Decomics est une application interactive dédiée à l'analyse et à la déconvolution de données omics (transcriptomique, métabolomique, etc.). Elle permet aux chercheurs et biologistes de décomposer des échantillons complexes en sous-populations cellulaires ou moléculaires, facilitant ainsi l'interprétation des résultats expérimentaux. L'outil propose des méthodes non supervisées et des visualisations dynamiques pour explorer les données biologiques.

Ce projet développe des méthodes d'adaptation de domaine non supervisée pour analyser des images multitâches dans un contexte réaliste avec un décalage extrême des étiquettes. Il se concentre sur l'application aux observations du premier grand télescope (LST-1) de l'observatoire CTAO, où les données simulées ne correspondent pas aux observations réelles en raison du bruit et du déséquilibre des étiquettes. Les solutions proposées visent à améliorer la précision des modèles de reconstruction d'événements en intégrant des données réelles non étiquetées.

Ce projet est dédié à l'apprentissage des méthodes d'exploration multidimensionnelle essentielles pour la préparation des données, telles que l'analyse en composantes principales, l'analyse discriminante linéaire, l'analyse de correspondance, la position multidimensionnelle, la factorisation non négative, etc. Il couvre également la classification non supervisée (clustering) à l'aide de k-moyennes, de l'analyse hiérarchique, de DBSCAN et de mélanges gaussiens.

UETcpp est un outil d'analyse de données permettant de calculer des similarités entre données hétérogènes en utilisant une approche de classification non supervisée. Il est basé sur l'algorithme Extra Trees et offre des fonctionnalités d'optimisation des paramètres.

Outil de gestion dédié au projet MITIK, visant à analyser la mobilité des utilisateurs via des mesures passives non intrusives. Il permet de configurer et superviser des capteurs Wi-Fi, synchroniser les données collectées, anonymiser les traces pour garantir la vie privée, et produire des analyses de trajectoires. L'objectif est d'intégrer et d'automatiser les processus de capture, traitement et interprétation des données pour faciliter la recherche en mobilité humaine.