SPIKE est une bibliothèque open source dédiée au traitement, à l'analyse et à la visualisation de données issues de spectroscopies par transformée de Fourier. Elle permet de manipuler des spectres 1D et 2D, principalement en résonance magnétique nucléaire (NMR) et en spectrométrie de masse (FT-ICR-MS, Orbitrap). L'outil intègre des fonctionnalités avancées comme la correction de ligne de base, la réduction de bruit, la détection de pics et la transformation de Fourier, offrant une solution complète pour les chercheurs en chimie analytique et en spectroscopie.

OpenDataNoiseMap est un projet open source qui permet d'estimer l'exposition au bruit des individus en combinant les nuisances sonores liées au trafic routier, ferroviaire et aérien. Il génère des indicateurs acoustiques précis (niveaux sonores en dB(A)) pour chaque agent, en intégrant des données géospatiales et des modèles de propagation standardisés comme CNOSSOS-EU. Les résultats sont utilisés pour évaluer l'impact environnemental du bruit et orienter les politiques publiques de réduction des nuisances sonores.

MERLIN est un framework de réduction de bruit pour les images radar syntétiques à haute résolution. Il utilise une stratégie d'apprentissage auto-supervisé pour former des réseaux neuronaux profonds à la réduction du bruit speckle, sans besoin de données de référence. MERLIN prend en compte les corrélations spatiales spécifiques à chaque capteur et mode d'imagerie radar.

Ce projet propose différentes stratégies pour la réduction de bruit sur les images radar (SAR) en utilisant des réseaux de neurones convolutionnels (CNN). Il analyse l'utilisation de modèles pré-entraînés pour la suppression de bruit additif gaussien et la formation d'un modèle sur des données multitemporelles SAR. Le projet met à disposition des poids de réseaux entraînés pour une utilisation par d'autres chercheurs.