Ce projet développe des modèles de deep learning pour analyser et prédire les risques liés aux installations industrielles. Il permet d'identifier des scénarios critiques et d'optimiser les processus de maintenance préventive. Les modèles sont entraînés sur des données historiques et des simulations pour améliorer la sécurité et la fiabilité des infrastructures.

Projet visant à fournir des images système optimisées et standardisées pour les environnements de développement, de test et de production. Il facilite la création et la maintenance d'images Docker ou d'autres formats d'images système, en automatisant les processus de build et de déploiement. Utilisé principalement dans des contextes industriels ou scientifiques pour garantir la reproductibilité et la stabilité des environnements techniques.

Ce projet propose une méthode innovante pour optimiser le calcul des racines cubiques, réduisant significativement le temps de traitement tout en maintenant la précision. Destiné aux chercheurs, étudiants et ingénieurs, il facilite l'apprentissage et l'application de techniques d'optimisation numérique dans des contextes académiques ou industriels.

Outil dédié à la visualisation et à l'analyse des données issues de contrôleurs logiques programmables (PLC). Il permet aux ingénieurs et techniciens de surveiller en temps réel les signaux industriels, d'identifier les anomalies et d'optimiser les performances des équipements automatisés. Facilite la prise de décision pour la maintenance et l'amélioration des processus industriels.

Solution logicielle dédiée à la gestion et au monitoring des pompes industrielles. Elle permet aux entreprises de suivre en temps réel les performances énergétiques, d'anticiper les pannes grâce à des analyses prédictives et d'optimiser les interventions de maintenance. L'outil centralise les données pour améliorer l'efficacité opérationnelle et réduire les coûts.

Ce projet développe des modèles d'apprentissage profond pour estimer la durée de vie résiduelle (RUL) d'équipements industriels, notamment des turbines d'avion, à partir de données de capteurs. Il compare plusieurs architectures de réseaux de neurones pour prédire le nombre de cycles opérationnels restants avant une défaillance, facilitant ainsi la maintenance prédictive et l'optimisation des coûts.

Ce projet permet de mesurer et analyser les déformations mécaniques dans des structures ou équipements industriels. Il offre des outils pour surveiller en temps réel les contraintes subies par des matériaux, facilitant ainsi la maintenance préventive et l'optimisation des performances. Les données collectées aident à prévenir les défaillances et à prolonger la durée de vie des installations.

Outil dédié à la visualisation et à la gestion des données issues de systèmes industriels utilisant le protocole Modbus. Il permet de surveiller en temps réel l'état des équipements, de lire et d'écrire des valeurs booléennes ou des registres, et d'analyser les données pour faciliter la maintenance et l'optimisation des processus industriels.

Application dédiée à la gestion et au contrôle des klystrons radiofréquences, utilisée pour piloter des dispositifs électroniques dans des environnements industriels ou scientifiques. Elle permet de configurer, surveiller et ajuster les paramètres des équipements, d'afficher des états en temps réel et d'historiser les actions pour une maintenance optimisée.

Plateforme dédiée à la collecte, au traitement et à la visualisation de données issues de capteurs IoT. Permet aux utilisateurs de surveiller et analyser en temps réel les performances d'équipements industriels ou domestiques connectés, facilitant ainsi la maintenance prédictive et l'optimisation des ressources.