Ce projet permet de comparer les performances de différents algorithmes de PageRank ou de classement de pages web. Il offre une analyse détaillée des résultats obtenus par chaque méthode, facilitant ainsi le choix des meilleures stratégies pour optimiser le référencement naturel. Les utilisateurs peuvent visualiser les différences de classement et identifier les approches les plus efficaces pour leurs besoins spécifiques.

Ce projet permet de comparer les performances de différentes implémentations de l'algorithme PageRank, utilisé par les moteurs de recherche pour classer les pages web. Il offre une analyse détaillée des temps d'exécution, de la précision des résultats et de l'efficacité des ressources pour chaque variante testée. Les utilisateurs peuvent ainsi identifier les solutions les plus adaptées à leurs besoins en matière de classement de pages.

Outil dédié à l'évaluation et à la comparaison de modèles bayésiens et d'algorithmes statistiques. Il permet de mesurer les performances de différentes approches en termes de précision, de temps de calcul et de robustesse. Utilisé par des chercheurs et des data scientists pour valider des hypothèses ou optimiser des modèles avant leur déploiement en production.

Outil open source développé pour la fonction publique française afin d'estimer précisément les ressources GPU nécessaires au déploiement à grande échelle de modèles de langage (LLM). Il permet aux administrations de dimensionner leur infrastructure IA en fonction du nombre d'utilisateurs, des performances attendues et des contraintes techniques, avec une marge d'erreur inférieure à 10% pour des modèles allant de 8 à 27 milliards de paramètres. L'outil facilite la comparaison entre solutions commerciales et auto-hébergées tout en garantissant une approche reproductible et transparente.

Projet dédié à l'évaluation et à la comparaison de modèles d'intelligence artificielle spécialisés dans l'analyse de données audio. Il permet de tester et classer différents algorithmes (réseaux de neurones, CatBoost, KNN, etc.) pour déterminer leur efficacité en termes de précision et de performance.