Extension pour le logiciel d'analyse bioimage Icy, dédiée au suivi automatisé de trajectoires d'objets dans des séquences d'images 2D ou 3D. Elle permet de détecter et suivre des particules en mouvement, même lorsque leur nombre varie au fil du temps. Le système gère les fausses détections et propose différents modèles dynamiques pour les objets (mouvement diffusif, dirigé ou mixte). Basé sur un algorithme probabiliste robuste, il offre une estimation automatique des paramètres pour un suivi optimal.

Extension pour le logiciel Icy dédiée au suivi automatique de particules ou d'objets dans des séquences d'images 2D ou 3D, notamment en microscopie. Elle permet de reconstruire des trajectoires d'objets en mouvement, en gérant l'apparition et la disparition d'objets, et en filtrant les fausses détections. Les méthodes utilisées reposent sur des algorithmes probabilistes optimaux pour des séquences d'images biologiques encombrées.

Service d'indexation automatique de contenus logiciels et de dépôts de code source. Il permet de détecter les types de fichiers, les licences open source, et d'extraire des métadonnées structurées à partir de code. Utilisé pour analyser et cataloguer des millions de dépôts logiciels, facilitant ainsi la recherche et la réutilisation de logiciels. Particulièrement utile pour les développeurs, les chercheurs et les entreprises souhaitant analyser des écosystèmes logiciels.

RANOMALY est un package R dédié à l'analyse de la diversité microbienne. Il permet de traiter et d'interpréter des données issues de séquençage à haut débit, en particulier pour les gènes 16S et ITS. Il intègre des méthodes statistiques avancées et des algorithmes d'apprentissage automatique pour détecter et caractériser les espèces microbiennes présentes dans un échantillon.

PyLowStroke est une bibliothèque Python dédiée à l'analyse de données biomédicales, en particulier dans le domaine des neurosciences. Elle propose des fonctionnalités avancées de traitement d'images médicales, permettant de détecter et de quantifier des lésions cérébrales de manière automatique et précise.

Ce projet fournit un ensemble complet de macros ROOT, scripts bash et modules Python pour générer des animations d'événements à partir de fichiers oaEvent. Il permet d'extraire des données de simulation, de les traiter et de les transformer en séquences animées visualisables. Les animations produites sont utiles pour analyser le comportement de détecteurs cylindriques dans des expériences de physique des particules. Le système automatise le pipeline complet, de l'extraction des données à l'encodage final en format vidéo.