Ce projet est une démonstration interactive des capacités de MLflow, un outil de gestion du cycle de vie des modèles de machine learning. Il permet de suivre, enregistrer et visualiser les expériences, métriques et artefacts générés lors de l'entraînement de modèles. Les utilisateurs peuvent explorer des exemples concrets pour comprendre comment MLflow facilite le développement et le déploiement de solutions d'intelligence artificielle.

Kwollect est un framework de collecte et de gestion de métriques d'infrastructures informatiques. Il permet de collecter des métriques à haute fréquence avec un stockage sans perte et à long terme, et se concentre sur les métriques hors-bande, c'est-à-dire celles qui ne sont pas disponibles depuis les systèmes d'exploitation des ordinateurs, mais à l'extérieur, comme les capteurs de PDUs, les appareils réseau, les BMCs, etc. Kwollect est conçu pour s'intégrer avec des gestionnaires de tâches, en particulier lorsqu'il est déployé dans des centres de données HPC.

Plugin QGIS développé par l'IGN pour répondre aux besoins de saisie terrain du projet BDUni. Il permet de découper des objets vectoriels (tronçons de route, polygones) directement dans QGIS tout en conservant la cohérence des attributs métiers (identifiants uniques, plages d'adresses, dates, clés SpatiaLite). Les outils interactifs de découpe linéaire et polygonale garantissent une précision métrique et une gestion automatisée des nouveaux identifiants.

Ce projet industriel vise à transformer des données LiDAR aériennes en métriques de carburant utilisables pour la gestion des risques d'incendie et l'analyse forestière. Il automatise le calcul de paramètres clés comme la densité de végétation ou la hauteur des arbres, permettant une cartographie précise à grande échelle. Les outils développés s'intègrent dans des workflows d'analyse environnementale pour les gestionnaires de forêts et les services de prévention des incendies.

Orchestrateur dédié à la récupération, normalisation et transmission de données de prélèvements d'eau depuis divers connecteurs externes (Willie, Orange Live Objects, Aquasys, etc.) vers la plateforme Partageons l'Eau. Il automatise les déclarations, traite les fichiers et synchronise les métriques (volumes, débits) pour les acteurs publics et privés concernés par la gestion de l'eau.

Outil dédié à l'exportation et à la surveillance des métriques des compartiments Amazon S3. Il permet de récupérer des indicateurs clés comme la date de dernière modification des objets ou leur taille, facilitant ainsi le suivi de l'activité et de l'état des buckets S3. Compatible avec d'autres solutions de stockage S3 comme MinIO ou Garage, il s'intègre aux outils de monitoring existants pour une gestion proactive des ressources cloud.

Système de suivi et de gestion des déploiements et des sprints pour des projets de développement logiciel.

Lazydocker est un outil en ligne de commande qui offre une interface terminal intuitive pour gérer et surveiller les conteneurs Docker et Docker Compose. Il permet aux développeurs et administrateurs système de visualiser l'état des services, consulter les logs, redémarrer ou supprimer des conteneurs, et analyser les métriques système, le tout depuis une seule fenêtre interactive. L'objectif est de rendre la gestion des environnements Docker plus accessible et moins sujette aux erreurs.

Outil dédié à l'inventaire et à la gestion des productions scientifiques d'une organisation. Il permet de collecter, classer et analyser les publications par équipe, projet, domaine scientifique ou année. Les données peuvent être saisies manuellement ou récupérées automatiquement depuis des sources externes comme CERN ou INSPIRE. Les listes et métriques sont exportables dans plusieurs formats (PDF, CSV, BibTeX, etc.) pour répondre aux besoins de reporting et d'analyse bibliométrique.

Le projet grafana-eidastats-k8s permet la surveillance et le monitoring de clusters Kubernetes, avec une visualisation détaillée des métriques système et des performances des applications déployées. Il aide à détecter les anomalies et optimiser les ressources, assurant une meilleure gestion et fiabilité des environnements conteneurisés.