Ce projet automatise le traitement de fichiers génomiques en découpant des séquences FASTA et en exécutant des requêtes BLAST en parallèle. Il permet d'optimiser les analyses génomiques en réduisant le temps de calcul grâce à une parallélisation efficace sur des infrastructures de calcul haute performance comme SLURM. Destiné aux chercheurs et laboratoires en biologie moléculaire, il facilite l'exploration de grandes bases de données génétiques.

Bibliothèque et outil open source dédié au traitement et à l'analyse d'images 3D issues de scanners à tomographie. Il permet de manipuler, transformer et analyser des volumes d'images médicales ou scientifiques avec des algorithmes parallélisés et optimisés. Le projet inclut également des outils pour distribuer les calculs sur des clusters, facilitant le traitement de grands jeux de données.

Ce projet pédagogique vise à introduire les étudiants aux concepts d'analyse de performance logicielle et d'optimisation en C++. Il propose des outils pour évaluer et manipuler des produits de Hadamard, essentiels en calcul matriciel et en traitement du signal. Destiné aux cours universitaires, il facilite l'apprentissage pratique des techniques d'optimisation et de parallélisation.

Ce projet propose des sous-routines d'algèbre linéaire dense optimisées pour des architectures hétérogènes et distribuées. Il vise à accélérer les calculs mathématiques intensifs, notamment dans des environnements nécessitant une grande puissance de traitement comme le calcul scientifique ou l'analyse de données massives. Les performances sont améliorées grâce à une parallélisation adaptée aux ressources disponibles.

Bibliothèque et outils dédiés à l'évaluation et à l'optimisation des produits de Hadamard, une opération mathématique utilisée en algèbre linéaire et en traitement du signal. Le projet propose des implémentations en C++ avec des benchmarks pour comparer les performances selon différents niveaux d'optimisation (O0, O3, vectorisation) et des méthodes de parallélisation (C++20, intrinsics).

Outil de pré-traitement pour générer des graphes de routage de l'eau dans les modèles hydrologiques. Il prépare les données nécessaires aux simulations climatiques en intégrant des informations comme les plaines inondables, les barrages ou les réseaux d'adduction. Ce pré-processeur facilite la vérification des données avant lancement des simulations et améliore la parallélisation des calculs.

Le projet wgs_gatk est un pipeline de traitement de données de séquençage d'ADN en mode paired-end Illumina. Il permet de passer des données brutes au format fastq à un fichier vcf contenant les variations génétiques identifiées, en suivant les bonnes pratiques de GATK. Le pipeline est géré par Snakemake et utilise SLURM pour l'exécution parallélisée des tâches.

Ce projet permet de calculer des différentiels d'altitude entre des modèles numériques de terrain (MNT) issus de données LIDAR HD ou du produit RGE ALTI de l'IGN. Il facilite l'analyse des variations topographiques pour des applications en urbanisme, environnement ou gestion des risques naturels. L'outil utilise une infrastructure de parallélisation (IGN GPAO) pour traiter efficacement de grands volumes de données géospatiales.