Projet dédié à l'analyse des inégalités de santé liées à la pollution atmosphérique, notamment chez les enfants issus de milieux modestes. Il exploite les données de l'EDP et de l'EDP-Santé pour étudier les expositions à long terme aux polluants et leurs impacts sanitaires. Les travaux s'appuient sur des études publiées par la DREES et l'INSEE, visant à éclairer les politiques publiques en matière de santé environnementale et d'équité sociale.

Ce projet traite et analyse les données de concentration de gaz polluants (NOx et O3) mesurées par le SIRTA (Site Instrumental de Recherche par Télédétection Atmosphérique). Il permet de fusionner, nettoyer et transformer des données brutes en fichiers structurés pour des analyses scientifiques ou environnementales. Les résultats sont utilisés pour évaluer la qualité de l'air et contribuer à des études climatiques.

ToyCTM est un cadre logiciel open source dédié à la modélisation et à la simulation de systèmes chimiques-transport dans un contexte de recherche ou d'enseignement. Il permet d'étudier des cas idéaux, comme l'évolution de polluants atmosphériques ou de réactions chimiques simplifiées, sans prétendre à des prévisions réalistes ou à des analyses de données. Le modèle est modulaire et évolutif, adapté aux besoins des scientifiques et des étudiants.

Projet dédié à la collecte, l'analyse et la modélisation de données issues de satellites pour étudier l'atmosphère, le climat et l'environnement. Il permet de suivre les polluants, les variations climatiques et d'autres indicateurs environnementaux essentiels pour la recherche scientifique et les politiques publiques.

Outil dédié à l'analyse des origines géographiques des espèces chimiques dans l'atmosphère. Il permet de calculer et visualiser les trajectoires de particules ainsi que leur contribution potentielle à la pollution. Utilisé principalement dans le domaine de la recherche environnementale et de la chimie atmosphérique, il aide les scientifiques à identifier les sources de pollution et à comprendre leur impact sur la qualité de l'air.

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.

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.

Ce projet pédagogique propose un parcours complet pour initier les étudiants à l'intelligence artificielle et au machine learning. Il couvre les concepts fondamentaux, les algorithmes classiques et avancés, ainsi que des applications concrètes comme l'analyse de données de consommation électrique ou de pollution atmosphérique. Le contenu est structuré en cours, exercices pratiques et projets collaboratifs.

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.

Le projet pm-source est une application web permettant d'explorer de manière interactive les résultats d'une campagne d'étude de 5 ans sur la pollution atmosphérique en France. Il a été développé à l'aide du framework Dash et permet de consulter et d'analyser les données recueillies pendant cette période.