Ce projet est une bibliothèque Julia dédiée à la simulation, l'inférence statistique et la vérification de chaînes de Markov à temps continu. Il permet de modéliser des réseaux de réactions chimiques et des réseaux de Petri stochastiques, tout en offrant des méthodes d'approximation bayésienne pour l'analyse de systèmes dynamiques complexes. Les outils implémentés facilitent l'étude des processus stochastiques dans des domaines comme la biologie des systèmes ou la chimie computationnelle.

Ce projet développe un modèle de traçage des connaissances basé sur les réseaux bayésiens pour analyser et modéliser les compétences des apprenants. Il permet d'évaluer la maîtrise des savoirs et d'identifier les relations entre différentes compétences, facilitant ainsi une personnalisation des parcours d'apprentissage.

Ce projet permet d'analyser et comparer des réseaux de régulation génétique à l'aide de modèles bayésiens. Il génère des prédictions sur l'activité enzymatique sous différentes perturbations, comme celle du facteur HIF1A. Les données RNA-Seq sont transformées pour être compatibles avec le logiciel Iggy, facilitant ainsi la modélisation et l'interprétation des résultats biologiques.