Outil open source conçu pour automatiser et orchestrer des workflows d'analyse d'imagerie cérébrale fonctionnelle (IRMf). Il permet de construire des chaînes de traitement à partir de descriptions de configurations, d'exécuter ces workflows en parallèle sur des clusters de calcul, puis de post-traiter les résultats pour en extraire des statistiques et des corrélations. Destiné aux chercheurs et cliniciens en neurosciences, il facilite la reproductibilité et l'analyse comparative des données.

Génération uniforme ou proche de l'uniformité de solutions pour de grandes formules de satisfiabilité est un problème théorique et pratique d'intérêt pour la communauté de test. Des travaux récents ont proposé deux algorithmes (Unigen et QuickSampler) pour un compromis entre temps d'exécution et garanties d'uniformité. Cette référence vise à fournir tous les modèles de fonctionnalités des bancs d'essai, des scripts Python pour exécuter des expériences, des scripts Python pour calculer des graphiques, des figures et des statistiques de ce document ainsi que d'autres, et des instructions pour réutiliser notre travail.

Trevas-TS est un moteur open source écrit en TypeScript qui implémente le langage VTL (Validation and Transformation Language). Il permet d'exécuter des calculs, des transformations et des validations sur des jeux de données structurés, notamment pour des applications statistiques ou administratives. Développé par l'Insee, il s'intègre dans des systèmes nécessitant une conformité stricte aux normes de traitement de données.

Petit script permettant de générer des statistiques à partir d'une liste de métiers, offrant ainsi une analyse de données sur l'emploi et la possibilité de créer des rapports sur les tendances professionnelles.