Outil dédié à l'analyse et au traitement de données scientifiques, notamment pour les chercheurs et ingénieurs. Permet d'automatiser des calculs complexes, de visualiser des résultats expérimentaux et de faciliter l'interprétation des données. Utilisé dans des domaines comme la physique, la biologie ou l'ingénierie pour accélérer la recherche et améliorer la précision des analyses.

Ce projet permet de générer des paquets Debian (.deb) pour déployer OpenSearch, une suite logicielle open source dédiée à la recherche et à l'analyse de données. Il facilite l'installation et la maintenance de cette solution sur des systèmes basés sur Debian Bullseye, en automatisant le processus de création des fichiers d'installation.

Ce projet vise à étudier les ondes corticales observées chez la souris en laboratoire. Il permet de détecter, suivre et analyser ces ondes ainsi que les mouvements corporels des animaux. Les outils développés automatisent le traitement des données brutes, calculent des paramètres descriptifs et génèrent des visualisations pour faciliter l'interprétation des dynamiques corticales. Les résultats sont utilisés pour approfondir la compréhension des mécanismes neuronaux.

Le projet dev-appli est une application web développée en PHP, utilisant le framework CodeIgniter. Il permet la gestion de contenu web, l'automatisation de tâches administratives et l'analyse de données. Il est également compatible avec les normes internationales grâce à l'utilisation de i18next pour la gestion des traductions.

Projet utilisant la technologie radar Soli pour analyser et classifier les gestes humains. Il permet de transformer des mouvements en données exploitables pour des applications interactives ou automatisées, facilitant ainsi l'interaction homme-machine sans contact physique.

Projet dédié à l'analyse avancée de données massives pour en extraire des insights actionnables. Il permet de modéliser des scénarios prédictifs, d'optimiser des processus métiers et de détecter des anomalies dans des jeux de données complexes. Les résultats sont utilisés pour automatiser la génération de rapports et soutenir la prise de décision stratégique.

McpDiffusion est un serveur MCP développé par l'INSEE qui expose des données publiques françaises via un protocole standardisé. Il agrège trois sources majeures : les publications officielles, les jeux de données détaillés et les définitions conceptuelles de l'INSEE. Destiné aux modèles de langage (LLM), il permet d'interroger ces données de manière structurée et automatisée, offrant ainsi un accès unifié à des informations économiques, démographiques et sociales essentielles pour l'analyse et la recherche.

Ce projet automatise l'extraction et la structuration des informations médicales contenues dans les Résumés des Caractéristiques du Produit (RCP) des médicaments. Il permet de transformer des fichiers HTML en données exploitables pour des analyses statistiques, des rapports ou des intégrations dans des pipelines de données. L'objectif est de faciliter l'accès et l'exploitation des données réglementaires des médicaments pour les professionnels de santé ou les organismes publics.

Outil intégré à un environnement de développement pour analyser, déboguer et générer du code source. Il permet aux développeurs de visualiser et manipuler des données techniques, d'automatiser des tâches répétitives et de produire des rapports ou documentations à partir de leur code. Le projet facilite également la compréhension des structures de données et des flux d'exécution.

Ce projet permet d'identifier automatiquement les lames pathologiques floues ou partiellement floues issues de scanners microscopiques. Il génère un rapport de qualité pour chaque image, indiquant si elle est entièrement floue, partiellement floue ou nette. L'outil aide à filtrer les images de mauvaise qualité avant leur utilisation dans des défis de données ou des analyses médicales automatisées, améliorant ainsi la fiabilité des résultats.