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.

Le projet MML-classification permet de définir des modèles de machine learning à des fins de classification, en spécifiant des jeux de données d'entrée et en configurant des algorithmes de classification. Il offre également des options de validation croisée.

Ce benchmark inclut des cas d'utilisation de validation et de transformation de modèles dans le contexte de l'industrie de la construction. Il comprend également un ensemble de modèles EMF-compatibles BIM (Building Information Model) avec une taille croissante allant jusqu'à 1 Gb. Les modèles BIM sont décrits en utilisant la spécification IFC (Industry Foundation Classes), un format librement disponible pour décrire, échanger et partager des informations typiquement utilisées dans le secteur de la gestion des bâtiments et des installations.

Projet dédié à l'analyse et à la simulation de communautés microbiennes via des méthodes de clustering et d'optimisation métabolique. Il permet d'étudier les interactions entre espèces bactériennes, de tester des scénarios de croissance et de comparer des modèles pour valider des approches computationnelles en biologie systémique.