Ce projet propose un cadre automatisé pour la vérification formelle de circuits matériels complexes. Il permet de vérifier des propriétés temporelles et de prouver des lemmes sur des architectures électroniques, notamment via des techniques de model-checking symbolique et de preuve automatique. L'objectif est d'améliorer la fiabilité et la robustesse des systèmes embarqués en détectant des erreurs de conception avant leur déploiement.

MAR-CI est un système d'intégration continue dédié à la validation et au test automatisé des codes sources du projet MAR. Il permet de vérifier la conformité des structures de fichiers, d'exécuter des pipelines de compilation et de test sur différentes configurations matérielles et logicielles, et de gérer des accès sécurisés aux dépôts privés. L'outil facilite la collaboration entre développeurs en automatisant les vérifications et en fournissant des rapports détaillés sur les résultats des tests.

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.

Module Lutece dédié à l'importation automatisée de rendez-vous depuis des fichiers Excel. Il permet de valider, traiter et importer des données d'agenda dans des formulaires de prise de rendez-vous. Le système vérifie les doublons, les formats et les contraintes métiers avant toute création. Les erreurs sont reportées et peuvent être corrigées ou relancées manuellement. Les données personnelles sont purgées après une période de rétention définie.

Ce projet est une plateforme dédiée à l'analyse et à la révision de code source. Il permet aux équipes de développeurs de collaborer efficacement en automatisant les vérifications de qualité, en centralisant les commentaires et en facilitant les retours sur les contributions. Destiné aux environnements académiques ou professionnels, il optimise le processus de développement logiciel en offrant des outils intégrés pour le suivi des bugs, l'évaluation des performances et la gestion des versions.

Outil d'assistance au développement pour les projets basés sur Lutece 8. Il automatise les tâches de migration, de vérification de conformité et d'optimisation des performances. Permet aux agents de codage (Claude Code, Codex, etc.) de suivre des règles et scripts prédéfinis pour garantir la qualité et la compatibilité des projets Lutece. Fournit des compétences spécifiques pour des tâches comme la gestion du cache, des indexations ou des workflows.

ClamAV Compose est un outil conçu pour déployer et configurer ClamAV, un antivirus open source, dans des environnements conteneurisés via Docker Compose. Il facilite l'intégration de la détection de malwares dans des infrastructures modernes, permettant aux équipes DevOps et sécurité d'automatiser la vérification des fichiers et images Docker. Idéal pour les environnements de développement, de test ou de production, il renforce la sécurité sans complexité technique excessive.

Framework dédié à la description et à la validation de services logiciels. Il permet aux développeurs de définir des services de manière simple et structurée, facilitant ainsi la création de tests unitaires et l'automatisation des vérifications de conformité. Son approche modulaire et ses outils intégrés améliorent la fiabilité et la maintenabilité des applications.

Collection de fonctions Bash conçues pour automatiser et simplifier des tâches courantes de manipulation de fichiers et de vérification sous Linux. Ces outils permettent de détecter des erreurs de formatage, de vérifier l'existence de variables, de remplacer des espaces dans des fichiers ou encore de tester la structure de colonnes dans des fichiers texte. Développé initialement pour répondre à des besoins internes à l'Institut Pasteur, ce projet facilite la maintenance et l'analyse de données textuelles.

Bibliothèque logicielle permettant l'analyse et la manipulation de modèles logiques décomposables (d-DNNF). Elle offre des fonctionnalités pour compter, énumérer et échantillonner des modèles, ainsi que pour accéder directement aux données sous des hypothèses spécifiques. Utilisée principalement en recherche et en intelligence artificielle pour des tâches de raisonnement automatisé et de vérification de modèles.