PyMoDAQ est une solution open source dédiée à l'acquisition et à la gestion de données expérimentales en Python. Elle permet de piloter des instruments de mesure, d'enregistrer des données en temps réel et de les analyser. Conçue pour les chercheurs et les ingénieurs, elle facilite l'automatisation des expériences scientifiques et la visualisation des résultats.

Le projet agir-front est une application web qui vise à accompagner les utilisateurs dans la transition écologique en leur fournissant des conseils personnalisés et un suivi de leurs progrès. Il utilise des algorithmes de recommandation pour proposer des actions concrètes en fonction du profil de l'utilisateur et de ses habitudes de consommation.

Kontinuous est un outil d'automatisation de déploiements sur Kubernetes, permettant la gestion de versions et de tags, ainsi que la surveillance et la gestion d'état de ressources Kubernetes.

Extension dédiée à la caractérisation d'impulsions laser femtosecondes. Ce projet permet aux chercheurs et ingénieurs d'analyser précisément les propriétés des impulsions lumineuses ultra-courtes, essentielles pour des applications en optique, photonique et métrologie. Il facilite la mesure de durée, de profil et d'autres paramètres critiques pour optimiser les systèmes laser.

RepoFalcon transforme un dépôt de code en un graphe de connaissances structuré et des artefacts déterministes. Il permet aux développeurs, aux pipelines CI et aux agents de codage d'analyser rapidement l'impact des modifications, de comprendre les dépendances entre modules et de générer des contextes adaptés pour les revues automatisées ou assistées par IA. Les artefacts générés (fichiers Parquet, JSON, rapports) sont conçus pour être réutilisables et faciles à intégrer dans des workflows CI/CD ou des outils d'analyse.

Solution open source conçue pour accélérer et sécuriser les builds Docker en environnement Kubernetes. Elle permet de déployer des instances dédiées et éphémères de BuildKit par projet ou architecture, optimisant ainsi les temps de compilation grâce à des caches partagés et une mise à l'échelle automatique. Intègre des mécanismes de sécurité avancés comme l'isolation des forks non fiables et la génération d'attestations SLSA pour la traçabilité des builds.

Ce dépôt contient une snapshot des node_modules et bower_components d'ezPAARSE, accélérant ainsi le processus d'installation.

Outil conçu pour capturer et intégrer dans les messages de commit des moments observables de collaboration entre humains et IA. Il enregistre les propositions, rejets et choix effectués lors des sessions de développement, permettant de retracer l'historique des décisions techniques sans recourir à des pourcentages ou des étiquettes subjectives. Le projet vise à renforcer la transparence et la crédibilité des contributions assistées par IA dans les projets logiciels.

Ce projet fournit un modèle de base pour développer des extensions compatibles avec PyMoDAQ, un framework dédié à l'acquisition et au contrôle de données expérimentales. Il permet aux développeurs de créer rapidement des modules réutilisables et intégrés, en suivant une structure prédéfinie pour assurer la compatibilité et la maintenabilité.

PEGASE-FAIR est un projet visant à structurer les données scientifiques en utilisant UML et l'architecture orientée modèle. Il comprend plusieurs composants, dont un générateur de code Java à partir de diagrammes UML au format XMI, un générateur de fichiers RDF/XML ou RDF/turtle à partir de données tabulaires, un validateur de données tabulaires, une application web de validation de données, et un module d'exportation vers Dataverse.