Ce projet automatise la synchronisation et le transfert de données entre une base de données PostgreSQL et l'outil Brevo (ex Sendinblue) via des requêtes programmées. Il permet de centraliser et d'exporter des informations structurées pour des campagnes marketing ou des notifications automatisées.

Ce projet développe des modèles d'intelligence artificielle pour classifier des IRM cérébrales en distinguant des états comateux et non-comateux. Il compare les performances de plusieurs architectures de réseaux de neurones profonds (comme LeNet17) et applique des techniques de transfert d'apprentissage pour améliorer la précision des diagnostics. Les résultats sont utilisés pour soutenir la recherche médicale et l'analyse automatisée d'images médicales.

Ce projet permet de déployer et configurer un serveur rsync de manière automatisée et reproductible. Il facilite la gestion des transferts de fichiers entre systèmes, la création de modules personnalisés pour des besoins spécifiques, et l'intégration dans des environnements existants via des playbooks Ansible. Idéal pour les administrateurs système cherchant à standardiser et sécuriser leurs processus de synchronisation de données.

Projet dédié à l'optimisation des transferts de fichiers et des tactiques de preuve pour Meta Dedukti, un outil de vérification formelle. Il facilite la manipulation et l'échange de preuves mathématiques formalisées en utilisant des méthodes efficaces et automatisées.

Outil dédié à l'export, la sauvegarde et la validation des données sismiques du réseau RESIF. Il automatise le transfert des métadonnées et des données validées depuis des points de montage vers des répertoires de travail. Le script gère également la reprise des transferts interrompus et la vérification des checksums pour garantir l'intégrité des données. Les rapports générés permettent de suivre les erreurs et les succès des opérations.

Ce projet permet d'automatiser et d'orchestrer des pipelines de données pour transformer et intégrer des flux de travail métiers. Il facilite la gestion des processus en automatisant les étapes de traitement, de transformation et de transfert de données entre différents systèmes ou services.

Queen-Back-Office est une application web Java développée avec Spring Boot, qui fournit des services de back-office pour la gestion des campagnes d'enquêtes, des questionnaires, des unités de reporting, des données d'enquête et des commentaires. Il utilise Spring Data pour l'accès aux données, Spring Security pour la sécurité, JPA pour la persistance des données, MapStruct pour le mapping objet, PostgreSQL comme base de données, JUnit et Testcontainers pour les tests automatisés, Mockito pour le mocking, RestSharp pour les appels HTTP, Swagger UI pour la documentation de l'API, Keycloak pour l'authentification et l'autorisation, Log4j pour le logging, SLF4J pour l'abstraction du logging, Apache FreeMarker pour la génération de rapports, Sonatype Nexus pour la gestion des dépendances et JSON pour le transfert de données.

Application en ligne de commande développée avec Spring Boot permettant d'uploader des fichiers vers un stockage S3. Elle facilite le transfert sécurisé et automatisé de documents ou données vers des buckets cloud, idéal pour des sauvegardes, des partages ou des intégrations avec d'autres services. L'outil est conçu pour être simple et efficace, avec une configuration flexible via des variables d'environnement ou des fichiers de propriétés.

Flopbox-sr2 est une API REST conçue pour gérer des serveurs FTP à distance. Elle permet aux utilisateurs de créer, configurer et administrer des serveurs de stockage, d'effectuer des opérations sur les fichiers (téléchargement, suppression, renommage) et d'organiser des dossiers. L'outil facilite l'automatisation des transferts de fichiers et l'administration centralisée de ressources distantes.

Omero-quay est une couche de transport de données de microscopie conçue pour interconnecter des outils de gestion de données scientifiques. Il facilite le transfert, la synchronisation et l'importation de données entre des systèmes comme iRODS et OMERO, en respectant une hiérarchie Investigation Étude Essai. Le projet permet d'automatiser des actions de création, lecture, mise à jour et suppression tout en garantissant la cohérence des métadonnées et des identifiants entre les plateformes.