SISPPEO est un package Python open source avec une interface de ligne de commande (CLI) permettant d'extraire des informations synthétiques utiles pour l'observation de la Terre (eau et terre) a partir d'images satellites optiques. Il est conçu pour fonctionner avec des images provenant de divers satellites, tels que Sentinel-2/MSI, Sentinel-3/OLCI et Landsat 8/OLI.

Ce projet fournit une formation en ligne pour l'exploration de modèles épidémiologiques à l'aide d'EMULSION, un outil d'analyse de données et de modélisation de systèmes complexes. Il permet aux utilisateurs de mieux comprendre les dynamiques de transmission des maladies et d'élaborer des stratégies de contrôle.

Ce projet utilise des techniques d'analyse d'images pour estimer la taille d'une personne à partir de photos. Il s'appuie sur des algorithmes de vision par ordinateur et d'apprentissage automatique pour détecter et mesurer les différents éléments de la photo qui permettent de déterminer la taille.

Acoustic GUI est une interface graphique Java permettant de lancer un programme Python d'analyse acoustique de vidéos de poissons. Il permet de visualiser les données acoustiques et de suivre les populations de poissons.

Ce module Python permet d'explorer et d'utiliser la base de données agroecoperenne, dédiée à l'agriculture durable et à l'agroécologie.

Ansys-mesolr est un projet dédié à la simulation de mécanique des fluides et à l'analyse de données scientifiques. Il permet de créer des modèles numériques précis et détaillés, offrant ainsi la possibilité de tester et d'optimiser des designs dans un large éventail d'applications industrielles.

Projet dédié à la gestion, l'analyse et la prévision des données liées à l'épidémie de Covid. Il permet une meilleure compréhension de la situation épidémiologique et facilite la prise de décision.

CovSel est un projet visant à fournir des fonctions et des données liées à la pandémie de COVID-19. Il permet la sélection de mesures de lutte contre la pandémie, l'analyse de données épidémiologiques et le développement de recommandations pour la réouverture des établissements.

Ce projet implémente le modèle déterministe proposé par Darrigade et al. (2021) pour décrire la dynamique cellulaire dans la muqueuse intestinale, ainsi que sa sensibilité aux paramètres. Il fournit des notebooks Jupyter pour la résolution du modèle et l'analyse de sensibilité, avec des explications et des rappels sur l'article original.

Implémentation en python de DEXOM, un outil d'inférence de réseaux métaboliques contextuels spécifiques à partir de données d'expression génique. Utilise des règles GPR pour connecter les gènes et les réactions, et offre plusieurs méthodes d'énumération pour générer des sous-réseaux optimaux.