Projet de recherche et de développement dédié à l'analyse de données scientifiques et à la visualisation de résultats expérimentaux. Il permet aux chercheurs et ingénieurs de générer des rapports techniques détaillés et de simuler des phénomènes physiques pour valider des hypothèses ou optimiser des processus.

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.

Ce projet fournit un ensemble d'outils et de workflows dédiés au traitement et à l'analyse de données issues de techniques de diffraction avancées, notamment pour la calibration et l'intégration de spectres de rayons X. Il facilite l'automatisation des processus expérimentaux et la gestion des données brutes et traitées, en s'appuyant sur des logiciels spécialisés comme pyFAI et Ewoks. Destiné aux scientifiques et chercheurs, il optimise la reproductibilité et la traçabilité des analyses.

Mimosa est une plateforme dédiée à la gestion, l'acquisition et l'analyse de données scientifiques en temps réel. Elle permet aux chercheurs et ingénieurs de collecter, stocker et visualiser des données expérimentales issues de divers instruments. Le système offre des outils pour le monitoring continu, l'archivage sécurisé et la génération de rapports automatisés, facilitant ainsi la prise de décision et l'optimisation des processus expérimentaux.

Ce projet vise à développer des outils d'intelligence artificielle pour analyser des données complexes issues de recherches scientifiques ou industrielles. Il permet de modéliser des scénarios prédictifs, d'automatiser des analyses répétitives et d'optimiser des processus expérimentaux. Les solutions proposées s'appuient sur des algorithmes avancés pour extraire des insights pertinents et accélérer la prise de décision dans des environnements techniques ou académiques.

BLISS est une plateforme logicielle développée pour la gestion et le contrôle d'équipements scientifiques dans des environnements de recherche. Elle permet d'automatiser des processus expérimentaux, de superviser des instruments de laboratoire et de faciliter l'analyse de données en temps réel. Utilisée principalement dans des centres de recherche, elle optimise les workflows et améliore l'efficacité des expériences menées.

Projet dédié au traitement et à l'analyse des données issues de la ligne de lumière ID13, principalement utilisée en recherche scientifique. Il permet d'automatiser des workflows expérimentaux complexes, facilitant ainsi le travail des chercheurs en physique, chimie ou science des matériaux. Le projet intègre des outils spécifiques à l'ESRF (European Synchrotron Radiation Facility) pour optimiser les processus de collecte et d'interprétation des données.

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.

Sidecar est une suite d'outils conçus pour automatiser le traitement de données dans le cadre de recherches scientifiques. Il facilite l'intégration et l'exécution de workflows expérimentaux, notamment pour des applications en imagerie et analyse de données. Développé pour des environnements comme ceux des grands instruments de recherche, il permet d'optimiser les processus analytiques et de réduire les interventions manuelles.

Ce dépôt de notebooks Jupyter illustre les fonctionnalités avancées de PyMoDAQ, une bibliothèque dédiée à l'acquisition et à l'analyse de données expérimentales. Il propose des exemples concrets pour visualiser, analyser et optimiser des données scientifiques, notamment à travers des méthodes comme l'analyse bayésienne et les processus gaussiens. Ces notebooks servent de support pédagogique pour exploiter au mieux les outils de PyMoDAQ.