Projet open source dédié à la modélisation et à la gestion de données au format JSON à l'aide de structures CRDT (Conflict-Free Replicated Data Types). Il permet de représenter des objets JSON sous forme de graphes répliqués, facilitant la synchronisation et la résolution de conflits entre plusieurs utilisateurs ou systèmes en temps réel, sans nécessiter de coordination centrale.

Pid-log est une bibliothèque C++ conçue pour gérer de manière centralisée et configurable les logs d'applications logicielles. Elle permet aux développeurs de générer, filtrer et formater des messages de log selon différents niveaux de sévérité (erreur, avertissement, information, etc.). Le système offre une configuration globale pour adapter les sorties (console, fichiers, etc.) et désactiver temporairement les logs si nécessaire, tout en restant compatible avec les performances en temps réel.

Outil Python dédié à la gestion et au stockage de données issues de simulations numériques. Il permet de créer et gérer automatiquement des bases de données, d'exporter les données dans divers formats, et d'enregistrer des champs de données en temps réel. Conçu pour s'intégrer facilement avec des frameworks comme DeepPhysX et SOFA, il simplifie le développement de systèmes de gestion de données pour des applications scientifiques ou industrielles.

Autorino est un outil open source conçu pour automatiser le téléchargement, la conversion et l'organisation des données brutes GNSS (Global Navigation Satellite System) provenant de récepteurs géodésiques. Il permet de transformer ces données en fichiers RINEX3/4, un format standardisé utilisé en géodésie et en volcanologie. Le logiciel prend en charge les principaux fabricants de récepteurs (Leica, Septentrio, Topcon, Trimble) et offre des fonctionnalités de traitement en temps quasi réel, avec une fréquence de téléchargement pouvant atteindre 5 minutes.

XIA DXP est une solution logicielle dédiée à l'acquisition, l'analyse et la gestion de données issues de détecteurs spectroscopiques (X et gamma). Elle permet de configurer des paramètres avancés comme les régions d'intérêt, les temps de peaking, et les plages dynamiques. Le système gère également le stockage des données en temps réel et leur export vers différents formats.

ROOTANA est un outil d'analyse de données conçu pour le système d'acquisition de données MIDAS, principalement utilisé dans le domaine de la physique expérimentale. Il permet de lire, écrire et analyser des fichiers de données au format MIDAS, d'accéder à des données en temps réel ou stockées, et de visualiser les résultats sous forme de graphiques interactifs. Le projet inclut des bibliothèques pour l'exportation d'histogrammes et d'objets ROOT vers des visualiseurs externes, facilitant ainsi l'interprétation des données collectées lors d'expériences scientifiques.

Ce projet permet de générer des identités fictives ou anonymisées pour des tests, simulations ou analyses. Il offre des fonctionnalités pour créer des comptes utilisateurs complets avec des attributs démographiques, géographiques et temporels aléatoires ou contrôlés. Utilisé principalement pour valider des systèmes d'information sans recourir à des données réelles, il facilite les tests de charge, la conformité RGPD ou la préparation de jeux de données pour des formations.