Robot-WATCHDOG est un cadre de détection de défaillances pour les robots autonomes, utilisant une représentation par graphes spatio-temporels centrés sur les objets. Il identifie les erreurs relationnelles (saisie d'objets incorrects, violation d'ordre de tâches) en analysant les interactions entre objets dans des scènes dynamiques. Deux détecteurs complémentaires sont déployés : un transformateur graphique prédictif pour les environnements riches en données, et une méthode non paramétrique pour les scénarios avec peu d'exemples. Le système garantit un taux de faux positifs contrôlé grâce à la prédiction conforme, sans nécessiter de données d'échec.

Ce projet développe un système de preuve neuronale pour analyser et valider des structures linguistiques complexes en français. Il combine un super-tagger pour étiqueter les mots avec des catégories syntaxiques avancées et un linker pour établir les relations entre ces éléments. L'objectif est de transformer des phrases en représentations logiques structurées, facilitant ainsi l'analyse sémantique et la vérification automatique de cohérence grammaticale.

Outil dédié à l'analyse et à la synthèse des données issues de Geslab, un système de gestion budgétaire et comptable utilisé par des entités publiques. Il permet de transformer des exports Excel ou CSV en rapports structurés, facilitant le suivi des budgets, des commandes et des virements. Les utilisateurs peuvent générer des tableaux de bord clairs et partager des synthèses budgétaires adaptées à leurs besoins.

Outil dédié à l'importation et au traitement automatisé de données phénologiques, notamment depuis des fichiers structurés comme des feuilles de calcul. Il facilite l'intégration et la transformation de ces données pour des analyses ultérieures ou des systèmes externes.

NumpyFft est une bibliothèque logicielle dédiée au calcul efficace des transformées de Fourier rapides (FFT) et à l'analyse spectrale de signaux numériques. Elle permet aux chercheurs, ingénieurs et développeurs de traiter des données temporelles ou spatiales pour en extraire des informations fréquentielles, facilitant ainsi la modélisation, la simulation et l'optimisation de systèmes complexes dans divers domaines scientifiques et industriels.

DFIR-Ogre est un outil en ligne de commande développé par l'ANSSI qui permet d'extraire et de structurer des artefacts forensiques Windows issus d'archives DFIR-ORC. Il facilite l'analyse des traces numériques pour les investigations de sécurité en transformant des données brutes en formats exploitables par des bases de données comme Splunk ou ELK. L'outil couvre divers types d'artefacts (fichiers système, logs, historiques navigateur, etc.) et propose des plugins dédiés pour une analyse approfondie.

Outil open source dédié à l'optimisation et à la synthèse de haut niveau (HLS) pour les circuits électroniques. Il permet de transformer des descriptions algorithmiques en architectures matérielles optimisées, facilitant ainsi la conception de systèmes embarqués et de circuits intégrés. Le projet intègre des fonctionnalités avancées pour l'analyse de performance et la génération automatique de code VHDL ou Verilog.

Outil dédié à l'extraction et à la structuration des informations contenues dans les fichiers XML des décisions de justice. Il permet de transformer des documents administratifs complexes en données textuelles et métadonnées accessibles, facilitant ainsi leur analyse et leur exploitation par des professionnels du droit ou des systèmes automatisés.

Ce projet automatise la récupération, la transformation et l'intégration de données biochimiques issues de bases de données spécialisées (comme KEGG ou BRENDA). Il permet de convertir des fichiers de données métaboliques, enzymatiques ou réactionnelles entre différents formats (ODS, TXT, SBML) et d'enrichir des modèles de voies métaboliques avec des informations thermodynamiques et cinétiques. Les outils développés facilitent l'analyse des réactions biochimiques et l'étude des enzymes pour la recherche en biologie systémique.

Outil spécialisé dans la transformation des données collectées par DFIR-ORC en chronologies exploitables pour les investigations numériques. Il permet aux analystes en cybersécurité de visualiser et d'analyser les événements critiques d'un système Windows compromis, facilitant ainsi la détection d'intrusions et la réponse aux incidents. Le projet automatise la génération de rapports structurés à partir de fichiers de collecte forensique.