Ce projet développe des outils avancés pour la modélisation et la simulation de réseaux de neurones profonds. Il vise à faciliter la recherche en intelligence artificielle en offrant des solutions pour l'entraînement, l'optimisation et l'évaluation de modèles prédictifs complexes. Destiné principalement aux chercheurs et ingénieurs en IA, il permet d'explorer des architectures innovantes et d'accélérer le développement de solutions basées sur l'apprentissage automatique.

Rastr est une plateforme open source dédiée à l'analyse et à la modélisation de données géospatiales. Elle permet aux utilisateurs de traiter des données environnementales, de simuler des processus naturels et de visualiser des résultats en 3D. Idéale pour les chercheurs, les ingénieurs et les professionnels de l'environnement, elle facilite la prise de décision basée sur des données précises et des modèles prédictifs.

Three Little Phigs HPX est un projet de simulation numérique dédié à l'étude des collisions entre particules. Il permet de modéliser des interactions physiques dans un environnement virtuel, offrant une base pour des recherches en dynamique des fluides ou en physique des matériaux. Ce projet s'inscrit dans le cadre de travaux académiques ou de développement de modèles prédictifs.

Ce projet développe des modèles de substitution (surrogate models) pour prédire les paramètres scalaires d'un faisceau laser-plasma, tels que l'énergie médiane, la charge, la dispersion d'énergie et l'émittance transverse normalisée. Ces prédictions s'appuient sur des configurations cibles d'accélérateurs laser-plasma définies par des paramètres physiques comme la position du point focal du laser, le potentiel vectoriel normalisé ou la concentration d'azote. Les modèles sont entraînés sur des données de simulations PIC post-traitées et permettent d'explorer des configurations optimales pour la conception d'accélérateurs.

Ce projet académique vise à développer des outils d'intelligence artificielle pour l'analyse de données, la simulation de modèles complexes et l'automatisation de processus scientifiques. Il s'appuie sur des bibliothèques spécialisées pour traiter des jeux de données variés et proposer des solutions innovantes en modélisation prédictive. Destiné à la recherche et à l'enseignement supérieur, il facilite la collaboration entre équipes universitaires.

Projet académique dédié à l'analyse de données et à la modélisation mathématique dans le cadre de recherches en intelligence artificielle. Il permet de traiter des jeux de données complexes, de simuler des modèles prédictifs et d'explorer des algorithmes innovants. Utilisé principalement dans un contexte universitaire pour des travaux de recherche ou des projets pédagogiques.

Projet de défi de modélisation sur les épidémies de peste porcine africaine, comprenant des analyses de données exploratoires, des modèles de réseau de fermes et des simulations, ainsi que l'évaluation des performances prédictives.

Plateforme dédiée à la modélisation et à l'analyse des réseaux énergétiques. Elle permet aux gestionnaires de réseaux, aux collectivités et aux industriels de simuler des scénarios de consommation, d'optimiser les flux énergétiques et de planifier des investissements. L'outil intègre des données en temps réel et des modèles prédictifs pour améliorer l'efficacité énergétique et réduire les coûts.

Outil dédié à l'analyse statistique et à la modélisation prédictive pour les chercheurs et data scientists. Permet de manipuler des données, de construire des modèles complexes et de générer des rapports automatisés. Facilite la simulation de scénarios et l'évaluation de performances de modèles statistiques.

Rbioacc est une bibliothèque R dédiée à l'inférence et à la prédiction de modèles toxicocinétiques. Elle permet d'analyser les données d'exposition aux substances chimiques, d'estimer les paramètres des modèles TK (ToxicoKinétique) et de simuler des scénarios d'exposition pour évaluer les risques sanitaires. Utilisée principalement en recherche environnementale et toxicologique, elle facilite la modélisation des processus d'absorption, de distribution, de métabolisme et d'excrétion des substances dans l'organisme.