Ce projet est un TP (Travail Pratique) destiné aux étudiants en traitement du signal de l'école Antibes Sport&IA. Il propose des exercices pratiques et des démonstrations pour illustrer les concepts théoriques du traitement du signal. Les étudiants utilisent des outils comme Jupyter Notebook pour manipuler des données et visualiser des résultats, renforçant ainsi leur compréhension des méthodes de traitement du signal.

Ce projet académique aborde le problème du voyageur de commerce, un défi d'optimisation visant à trouver le trajet le plus court visitant chaque ville une seule fois. Développé par des étudiants en prépa intégrée, il propose plusieurs algorithmes pour approcher une solution optimale. L'application inclut une interface graphique permettant de visualiser les résultats et d'interagir avec les algorithmes implémentés.

Ce projet vise à étudier les ondes corticales observées chez la souris en laboratoire. Il permet de détecter, suivre et analyser ces ondes ainsi que les mouvements corporels des animaux. Les outils développés automatisent le traitement des données brutes, calculent des paramètres descriptifs et génèrent des visualisations pour faciliter l'interprétation des dynamiques corticales. Les résultats sont utilisés pour approfondir la compréhension des mécanismes neuronaux.

Application web dédiée à la visualisation et à l'analyse des résultats issus de scripts d'exploration spatiale développés par Cortext. Elle permet aux utilisateurs d'interagir avec des données géolocalisées via une interface cartographique intuitive. Les utilisateurs peuvent explorer des jeux de données, comparer des résultats par région ou pays, et générer des visualisations sous forme de cartes choroplèthes. L'outil est particulièrement utile pour les chercheurs, analystes ou toute personne souhaitant étudier des phénomènes spatiaux à grande échelle.

Application développée dans le cadre d'un examen académique pour analyser des données statistiques. Elle permet de collecter, traiter et visualiser des résultats afin d'aider à la compréhension des tendances et des performances. Destinée principalement aux étudiants et enseignants pour des besoins pédagogiques.

Outil pédagogique en ligne de commande conçu pour aider les étudiants et enseignants à manipuler des graphes. Il permet d'exécuter des algorithmes classiques (comme Dijkstra) sur des graphes définis via des fichiers YAML, de calculer des chemins optimaux et de générer des visualisations graphiques. Destiné aux cours d'introduction aux graphes, il se concentre sur l'interprétation des résultats plutôt que sur l'implémentation des algorithmes.

Ce projet permet de simuler et analyser différents systèmes électoraux (scrutin uninominal, proportionnel, Borda, etc.) pour étudier leur impact sur les résultats politiques. Il offre des outils pour comparer les méthodes de vote, visualiser les données et comprendre les dynamiques électorales. Destiné aux chercheurs, enseignants et citoyens, il facilite l'exploration des mécanismes démocratiques et des biais potentiels des systèmes de scrutin.

Ce projet propose un ensemble de notebooks Jupyter dédiés à l'étude des limites hydrodynamiques des systèmes de particules en interaction. Il s'adresse principalement aux étudiants et chercheurs en physique ou mathématiques appliquées. Les outils développés permettent de simuler des comportements de fluides, d'analyser des données expérimentales et de visualiser des résultats pour des applications en recherche ou en enseignement.

Ce projet propose une introduction à la programmation Python spécifiquement adaptée aux besoins des sciences humaines et sociales. Il vise à démocratiser l'usage de cet outil pour analyser des données, visualiser des résultats et automatiser des tâches dans ces disciplines. Destiné aux étudiants et chercheurs, il facilite l'acquisition de compétences techniques essentielles pour la recherche moderne.

Networkdisk est un projet dédié à l'analyse et la visualisation de réseaux complexes. Il permet de représenter des données relationnelles sous forme de graphes, de détecter des communautés et d'étudier les réseaux de collaboration. Des fonctionnalités de colorisation et d'affichage dynamique facilitent l'interprétation des résultats.