Ce projet de recherche fictif explore les relations entre les actions humaines, notamment la consommation excessive de raclette, et leur impact potentiel sur le karma. En utilisant des principes de microbiologie quantique et de relativité, il modélise des scénarios pour évaluer si ces pratiques influencent la probabilité de réincarnation en limace. Les données générées et analysées visent à établir des corrélations entre comportements et destin post-mortem.

Matomo est une plateforme libre et open source dédiée à l'analyse d'audience web. Elle permet aux propriétaires de sites internet de mesurer précisément le trafic, les comportements des visiteurs et les performances de leurs plateformes. Contrairement à d'autres solutions, Matomo garantit la confidentialité des données en les hébergeant sur les serveurs de l'utilisateur, sans partage avec des tiers. L'outil propose des fonctionnalités avancées comme le suivi des cohortes, des entonnoirs de conversion et désormais le suivi des interactions avec les chatbots IA.

PostHog est une plateforme open source dédiée à l'analyse produit et au suivi des comportements utilisateurs. Elle permet aux équipes de développement et de produit de comprendre comment les utilisateurs interagissent avec leurs applications ou sites web. Grâce à des outils intégrés comme les heatmaps, les sessions recordings et les funnels, elle facilite l'identification des points de friction et l'optimisation des fonctionnalités pour améliorer l'expérience utilisateur et la performance globale.

Matomo est une plateforme d'analyse web open-source qui permet aux propriétaires de sites web de suivre et d'analyser l'activité de leurs visiteurs. Grâce à des données détaillées sur les pages vues, les sources de trafic et les comportements des utilisateurs, Matomo aide à améliorer l'expérience utilisateur et à prendre des décisions éclairées pour optimiser le référencement et la conversion.

Le projet atelier-lola a pour objectif d'analyser les données utilisateur afin de personnaliser l'expérience d'achat. Il utilise des techniques de machine learning pour recommander des produits et prédire les comportements d'achat.

FraudZen est un simulateur open source conçu pour modéliser les activités et interactions des utilisateurs légitimes et frauduleux (notamment les fraudes SIMBox) au sein d'une infrastructure de réseau cellulaire réaliste. À partir de modèles d'entrée définissant les comportements légitimes et frauduleux, FraudZen génère des jeux de données de CDR (Call Detail Records) exploitables pour la recherche et l'analyse des fraudes. L'outil permet de configurer des scénarios complexes incluant des politiques de routage, des stratégies de mobilité et des limitations d'usage pour les cartes SIM.

Ce projet simule le comportement d'une colonie de fourmis dans un environnement virtuel. Il permet d'observer les interactions entre individus, leur recherche de nourriture, et leur organisation collective. Les utilisateurs peuvent configurer des paramètres, lancer des simulations et analyser les résultats pour étudier des phénomènes naturels ou des algorithmes inspirés de la biologie.

Plateforme d'analyse d'audience web libre et respectueuse de la vie privée. Elle permet aux administrateurs de sites de mesurer précisément le trafic, les comportements des utilisateurs et les performances de leurs plateformes numériques. L'outil offre des tableaux de bord personnalisables, des rapports détaillés et des fonctionnalités avancées pour comprendre l'engagement des visiteurs tout en garantissant la conformité aux réglementations sur la protection des données.

Plateforme d'analyse d'audience web respectueuse de la vie privée, permettant aux propriétaires de sites de mesurer le trafic, comprendre le comportement des utilisateurs et optimiser leur contenu. Elle offre des rapports détaillés, des insights sur les performances et des outils pour améliorer l'expérience utilisateur tout en garantissant la confidentialité des données.

Outil permettant de concevoir et tester des interfaces utilisateur basées sur des interactions de type glisser-déposer. Il est utilisé pour évaluer la performance, l'ergonomie et l'expérience utilisateur dans des scénarios de manipulation d'éléments visuels. Les données collectées aident à analyser les comportements cognitifs et à optimiser les interfaces pour une meilleure accessibilité.