Ce projet académique vise à développer une solution de cache HTTPS pour optimiser les requêtes web en milieu universitaire. Il permet de réduire la bande passante consommée et d'accélérer l'accès aux ressources en ligne pour les utilisateurs. Le système intègre des outils comme Squid, Mitmproxy et Cproxy pour analyser, enregistrer et rejouer les requêtes, tout en gérant les certificats SSL/TLS nécessaires au fonctionnement du cache sécurisé.

Ce projet propose des outils pour diminuer l'impact environnemental des projets hébergés sur GitLab. Il permet de nettoyer et optimiser les ressources en supprimant les pipelines, artefacts et packages obsolètes ou dupliqués. Les composants automatisés analysent les projets et appliquent des actions de nettoyage ciblées pour réduire la consommation de stockage et d'énergie, tout en respectant les droits d'accès définis par les utilisateurs.

Plateforme publique dédiée à la collecte, au traitement et à la diffusion des données environnementales des entreprises. Elle permet aux acteurs industriels de déclarer leurs émissions polluantes, leurs consommations de ressources et leurs actions de réduction d'impact. Les données sont ensuite analysées et mises à disposition pour répondre aux obligations légales et favoriser la transparence environnementale.

Batsim est un simulateur de tâches et de ressources pour les environnements de calcul haute performance. Il permet de modéliser et d'analyser le comportement des machines, des tâches et des workflows dans des clusters informatiques. L'outil est utilisé pour évaluer des politiques d'ordonnancement, optimiser l'utilisation des ressources et réduire la consommation énergétique des infrastructures.

Ce projet académique vise à développer des modèles de prédiction des profils de consommation énergétique à l'aide de techniques d'apprentissage automatique. Les étudiants ont conçu des algorithmes capables d'analyser des données historiques pour anticiper les besoins en énergie, facilitant ainsi la gestion intelligente des ressources et la transition vers des réseaux plus efficaces.

Ce projet académique vise à caractériser et analyser les comportements des utilisateurs dans les data centers en simulant des scénarios de soumission de jobs. Il étudie l'impact de ces comportements sur la consommation énergétique, les temps d'attente moyens et le ralentissement des systèmes. Les expériences sont basées sur des traces de workloads réels et des simulations de systèmes de gestion de ressources comme Batsim et SimGrid.

P4a est un projet d'analyse et de benchmarking dédié à l'évaluation des performances de différentes structures de données en Java. Il permet de comparer des implémentations comme ArrayList, LinkedList et Vector en mesurant leur temps d'exécution et leur consommation mémoire pour des opérations courantes (ajout, recherche, suppression). Les résultats aident à choisir la structure la plus adaptée selon les contraintes d'une application, notamment pour des environnements comme les applications mobiles où l'optimisation des ressources est cruciale.

Projet visant à optimiser le logiciel EdCampus selon une approche Green IT. Il inclut l'analyse de l'impact écologique des pages web, la mesure des performances énergétiques via des outils dédiés, et la proposition de bonnes pratiques pour réduire la consommation de ressources. Le projet aboutit à la création d'une application complémentaire, Ecoscore, permettant d'évaluer la conformité des applications web aux recommandations d'éco-conception.

Ce projet utilise l'intelligence artificielle pour déterminer l'ordre optimal de consommation de ressources éducatives en ligne. Il analyse des séries de cours ou de lectures définies par des enseignants pour prédire la séquence d'apprentissage la plus efficace. L'objectif est d'aider les apprenants à suivre un parcours pédagogique cohérent et progressif, en s'appuyant sur des modèles de traitement automatique du langage et des réseaux de neurones.

Outil dédié à la collecte et à la visualisation des usages des ressources techniques. Permet aux équipes de surveiller et d'analyser les performances, les consommations et les tendances pour optimiser l'infrastructure ou les services. Facilite la prise de décision basée sur des données concrètes.