Projet académique de master 1 en machine learning visant à concevoir des modèles prédictifs et des applications web associées. Il inclut l'analyse de données, le développement de solutions d'apprentissage automatique, et la génération de rapports techniques. Les travaux sont documentés et organisés en dossiers dédiés pour faciliter la collaboration et la réutilisation des résultats.

NeoEMF est un projet dédié à la modélisation et la gestion de données métiers. Il permet de définir des schémas de données complexes et de générer automatiquement la documentation technique associée.

Ce projet héberge les ressources officielles de la famille de langages de modélisation exécutables Kermeta. Il centralise la documentation, l'historique et les outils associés à Classic Kermeta, K3-lang, ALE-lang et Melange-lang. Destiné aux développeurs et chercheurs, il facilite l'accès aux spécifications, aux exemples et aux liens vers les plateformes hébergeant les composants techniques.