Ce projet consiste à porter une bibliothèque de DAQ (Data Acquisition) vers le framework PID, facilitant ainsi l'intégration et la gestion de capteurs dans des environnements de recherche. Il permet aux développeurs d'utiliser des outils standardisés pour déployer et manipuler des bibliothèques logicielles dédiées à l'acquisition de données, notamment dans le cadre de projets scientifiques ou techniques.

Ce projet génère et distribue des images Singularity dédiées à FEEL++, un framework de simulation numérique. Ces images permettent aux chercheurs et ingénieurs de déployer rapidement des environnements de calcul reproductibles et portables, adaptés aux besoins des applications scientifiques et industrielles. Elles simplifient l'installation et la gestion des dépendances logicielles dans des environnements complexes comme les clusters HPC.

Ce projet consiste à porter une bibliothèque de gestion de données de capteurs (DAQ) vers un framework moderne (PID) pour faciliter son utilisation dans des environnements scientifiques et techniques. Il permet aux développeurs d'intégrer facilement des fonctionnalités d'acquisition de données via une API standardisée, tout en bénéficiant d'un système de déploiement automatisé et d'une documentation complète.

Le projet docker-build permet de construire et de gérer un environnement de calcul distribué à l'aide de Docker. Il automatise la chaîne de développement en créant une image Docker prête à l'emploi pour OpenMOLE, un framework de calcul scientifique. Cela permet de déployer rapidement et facilement des applications de calcul scientifique dans un environnement contrôlé et reproductible.

StarPU Packages est un projet open source qui propose des paquets logiciels pour StarPU, un framework de calcul parallèle et hétérogène. Il permet aux utilisateurs d'installer facilement des bibliothèques et outils nécessaires pour exploiter StarPU dans leurs applications scientifiques ou industrielles. Le projet vise à simplifier le déploiement et l'utilisation de StarPU sur différentes plateformes.

Ce projet fournit des outils pour construire et déployer le framework logiciel LSST dans un environnement conteneurisé. Il permet de générer des distributions logicielles sous forme d'archives tar.gz, adaptées à une diffusion via CernVM-FS ou un système de fichiers local. Les builds sont personnalisables pour inclure des paquets spécifiques et sont conçus pour être déployés dans des infrastructures de recherche scientifique.

IoTAMAK est un framework open source conçu pour étendre les systèmes multi-agents (MAS) à des environnements distribués. Il permet de connecter des appareils physiques (comme des Raspberry Pi) en réseau via MQTT, afin de superviser et contrôler à distance des expériences scientifiques. Le projet se compose d'un module Python (IoTAMAK-core) pour la gestion des agents et d'une interface web (IoTAMAK UI) pour la visualisation en temps réel des métriques et du statut des dispositifs. L'objectif est de fournir aux chercheurs un outil flexible pour déployer et monitorer des systèmes multi-agents sur plusieurs appareils.