Outil permettant d'automatiser la comparaison de valeurs de variables entre deux exécutions de programmes Fortran. Il injecte du code pour tracer les valeurs des variables et génère des rapports détaillés sur les différences détectées. Idéal pour identifier les causes de divergences dans des simulations ou des calculs scientifiques, facilitant ainsi le débogage et la validation de modèles.

Ce projet fournit deux réseaux de test dédiés à la préparation d'un article pour la conférence EPE 2025. Les données, disponibles en téléchargement, sont destinées à des chercheurs et ingénieurs pour valider des modèles ou méthodes dans le domaine des réseaux électriques. Soutenu par des laboratoires et une région française, il facilite la collaboration académique et la diffusion de résultats scientifiques.

Ce projet est un package R dédié à la modélisation et à l'analyse de données limitées concernant les zones humides de traitement (TW). Il fournit des outils pour valider, sélectionner et entraîner des modèles prédictifs sur la concentration ou la charge de polluants entre l'entrée et la sortie de ces systèmes. Le package intègre des jeux de données compilés à partir de publications scientifiques et des données climatiques ou géographiques complémentaires pour enrichir les analyses.

Bidomain est un projet dédié à la modélisation et à la simulation de modèles physiques, notamment dans le domaine biomédical. Il permet de convertir des modèles en formats compatibles avec des outils d'analyse scientifique comme Ensight. Le projet inclut des tests d'intégration pour valider la cohérence des résultats obtenus par rapport à des références préenregistrées.

Projet dédié à la simulation numérique des processus atmosphériques et climatiques. Il permet de modéliser en haute résolution les interactions entre les différentes couches de l'atmosphère, les flux énergétiques et les échanges thermiques. Utilisé principalement pour la recherche scientifique et l'amélioration des modèles de prévision météorologique, il offre des outils pour analyser et valider des scénarios climatiques complexes.

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.

FrameIt est un outil dédié à l'analyse régionale ciblée d'événements modélisés avec suivi intégré. Il permet d'extraire des régions fixes ou mobiles à partir de sorties de modèles météorologiques (AROME, Meso-NH) et océaniques (NEMO, CROCO). L'utilisateur configure des paramètres via un fichier YAML pour sélectionner les entrées, champs et méthodes de suivi. Les produits générés (NetCDF ou Zarr) sont analysables avec des outils standards, facilitant la validation scientifique et la qualification des données.

EvalTools est une bibliothèque Python dédiée à l'évaluation des modèles de prédiction de la composition de l'atmosphère. Elle permet de comparer des observations in-situ avec des simulations issues de services comme le Copernicus Atmosphere Monitoring Service (CAMS). L'outil facilite le calcul et la visualisation de scores pour analyser la performance des modèles, notamment en qualité de l'air, sans gérer de données verticales. Il est utilisé par des organismes publics et scientifiques pour valider des prévisions environnementales.

4A/OP est un logiciel scientifique développé par le CNES, le LMD (CNRS/ENS) et NOVELTIS. Il permet de simuler des spectres atmosphériques à partir de données satellitaires ou de modèles numériques. Utilisé principalement en recherche climatique et météorologique, il aide à analyser les propriétés radiatives de l'atmosphère et à valider des modèles de transfert radiatif. Le projet inclut une interface graphique pour faciliter son utilisation par des non-experts.

Ce projet propose des ensembles de données (Corridor, Simu1D, Simu2D, Simu3D) dédiés à la cartographie magnétique à grande échelle. Les données, issues de mesures réelles ou de simulations, sont utilisées pour tester et valider des modèles de cartographie basés sur des processus gaussiens. Les jeux de données incluent des observations magnétiques 3D et des positions spatiales, avec des pré-traitements spécifiques pour faciliter leur utilisation dans des expériences scientifiques.