Ce projet génère les figures de l'article 'Défis de la mesure de la distribution des empreintes carbone : le rôle de l'hétérogénéité des produits et des prix' en utilisant diverses sources de données, telles que Budget de Famille de l'Insee, la base de données Footprint d'Ademe, et les données Nielsen des panels de consommateurs. Il vise à analyser l'empreinte carbone des ménages, comparer les dépenses de consommation et visualiser les données environnementales.

Ce projet permet de sécuriser des données sensibles en utilisant un système de clés de chiffrement distribuées. Les responsables et représentants gèrent des clés USB contenant des fragments de la clé principale, nécessitant une authentification pour accéder aux données. La base de données est chiffrée et déchiffrée uniquement en présence des clés physiques et des mots de passe associés, garantissant une sécurité renforcée contre les accès non autorisés.

Ce projet propose un environnement pédagogique pour former les utilisateurs aux technologies NoSQL et aux systèmes de gestion de bases de données modernes. Il permet de déployer et tester des bases de données comme MongoDB, Neo4j et Redis, ainsi que des outils de calcul distribué comme Apache Spark. L'objectif est de préparer les étudiants à travailler avec des infrastructures Big Data en utilisant des conteneurs Docker pour encapsuler et isoler les environnements.

Outil de vérification et de test pour évaluer la cohérence des bases de données relationnelles et distribuées. Il génère des historiques de transactions, les exécute sur des bases de données cibles, puis vérifie leur conformité à des modèles de cohérence comme la causalité, l'isolation instantanée ou la sérialisation. Utilisé principalement dans la recherche académique et l'optimisation des systèmes transactionnels.

Cheops est un service conçu pour gérer des ressources géo-distribuées de manière P2P, en utilisant scope-lang pour définir où les ressources seront répliquées et en transférant les opérations via un mécanisme de transfert. Il utilise des agents situés sur chaque site, un système de cœur battant pour vérifier la disponibilité des sites et une base de données géo-répartie pour stocker les informations sur les ressources.

Ce projet propose un conteneur Singularity basé sur Python 2.7 et Miniconda, conçu pour créer des environnements isolés et reproductibles. Il est utilisé comme base pour construire d'autres conteneurs logiciels, notamment dans le domaine de la recherche scientifique et de l'analyse de données. Le conteneur est maintenu et distribué via une registry dédiée, permettant un déploiement simplifié dans des infrastructures de calcul.

YaCo est un plugin Hex-Rays IDA permettant la collaboration d'ingénierie inverse sur des bases de données IDA pour plusieurs utilisateurs. Les modifications incrémentales de la base de données sont stockées et synchronisées via le système de contrôle de version Git distribué.

Ce projet génère une version synthétique de la base de données SNDS (Système National d'Information Inter-Régimes de l'Assurance Maladie), qui contient des informations sur les remboursements de soins de santé de plus de 60 millions d'assurés français. Il garantit la conformité avec la schema originale, la reproduction de distributions de données réalistes et la protection de la vie privée grâce à l'utilisation de données ouvertes uniquement.

Moteur basé sur GitHub pour organiser des défis de données en utilisant le calcul distribué et un système de notation.

STURWILD est une application développée par INRAE/EABX pour enregistrer les captures accidentelles de esturgeons. Écrite en PHP, elle utilise une base de données PostgreSQL. Elle est distribuée sous licence Affero GPL.