Le projet InExtenso est dédié à l'analyse de données massives et hétérogènes en vue d'extraire des connaissances utiles pour la prise de décision. Il vise à développer des algorithmes innovants de fouille de données et à les appliquer à des données géographiques pour répondre à des besoins concrets en matière d'aide à la décision.

Polarisation est un outil d'analyse de l'opinion publique et du paysage médiatique sur les réseaux sociaux. Il permet de suivre les tendances et les débats en temps réel, ainsi que de cartographier les réseaux d'influence. Polarisation utilise des algorithmes avancés de traitement du langage naturel et de réseaux sociaux pour fournir une vue d'ensemble de l'opinion publique sur un sujet donné.

Ce guide a pour objectif de convaincre les décideurs de l'intérêt de publier les algorithmes et codes sources du pôle ministériel, en présentant les gains générés par cette démarche, notamment en matière de réutilisation, d'amélioration et de renforcement de la sécurité des codes. Il propose également un accompagnement pratique et concret sur la procédure de publication, en répondant aux interrogations des services concernés.

This project provides a repository of teaching materials for the Advanced Algorithmics course of the M1 Informatics for Data Science master's degree at the University of Paris-Saclay in Orsay. It contains public materials (course notes, TP subjects with corrections, etc.) and private materials (exams, etc.). The project allows teachers to clone and develop the materials, produce student versions, and deploy them on GitLab and the web.

Le projet Algo_gouv a pour but de récupérer et d'analyser les algorithmes utilisés par l'administration française via le site Legifrance. Il permet de comprendre comment ces algorithmes sont employés dans le secteur public et de mettre en lumière leur impact.

Ce projet implémente plusieurs algorithmes pour la résolution de systèmes d'équations booléennes polynomiales. Il est distribué dans le domaine public et n'est pas garanti pour produire des résultats corrects. Il contient deux programmes : Monica et Moebius, qui utilisent respectivement l'algorithme de Crossbred et la transformation de Moebius pour la résolution.

Ce projet concerne la localisation d'objets dans des scènes 3D en utilisant des ellipses 3D-aware. Il s'appuie sur des publications académiques et fournit des algorithmes pour la prédiction d'ellipses, la détection d'objets et l'estimation de la pose de caméra. Le projet est basé sur des bibliothèques telles que Detectron2 et pyellcv.

Projet de publication des algorithmes de l'affectation au lycée utilisés dans l'application nationale Affelnet-Lycée. Il permet l'affectation des élèves aux lycées en calculant les barèmes, en gérant les voeux des élèves et les offres de formation.

Ce projet contient le code de l'évaluation de l'algorithme F3C proposé dans la publication "Vertex Coloring with Communication Constraints in Synchronous Broadcast Networks". Il a été testé avec OMNeT++ v. 5.3.

Ce projet implémente les règles de réduction de Karp--Sipser pour obtenir des correspondances de haute cardinalité dans des graphes bipartis et généraux. Les algorithmes sont décrits dans une publication de 2020.