Ce projet utilise des méthodes de classification basées sur des graphes pour analyser des données liées à la dépression. Il vise à faciliter la détection et l'évaluation des troubles dépressifs en exploitant des relations complexes entre variables cliniques et symptômes. L'objectif est d'améliorer les outils d'aide au diagnostic pour les professionnels de santé mentale.

Ce projet permet de créer des visualisations interactives pour des données géospatiales et des réseaux en utilisant des technologies web natives (HTML5, CSS3, SVG). Il facilite l'analyse et la représentation graphique de données complexes, rendant les informations accessibles et compréhensibles. Les visualisations générées peuvent être intégrées dans divers supports, y compris des ebooks, et fonctionnent même hors ligne.

Ce projet permet de vérifier si un message respecte une structure prédéfinie sous forme de graphe. Il analyse les données textuelles pour identifier des motifs spécifiques et s'assurer qu'elles correspondent aux règles définies. Utilisé pour valider des formats de messages complexes ou des langages structurés, il est particulièrement adapté aux systèmes nécessitant une validation rigoureuse des entrées.

ComplexityParser est un outil d'analyse de code source permettant de détecter la complexité du code et de générer des graphes pour une meilleure compréhension de l'architecture logicielle.

Outil dédié à la manipulation et à la visualisation de graphes mathématiques via une interface JavaScript interactive. Permet aux utilisateurs de créer, modifier et analyser des structures graphiques complexes, notamment dans le cadre de recherches ou d'enseignements en mathématiques discrètes. Intègre des fonctionnalités avancées comme l'édition dynamique, la gestion des nœuds et des arêtes, et l'export de résultats pour une utilisation ultérieure.

Outil permettant d'éditer et de visualiser des graphes mathématiques directement dans un navigateur web. Il s'intègre à SageMath pour exploiter ses capacités de calcul avancé, facilitant ainsi l'analyse et la manipulation de structures de graphes complexes. Développé initialement par des étudiants de l'IUT Montpellier, il est désormais maintenu par des chercheurs et ingénieurs du LIRMM.

Ce projet propose une représentation compressée des graphes de développement logiciel, notamment pour l'archive mondiale des codes sources Software Heritage. Il permet d'analyser les relations entre les nœuds (dépôts, commits, fichiers) et de naviguer efficacement dans l'historique des projets open source. Les données sont structurées pour faciliter les recherches complexes et les traitements massifs.

Le projet communautes-libres-graph est une application web permettant de visualiser et d'analyser des réseaux sociaux complexes. Il offre la possibilité de détecter des communautés et de les mettre en évidence grâce à des algorithmes de détection de clusters.

Ce projet permet de reproduire les résultats d'une méthode de lissage de signaux complexes définis sur des graphes. Il s'appuie sur des techniques de Monte-Carlo pour traiter des données structurées en réseaux, facilitant ainsi l'analyse et la visualisation de signaux dans des contextes scientifiques ou industriels.

Projet dédié à la transformation d'objets 3D en graphes de squelettes pour faciliter leur analyse et leur modélisation. Il permet de décomposer des structures complexes en éléments graphiques simplifiés, offrant une meilleure compréhension des formes et des relations entre les composants. Utilisé dans des domaines comme la vision par ordinateur, la robotique ou la conception assistée par ordinateur.