Ce projet consiste à intégrer et analyser des données climatiques et socio-économiques pour étudier les variations de température dans le monde. Il permet de croiser des relevés de température avec des indicateurs de développement humain (PIB, accès à l'électricité, eau potable, etc.) afin d'identifier des corrélations entre climat et niveau de développement des pays. Les données sont structurées dans un entrepôt dédié pour faciliter des analyses avancées et des requêtes OLAP.

Logiciel Matlab GUI développé dans la Facility de l'Institut du Son pour l'acquisition et le traitement des données. Il permet la visualisation des données ABR, la détection automatique des amplitudes et latences des ondes ABR, la curation manuelle, et la détection automatique du seuil auditif basée sur une procédure itérative de corrélation croisée.

Ce projet utilise TensorFlow pour analyser et traiter des données sismiques en exploitant l'accélération par GPU. Il permet de calculer des corrélations croisées entre signaux sismiques, facilitant ainsi l'étude des phénomènes géophysiques. Les résultats peuvent être visualisés et partagés sous forme de présentations ou de rapports. L'outil est conçu pour être adapté à divers cas d'usage en géophysique.

XQML est un outil spécialisé dans l'estimation de spectres de puissance quadratiques à partir de corrélations croisées entre cartes. Il permet aux chercheurs en cosmologie d'analyser des données observationnelles pour étudier la structure et l'évolution de l'univers. Basé sur des méthodes mathématiques avancées, il facilite la détection de signaux faibles dans des jeux de données complexes.

Ce projet propose une méthode d'analyse sismique utilisant le calcul accéléré par GPU pour traiter des données géophysiques. Il permet de calculer des corrélations croisées entre signaux sismiques, facilitant ainsi l'étude des phénomènes géologiques. Les résultats peuvent être visualisés et exploités pour des applications en géophysique ou en sismologie.

XQML est un outil dédié à l'estimation de spectres de puissance quadratiques par corrélation croisée entre différentes cartes astrophysiques. Il généralise les méthodes QML existantes pour permettre une analyse plus fine des données observationnelles, notamment en cosmologie. Ce projet facilite la modélisation et l'interprétation des structures à grande échelle de l'univers.

EPeak est un workflow snakemake-based pour l'analyse de données ChIP-seq/CUT&RUN/CUT&Tag à partir de fichiers FASTQ bruts. Il permet de streamliner des étapes critiques telles que l'évaluation de la qualité de l'immunoprécipitation à l'aide de la corrélation croisée et la comparaison des réplicats pour les pics étroits et larges. Pour l'analyse différentielle, ePeak fournit des méthodes linéaires et non linéaires pour la normalisation entre échantillons ainsi que des modèles conservateurs et stricts pour l'estimation de la variance et le test de la significativité des différences observées.