Ce projet se concentre sur l'optimisation et l'accélération de calculs intensifs liés au minage de données et à la résolution de problèmes mathématiques complexes. Il propose des méthodes de prétraitement, de partitionnement et de calcul parallèle pour traiter des volumes de données importants, tout en gérant des données corrompues ou partielles. Les solutions développées visent à améliorer l'efficacité des algorithmes existants, notamment pour des applications en cryptographie ou en analyse de données.

Ce projet vise à examiner l'impact des variations de prétraitement des données EEG sur les résultats d'analyse, en utilisant trois logiciels open-source couramment utilisés : EEGLAB, Brainstorm et FieldTrip. Les résultats montrent une bonne convergence dans le profil général des ondes cérébrales evokées (ERP), les latences de pics et les estimations de taille d'effet liées à des caractéristiques spécifiques du signal. Cependant, une variabilité considérable a été observée dans la magnitude des tensions absolues observées avec chaque logiciel, reflétée par les valeurs de similarité et les différences statistiques observées à des canaux et instants spécifiques.

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.

Pathways est un système d'exploration de chemins d'entités qui permet d'afficher l'ensemble des connexions entre deux types d'entités, telles que des personnes, des lieux, des organisations, des adresses électroniques, etc. Il a été développé sur la base du projet Abstra et est organisé en différents modules : le cœur du système, les jeux de données utilisés dans la section des expériences, les scripts utilisés pour la section des expériences et les scripts Python utilisés pour le prétraitement des données et l'extraction d'entités nommées.

Cadre logiciel et matériel dédié au prétraitement des données issues de la spectroscopie gamma, notamment pour le projet Agata Phase 2. Il permet le traitement numérique des signaux, l'application de filtres énergétiques et la construction d'événements selon un format standardisé. Le projet est générique, configurable et conçu pour être facilement migré vers d'autres environnements. Il repose sur des bibliothèques open source sous licence CERN Open Hardware.

Ce projet propose un module de normalisation et d'automatisation pour les analyses sémantiques et le traitement du langage naturel (NLP). Il permet de standardiser les outils et méthodes utilisés dans les projets d'analyse sémantique, tout en offrant des pipelines prêts à l'emploi pour accélérer la mise sur le marché de services NLP. Le projet facilite le prétraitement de données textuelles variées (chaînes de caractères, listes, tableaux, fichiers CSV) et simplifie le développement de modèles de machine learning.