Ce projet académique propose un parcours pédagogique complet pour initier les étudiants à l'intelligence artificielle et au machine learning. Il inclut des supports de cours, des notebooks interactifs et des exercices pratiques couvrant des sujets comme les régressions linéaires, les réseaux de neurones, les arbres de décision et les méthodes de régularisation. Destiné aux étudiants de l'Université Grenoble Alpes, il vise à renforcer leurs compétences en analyse de données et en modélisation prédictive.

Le projet ia-tracker est une solution de traitement et d'analyse de données en temps réel, permettant la détection d'anomalies et la prévision de tendances grâce à l'intelligence artificielle. Il offre une surveillance continue des données et des alertes en cas de problèmes détectés.

Epid Data Explorer IA (EDEIA) est une interface de navigation et d'analyse de données spatio-temporelles agrégées destinée à la recherche épidémiologique. Il se compose de deux parties communicantes : l'interface utilisateur qui affiche les données et le magasin de données qui fournit les données.

PIAF (Pour une IA Francophone) est un projet public français porté par Etalab, visant à construire un jeu de données de questions-réponses en français, similaire au format SQuAD. Le projet utilise un sous-ensemble de Wikipedia en français, sélectionné via un algorithme de PageRank, puis enrichi par une communauté via une plateforme d'annotation. Les données générées sont analysées pour produire des statistiques lexicales et syntaxiques, facilitant ainsi l'entraînement de modèles d'IA francophones.

Projet académique visant à développer des outils d'analyse et de simulation pour des applications en intelligence artificielle et science des données. Utilisé dans un cadre pédagogique pour illustrer des concepts avancés en traitement de données et modélisation mathématique. Permet aux étudiants de manipuler des bibliothèques spécialisées pour résoudre des problèmes concrets en physique ou en informatique.

Projet académique visant à explorer les capacités de l'intelligence artificielle pour traiter et analyser des données. Il permet de simuler des interactions et de générer des visualisations à partir de jeux de données variés. Destiné à des étudiants ou chercheurs en informatique, il facilite l'apprentissage des outils comme NumPy et Pandas pour le traitement de données.

Archéolog'IA est un plugin QGIS conçu pour transformer des nuages de points LiDAR HD en produits de visualisation du relief et détecter automatiquement des structures archéologiques. Il s'adresse aux services d'archéologie et aux prospecteurs, leur permettant d'analyser des données sans expertise technique en traitement de données. Le plugin génère des modèles numériques de terrain, des ombrages, des indices de relief et des rapports prêts à l'emploi, facilitant ainsi l'identification de parcelles, charbonnières, cratères ou enclos.

Projet dédié à l'intégration et à l'exploitation de solutions d'intelligence artificielle pour améliorer l'efficacité opérationnelle des entreprises. Il permet d'automatiser des processus complexes, d'analyser des données massives et de fournir des insights actionnables pour soutenir la stratégie métier.

Ce projet rassemble les matériaux et les tutoriels de l'IAS SPICE (et EUI) data analysis club et d'ateliers similaires. Il couvre des sujets tels que l'analyse de données à distance, la correction d'alignement et de tremblement, et la visualisation de données solaires.

Ce projet est une plateforme de test et d'exploration dédiée à l'API Albert, une intelligence artificielle souveraine française développée par Etalab. Il propose des implémentations en Python et TypeScript ainsi que des exemples concrets pour faciliter l'intégration des développeurs. L'outil permet de manipuler des modèles d'IA, de générer des embeddings, de transcrire des audios, d'analyser des documents et de gérer des collections de données. Il sert de passerelle pour découvrir et utiliser les capacités de l'API Albert dans un environnement sécurisé et contrôlé.