Ce projet académique développe des outils pour manipuler des polyèdres en trois dimensions. Il permet de les représenter, les importer et exporter depuis des fichiers au format OBJ, et de les décomposer en composantes connexes pour une analyse structurelle. Les algorithmes implémentés facilitent l'étude des propriétés géométriques et topologiques des modèles 3D, avec une approche modulaire et optimisée pour la gestion dynamique de la mémoire.

Ce projet propose une méthode pour organiser des données en clusters de manière dynamique. Il permet de regrouper des éléments similaires tout en optimisant les coûts associés à ces regroupements. L'approche vise à simplifier la représentation des structures de données pour faciliter leur analyse et leur manipulation.

Ce projet est un atlas en ligne dédié à l'étude et à la valorisation des paysages et des projets urbains des Hauts-de-Seine. Il propose des ressources documentaires, des analyses territoriales et des actualités pour comprendre les dynamiques paysagères et urbaines du département. Destiné aux acteurs locaux, aux professionnels et au grand public, il facilite l'accès à des données structurées sur l'évolution des territoires.

Ce projet développe un vocabulaire standardisé pour classer les petits corps dynamiques du système solaire, comme les astéroïdes ou les comètes. Il facilite l'échange et la comparaison de données entre différentes bases astronomiques en fournissant une terminologie commune et structurée, essentielle pour la recherche et l'analyse en astrophysique.

Service API open source qui agrège et expose les métadonnées des commits des projets open source hébergés sur des plateformes comme GitHub, GitLab et Framagit. Il permet aux développeurs, chercheurs et entreprises d'accéder à des données structurées sur l'activité des dépôts logiciels, facilitant ainsi l'analyse des contributions, la veille technologique et la compréhension des dynamiques de développement.

Le HAL Discovery MCP Server est un outil dédié à l'exploration et à l'analyse des publications scientifiques hébergées dans l'archive ouverte HAL. Il permet aux chercheurs, institutions et acteurs de la recherche d'accéder facilement aux métadonnées des dépôts, d'identifier les auteurs, les structures de recherche, les projets financés (ANR, européens) et les thématiques émergentes. Grâce à une interface API, il facilite la découverte et l'exploitation des données bibliographiques pour des usages variés, allant de la veille scientifique à l'analyse des dynamiques de recherche.

Outil académique dédié à l'analyse des émotions dans des pièces de théâtre en alsacien. Il permet d'extraire et structurer des données à partir de fichiers XML, de calculer des indicateurs émotionnels (valence, arousal, etc.) et de visualiser les dynamiques émotionnelles au fil de l'œuvre. Les résultats sont présentés sous forme de graphiques et de fichiers CSV pour faciliter l'interprétation des émotions par personnages, types de théâtre ou autres critères.

Ce projet permet d'analyser et de modéliser des relations bidirectionnelles entre entités à partir de données structurées. Il facilite la compréhension des interactions complexes dans des réseaux, comme les flux logistiques, les relations sociales ou les systèmes biologiques. L'outil génère des visualisations et des métriques pour identifier des motifs, optimiser des processus ou simuler des scénarios dynamiques. Il s'adresse aux chercheurs, ingénieurs ou analystes travaillant sur des données relationnelles.

Ce projet permet de visualiser et d'analyser des données territoriales européennes (NUTS) sous forme de cartes interactives et de tableaux synthétiques. Il facilite l'accès à des informations administratives structurées comme les régions, départements ou communes, en s'appuyant sur des standards du web sémantique. Les utilisateurs peuvent explorer des jeux de données normalisés pour comprendre les dynamiques territoriales ou comparer des indicateurs régionaux.

Ce projet consiste à développer un robot automatique capable de jouer au jeu de société Magic Maze. Le robot doit analyser une situation de jeu, calculer les déplacements optimaux pour plusieurs aventurières dans un supermarché virtuel, et les guider vers leurs objectifs ou sorties en respectant les contraintes du jeu. Il utilise des algorithmes de recherche de plus courts chemins et des structures de données comme l'union-find pour générer et gérer des tuiles de jeu dynamiques.