Le projet Acropole est un modèle de prédiction de la consommation de carburant des avions et une bibliothèque Python pour le traitement des données de trajectoire et l'amélioration de l'efficacité énergétique des avions. Il utilise des données ouvertes sur les paramètres des avions et un modèle de réseau neuronal entraîné pour fournir des prédictions précises.

Le modèle de progression de maladie gaussien (GPPM) est une méthode probabiliste d'estimation des trajectoires de biomarqueurs et de quantification de l'incertitude de la prédiction du stade pathologique individuel. Il permet le diagnostic probabiliste dans un scénario clinique et la quantification de l'incertitude diagnostique de la sévérité individuelle de la maladie.

Ce projet fournit une API exposant des données sur les formations professionnelles, en assurant la continuité des données en cas de rénovation des formations. Il permet également de mettre à disposition des données sur les établissements.