Projet Python permettant aux utilisateurs de l'application eScriptorium de télécharger des fichiers TEI XML en utilisant escriptorium-connector et la transformation XSLT pour convertir des fichiers PAGE XML.

Ce projet vise à étudier et modéliser divers scénarios d'attaques informatiques à travers l'utilisation d'Attack-Defence Trees (ADTrees) et leur transformation en systèmes multi-agents asynchrones (EAMAS). Les cas d'utilisation incluent la modélisation d'attaques à la propriété intellectuelle, l'obtention de privilèges administratifs sur des systèmes UNIX, la compromission de dispositifs IoT et la simulation de scénarios de cambriolage.

Ce projet permet de générer des traces d'applications pour des expériences sur le réseau FIT IoT-LAB. Il inclut un script pour lancer une expérience et collecter les résultats, ainsi qu'un code Python pour analyser les données obtenues. Des exemples de traces d'applications sont également fournis.

Ce projet vise à transformer les pratiques des ministères sociaux en intégrant l'intelligence artificielle générative dans leurs processus métiers. Il accompagne les équipes (architectes, développeurs, designers, chefs de projet) dans l'adoption d'outils et de méthodes pour automatiser des tâches, améliorer la qualité des livrables et optimiser la collaboration. L'objectif est de créer une usine logicielle où chaque étape du cycle de développement combine un rail agentique (génération) et un rail déterministe (vérification), tout en formant les utilisateurs à ces nouvelles pratiques.

Cette application propose un serious game centré sur la pratique du trail. Elle permet aux utilisateurs de créer un personnage virtuel et de gérer ses capacités physiques et énergétiques lors d'une course simulée. Le joueur doit répartir des points de capacité, s'entraîner, puis participer à un trail en gérant ses ressources pour terminer l'épreuve sans atteindre un seuil critique de fatigue ou de blessure.

Ce projet est une implémentation officielle d'une approche de détection de failles XSS (Cross-Site Scripting) dans le code source utilisant l'apprentissage automatique. Il permet de traiter et d'analyser du code source à grande échelle pour en détecter les vulnérabilités et améliorer la sécurité des applications web.

Service de transformation de données basé sur DFDL (Data Format Description Language) permettant de convertir des données selon des schémas prédéfinis et de valider des données selon ces mêmes schémas. Il inclut également la gestion de préférences pour les transformations de données.

Ce projet est une implémentation officielle d'une approche de détection de vulnérabilités XSS (Cross-Site Scripting) dans du code PHP, en utilisant l'apprentissage profond. Il fournit des fonctions de transformation de code PHP, telles que la génération de code PHP avec affichage HTML, le renommage automatique de variables PHP et la substitution de balises HTML.

Outil permettant de transformer plusieurs fichiers TEI XML en un seul fichier TEI XML, en prenant en compte des caractéristiques spécifiques à chaque lot de fichiers. Conçu initialement pour les transcriptions de journaux, il peut être utilisé pour d'autres types de documents.