Ce projet utilise des données satellites pour détecter et analyser les habitats spontanés. Il permet de définir le type de données satellites à utiliser, le département et l'année d'utilisation, ainsi que le type d'annotateur et la taille des buffers. Le pipeline d'entraînement complet est contenu dans le fichier src/run_training_pipeline.py et peut être lancé en définissant le fichier config.yaml et en exécutant la commande python src/run_training_pipeline.py <remote_server_uri> <experiment_name> <run_name>.

Base de données médicale open data dédiée à l'analyse d'images de lames microscopiques de biopsies cervicales et de spécimens chirurgicaux. Elle fournit des images haute résolution, des métadonnées associées et des annotations pour faciliter la détection de lésions. Destinée aux chercheurs et participants de défis de données, elle est accessible librement pour promouvoir l'innovation en imagerie médicale.

Outil bioinformatique conçu pour identifier la liaison au sexe dans des données de séquençage haut débit issues de croisements contrôlés. Il permet aux chercheurs d'analyser les données génomiques des parents et de leur descendance afin de détecter des régions génétiques liées au sexe. Ce projet facilite les études en génétique et en biologie évolutive.

Ce projet vise à standardiser les protocoles IoT pour détecter en temps réel les virus et la pollution environnementale. Il permet aux utilisateurs d'identifier les zones à risque via une application mobile et un site web, tout en assurant la conformité RGPD. Les données collectées sont analysées et diffusées pour permettre une surveillance efficace et des alertes préventives.

Ce projet permet de surveiller et détecter les problèmes dans les systèmes informatiques, en particulier dans les clusters Kubernetes. Il utilise des chartes Helm pour faciliter le déploiement et la configuration des composants nécessaires à la détection des anomalies et des pannes. Les données collectées sont ensuite analysées pour fournir des diagnostics précis et des recommandations d'actions correctives.

Outil dédié à la détection et à l'analyse des cyclones tropicaux à partir de données météorologiques et climatiques. Il permet aux chercheurs et météorologues de modéliser les phénomènes extrêmes, d'améliorer les prévisions et de mieux comprendre les impacts du changement climatique sur ces événements. Le projet s'appuie sur des algorithmes avancés et des données issues de simulations numériques.

Extension pour le logiciel Icy dédiée à l'analyse d'images biologiques. Spot Detector permet de détecter et compter automatiquement des spots (noyaux, cellules) dans des images 2D ou 3D, souvent bruitées. Il offre des fonctionnalités de filtrage, de tri par régions d'intérêt et d'export des données en fichiers Excel. Utilisé principalement en imagerie cellulaire et microscopie, il facilite l'analyse quantitative des images issues de la recherche biomédicale.

Outil open source dédié à l'identification automatique des vulnérabilités CVE (Common Vulnerabilities and Exposures) dans les codes sources. Il permet aux développeurs et équipes de sécurité de scanner leurs projets pour détecter des failles connues, analyser les correctifs associés et comprendre les modifications nécessaires pour sécuriser leur code. Le projet combine des analyses statiques via des requêtes Tree-sitter et des outils de traitement de données pour générer des jeux de données exploitables.

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.

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.