Projet de simulation dédié à l'étude des détecteurs de particules, notamment pour calculer les champs électriques, simuler la dérive des électrons et analyser les courants induits. Il permet de modéliser des géométries spécifiques comme les plans de lecture perforés, en utilisant des paramètres paramétrables pour adapter les simulations aux besoins expérimentaux.

Ce projet est un centre de données dédié à l'analyse des signatures de courant (MCSA) pour le suivi des machines électriques. Il fournit des jeux de données expérimentaux issus de bancs d'essai du laboratoire LIAS, notamment sur des moteurs asynchrones avec des défauts de barres rotoriques. Les données, disponibles en CSV, couvrent différentes conditions de fonctionnement et permettent d'étudier les signatures électriques pour le diagnostic de pannes. Le projet s'inscrit dans une démarche de science ouverte et de collaboration entre chercheurs et industriels.

Ce projet pédagogique propose un parcours complet pour initier les étudiants à l'intelligence artificielle et au machine learning. Il couvre les concepts fondamentaux, les algorithmes classiques et avancés, ainsi que des applications concrètes comme l'analyse de données de consommation électrique ou de pollution atmosphérique. Le contenu est structuré en cours, exercices pratiques et projets collaboratifs.

Ce projet est un serveur de périphérique Tango dédié à l'analyse de spectres électroniques. Il calcule des spectres d'électrons à partir d'images capturées par une ou deux caméras, en utilisant des fichiers de configuration contenant des lois de dispersion ou des cartes de champ. Il génère des tableaux d'images de spectres, des profils spectraux et des quantités statistiques comme l'énergie médiane, moyenne et l'écart-type. Il permet également la détection de pics et l'ajustement de courbes.

CIRA est un outil d'analyse dédié à l'évaluation et à l'optimisation des interfaces de puces électroniques (chiplets). Il permet aux ingénieurs et chercheurs de détecter les défauts de connexion (ouverts, courts, etc.), d'analyser leur réparabilité et de générer des solutions de réparation. Grâce à des modèles de défauts et des analyses statistiques, CIRA aide à améliorer le rendement de fabrication des puces en identifiant les zones critiques et en proposant des mécanismes de réparation adaptés.

Application dédiée au contrôle et à la gestion des alimentations électriques haute qualité (HQPS). Elle permet aux utilisateurs de surveiller, analyser et configurer des systèmes d'alimentation électrique en temps réel. L'outil offre des fonctionnalités avancées comme la visualisation de courbes, l'analyse de données et la gestion des paramètres critiques pour assurer un fonctionnement optimal des équipements.

Ce projet propose un modèle mathématique et physique du système électrique français pour évaluer le mix marginal d'électricité en fonction des variations de demande. Il permet d'analyser l'impact des interruptions de consommation à court terme et d'étudier la sensibilité saisonnière du mix énergétique. Le modèle intègre des données de production, d'échanges transfrontaliers et de gestion hydroélectrique pour reproduire les dynamiques quotidiennes et intra-quotidiennes du réseau.

Outil open source conçu pour collecter des données issues de capteurs ou d'appareils SNMP, puis les transmettre à un courtier MQTT. Il permet de surveiller en temps réel des paramètres comme la consommation électrique, les températures ou d'autres métriques techniques. Les données sont ensuite distribuées à des applications de monitoring, de traitement ou de stockage pour analyse et visualisation.

Ce projet permet de contrôler à distance une alimentation électrique isolée via une communication UART avec un microcontrôleur. Il offre une interface graphique pour ajuster la tension de sortie, l'intensité lumineuse d'une LED et visualiser les courbes de transfert entre la sortie DAC et la tension de sortie. Les données sont enregistrées et exportées automatiquement en formats PDF et SVG pour analyse.