatMap est un plugin pour QGIS qui permet la production d'un ensemble organisé de polygones selon leurs formes. Il se base sur des opérateurs morphologiques et une classification pour organiser les polygones en fonction de leur taille, forme et autres indicateurs.

Formation en machine learning pour l'initiation de chefs de projets sans connaissances préalables dans le domaine. Elle couvre des notions telles que la manipulation et la description des données, les algorithmes de machine learning, l'évaluation et la sélection de modèles, ainsi que l'introduction au deep learning. Les supports de cours et les codes sources des travaux pratiques sont partagés en open-source.

Lidar Prod est une bibliothèque de production conçue pour améliorer les algorithmes de classification géométrique basés sur des règles en y intégrant des prédictions de réseaux de neurones profonds et une base de données géographique vectorielle publique (BDUni). L'objectif est d'assurer une classification de haute qualité tout en minimisant la nécessité d'une correction humaine.

Formation pour apprendre à utiliser ML Flow, un dashboard de monitoring d'expériences de Machine Learning. La formation s'appuie sur le jeu de données Iris et sur un extrait de MeteoNet.

Le projet mfserv est un module du MetWork Framework qui permet de gérer des workflows asynchrones et synchrones, de gérer des conteneurs et des déploiements, et de monitorer des systèmes. Il est basé sur des technologies telles qu'ExpressJS, Node.js et Nginx.

Cron-wrapper est un outil permettant d'ajouter des fonctionnalités manquantes à l'utilitaire cron, telles que les verrous, les timeouts, les attentes aléatoires, le chargement des variables d'environnement, etc.

Carbure est une plateforme dédiée à la gestion des biocarburants, de leur traçabilité et de leur durabilité. Elle permet de s'assurer de la conformité réglementaire des biocarburants et offre des fonctionnalités d'analyse de leur durabilité.