Euphrosyne est une plateforme en ligne dédiée à la gestion et à l'ouverture des données des projets de recherche menés avec New AGLAE, un accélérateur de particules du C2RMF. Elle permet aux chercheurs et institutions culturelles de centraliser, partager et archiver leurs données scientifiques tout en garantissant leur accessibilité et leur réutilisation. Le service s'inscrit dans une démarche d'open science et de transparence des données publiques.

Outil dédié à l'intégration et au traitement de données de diffraction pour des détecteurs de type Pilatus, notamment utilisé sur la ligne ID15A de l'ESRF. Il permet d'analyser des scans expérimentaux en exploitant des ressources GPU pour accélérer les calculs. Le projet facilite l'extraction et la visualisation de données scientifiques complexes issues d'expériences de diffraction, en fournissant des fonctionnalités adaptées aux besoins des chercheurs en physique et science des matériaux.

Gabarit est une plateforme open source conçue pour simplifier et accélérer le développement de projets en science des données et intelligence artificielle. Elle fournit des modèles prêts à l'emploi, des outils de préprocessing et des pipelines de machine learning pour les domaines du traitement automatique du langage naturel, de la vision par ordinateur et des données numériques. Son objectif est de permettre aux data scientists de se concentrer sur l'essentiel en automatisant les étapes techniques et en offrant des fonctionnalités de production robustes.

Ce projet propose un cours accéléré en informatique axé sur les fondamentaux et les bonnes pratiques pour la recherche. Il couvre les concepts essentiels de la science des données et de la programmation, permettant aux utilisateurs d'acquérir des compétences clés pour leurs travaux ou études. Le contenu est structuré pour être accessible et pratique.

Gabarit est un ensemble de modèles Python pour les projets de science des données. Il permet de générer une base de code incluant de nombreuses fonctionnalités pour accélérer la production et les tests de modèles d'IA. Vous pouvez vous concentrer sur l'essentiel de la science des données.

Ce projet centralise des ressources pédagogiques dédiées au calcul scientifique et à l'optimisation des performances. Il propose des tutoriels sur des thèmes variés comme le profilage, la vectorisation, l'utilisation d'accélérateurs (OpenCL, Kokkos) ou encore le calcul intensif (OpenMP, MPI). Il couvre également des outils modernes comme TensorFlow, Spark ou HDF5 pour la science des données et l'apprentissage automatique.