Ce projet vise à concevoir et maintenir un écosystème optimal de workflows pour l'ESRF DAU (Département d'Accélération et d'Utilisation des Rayons X). Il permet de modéliser, organiser et exécuter des tâches scientifiques sous forme de graphes de dépendances, facilitant ainsi l'automatisation des processus expérimentaux et l'analyse de données. L'objectif est d'améliorer l'efficacité et la reproductibilité des recherches menées sur les accélérateurs de particules.

Outil dédié à l'ordonnancement et à la planification de workflows scientifiques dans un environnement distribué. Permet de soumettre, suivre et exécuter des graphes de tâches complexes pour des systèmes comme des serveurs web scientifiques, des systèmes de contrôle de faisceaux ou des interfaces utilisateur dédiées. Facilite l'automatisation des processus expérimentaux en gérant les dépendances et l'exécution parallèle des tâches.

Ce projet fournit des outils dédiés à l'analyse de données de diffraction des rayons X (XRPD) et au calcul de fonctions de distribution de paires (PDF). Il permet d'automatiser le traitement complet des données, depuis l'intégration des motifs XRPD jusqu'à la génération de fichiers de résultats exploitables. Les workflows proposés facilitent la configuration, l'exécution et l'export des données en formats standardisés comme NeXus (HDF5) ou ASCII, adaptés aux besoins des instruments scientifiques.

Outil dédié à l'automatisation et à l'optimisation des workflows de développement pour des projets scientifiques. Il facilite la gestion des dépendances, la compilation et l'exécution de scripts ciblés, notamment pour des environnements nécessitant des calculs intensifs ou des traitements de données avancés.

Outil open source conçu pour faciliter la gestion, le versionnage et le partage de grands jeux de données scientifiques. Il permet aux chercheurs et équipes de collaborer efficacement en suivant les modifications, en automatisant les workflows et en garantissant la reproductibilité des analyses. Idéal pour les projets nécessitant une gestion rigoureuse des données et une traçabilité des versions.

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.

Est est une bibliothèque dédiée à la définition de workflows pour l'analyse de la structure d'absorption des rayons X. Elle permet aux chercheurs et scientifiques de configurer et d'exécuter des analyses complexes de manière automatisée, en s'appuyant sur des outils comme PyMca ou Larch. Idéale pour les études en physique, chimie ou science des matériaux, elle simplifie le traitement des données et la comparaison des résultats.

Ce projet fournit un ensemble d'outils et de workflows dédiés au traitement et à l'analyse de données issues de techniques de diffraction avancées, notamment pour la calibration et l'intégration de spectres de rayons X. Il facilite l'automatisation des processus expérimentaux et la gestion des données brutes et traitées, en s'appuyant sur des logiciels spécialisés comme pyFAI et Ewoks. Destiné aux scientifiques et chercheurs, il optimise la reproductibilité et la traçabilité des analyses.

Plateforme éducative dédiée à la formation des développeurs sur l'outil Ewoks, un système de gestion de workflows scientifiques. Elle propose des tutoriels interactifs et des ressources pour apprendre à concevoir, exécuter et optimiser des workflows automatisés, notamment dans des environnements de recherche comme le traitement de données expérimentales ou l'intégration avec des outils comme Bliss et Slurm.

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.