Coils est une plateforme dédiée à l'automatisation et à l'optimisation des processus de développement logiciel. Elle permet aux équipes techniques de centraliser leurs outils, d'automatiser les tâches répétitives et de fluidifier les workflows de livraison continue. Destinée aux développeurs et aux équipes DevOps, elle vise à réduire les frictions entre les différentes étapes du cycle de vie d'un projet.

Ce projet vise à transformer les pratiques des ministères sociaux en intégrant l'intelligence artificielle générative dans leurs processus métiers. Il accompagne les équipes (architectes, développeurs, designers, chefs de projet) dans l'adoption d'outils et de méthodes pour automatiser des tâches, améliorer la qualité des livrables et optimiser la collaboration. L'objectif est de créer une usine logicielle où chaque étape du cycle de développement combine un rail agentique (génération) et un rail déterministe (vérification), tout en formant les utilisateurs à ces nouvelles pratiques.

Cadre complet pour implémenter et automatiser les pratiques DevSecOps dans les workflows de développement. Il combine des outils de qualité de code, de sécurité et de gestion de projet pour garantir des livraisons logicielles fiables, sécurisées et conformes aux standards. Destiné aux équipes techniques souhaitant optimiser leurs processus tout en intégrant des contrôles de sécurité dès les premières étapes du cycle de vie.

Ce projet est une formation pratique destinée aux chercheurs, ingénieurs et étudiants utilisant GitLab. Il couvre les concepts fondamentaux de GitLab, notamment la gestion de code source, les workflows collaboratifs, les pipelines CI/CD et les bonnes pratiques de développement. L'objectif est de maîtriser les outils DevOps pour optimiser le cycle de vie des logiciels au sein d'équipes techniques.

Ce projet fournit une infrastructure pour automatiser la construction, le test et le déploiement d'applications Java dans des conteneurs Docker. Il facilite la standardisation des environnements de développement et de production, réduisant ainsi les problèmes de compatibilité et accélérant les cycles de livraison. Idéal pour les équipes DevOps cherchant à optimiser leurs processus.

Ce projet est une base de données relationnelle conçue pour faciliter la gestion et l'automatisation des tests logiciels au sein d'une équipe de développement. Il permet de structurer les données de manière efficace, d'automatiser les processus de test et de collaborer en temps réel sur les projets. Intégré à une plateforme de développement, il optimise le cycle de vie des applications en assurant une intégration et un déploiement continus.

Outil dédié à l'amélioration de la qualité du code logiciel par le biais de revues collaboratives automatisées. Il permet aux équipes de développement de partager, analyser et améliorer leur code de manière structurée et efficace. Intégré à des environnements de travail existants, il optimise les processus de validation et de feedback pour accélérer les cycles de développement.

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.

CLASS est un outil de simulation dynamique des cycles de combustible nucléaire développé par le CNRS/IN2P3 et l'IRSN. Il permet de modéliser un parc électronucléaire évolutif et d'analyser le comportement des isotopes tout au long du cycle. L'outil repose sur une collection de classes C++ représentant les différentes installations et leurs interactions, facilitant l'étude des flux de matières radioactives et l'optimisation des stratégies de gestion des réacteurs.

Outil de simulation dynamique des cycles de combustible nucléaire développé par le CNRS et l'IRSN. CLASS permet de modéliser l'évolution d'un parc électro-nucléaire en temps réel, en suivant les flux de matières radioactives à travers les différentes installations. Il génère des données précises sur la composition isotopique et les performances du système, aidant à la planification et à l'optimisation des stratégies énergétiques.