Outil développé pour l'INERIS permettant d'identifier et caractériser des composés chimiques dans différents milieux (eau, air, sols). Il utilise des modèles d'intelligence artificielle pour analyser des données environnementales et détecter des sources de pollution. La plateforme permet aux experts de visualiser les résultats, de lancer des analyses et de gérer les accès sécurisés. Elle s'appuie sur des bases de données relationnelles et des services cloud pour le stockage et le traitement des données.

Bibliothèque Python dédiée au traitement et à l'analyse de données issues de spectromètres de masse à réaction par transfert de protons (PTR-MS). Elle permet de traiter les données du SIRTA (Site Instrumental de Recherche par Télédétection Atmosphérique) pour en extraire des informations sur la composition chimique de l'atmosphère. Le projet inclut des outils de calibration, de correction temporelle et de visualisation pour faciliter l'interprétation des résultats.

Outil dédié à l'analyse et au traitement de données issues de scans SPEC, notamment pour calculer des moyennes et générer des visualisations. Utilisé principalement dans le domaine de la recherche scientifique, il permet d'extraire et de traiter des données expérimentales issues de mesures physiques ou chimiques, facilitant ainsi l'interprétation des résultats.

Ce projet exploite les données du satellite Sentinel-5P pour analyser et surveiller la composition chimique de l'atmosphère à l'échelle mondiale. Il se concentre particulièrement sur la détection du méthane (CH4) et d'autres gaz comme le NO2, en utilisant des produits de niveau 2 (L2) dérivés des images hyperspectrales de niveau 1B (L1B). Les données, disponibles en temps quasi réel ou avec un traitement haute qualité, permettent d'évaluer les concentrations atmosphériques et d'étudier les tendances environnementales.

Ce projet développe des plugins pour PyMoDAQ afin d'intégrer des spectromètres FTIR (Infrarouge à Transformée de Fourier) au sein de l'écosystème PyMoDAQ. Il permet aux chercheurs et ingénieurs du CEMES (Centre d'Élaboration de Matériaux et d'Études Structurales) de réaliser des analyses spectroscopiques avancées pour étudier les propriétés chimiques et physiques des matériaux. Les outils développés facilitent l'acquisition, le traitement et l'interprétation des données FTIR dans un cadre de recherche fondamentale et appliquée.

PyC2MC est une bibliothèque Python dédiée à l'analyse et à la caractérisation moléculaire de matrices complexes. Elle fournit des outils pour faciliter le traitement des données issues de techniques analytiques avancées, permettant aux chercheurs et ingénieurs de simplifier leurs workflows et d'obtenir des résultats plus précis dans leurs études chimiques.