Projet de recherche dédié à la détection automatisée des ombres dans les images satellites à haute résolution. Il permet d'identifier et de cartographier les zones d'ombre pour des applications en télédétection, urbanisme, gestion des risques naturels ou encore analyse environnementale. Le système utilise des modèles d'apprentissage profond entraînés sur un jeu de données dédié, offrant une solution robuste pour l'analyse des paysages urbains et naturels.

Ce projet permet l'acquisition, le traitement et l'analyse de données issues de détecteurs électroniques, notamment pour des applications scientifiques ou industrielles. Il offre des fonctionnalités avancées de contrôle des paramètres de détection, de calibration des capteurs et de gestion des flux de données en temps réel. Le système est conçu pour s'adapter à différents types de détecteurs et de configurations matérielles.

ADF (AGATA Data Format) est une bibliothèque autonome dédiée à la gestion des flux de données pour le projet AGATA, un système de détection en physique nucléaire. Elle permet d'encoder et décoder des trames standardisées à différents niveaux du traitement des données, facilitant l'interfaçage des algorithmes avec divers gestionnaires de workflows. Utilisée pour la simulation et l'analyse de données expérimentales, elle assure la compatibilité et l'interopérabilité des composants logiciels dans un environnement de recherche scientifique.

Ce projet vise à détecter et analyser les cyclones en utilisant les données fournies par l'instrument IASI (Interféromètre Atmosphérique de Sondage Infrarouge) embarqué sur des satellites. Grâce à des modèles avancés d'intelligence artificielle, notamment des réseaux de neurones comme YOLO, il permet une identification précise et en temps réel des phénomènes cycloniques, facilitant ainsi la prévention et la gestion des risques naturels.

Ce projet vise à identifier et analyser les tourbillons océaniques (eddies) à partir de données satellites et de modèles numériques. Il permet aux chercheurs en océanographie et en climatologie d'étudier les dynamiques des courants marins, d'améliorer les modèles de prévision climatique et de mieux comprendre les interactions entre l'océan et l'atmosphère. Les résultats contribuent à des applications variées, allant de la gestion des ressources marines à l'étude des impacts du changement climatique.

Filebeat est un outil léger conçu pour collecter, agréger et transférer les logs depuis divers systèmes vers des plateformes de traitement ou de stockage. Il permet aux administrateurs et aux équipes DevOps de surveiller en temps réel les activités des serveurs, applications et services, facilitant ainsi la détection proactive des problèmes et l'analyse des performances. Intégré à l'écosystème Elastic Stack, il simplifie la gestion des données de journalisation pour améliorer la sécurité et l'efficacité opérationnelle.

Le projet python-l1 est une solution dédiée à la gestion et l'analyse de données financières. Il permet d'importer, de structurer et d'analyser des données provenant de différentes sources, telles que des relevés de compte ou des extractions de données bancaires. Grâce à des algorithmes avancés de détection de fraude et de tendances, il offre une visibilité accrue sur les opérations financières et aide les utilisateurs à prendre des décisions éclairées.

CAIRN est une application web dédiée à l'analyse automatisée de la fréquentation des sites naturels de montagne, notamment les lacs d'altitude et zones de bivouac. Elle permet de détecter et compter automatiquement des objets comme les baigneurs ou les tentes à partir de séries d'images issues de caméras timelapse. Développée dans le cadre de projets scientifiques et écologiques, elle facilite le suivi et la gestion des espaces naturels protégés en fournissant des données précises et exploitables.

Portail d'administration dédié à la gestion des professionnels de santé (PS) et des données associées. Il permet aux administrateurs de superviser les processus de création, modification et suppression des profils de santé, d'assurer la conformité des données et de générer des rapports pour le suivi des activités. L'outil facilite également la maintenance des archives et la gestion des alertes liées aux anomalies détectées.

CLAS Software est une suite d'outils dédiée à l'analyse et à la visualisation de données issues d'expériences en physique des particules. Il permet aux chercheurs de traiter des signaux, de simuler des processus physiques et de générer des visualisations graphiques pour interpréter les résultats expérimentaux. Le logiciel facilite la gestion des systèmes de détection et l'extraction de données structurées pour des analyses approfondies.