Micmac est un logiciel open source de photogrammétrie permettant de traiter et analyser des images 3D, ainsi que de générer des modèles numériques de terrain (MNT) à partir de données aériennes ou terrestres.

Ce projet est une plateforme d'analyse de données hébergée sur Google Cloud Platform. Il permet de collecter, traiter, et analyser des données à grande échelle grâce à des outils tels que BigQuery, Airflow, et TensorFlow.

Projet de l'Ecolab visant à produire des outils d'aide à l'analyse d'études d'impact environnemental via du Machine Learning et du Natural Language Processing. Il permet la détection et l'extraction de sommaires de documents PDF, l'analyse de l'importance des enjeux dans un texte et le résumé automatique de sections de texte.

Ce projet explore l'application des réseaux de neurones dans le domaine de la statistique publique. Il propose des méthodes et des cas d'usage concrets pour l'analyse de données, la classification d'images, l'imputation de valeurs manquantes et la réduction de dimension. Les travaux sont menés par des chercheurs de l'Insee et de la Banque de France, avec des applications variées allant de l'analyse de parcelles cadastrales à l'étude de données économiques.

Le projet ML_bati_non-bâti est un exercice de classification automatique d'images utilisant des techniques d'intelligence artificielle. Il permet de déterminer la probabilité de présence de bâtiments sur des orthophotographies en utilisant l'apprentissage supervisé. Ce projet vise à présenter un cas concret d'utilisation des techniques d'intelligence artificielle dans une application métier.

Nptool est un outil open source dédié à l'analyse de données et à la simulation Monte Carlo pour les expériences de physique nucléaire à basse énergie. Il fournit un cadre unifié pour préparer et analyser des expériences complexes, en exploitant les bibliothèques Geant4 et ROOT. Le projet permet de simuler des réactions nucléaires, d'analyser des données expérimentales et de calibrer des détecteurs, facilitant ainsi la recherche en physique nucléaire.

Ce projet vise à développer des techniques de prévision de prix de l'électricité pour le marché portugais, en utilisant des méthodes statistiques, de Machine Learning et de Deep Learning. Il s'appuie sur une analyse approfondie de la littérature existante et sur l'utilisation d'un jeu de données unique pour surmonter les limites des études précédentes.

Formation organisée par le CNRS pour les informaticiens souhaitant maîtriser les bases et enjeux du machine learning et du deep learning. Elle propose des cours théoriques, des travaux pratiques et des séminaires sur quatre jours, avec un focus sur l'apprentissage supervisé, les réseaux de neurones et l'exploitation des GPU. Destinée aux développeurs et aux chercheurs en informatique.

DogeIA est un projet d'intelligence artificielle permettant d'assister les utilisateurs dans leur prise de décision en analysant et en traitant des données complexes. Il est également capable de reconnaitre des images et de les classer selon des critères prédéfinis.

Ce projet porte sur l'apprentissage de méthodes profondes pour le traitement de données à haute dimension, telles que les signaux ou les images. Il couvre des sujets tels que les réseaux de neurones, les réseaux de neurones convolutifs, les réseaux de neurones récurrents, les méthodes de décomposition fonctionnelle, la détection d'anomalies pour les données fonctionnelles et l'apprentissage profond non supervisé.