Outil dédié à la lecture, l'analyse et le traitement de données issues de capteurs ou d'instruments de mesure scannés. Permet d'extraire des positions, de calibrer des appareils, de générer des histogrammes et de vérifier l'intégrité des données. Utilisé principalement dans des environnements scientifiques ou industriels pour automatiser le traitement de fichiers bruts.

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.

Logiciel dédié à la gestion et au contrôle d'un système d'imagerie scientifique, notamment pour l'acquisition, le traitement et le stockage d'images haute résolution. Il permet de configurer les paramètres d'exposition, de scanner des échantillons et de gérer les fichiers de données générés lors des analyses. Utilisé principalement dans des environnements de recherche ou industriels nécessitant une imagerie précise.

Plateforme dédiée à la gestion, au stockage et au partage d'images médicales pour les professionnels de santé. Elle permet d'archiver, consulter et analyser des examens d'imagerie (radiologie, IRM, scanner, etc.) de manière sécurisée et conforme aux réglementations en vigueur. Facilite la collaboration entre médecins et améliore la prise en charge des patients grâce à un accès centralisé et optimisé aux données.

Ce projet propose une interface graphique simplifiée pour piloter des expériences scientifiques via le logiciel qcontrol3. Il permet de scanner et modifier des paramètres expérimentaux, de générer des séquences automatisées et de gérer des fichiers de configuration pour des mesures en laboratoire. L'outil est conçu pour faciliter l'analyse de données et l'optimisation de protocoles expérimentaux dans un environnement Python3.

Service automatisé d'extraction et de structuration de tableaux financiers à partir de documents PDF (comptes sociaux). Utilise des technologies d'OCR neuronal et de modèles de langage pour transformer des documents scannés ou nativement numériques en données structurées exploitables. Permet une analyse rapide et fiable des données comptables pour des audits, des comparaisons ou des rapports automatisés.

Ce projet permet de transformer automatiquement des fichiers PDF en texte exploitable grâce à la reconnaissance optique de caractères (OCR). Il simplifie le traitement de documents numérisés ou scannés en extrayant leur contenu textuel pour une utilisation ultérieure, comme l'archivage ou l'analyse de données.

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.

Outil logiciel dédié au traitement et à l'analyse de données issues de scanners laser. Il permet de convertir des scans laser en nuages de points 3D, d'identifier les contours et de déterminer les points les plus proches dans un environnement. Principalement utilisé dans des applications robotiques ou d'inspection industrielle pour la cartographie et la détection d'obstacles.

Fusion-UNet est un projet de recherche en imagerie médicale utilisant des réseaux de neurones pour segmenter et analyser des images médicales. Il permet d'identifier et de délimiter automatiquement des structures anatomiques ou des anomalies comme des tumeurs, facilitant ainsi le travail des radiologues et améliorant la précision des diagnostics. L'outil s'appuie sur des techniques avancées de deep learning pour traiter des données issues de scanners, IRM ou autres modalités d'imagerie.