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.

EnvImpactMonitor est un outil conçu pour visualiser et analyser l'impact environnemental de différentes activités ou zones géographiques. Il permet aux utilisateurs de consulter des données écologiques en temps réel ou historiques, facilitant ainsi la prise de décision éclairée pour réduire l'empreinte carbone ou d'autres impacts négatifs sur l'environnement.

Projet dédié à l'acquisition, la synchronisation et l'analyse de données temporelles issues de récepteurs GNSS (GPS/UTC). Il permet de collecter des timestamps de faisceaux de particules, de corriger les décalages temporels entre sites distants, et de fournir des données précises pour des expériences scientifiques. Le système intègre des équipements matériels et logiciels pour traiter les signaux en temps réel et générer des rapports d'analyse.

AMOEBA est un framework open source conçu pour modéliser et optimiser des systèmes complexes à l'aide d'agents autonomes. Il permet de simuler des interactions entre entités, d'analyser des données spatiales et de détecter des anomalies dans des environnements dynamiques. Utilisé dans des domaines comme la robotique, l'urbanisme ou la gestion de ressources, il facilite la prise de décision en temps réel et l'adaptation automatique des modèles.

Plateforme dédiée à la transmission sécurisée et collaborative de documents entre administrations et organismes publics ou privés. Elle permet de créer des espaces de dépôt personnalisés, de concevoir des questionnaires adaptés, et de suivre en temps réel les réponses déposées. Les utilisateurs peuvent gérer des équipes, attribuer des accès, et exporter les données collectées pour analyse ou archivage. Idéale pour les procédures administratives complexes ou les enquêtes publiques.

VirtualData est une plateforme dédiée à la gestion, au stockage et à l'analyse de données virtuelles. Elle permet aux utilisateurs de créer des environnements de test sécurisés, d'effectuer des analyses en temps réel et de manipuler des jeux de données sans risque pour leurs systèmes réels. Idéale pour les développeurs, les data scientists et les entreprises souhaitant optimiser leurs processus de traitement de données.

PhoenixDebugZMQ est une bibliothèque C++ conçue pour faciliter le débogage et l'analyse de flux de données utilisant le protocole ZMQ. Elle permet aux développeurs de visualiser, inspecter et valider les messages échangés entre applications, notamment dans des environnements de calcul scientifique ou de traitement de données en temps réel. L'outil s'intègre facilement aux projets existants et offre des fonctionnalités pour tracer, logger et analyser les communications inter-processus.

Ce projet permet de traiter et analyser des flux de données en temps réel pour des applications nécessitant une réactivité immédiate. Il facilite la surveillance continue des systèmes, l'identification rapide des anomalies et l'optimisation des performances. Utilisé par des entreprises pour des besoins critiques comme le suivi d'activités ou la détection d'événements en direct.

Le projet ant4rotor est un programme Python open source conçu pour acquérir des données détaillées sur la dynamique de pédalage d'un vélo équipé d'un capteur de puissance ROTOR 2INPOWER. Il utilise le protocole de communication ANT+ pour communiquer avec les capteurs et permet de dépasser les limitations de fréquence d'acquisition des données par défaut pour atteindre 50 Hz. Cela permet d'analyser les données de pédalage en temps réel et d'obtenir des informations précises sur la position du pédalier, la cadence, la puissance moyenne, la force de pédalage sur les deux côtés indépendamment et plus encore.

Ce projet est une plateforme dédiée à l'analyse et à la visualisation de données scientifiques. Il permet aux chercheurs et ingénieurs de traiter des jeux de données complexes, de générer des graphiques avancés et de collaborer en temps réel sur des notebooks interactifs. L'outil facilite la production de rapports techniques automatisés et la gestion de données structurées pour des projets de recherche ou industriels.