Dashlord-archive est un projet dédié à la gestion et à l'archivage de données. Il permet aux utilisateurs de collecter, classer et organiser efficacement une variété de ressources, telles que des documents, des images et des vidéos. Grâce à une interface conviviale, les utilisateurs peuvent facilement rechercher, filtrer et trier leur contenu archivé, ce qui en fait un outil idéal pour les professionnels et les particuliers qui souhaitent gérer et préserver leurs ressources numériques.

Projet Java dédié à la manipulation de listes et de structures de données, comprenant une classe Pays et une classe Monde. La classe Monde utilise une liste de Pays pour gérer des fonctionnalités telles que l'ajout d'un pays, la détermination de la taille de la liste, et la recherche d'un pays par son nom. Plusieurs algorithmes de tri et de recherche sont également abordés.

Ce projet permet de classer, afficher les détails, filtrer et trier des entrées de données.

Ce projet consiste en l'implémentation d'un modèle de données métiers correspondant à des livres, permettant de gérer un catalogue de livres. Il inclut des classes et des méthodes pour créer des livres avec un titre et un auteur, et trier les éditions de livres par année.

Le projet LimeOut vise à aborder la justesse des processus pour les modèles d'apprentissage automatique. L'idée clé est d'utiliser une méthode d'explication, à savoir LIME, pour évaluer si un classificateur donné était équitable en mesurant sa dépendance à l'égard des fonctionnalités salientes ou sensibles. Cela est ensuite intégré dans un workflow centré sur l'homme appelé LimeOut, qui reçoit en entrée un triplet (M,D,F) d'un classificateur M, un jeu de données D et un ensemble F de fonctionnalités sensibles, et produit un classificateur Mfinal moins dépendant des fonctionnalités sensibles sans compromettre l'exactitude.

Ce projet est un classificateur automatique de données textuelles basé sur des modèles de langage (LLMs). Il permet de catégoriser et d'analyser le sens de texte brut pour faciliter le tri et le traitement de grandes quantités de données.

Broceliande est un projet visant à détecter et classer les caractéristiques ligneuses dans les images satellites en utilisant TRISKELE et Random Forest. Il s'agit d'une représentation d'arbres de données d'images satellites et de décision pour détecter les caractéristiques ligneuses en Europe.