Ce projet vise à standardiser les protocoles IoT pour détecter en temps réel les virus et la pollution environnementale. Il permet aux utilisateurs d'identifier les zones à risque via une application mobile et un site web, tout en assurant la conformité RGPD. Les données collectées sont analysées et diffusées pour permettre une surveillance efficace et des alertes préventives.

Outil développé pour l'INERIS permettant d'identifier et caractériser des composés chimiques dans différents milieux (eau, air, sols). Il utilise des modèles d'intelligence artificielle pour analyser des données environnementales et détecter des sources de pollution. La plateforme permet aux experts de visualiser les résultats, de lancer des analyses et de gérer les accès sécurisés. Elle s'appuie sur des bases de données relationnelles et des services cloud pour le stockage et le traitement des données.

Plateforme dédiée à l'analyse et à la visualisation des données géostatistiques environnementales. Elle permet aux acteurs publics et privés de modéliser les risques naturels, suivre la qualité de l'air et cartographier les pollutions atmosphériques. L'outil facilite la prise de décision pour la gestion des risques et la protection de l'environnement en s'appuyant sur des données scientifiques et des modèles prédictifs.

Le projet Lorax vise à collecter, analyser et surveiller les données environnementales en temps réel. Il permet de détecter les pollutions et d'alerter les autorités compétentes pour une intervention rapide. Grâce à son système d'analyse de données avancé, il fournit des informations précieuses pour la prise de décision en matière de protection de l'environnement.

Seaview est un projet dédié à la protection et la gestion durable des océans. Il vise à collecter, analyser et partager des données sur l'état de la mer et de la biodiversité marine, afin d'aider les décideurs et les acteurs locaux à prendre des mesures pour prévenir la pollution et protéger les écosystèmes marins.

Le projet `capteurs` a pour but de collecter, traiter et analyser les données provenant de capteurs environnementaux. Il permet de suivre et d'être alerté en cas de problèmes tels que des niveaux de pollution élevés, des bruits anormaux ou une consommation d'énergie excessive. Grâce à une interface conviviale, les utilisateurs peuvent consulter les données en temps réel et accéder à des rapports détaillés.

Ce projet vise à transformer des données brutes de pollution atmosphérique en informations structurées et exploitables au format RDF. Il permet de cartographier et d'analyser les niveaux de pollution par pays, facilitant ainsi la prise de décision pour les acteurs environnementaux. Les données sont accessibles via des serveurs sémantiques pour une réutilisation par d'autres systèmes.

Outil de caractérisation des composés chimiques développé par l'INERIS pour répondre à trois besoins : l'identification de substances dans des prélèvements aqueux, l'identification de sources de pollution environnementales et la caractérisation de sources de pollution de l'air. L'outil est basé sur une plateforme web qui utilise des modèles d'intelligence artificielle pour analyser les données et fournir des résultats.

AdaptBee est un projet développé par Romain VICENS pour Maryse VANDERPLANCK, visant à rassembler des données environnementales et phénologiques. Il permet la collecte et l'analyse de données météorologiques et de pollution atmosphérique, ainsi que le traitement de données de biodiversité.

Ce projet permet d'analyser et de visualiser des données environnementales et climatiques à partir de jeux de données complexes. Il facilite la modélisation de phénomènes physiques et la surveillance de paramètres critiques comme la température, l'humidité ou les niveaux de pollution. Les outils intégrés aident les chercheurs et les ingénieurs à interpréter des données massives pour en extraire des tendances ou des anomalies.