Projet dédié à l'extraction et à l'analyse de descripteurs entre deux images d'une séquence vidéo. Il permet de traiter des données visuelles pour identifier des motifs ou des caractéristiques spécifiques, utile dans des domaines comme la vision par ordinateur ou l'intelligence artificielle.

CP4AR est un outil dédié à l'extraction de règles d'association et de règles non redondantes minimales à partir de bases de données transactionnelles. Il permet d'identifier des relations entre variables dans des jeux de données volumineux, facilitant ainsi l'analyse de comportements ou de tendances. Utilisé en data mining, il aide les chercheurs et analystes à découvrir des motifs fréquents et à générer des règles pertinentes pour la prise de décision.

Ce projet propose une approche innovante pour l'extraction de graphlets, des motifs communs dans les graphes, en utilisant des requêtes SQL et une exécution distribuée. Il permet d'extraire tous les graphlets emboîtés en plusieurs étapes, en commençant par les wedges, puis en utilisant ces derniers pour extraire des motifs simples tels que les 3-paths, les 3-stars et les rectangles, qui sont ensuite utilisés pour extraire des graphlets dérivés tels que les triangles pointés, les diamants et les cliques.

PyMotifs est une bibliothèque open source dédiée à l'analyse, la modélisation et la classification de textes dans le domaine des sciences humaines. Développée par des chercheurs du CNRS et de l'Université Paris III, elle permet aux utilisateurs de traiter des corpus textuels de manière automatisée. L'outil facilite l'exploration de motifs linguistiques, l'identification de structures récurrentes et l'extraction de connaissances à partir de données textuelles complexes. Il s'adresse principalement aux chercheurs, enseignants et étudiants en linguistique, littérature ou sciences sociales.

Outil dédié à l'extraction de motifs graduels à partir de graphes de propriétés. Il permet d'identifier des relations de covariation entre attributs numériques dans des bases de données structurées sous forme de graphes. Utilisé pour analyser des données complexes et en extraire des connaissances exploitables, notamment dans des contextes de big data ou de modélisation de réseaux.

Outil dédié à l'analyse et à la recherche de séquences génomiques. Il permet d'identifier des motifs spécifiques dans des fichiers de génomes de référence et de données de séquençage. Le projet facilite l'extraction de k-mers pour des études comparatives ou des analyses bioinformatiques, en optimisant les performances selon la taille des données traitées.

Bibliothèque et interfaces graphiques dédiées à l'analyse des données de diffusion des rayons X en microdiffraction de Laue. Ce projet permet aux chercheurs et ingénieurs en science des matériaux ou cristallographie de traiter, visualiser et analyser des motifs de diffraction complexes. Il facilite l'extraction de données précises pour étudier les propriétés structurales des matériaux analysés.

CP4Borders est un outil de programmation par contraintes dédié à l'analyse des frontières des itemsets fréquents dans des jeux de données transactionnels. Il permet d'identifier et de manipuler efficacement les motifs fréquents tout en réduisant les redondances, facilitant ainsi l'extraction de connaissances pertinentes pour des applications en data mining ou en analyse prédictive.

Cette API permet de centraliser et traiter les réclamations liées aux établissements sociaux et médico-sociaux. Elle facilite l'affectation des signalements aux autorités compétentes, le suivi des dossiers et l'extraction des données pour analyse. Le système gère les signalements de maltraitance, les lieux de survenue et les motifs, tout en assurant une traçabilité complète des démarches.

Ce projet se concentre sur la gestion des données manquantes dans les bases de données graphiques NoSQL. Il permet d'identifier, filtrer et imputer les valeurs manquantes pour faciliter l'extraction de motifs graduels. Les fonctionnalités incluent l'analyse de corrélations, le remplissage automatique des données et la génération de rapports structurés pour améliorer la qualité des données analysées.