Application de traitement d'images géospatiales utilisant un modèle d'intelligence artificielle (FLAIR) pour analyser des orthophotos à haute résolution. Elle permet de segmenter et classifier automatiquement les surfaces (bâtiments, sols, végétation, eau, etc.) en appliquant des codes couleurs personnalisables. L'outil s'intègre à la GéoPlateforme de l'IGN pour exploiter des données cartographiques précises et faciliter l'analyse environnementale ou urbaine.

Outil de cartographie des données du ministère de l'intérieur permettant d'explorer et de filtrer les données actuellement recensées pour faciliter leur réutilisation au sein des différents services.

Ce projet développe des algorithmes pour cartographier les pathologies et les dépenses associées au sein du Système National des Données de Santé (SNDS). Il permet d'identifier des cohortes de patients atteints de maladies chroniques ou graves, de décrire leurs trajectoires de soins et de répartir les dépenses remboursées par l'Assurance Maladie. Les outils générés facilitent l'analyse épidémiologique et la planification sanitaire au niveau national et régional.

Ce projet centralise des fichiers de cartographie (GPX, GeoJSON, KML) pour faciliter la visualisation et l'analyse de données géolocalisées. Il permet de générer des cartes interactives à partir de contours territoriaux ou de ressources éducatives, en s'appuyant sur des outils comme SPIP GIS ou Umap. Les données proviennent de sources ouvertes et sont utilisées par des acteurs publics pour des besoins pédagogiques ou administratifs.

Ce projet avait pour objectif de cartographier et centraliser les projets développés au sein d'une plateforme publique dédiée à l'éducation et au numérique. Il permettait aux utilisateurs de découvrir et d'accéder facilement aux différentes ressources et initiatives proposées, favorisant ainsi la collaboration et la transparence.

NoisePlanet est un cadre logiciel dédié à l'évaluation et à la cartographie des nuisances sonores environnementales. Il permet aux collectivités, urbanistes et chercheurs d'analyser les niveaux de bruit dans les zones urbaines et rurales, d'identifier les sources de pollution sonore et de proposer des solutions pour améliorer la qualité de vie des habitants. Le projet s'appuie sur des données acoustiques et géospatiales pour fournir des indicateurs précis et des visualisations adaptées.

Projet de recherche dédié à la détection automatisée des ombres dans les images satellites à haute résolution. Il permet d'identifier et de cartographier les zones d'ombre pour des applications en télédétection, urbanisme, gestion des risques naturels ou encore analyse environnementale. Le système utilise des modèles d'apprentissage profond entraînés sur un jeu de données dédié, offrant une solution robuste pour l'analyse des paysages urbains et naturels.