Outil open source conçu pour automatiser et orchestrer des workflows d'analyse d'imagerie cérébrale fonctionnelle (IRMf). Il permet de construire des chaînes de traitement à partir de descriptions de configurations, d'exécuter ces workflows en parallèle sur des clusters de calcul, puis de post-traiter les résultats pour en extraire des statistiques et des corrélations. Destiné aux chercheurs et cliniciens en neurosciences, il facilite la reproductibilité et l'analyse comparative des données.

Pompei est une chaîne de traitement automatisée développée par l'IGN pour produire des orthophotos et des modèles numériques de surface à partir d'images argentiques scannées du XXe siècle. Ce projet permet de réduire significativement les interventions manuelles nécessaires à la reconstruction de ces données historiques, tout en garantissant une qualité comparable aux méthodes traditionnelles. Il s'appuie sur des algorithmes avancés de photogrammétrie pour traiter des millions d'images couvrant la France et ses anciennes colonies.

OTBTF est un module avancé de l'Orfeo ToolBox dédié au traitement d'images de télédétection par apprentissage profond. Il permet d'intégrer des modèles TensorFlow/Keras dans des chaînes de traitement d'images satellites ou aériennes, facilitant l'analyse automatisée de données spatiales pour des applications environnementales, agricoles ou urbaines. Le projet offre des outils pour extraire, classifier et analyser des motifs complexes dans des images à haute résolution.

Ce projet est un composant batch dédié au traitement des logs. Il anonymise les fichiers issus de Logstash et les transfère vers un répertoire spécifique pour un traitement ultérieur par un autre batch. Il s'intègre dans une chaîne de traitement automatisée pour l'analyse de données.

Bibliothèque Python conçue pour faciliter l'analyse et le traitement de textes en utilisant des expressions régulières. Elle permet aux développeurs d'extraire, transformer et analyser des données textuelles de manière efficace et automatisée. Idéale pour les projets nécessitant un traitement avancé de chaînes de caractères ou une extraction ciblée d'informations.

Outil dédié à la génération automatisée de simulations de neutrinos atmosphériques pour la recherche en physique des particules. Il permet de configurer et d'exécuter des chaînes de traitement complexes sur des clusters de calcul, en gérant la soumission, le suivi et la récupération des résultats. Le projet facilite la production de grands volumes de données simulées pour des analyses scientifiques, avec une flexibilité adaptée à différents environnements de calcul.

Ce projet propose un module de normalisation et d'automatisation pour les analyses sémantiques et le traitement du langage naturel (NLP). Il permet de standardiser les outils et méthodes utilisés dans les projets d'analyse sémantique, tout en offrant des pipelines prêts à l'emploi pour accélérer la mise sur le marché de services NLP. Le projet facilite le prétraitement de données textuelles variées (chaînes de caractères, listes, tableaux, fichiers CSV) et simplifie le développement de modèles de machine learning.

Le projet gvirt est un outil de virtualisation développé par l'IGRIDA, permettant la gestion de clusters informatiques et l'automatisation du déploiement d'applications sur Grid'5000. Il offre une solution robuste et efficace pour la gestion de ressources matérielles hétérogènes et la mise en place de chaînes d'outils de traitement de données.