Bibliothèque Python dédiée à l'analyse et à la modélisation de données géospatiales. Elle permet aux scientifiques et ingénieurs de traiter des ensembles de données complexes pour étudier des phénomènes naturels, optimiser l'utilisation des ressources ou simuler des processus environnementaux. Intégrant des outils avancés de calcul et de visualisation, elle facilite la prise de décision dans des domaines comme l'urbanisme, l'écologie ou la gestion des risques.

Projet historique de code en Visual Basic dédié à la modélisation des processus hydrologiques et environnementaux. Développé par le CNRS et Sorbonne Université, il permet de simuler des phénomènes naturels pour la recherche en sciences de l'eau et de l'environnement. Ce code sert de base à des outils modernes comme pyRIVE et C-RIVE.

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.

Vitis est un outil de modélisation et de simulation dédié à l'étude de la croissance des plantes et de leur architecture. Il permet d'analyser des processus physiologiques comme l'interception de la lumière, la gestion de l'eau ou la répartition des biomasses. Utilisé en recherche agronomique et forestière, il aide à comprendre les mécanismes de développement végétal et à évaluer l'impact des conditions environnementales sur les plantes.

Submeso-color est un outil d'analyse scientifique dédié à l'étude des effets des fronts à fine échelle sur les processus biogéochimiques océaniques. Il permet de manipuler, traiter et stocker des données environnementales complexes issues de simulations ou d'observations. Le projet facilite la gestion des paramètres et des jeux de données, ainsi que la génération de résultats intermédiaires pour des analyses approfondies en océanographie et en climatologie.

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.

MAESPA est un modèle scientifique simulant les processus biophysiques des écosystèmes forestiers. Il permet d'étudier l'absorption du rayonnement solaire par la canopée, la photosynthèse, le bilan hydrique et les interactions entre le climat, l'eau et la végétation. Utilisé en recherche forestière, il aide à comprendre les impacts des changements environnementaux sur les forêts et à évaluer des scénarios de gestion ou de stress hydrique.