TensorFlow est un framework open source dédié à l'apprentissage automatique et au deep learning. Il permet aux développeurs et chercheurs de concevoir, entraîner et déployer des modèles d'intelligence artificielle pour résoudre des problèmes complexes. Utilisé dans divers domaines comme la vision par ordinateur, le traitement du langage naturel ou la robotique, il facilite la création d'applications innovantes en automatisant des processus analytiques et décisionnels.

Outil open source conçu pour définir, orchestrer et exécuter des workflows scientifiques ou techniques. Il permet de structurer des tâches en graphes de dépendances, facilitant ainsi l'automatisation de processus analytiques ou de calculs. Idéal pour les chercheurs, ingénieurs ou équipes techniques souhaitant optimiser leurs pipelines de données sans développer de solutions sur mesure.

Cubix est une plateforme logicielle dédiée à l'analyse et au traitement de données issues de spectroscopie gamma. Elle permet aux chercheurs et ingénieurs de calibrer des détecteurs, modéliser des schémas de niveaux énergétiques nucléaires, et visualiser des résultats expérimentaux complexes. L'outil intègre des fonctionnalités avancées pour l'ajustement de courbes, la gestion de données multi-dimensionnelles et l'automatisation de processus analytiques.

Outil dédié à la collecte, au traitement et à la restitution de données structurées pour des analyses métiers. Permet de générer des rapports automatisés, d'agréger des informations et de produire des visualisations claires pour faciliter la prise de décision. Utilisé principalement par des équipes techniques ou analytiques pour optimiser des processus internes.

Outil dédié à la gestion et à l'analyse des données clients pour les entreprises. Permet d'automatiser des processus métiers, d'optimiser les workflows et de générer des rapports analytiques pour améliorer la prise de décision. Facilite le suivi des interactions clients et l'identification des opportunités commerciales.

Pyseafuel est une bibliothèque Python conçue pour simplifier la gestion et l'analyse de données scientifiques. Elle propose des outils intégrés pour automatiser la génération de documentation technique, faciliter le partage de résultats et optimiser les calculs numériques. Destinée aux chercheurs et ingénieurs, elle permet de centraliser les processus analytiques tout en garantissant une meilleure reproductibilité des travaux.

Sidecar est une suite d'outils conçus pour automatiser le traitement de données dans le cadre de recherches scientifiques. Il facilite l'intégration et l'exécution de workflows expérimentaux, notamment pour des applications en imagerie et analyse de données. Développé pour des environnements comme ceux des grands instruments de recherche, il permet d'optimiser les processus analytiques et de réduire les interventions manuelles.

PySasDataModeler est une bibliothèque Python dédiée à la manipulation, la validation et la modélisation des données et pipelines SAS. Elle permet aux utilisateurs de lire, écrire et valider des produits SAS ainsi que des pipelines associés, facilitant ainsi l'intégration et l'automatisation des processus analytiques dans des environnements scientifiques ou industriels.

Outil dédié à l'automatisation et à l'optimisation de workflows scientifiques, notamment en bioinformatique. Il permet aux chercheurs de concevoir, exécuter et partager des pipelines de traitement de données génomiques ou biologiques de manière reproductible et efficace. Facilite la collaboration entre équipes en standardisant les processus analytiques.

Ce projet vise à concevoir et maintenir un écosystème optimal de workflows pour les besoins de l'ESRF DAU. Il permet de modéliser, planifier et exécuter des tâches scientifiques complexes sous forme de graphes dirigés, en intégrant des outils de planification et de visualisation adaptés aux environnements de recherche. L'objectif est d'améliorer l'efficacité des processus expérimentaux et analytiques en automatisant leur enchaînement et leur suivi.