Le projet plm_model est une application permettant la gestion, la validation et la conversion de données mathématiques. Il offre des fonctionnalités de validation de données brutes, de conversion de données vers différents formats, ainsi que la gestion d'entités mathématiques.

Ce projet propose une implémentation Python d'algorithmes pour générer des explications abductives et contrastives des règles de scoring dans les systèmes de vote. Il s'appuie sur des travaux de recherche présentés à la conférence ECAI-24 et permet d'analyser les décisions électorales à travers des modèles mathématiques avancés. Les outils développés facilitent la compréhension des mécanismes de vote et la validation de nouvelles approches algorithmiques.

Plateforme dédiée à la simulation et à la modélisation de systèmes complexes pour la recherche en informatique théorique. Elle permet aux chercheurs et ingénieurs de tester des hypothèses, valider des algorithmes et collaborer sur des projets scientifiques avancés. Les outils proposés facilitent l'exploration de modèles mathématiques et la visualisation de résultats expérimentaux.

Outil dédié à l'analyse et à la classification de données via des modèles mathématiques. Il permet de lire des jeux de données, d'appliquer des méthodes de pénalisation pour optimiser les paramètres, et de réaliser des validations croisées pour évaluer la performance des modèles. Les résultats sont formalisés et structurés pour une analyse approfondie des caractéristiques des données.

Automaton-ABC est une méthode statistique conçue pour estimer la probabilité de propriétés spatio-temporelles dans des modèles markoviens paramétriques de population. Ce projet permet d'analyser des systèmes biologiques ou physiques complexes en simulant leur comportement et en validant des hypothèses statistiques. Il s'appuie sur des outils mathématiques avancés pour fournir des résultats précis et exploitables dans le cadre de recherches théoriques ou appliquées.

Ce projet fournit un modèle standardisé pour générer des rapports de validation de données, notamment dans le domaine médical. Il permet de vérifier la conformité des données aux normes FHIR et d'identifier les erreurs ou avertissements lors des validations. Les rapports générés sont structurés et exploitables pour des audits ou des améliorations de qualité.

Ce projet propose un cadre de calcul extérieur discret pour analyser des formes différentielles à valeurs dans des fibrés. Il permet de valider numériquement des résultats obtenus via des algorithmes dédiés, en vérifiant des propriétés comme l'identité de Bianchi ou le transport parallèle. Les outils développés sont utiles pour des applications en géométrie, physique mathématique ou modélisation numérique.

Ce projet accompagne un stage de niveau L3 en mathématiques appliquées, axé sur la modélisation géométrique et les méthodes numériques. Il inclut le développement d'algorithmes pour résoudre des problèmes de type Fast Marching Hamiltonien avec des conditions aux limites spécifiques. Le travail s'appuie sur des données géométriques et des images pour valider les approches théoriques. Une documentation complète, incluant un rapport de stage et des présentations, est également fournie.

Ce projet permet de modéliser et simuler des lois physiques exactes pour valider des théories scientifiques ou analyser des systèmes dynamiques complexes. Il offre des outils pour étudier les comportements mécaniques et physiques avec une précision mathématique, utile dans les domaines de la recherche académique ou industrielle.