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.

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.

Mangoes est un outil permettant de traiter des données textuelles, de calculer des co-occurrences et de générer des représentations de mots (word embeddings) à l'aide de méthodes d'apprentissage automatique non supervisées. Il propose également des méthodes d'évaluation statistique et intrinsèque ainsi que des outils de visualisation.

Connection-Studio est une plateforme web permettant l'analyse et la visualisation de données biologiques, en particulier des réseaux d'interactions moléculaires. Il permet l'intégration de données hétérogènes et la recherche de motifs dans des données textuelles.

Ce projet consiste en une méthode d'extraction de relations dans des données biomédicales en injectant des embeddings de graphes de connaissances (RotatE) dans BERT. Il fournit également des outils pour préparer les données en vue de leur utilisation dans l'apprentissage automatique en biomédecine.

Le projet lrec-coling2024 est dédié au traitement et à l'analyse de données textuelles. Il offre des fonctionnalités avancées de classification, de détection de langues et d'extraction d'information, permettant une meilleure compréhension et exploitation des données.

Ce projet est une formation sur la préparation et la visualisation de données pour l'apprentissage automatique. Il contient des notebooks sur le prétraitement de données tabulaires, textuelles, d'images et audio, ainsi que des modules de visualisation.

ScimBa est un projet de recherche en apprentissage automatique et équations aux dérivées partielles. Il propose des outils pour construire et entraîner différents types de réseaux de neurones adaptés à la résolution d'équations aux dérivées partielles et à l'apprentissage de relations entre grandeurs physiques.

Abstra est un système permettant de créer le schéma E-R de n'importe quel ensemble de données RDF, JSON ou XML. D'autres formats seront ajoutés dans le futur.

Le projet COMPRISE Personal Server permet de configurer un serveur personnel pour les applications, offrant des fonctionnalités de transformation de texte et de voix pour la communication web.