Ce projet est un logiciel de simulation numérique dédié à l'étude des processus d'exclusion en deux dimensions. Il modélise le comportement de particules actives sur un réseau, où chaque particule peut se déplacer aléatoirement vers un site voisin vide. L'objectif est d'analyser les propriétés statistiques et dynamiques de ces systèmes, notamment leur absorption, leur densité et leur activité, afin de contribuer à la recherche en physique statistique et en science des matériaux.

Projet dédié à l'application des principes de la physique dans le domaine médical. Il permet de modéliser et simuler des phénomènes physiques pour améliorer la compréhension des processus biologiques, optimiser les protocoles médicaux et analyser des données biomédicales. Les outils développés visent à soutenir la recherche et l'innovation en imagerie médicale et en diagnostic.

Landmark est un outil open source dédié à l'extraction automatique de réseaux de thalwegs (lignes de plus grande pente) et de crêtes à partir de modèles numériques d'élévation (DEM) haute résolution. Il permet d'identifier des structures topographiques naturelles sans altérer les données d'origine, en préservant les dépressions et les caractéristiques physiques du terrain. Idéal pour les études hydrologiques, géomorphologiques ou environnementales, il facilite la modélisation précise des bassins versants et des processus de surface.

SLIIPIE est un logiciel dédié à la simulation et à l'analyse des réactions nucléaires, notamment la fission. Il permet de modéliser des processus complexes comme la désexcitation des noyaux, la fragmentation ou les réactions de coalescence. Utilisé en physique nucléaire expérimentale, il aide à interpréter des données issues d'accélérateurs de particules ou de détecteurs spécialisés.

Projet dédié à la réalisation de calculs scientifiques complexes pour des chercheurs, ingénieurs ou industriels. Il permet de modéliser des phénomènes physiques, d'analyser des données expérimentales et de simuler des scénarios pour valider des hypothèses ou optimiser des processus. Les résultats sont utilisés pour la recherche fondamentale, le développement technologique ou l'innovation industrielle.

BeAGLE est un outil de simulation dédié à l'étude des collisions électron-noyau dans le cadre de la physique des particules. Il permet de modéliser des interactions complexes entre électrons et noyaux atomiques, en intégrant des effets de milieu et des processus hadroniques. Utilisé principalement en recherche fondamentale, il aide à comprendre les propriétés des noyaux et des particules dans des conditions extrêmes, notamment pour des expériences en physique nucléaire et en physique des hautes énergies.

Bibliothèque Python dédiée à la simulation et à l'analyse de la diffusion inélastique des rayons X. Elle permet aux chercheurs et scientifiques de modéliser des processus physiques complexes, d'analyser des données spectroscopiques et d'optimiser des mesures expérimentales dans le domaine de la physique des matériaux et de la spectroscopie.

DataFitter est un outil spécialisé dans l'analyse et la modélisation de données expérimentales. Il permet aux chercheurs et ingénieurs de réaliser des ajustements de courbes, d'extraire des paramètres physiques significatifs et de visualiser les résultats de manière précise. Le logiciel facilite la comparaison entre données mesurées et modèles théoriques, optimisant ainsi les processus de recherche et développement dans des domaines comme la physique, la chimie ou l'ingénierie.

N2S3 est un simulateur de réseaux de neurones physiques permettant de modéliser différentes topologies de réseaux neuronaux avec divers modèles de synapses et de neurones. Il offre des outils pour simuler des processus d'apprentissage, analyser l'activité neuronale et tester des algorithmes bio-inspirés. Le projet inclut des exemples concrets comme la simulation de jeux de données MNIST ou FMNIST, et propose une interface pour configurer et déployer des expériences.

Outil dédié à l'inférence de paramètres via l'algorithme d'approximation du bruit linéaire filtré pour le calcul de vraisemblance. Permet de modéliser et analyser des processus stochastiques en utilisant des méthodes statistiques avancées pour des applications en science des données ou en physique théorique.