Ce projet facilite l'automatisation et la standardisation des déploiements de systèmes d'exploitation Windows au sein d'une infrastructure informatique. Il permet de configurer, déployer et maintenir des postes de travail ou serveurs de manière homogène et reproductible, réduisant ainsi les erreurs humaines et accélérant les mises à jour. Idéal pour les équipes IT cherchant à optimiser leur gestion des parcs informatiques.

Ce projet propose une image Docker légère basée sur Miniconda et CentOS 7, intégrant PyTorch avec support CUDA 10.2. Destinée aux environnements d'intégration continue (CI), elle facilite le déploiement et le test de modèles d'apprentissage profond dans des pipelines automatisés. L'image est optimisée pour une utilisation en recherche ou en production, garantissant une compatibilité et une reproductibilité accrues.

Ce projet vise à automatiser et simplifier le déploiement d'applications logicielles en intégrant des outils modernes de gestion de configuration et d'orchestration. Il permet aux équipes techniques de déployer des services de manière fiable et reproductible, tout en réduisant les erreurs humaines et en optimisant les ressources. Adapté aux environnements cloud ou locaux, il s'adresse principalement aux développeurs et aux équipes DevOps cherchant à industrialiser leurs processus de déploiement.

Outil dédié à l'analyse des factures et des procès-verbaux de déploiement pour les infrastructures très haut débit. Il permet aux collectivités et opérateurs de vérifier la conformité des coûts, d'identifier les écarts et d'optimiser les dépenses liées aux réseaux fibre. Le projet facilite également le suivi des engagements de déploiement et la production de rapports pour les parties prenantes.

Plateforme dédiée à la gestion de projets logiciels avec des outils intégrés pour la collaboration, l'automatisation des tests, la détection des vulnérabilités de sécurité et le déploiement continu. Destinée aux équipes de développement pour optimiser leur workflow et améliorer la qualité des livrables.

Ce projet fournit une image conteneurisée pour faciliter le déploiement et la gestion de services informatiques au sein d'un environnement EOLE. Il permet une intégration fluide avec des outils DevOps pour automatiser les processus de déploiement, de test et de maintenance, tout en assurant une sécurité renforcée et une optimisation des ressources. Destiné aux administrateurs système et aux développeurs, il simplifie la gestion des services en conteneurs.

Ce projet fournit une image conteneurisée pour faciliter le déploiement et la gestion sécurisée d'applications au sein d'un écosystème dédié. Il s'intègre dans une démarche d'optimisation des workflows DevOps en automatisant les étapes de build, de test et de déploiement, tout en garantissant la conformité et la sécurité des environnements. Destiné aux équipes techniques, il simplifie la maintenance et améliore la reproductibilité des environnements logiciels.

Ce projet permet de déployer et gérer des applications sur Kubernetes via des chartes Helm. Il facilite l'automatisation des déploiements, la configuration des services et l'optimisation des ressources pour des environnements numériques robustes et scalables. Destiné aux équipes techniques, il simplifie la gestion des infrastructures logicielles dans un cadre public ou institutionnel.

Ce projet est un gabarit configuré pour développer des applications web modernes avec Vue 3 et le Design System de l'État (DSFR). Il facilite la création d'interfaces accessibles et conformes aux standards gouvernementaux, tout en offrant une stack technique optimisée pour le développement, le test et le déploiement.

Ce projet propose une image Docker légère basée sur CentOS 7 et intégrant Miniconda avec TensorFlow GPU. Destiné aux environnements d'intégration continue (CI), il facilite le déploiement et le test de modèles d'intelligence artificielle dans des conditions reproductibles. L'image est optimisée pour les workflows automatisés et les pipelines de développement.