VADIM est un système d'information sécurisé développé pour les secrétariats des instances médicales des ministères sociaux et de la santé. Il permet de dématérialiser et fiabiliser les processus liés à la gestion des dossiers, à l'organisation et à la préparation des séances médicales. L'outil offre une solution ergonomique et centralisée, consolidant les données au niveau national pour harmoniser les pratiques et faciliter la maintenance.

Outil dédié à la préparation et à la correction de données climatiques pour des modèles environnementaux. Il permet de transformer des données brutes (comme celles de SAFRAN) en formats adaptés (netCDF), de projeter des sorties de modèles sur des polygones géographiques, et d'appliquer des corrections de biais (altitude, moyenne, sélection d'observations). Utilisé dans le cadre d'intercomparaisons de modèles climatiques pour améliorer la précision des simulations.

LibVamos est une bibliothèque logicielle développée pour la simulation et l'analyse de données issues de détecteurs utilisés en physique nucléaire. Elle permet de modéliser des configurations expérimentales complexes, de calculer des positions de détecteurs et d'optimiser leurs paramètres. Utilisée principalement dans des laboratoires de recherche comme le GANIL, elle facilite la préparation et l'interprétation d'expériences scientifiques.

Ce projet centralise la préparation et le traitement de données destinées aux services web de l'Inist-CNRS. Il gère des tables de correspondance, des ressources linguistiques et des modèles, tout en assurant leur stockage via DVC pour une réutilisation optimale. Les traitements préparatoires sont exposés et reproductibles, facilitant l'intégration dans d'autres projets comme les services web dédiés.

FqCleanER est un outil en ligne de commande conçu pour automatiser et simplifier le prétraitement standard des lectures de séquençage haut débit (HTS). Il permet d'appliquer huit étapes de nettoyage et d'amélioration des données génomiques, telles que la déduplication, le rognage, la fusion de lectures appariées, l'élimination des contaminants, la correction des erreurs de séquençage, la normalisation numérique et la réduction de la redondance. L'outil est particulièrement utile pour les chercheurs en génomique et en bioinformatique qui doivent préparer leurs données avant des analyses plus poussées.

GAnaEnv est un outil d'installation et de configuration d'environnements dédiés à l'analyse de données expérimentales issues de grandes installations de physique nucléaire comme le GANIL. Il permet de préparer des environnements logiciels spécifiques pour convertir et analyser des données brutes (binaires ou issues d'électroniques Mesytec) en formats exploitables (ROOT, nptool). Utilisé principalement pour des spectromètres comme VAMOS, NFS, FALSTAFF ou LISE, il facilite la reproductibilité des analyses en générant des rapports détaillés des versions logicielles installées.

Ce projet est responsable de la préparation des données pour tous les tableurs dans le cadre du programme Richelieu. Il s'occupe du nettoyage et de la normalisation des jeux de données, de la récupération de données supplémentaires via des API et de l'explicitation des liens entre fichiers image et entrées de tableurs.

Ce projet pédagogique est un TP universitaire conçu pour enseigner la programmation en C++ et la manipulation des structures de données, notamment les listes chaînées. Il prépare les étudiants à des travaux pratiques ultérieurs sur des structures plus complexes comme les Skip-Lists. Le dépôt fournit un cadre pour implémenter et tester des fonctionnalités de base et avancées des listes chaînées.

Csv-detective-ml est un outil en ligne de commande permettant d'analyser des fichiers CSV et de détecter automatiquement les types de données contenus dans chaque colonne. Cet outil est basé sur des algorithmes de machine learning et permet de nettoyer et de préparer rapidement des données en vue de leur utilisation dans des analyses ou des modèles prédictifs.

Le projet prepare_wgs_data est un outil en ligne de commande permettant de préparer et d'analyser des données de séquençage de l'ARN. Il permet de vérifier la qualité des données en utilisant des outils tels que FastQC et MultiQC, qui génèrent des rapports détaillés.