Flow-matrix est une solution d'analyse et de visualisation de données dédiée aux professionnels de la finance, du marketing et de la communication. Il permet de traiter des données complexes, de détecter des corrélations et de représenter visuellement des réseaux de relations.

Le Syndicat Intercommunal d’Information Géographique (SiiG) accompagne 50 communes et partenaires dans la gestion, la consultation et la mise à jour de leurs données géoréférencées. Il propose des outils de cartographie en ligne pour visualiser et analyser des informations comme le cadastre, les PLU, les réseaux secs et humides, ou encore les points de collecte des déchets. Le SiiG facilite également l’accès aux documents d’urbanisme et permet le prêt de données cartographiques sous conditions.

Ce projet rassemble différents réseaux GEXF issus de nos études. Il permet l'analyse et la visualisation de données de réseaux sociaux, contribuant ainsi à la recherche en sciences sociales et à l'étude de la communication en ligne.

Outil de génération de visualisations pour explorer les données de la base Navigo, permettant de visualiser et analyser les réseaux de transports en commun, les flux de déplacements et la fréquentation des stations.

Ce projet vise à fournir un environnement de laboratoire pour l'étude et l'expérimentation de réseaux sans fil. Il permet aux utilisateurs de simuler et d'analyser divers scénarios de réseau sans fil en utilisant différents protocoles de communication.

MOCHY est un outil d'aide à la décision pour les gestionnaires de réseaux de transports en commun. Il permet de simuler le fonctionnement d'un réseau, d'analyser les données de trafic et de prévoir les temps de trajet.

Le projet community-detection-poc a pour objectif d'analyser des réseaux de co-auteurs dans les publications scientifiques et de détecter des communautés thématiques dans la recherche. Il offre une interface web permettant de visualiser et d'interagir avec les données.

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.

L'équipe de communication de scikit-learn est responsable de la sensibilisation et de la communication pour le projet. Elle aide à partager les nouvelles fonctionnalités, les mises à jour importantes des pull requests et les réalisations des contributeurs sur les réseaux sociaux.

Ce projet vise à analyser et à comprendre la diversité et l'activité des communautés microbiennes marines à partir de l'étude de génomes bactériens et archéens. Il comprend la reconstruction de réseaux métaboliques, l'étude de la diversité et de l'activité des communautés, ainsi que la modélisation de l'impact des facteurs biotiques sur la structure de ces communautés.