Ce projet permet d'analyser et de comparer des métriques de qualité de code entre des implémentations générées par IA et des implémentations humaines. Il étudie des indicateurs comme le BLEU, CodeBLEU, ROUGE, METEOR et ChrF pour évaluer la pertinence des métriques existantes. Les résultats sont basés sur des expériences contrôlées et des protocoles rigoureux pour distinguer les performances des modèles et la qualité du code produit.

Plateforme spécialisée dans l'anonymisation de documents sensibles, notamment les rapports d'inspection des EHPAD. Elle détecte et masque automatiquement les informations personnelles identifiables (noms, adresses, emails) tout en générant des rapports détaillés. Le projet inclut une validation humaine pour améliorer la précision des détections et une analyse quantitative des performances des modèles NLP utilisés.

Ce projet développe une solution innovante de reconnaissance de gestes et d'activités humaines basée sur des radars millimétriques. Il propose une méthodologie légère et robuste pour des systèmes embarqués, exploitant des réseaux de neurones graphiques (GNN) afin d'analyser des données radar complexes. Le projet inclut la création d'un jeu de données dédié, MIRAGE, et démontre une performance supérieure aux méthodes existantes en termes de précision et d'efficacité énergétique.

Ce projet propose une collection de modèles musculo-squelettiques conçus pour être utilisés avec le logiciel OpenSim. Ces modèles permettent de simuler et d'analyser les mouvements humains, facilitant ainsi la recherche en biomécanique, kinésithérapie et médecine. Les utilisateurs peuvent télécharger et intégrer ces modèles dans leurs propres études pour évaluer des scénarios cliniques ou des performances sportives.

Ce projet propose une collection de modèles musculo-squelettiques conçus pour être utilisés avec les logiciels Pyomeca, notamment Biorbd et Bioviz. Ces modèles permettent de simuler et d'analyser les mouvements humains, d'étudier la posture, la marche ou encore les interactions biomécaniques. Ils sont particulièrement utiles dans les domaines de la recherche médicale, de la rééducation ou du sport pour comprendre et optimiser les performances motrices.