Ce projet permet de comparer différentes méthodes de régression à haute dimension, offrant une analyse approfondie des données scientifiques ou industrielles complexes. Il facilite l'évaluation de la performance des modèles de prédiction en fournissant des résultats clairs et précis.

Ce projet développe des outils pour entraîner et simuler des réseaux de neurones distribués, permettant d'optimiser des modèles d'apprentissage automatique à grande échelle. Il facilite l'analyse de données complexes et la simulation de scénarios pour améliorer les performances des algorithmes d'intelligence artificielle.

Ce projet développe des modèles d'intelligence artificielle pour classifier des IRM cérébrales en distinguant des états comateux et non-comateux. Il compare les performances de plusieurs architectures de réseaux de neurones profonds (comme LeNet17) et applique des techniques de transfert d'apprentissage pour améliorer la précision des diagnostics. Les résultats sont utilisés pour soutenir la recherche médicale et l'analyse automatisée d'images médicales.

Outil dédié à la génération automatique de modèles PRISM pour des systèmes de production industrielle. Il permet de créer des fichiers DTMC (Discrete-Time Markov Chains) basés sur des politiques de service spécifiques, comme le blocage après service. Les modèles générés facilitent l'analyse et l'optimisation des performances des lignes de production en exploitant des configurations paramétrables pour différents types de systèmes (1-slot ou 2-slot).

Outil dédié à la décomposition et à la modélisation de cartes de densité obtenues par cryo-microscopie électronique (EM). Il permet de calculer des modèles de mélange gaussien (GMM) pour représenter des structures macromoléculaires complexes. Le projet utilise une approche par division et conquête pour optimiser les calculs, notamment sur des clusters de calcul haute performance. Les résultats sont convertis dans différents formats pour une intégration facile avec d'autres logiciels d'analyse structurale.

Ce projet propose une analyse comparative et une optimisation des hyperparamètres de sept architectures neuronales de pointe pour la segmentation du foie et des tumeurs hépatiques à partir d'IRM avec contraste. Il permet aux chercheurs et cliniciens d'évaluer et d'améliorer les performances des modèles d'IA dans le domaine médical, facilitant ainsi le diagnostic et la planification thérapeutique.

Ce projet propose une évaluation comparative de méthodes d'apprentissage fédéré regroupées par clusters. Il permet d'analyser et de comparer les performances de différents modèles de machine learning dans un contexte distribué, en utilisant des jeux de données standardisés comme MNIST ou CIFAR-10. Les résultats sont visualisés sous forme de tableaux et de graphiques pour faciliter l'interprétation des métriques.

Outil dédié à la simulation d'événements discrets pour évaluer les performances et la fiabilité des réseaux LoRa. Il permet aux ingénieurs et chercheurs de modéliser des scénarios de communication IoT, d'analyser les latences et les taux de réussite des transmissions, et d'optimiser les déploiements de capteurs sans fil dans des environnements variés.

Ce projet open source permet de comparer et évaluer différents pipelines de modélisation numérique de terrain (DSM). Il facilite l'analyse statistique des reconstructions 3D générées par diverses méthodes (NASA ASP, CNES CARS, s2p-hd, IGN Micmac) et compare ces résultats à des vérités terrain. Les outils intégrés permettent de quantifier les performances des algorithmes pour des applications en cartographie, télédétection ou gestion des risques naturels.

Le projet batcigri est une plateforme de simulation et d'optimisation de systèmes de production d'énergie éolienne. Il permet de modéliser des parcs éoliens et d'en optimiser la production en fonction de différents paramètres tels que la direction et la vitesse du vent, la topographie du terrain, etc. L'objectif est d'aider les professionnels de l'énergie éolienne à prendre des décisions éclairées en matière de planification et d'exploitation de parcs éoliens, en leur fournissant des outils d'analyse performants et faciles à utiliser.