Ce projet analyse la capacité de peering public à l'échelle mondiale en étudiant les réseaux d'interconnexion complexes. Il vise à comprendre et quantifier les performances des infrastructures internet publiques pour optimiser leur efficacité et leur résilience. Les résultats sont publiés sous forme d'article scientifique et contribuent à l'amélioration des connaissances sur l'infrastructure globale d'internet.

Outil dédié à la simulation et à l'analyse des flux dans les réseaux informatiques. Permet aux ingénieurs et administrateurs système de modéliser des architectures complexes, d'évaluer les performances et d'identifier les goulots d'étranglement. Utilisé pour concevoir des réseaux plus efficaces, sécurisés et résilients, en s'appuyant sur des scénarios de trafic réalistes et des outils de visualisation avancés.

Beast est un outil de simulation et de test dédié aux infrastructures réseau. Il permet aux administrateurs système, développeurs et chercheurs de modéliser des environnements réseau complexes pour analyser les flux, tester des protocoles ou valider des configurations avant déploiement. Le projet offre une plateforme flexible pour étudier le comportement des réseaux locaux, des routeurs ou des commutateurs dans des conditions contrôlées.

Ce projet développe une solution innovante de reconnaissance de gestes et d'activités humaines basée sur des radars millimétriques. Il propose une méthodologie légère et robuste pour des systèmes embarqués, exploitant des réseaux de neurones graphiques (GNN) afin d'analyser des données radar complexes. Le projet inclut la création d'un jeu de données dédié, MIRAGE, et démontre une performance supérieure aux méthodes existantes en termes de précision et d'efficacité énergétique.

Environnements RStudio et Cytoscape dédiés à des ateliers de formation en bioinformatique (ETBII-2023). Ces outils permettent aux participants d'effectuer des analyses statistiques avancées, de visualiser des données biologiques complexes et d'explorer les réseaux moléculaires. Les ateliers couvrent des thématiques comme l'analyse multivariée, la génomique et l'écologie fonctionnelle.

OMEGAlpes est une bibliothèque open source dédiée à la modélisation et à l'optimisation linéaire de systèmes énergétiques. Elle permet aux chercheurs, ingénieurs et décideurs de concevoir des modèles mathématiques pour analyser, simuler et optimiser des réseaux énergétiques complexes, en intégrant des données techniques, économiques et environnementales. L'outil facilite la prise de décision pour la transition énergétique et l'efficacité des infrastructures.

Outil dédié à l'analyse et au mappage flexible d'identifiants de métabolites ou de lipides identifiés par métabolomique ou lipidomique vers des réseaux métaboliques. Basé sur l'ontologie ChEBI, il permet de faire correspondre des molécules précises à des descriptions plus génériques dans les réseaux, facilitant ainsi l'intégration et l'interprétation des données biologiques complexes.

Networkdisk est un projet dédié à l'analyse et la visualisation de réseaux complexes. Il permet de représenter des données relationnelles sous forme de graphes, de détecter des communautés et d'étudier les réseaux de collaboration. Des fonctionnalités de colorisation et d'affichage dynamique facilitent l'interprétation des résultats.

Le projet javabdd est une bibliothèque Java dédiée à la manipulation de fonctions booléennes sous forme de réseaux de décision BDD (Binary Decision Diagrams). Il permet de construire, manipuler et analyser des fonctions booléennes complexes, de rechercher des ensembles satisfaisants et de calculer des profils de variables.

Musette est une bibliothèque R dédiée à l'analyse avancée de réseaux et de graphes. Elle permet de modéliser des relations complexes entre entités, d'optimiser des scores de performance et de visualiser des structures de données sous forme de graphes interactifs. Utilisée pour des études statistiques ou des recherches opérationnelles, elle facilite la détection de communautés, l'évaluation de chemins critiques et l'exploration de données multidimensionnelles.