Ce projet vise à standardiser les protocoles IoT pour détecter en temps réel les virus et la pollution environnementale. Il permet aux utilisateurs d'identifier les zones à risque via une application mobile et un site web, tout en assurant la conformité RGPD. Les données collectées sont analysées et diffusées pour permettre une surveillance efficace et des alertes préventives.

Plateforme dédiée à la transmission sécurisée et collaborative de documents entre administrations et organismes publics ou privés. Elle permet de créer des espaces de dépôt personnalisés, de concevoir des questionnaires adaptés, et de suivre en temps réel les réponses déposées. Les utilisateurs peuvent gérer des équipes, attribuer des accès, et exporter les données collectées pour analyse ou archivage. Idéale pour les procédures administratives complexes ou les enquêtes publiques.

Ce projet vise à détecter et localiser des essaims de drones en temps réel, en estimant leurs positions (coordonnées x, y, z). Il utilise des modèles d'intelligence artificielle basés sur YOLOv5 pour identifier les drones dans des flux vidéo ou des images. Les données collectées permettent d'entraîner et d'améliorer les algorithmes de détection. L'outil est également conçu pour annoter des images afin d'enrichir les jeux de données utilisés pour l'apprentissage automatique.

Ce projet développe un modèle de tarification dynamique pour les services de mobilité partagée, comme les vélos ou trottinettes en libre-service. Il permet d'ajuster les prix en temps réel pour équilibrer l'offre et la demande, réduisant ainsi les déséquilibres entre zones sous- et sur-utilisées. Le système s'appuie sur des données de transport en commun et de mobilité douce pour proposer des solutions optimisées aux opérateurs et collectivités.

Outil dédié à la gestion et au monitoring des flux de données issus de capteurs environnementaux déployés par des unités de recherche. Il permet d'automatiser et de superviser en temps réel les enchaînements de tâches pour garantir la qualité des données collectées et traitées, tout en assurant un suivi rigoureux des workflows scientifiques.

AgriBIoT est une solution open source dédiée aux agriculteurs pour collecter, stocker et visualiser des données issues de capteurs et de tags RFID déployés sur leur exploitation. Les données restent localisées sur la ferme, garantissant la confidentialité et le contrôle total par l'agriculteur. L'outil permet de suivre en temps réel des paramètres environnementaux (humidité, température, etc.) et de tracer les activités réalisées sur le terrain, facilitant ainsi la prise de décision et l'optimisation des pratiques agricoles.

Projet dédié à l'acquisition, la synchronisation et l'analyse de données temporelles issues de récepteurs GNSS (GPS/UTC). Il permet de collecter des timestamps de faisceaux de particules, de corriger les décalages temporels entre sites distants, et de fournir des données précises pour des expériences scientifiques. Le système intègre des équipements matériels et logiciels pour traiter les signaux en temps réel et générer des rapports d'analyse.

Projet open source permettant de construire une station météo connectée à base de Raspberry Pi. Il collecte des données environnementales (température, humidité, pression, etc.) via des capteurs et les transmet pour analyse. Les utilisateurs peuvent visualiser les données en temps réel et suivre les tendances climatiques locales. Idéal pour les passionnés de météo, les écoles ou les collectivités souhaitant surveiller leur environnement.

FROST-Server est une solution open source qui implémente le standard OGC SensorThings API. Il permet de centraliser, standardiser et partager les données issues de capteurs IoT (température, humidité, qualité de l'air, etc.) via une API REST. Destiné aux collectivités, entreprises ou chercheurs, il facilite l'intégration et l'analyse des données environnementales en temps réel.

Le projet hackathon-necmergitur est une plateforme de visualisation et d'analyse de données géographiques dédiée à l'environnement et à la réhabilitation de sites dégradés. Il permet de suivre l'évolution de projets de réhabilitation en temps réel grâce à des données environnementales collectées sur le terrain.