S-GCN est un outil d'intelligence artificielle conçu pour évaluer et prédire la qualité de modèles 3D de protéines. Il utilise des réseaux de convolution graphiques sphériques pour analyser les structures moléculaires et générer des scores de qualité locaux et globaux. Basé sur des données issues de défis comme CASP, il aide les chercheurs en biologie structurale à identifier les modèles les plus fiables et à améliorer la précision des prédictions.

EvalTools est une bibliothèque Python dédiée à l'évaluation des modèles de prédiction de la composition de l'atmosphère. Elle permet de comparer des observations in-situ avec des simulations issues de services comme le Copernicus Atmosphere Monitoring Service (CAMS). L'outil facilite le calcul et la visualisation de scores pour analyser la performance des modèles, notamment en qualité de l'air, sans gérer de données verticales. Il est utilisé par des organismes publics et scientifiques pour valider des prévisions environnementales.