Ce projet est une solution logicielle dédiée à la gestion et à l'analyse de données issues de détecteurs de diffraction X, notamment pour les expériences en cristallographie ou en science des matériaux. Il permet de configurer, contrôler et acquérir des données en temps réel depuis des équipements spécialisés comme les détecteurs Mythen. Le système facilite également le traitement et l'optimisation des paramètres expérimentaux pour améliorer la précision des mesures.

Bibliothèque logicielle en Python dédiée au contrôle des interféromètres de la marque Attocube. Elle permet aux développeurs d'interagir avec le firmware des appareils pour automatiser des mesures de précision, faciliter l'intégration dans des systèmes de contrôle expérimentaux et optimiser les processus de recherche ou d'industrie nécessitant des déplacements nanométriques.

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.

Ce projet expérimental vise à analyser et optimiser la tension de réveil précoce dans des systèmes embarqués. Il combine des outils d'analyse de temps d'exécution, des modifications binaires et une surveillance en temps réel via une carte Arduino. Les benchmarks sont exécutés en continu, avec mesure des temps de sommeil, de checkpoint et d'exécution pour évaluer l'efficacité énergétique et la fiabilité des systèmes.

DS List est une plateforme dédiée à la gestion et au contrôle d'instruments scientifiques utilisés dans des environnements de recherche. Elle permet de piloter des dispositifs de mesure, d'archiver des données expérimentales et d'optimiser des processus techniques. Utilisée principalement dans des laboratoires et centres de recherche, elle facilite l'acquisition, le traitement et le stockage de données issues d'équipements spécialisés comme des capteurs, des moteurs ou des systèmes de stabilisation.

Fluo est un outil de simulation numérique dédié à l'analyse et au traitement de signaux optiques, notamment pour des applications en fluorescence. Il permet de modéliser des mesures optiques, d'inverser des données expérimentales et d'optimiser des capteurs. Le projet est utilisé pour des simulations paramétriques et des analyses de données dans un cadre scientifique ou industriel.

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.

Outil dédié à l'analyse et au traitement des données issues d'expériences en physique nucléaire, notamment pour les campagnes Agata, Diamant et Neda. Il permet de sélectionner, filtrer et calibrer les données expérimentales, puis de générer des résultats visualisables. Utilisé principalement par des chercheurs et ingénieurs en physique nucléaire pour optimiser les analyses et améliorer la précision des mesures.

Ce projet propose une suite d'outils dédiés à l'analyse des expériences de croissance racinaire. Il permet aux chercheurs et agronomes de mesurer, comparer et visualiser les données issues de cultures expérimentales pour optimiser les pratiques agricoles et comprendre les mécanismes biologiques des plantes.

Ce projet propose une interface graphique simplifiée pour piloter des expériences scientifiques via le logiciel qcontrol3. Il permet de scanner et modifier des paramètres expérimentaux, de générer des séquences automatisées et de gérer des fichiers de configuration pour des mesures en laboratoire. L'outil est conçu pour faciliter l'analyse de données et l'optimisation de protocoles expérimentaux dans un environnement Python3.