Ce projet permet de traiter et analyser des flux de données en temps réel pour des applications nécessitant une réactivité immédiate. Il facilite la surveillance continue des systèmes, l'identification rapide des anomalies et l'optimisation des performances. Utilisé par des entreprises pour des besoins critiques comme le suivi d'activités ou la détection d'événements en direct.

AMOEBA est un framework open source conçu pour modéliser et optimiser des systèmes complexes à l'aide d'agents autonomes. Il permet de simuler des interactions entre entités, d'analyser des données spatiales et de détecter des anomalies dans des environnements dynamiques. Utilisé dans des domaines comme la robotique, l'urbanisme ou la gestion de ressources, il facilite la prise de décision en temps réel et l'adaptation automatique des modèles.

Nagios Plugins est une suite d'outils permettant de surveiller l'état des systèmes, réseaux et services informatiques. Il offre des fonctionnalités pour vérifier la disponibilité, la performance et l'intégrité des infrastructures IT. Les plugins permettent de détecter des anomalies, d'envoyer des alertes en temps réel et d'assurer une maintenance proactive pour éviter les interruptions de service. Utilisé par les administrateurs système et les équipes DevOps, il contribue à la stabilité et à la sécurité des environnements informatiques.

Ce projet automatise la collecte de données depuis un appareil Parsivel via le logiciel ASDO. Il génère des fichiers quotidiens et en temps réel pour archivage et analyse. Des alertes par email peuvent être envoyées automatiquement en cas de détection d'anomalies ou de conditions spécifiques. Le script est conçu pour fonctionner en arrière-plan et s'intègre dans des tâches planifiées.

FIDeL est un cadre de détection de défaillances pour les politiques d'apprentissage par imitation en robotique. Il combine des techniques de vision par ordinateur, d'alignement par transport optimal et de prédiction conforme pour identifier, localiser et filtrer sémantiquement les échecs en temps réel. Le système fonctionne sans interférer avec l'exécution des politiques robotiques et s'appuie sur des modèles de langage visuel pour enrichir l'analyse des anomalies.

AMAS4DC est une bibliothèque open source dédiée au clustering de données via un système multi-agents. Elle permet de regrouper automatiquement des points de données en clusters cohérents en temps réel ou en différé. Adaptée aux séries temporelles et aux données multidimensionnelles, elle offre des outils pour ajuster dynamiquement les groupes en fonction de leur similarité et de leur évolution. Idéale pour l'analyse prédictive, la segmentation client ou la détection d'anomalies.

Ce projet permet de visualiser les données de pression et de température issues d'une ligne de production industrielle. Il centralise les mesures collectées par des programmes LabVIEW et les affiche sur une interface web responsive. L'objectif est de fournir un suivi en temps réel des paramètres critiques pour optimiser la production et détecter d'éventuelles anomalies.

Xymon-client est un outil de surveillance réseau et système qui permet de superviser l'état des services et des hôtes sur un réseau. Il offre une détection d'anomalies en temps réel et fournit des rapports d'état détaillés. Grâce à ses alertes en temps réel, il permet d'être informé rapidement en cas de problème, contribuant ainsi à améliorer la disponibilité et les performances des services.

Le projet ia-tracker est une solution de traitement et d'analyse de données en temps réel, permettant la détection d'anomalies et la prévision de tendances grâce à l'intelligence artificielle. Il offre une surveillance continue des données et des alertes en cas de problèmes détectés.

Ce projet vise à améliorer la qualité de la spatialisation des données en analysant et en détectant les anomalies en temps réel. Il permet de suivre la performance de la spatialisation et de corriger les problèmes détectés.