Bibliothèque dédiée à la génération et à la gestion de trajectoires pour robots industriels ou collaboratifs. Elle permet de calculer des mouvements précis en temps réel, en tenant compte des contraintes physiques comme la vitesse maximale ou l'accélération. Compatible avec des fichiers de description de trajectoires (CSV), elle offre des fonctionnalités pour adapter les déplacements en fonction des conditions dynamiques, facilitant ainsi l'automatisation de tâches robotisées complexes.

Ce projet propose une image Docker légère basée sur Miniconda et CentOS 7, intégrant PyTorch avec support CUDA 11.3. Destinée aux pipelines d'intégration continue, elle facilite la création d'environnements reproductibles pour des tests automatisés et des développements en machine learning. L'image est optimisée pour des environnements CI/CD et permet une exécution rapide des tâches gourmandes en calcul.

Ce projet permet de déployer et gérer un cluster Apache Spark via Docker pour faciliter le traitement de données à grande échelle. Il offre une interface Jupyter pour exécuter des notebooks interactifs et des outils de monitoring pour superviser les tâches. Destiné aux chercheurs et data scientists, il automatise la configuration des nœuds maître et travailleurs, réduisant ainsi la complexité technique. Les utilisateurs peuvent soumettre des jobs de calcul distribué et analyser les résultats en temps réel.

PhoenixRender est une solution open source dédiée à l'automatisation et à l'optimisation des processus de rendu 3D. Elle permet aux artistes, studios et chercheurs de gérer efficacement des scènes complexes en distribuant les calculs sur des infrastructures de calcul haute performance. Le projet facilite la collaboration entre équipes en centralisant la gestion des ressources et en automatisant les tâches répétitives, réduisant ainsi les délais de production tout en garantissant une qualité optimale des rendus.

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.

Bibliothèque Python conçue pour faciliter l'utilisation de SLURM, un gestionnaire de ressources et d'ordonnancement de tâches pour clusters. Elle permet aux développeurs d'exécuter des jobs SLURM directement depuis du code Python, sans nécessiter un accès direct au client SLURM. Idéale pour les environnements de calcul haute performance où l'automatisation et la gestion des ressources sont essentielles.

Bibliothèque partagée dédiée à la gestion de pipelines et de tâches pour l'analyse d'images biologiques. Elle permet d'automatiser des workflows scientifiques complexes, de suivre la progression des calculs et de gérer les dépendances entre tâches. Intégrée à des logiciels comme Icy, elle facilite la reproductibilité et l'efficacité des analyses bioinformatiques.

Outil dédié à la génération et à l'optimisation de trajectoires pour des systèmes robotiques ou mécaniques. Il permet de calculer des mouvements fluides et précis en espace cartésien, en tenant compte des contraintes de vitesse, d'accélération et de secousse. Utilisé dans des environnements industriels ou de recherche pour automatiser des tâches nécessitant des déplacements contrôlés.

Artiscales OpenMole est une plateforme open source dédiée à la simulation et à l'optimisation de modèles scientifiques. Elle permet aux chercheurs et ingénieurs de concevoir, tester et améliorer des modèles complexes en exploitant des ressources de calcul distribuées. L'outil facilite la collaboration entre équipes et accélère la découverte en automatisant des tâches répétitives et en analysant des données à grande échelle.

Outil dédié à la simplification et à la manipulation d'expressions mathématiques en Python. Il permet aux enseignants et aux élèves de vérifier automatiquement des exercices d'algèbre, de calcul littéral ou de développement. Le projet facilite l'apprentissage en automatisant des tâches répétitives et en fournissant des résultats précis pour des expressions complexes.