Logiciels

Sécurité / Preuves de programmes

TOOKAN

Vulnérabilité sur Matériel de Sécurité PKCS#11.
PKCS#11 est un standard RSA qui spécifie une API pour des opérations de cryptographie telles que l’encryption et la signature.
Les attaques exploitent l’interface de gestion des clés cryptographiques PKCS#11, le logiciel TOOKAN permet de découvrir ces attaques. TOOKAN utilise des méthodes formelles en contrant automatiquement un modèle de la fonctionnalité d’une pièce de matériel : il trouve une attaque dans le modèle et puis exécute l’attaque directement sur l’appareil.

ORCHIDS

Détection d’intrusions multi-sources temps réel.
ORCHIDS est un outil de détection et de prévention d’intrusions. Il détecte des attaques modernes complexes par corrélation entre événements.  ORCHIDS est efficace, extensible, temps réel, et se connecte sur de nombreux flux et formats d’événements, réseaux ou systèmes. À la croisée des outils de détection par signatures et d’anomalies, ORCHIDS est paramétré par un petit nombre de règles génériques : une seule signature ORCHIDS est capable de détecter une famille entière d’attaques, dont certaines attaques « zero-day ».

TIFA

Factorisation d’entiers génériques de taille moyenne.
Dans le contexte de la factorisation de clés publiques RSA, les meilleurs algorithmes (NFS et variantes) nécessitent en sous-routine de factoriser des entiers quelconques de taille moyenne. TIFA répond à ce problème et factorise de la manière la plus optimisée et la plus compétitive des nombres de taille de l’ordre de 60 à 80 chiffres décimaux.

SEA

La cryptographie à partir de courbes elliptiques est la principale concurrente des clés RSA. Le principal problème non immédiat est celui de déterminer le nombre de points d'une courbe elliptique modulo un entier de taille cryptographique. SEA est l’algorithme standard dont l’équipe Inria TANC a développé une implémentation optimale. Cela permet de choisir d’autres courbes que les courbes prédéterminées par le NIST (National Institute of Standards and Technologies).

ECPP

Preuve de primalité de grands entiers.
Prouver la primalité d’un entier donné est une des tâches élémentaires de la théorie des nombres. La fabrication des nombres premiers quelconques dans la fabrication des clés RSA (problème opposé à celui de la factorisation) est difficile de manière certifiée. ECPP permet de prouver la primalité de nombres de taille cryptographique mais aussi d’établir des records mondiaux (nouveau record à l’ECC 2010).

ALT-ERGO

Prouveur mis au point pour la vérification de programmes.
ALT-ERGO est un démonstrateur automatique spécialement conçu pour garantir la correction de programmes. Il combine le raisonnement logique avec quantificateurs et des procédures de décision spécialisées pour certaines théories comme l’arithmétique ou l’égalité. Il est utilisable depuis les plates-formes CAVEAT ou FRAMA-C pour la preuve de programmes en langage C, depuis la boîte à outils WHY pour les programmes Java, et depuis SPARK pour les programmes ADA.

FRAMA-C

Analyseurs de codes C embarqués critiques.
FRAMA-C est une plate-forme logicielle ouverte d’analyse de code source de programmes écrits en langage C. Déjà adoptée par plusieurs laboratoires académiques et industriels, elle permet d’une part la construction rapide d’un analyseur complet à partir d’un algorithme nouveau, d’autre part l’assemblage d’une solution combinant plusieurs techniques d’analyse.

WHY

Plate-forme de vérification de programmes.
WHY est une boite à outils pour la preuve de programmes. Elle permet de prouver, en utilisant des outils externes de démonstration automatique ou semi-automatique de théorèmes, qu’un code respecte des  spécifications formelles du comportement attendu.

MOPED

Vérification de programmes récursifs.
MOPED est un outil de vérification automatique, c’est à dire un outil pour garantir la correction de programmes. MOPED est basé sur la théorie des automates à pile qui modélisent des programmes avec procédures, en incluant des procédures récursives. Un champ d’application dans lequel MOPED a été utilisé est la vérification des pilotes de périphérique en Windows ; un autre est la vérification de programmes écrits en Java. Pour ce dernier, MOPED a été équipé d’une interface utilisateur graphique intégrée dans Eclipse.

COSMOS

Outils statistiques pour modèles stochastiques de systèmes complexes.
Cet outil calcule les probabilités liées aux propriétés qualitatives et quantitatives de modèles stochastiques des systèmes complexes. L’outil génère des exécutions des modèles synchronisés avec un automate hybride, puis sélectionne un sous-ensemble de ces exécutions et applique une analyse statistique afin de produire le résultat final.

Réseaux / Bases de données distribuées

OLSR

 Communications ad hoc sans-fil multi-saut.
 OLSR est une optimisation du routage Internet classique permettant une agilité accrue pour gérer des communications IP sans-fil directement entre utilisateurs potentiellement mobiles, sans forcément passer par un point d’accès. OLSR permet aux utilisateurs de ce réseau d’auto-organiser le relayage de ces communications IP entre deux utilisateurs distants qui ne peuvent pas communiquer directement, à travers d’autres utilisateurs. OLSR est normalisé dans la pile de protocole IP, dans le RFC 3626 et prochainement sous le nom OLSRv2.

 OSPF-MPR

 Extension du protocole OSPF vers les réseaux ad hoc sans fil.
 OSPF-MPR utilise certaines techniques d’OLSR pour faire fonctionner ensemble dans un même réseau, des routeurs OSPF filaires classiques et des routeurs  sans fils ad hoc, éventuellement mobiles. L’avantage de la compatibilité avec le protocole de routage standard OSPF est
 une qualité de service accrue dans le sans-fil, au prix d’une certaine perte en agilité par rapport à OLSR. OSPF-MPR est normalisé dans la pile de protocole IP, dans le RFC 5449.

 MOST

 Services de diffusion multimédia sur les réseaux Wifi mesh ou mobiles ad hoc.
 La difficulté principale de la diffusion multimédia sur réseau Wifi mobile (de type Mesh-TV) est la gestion de la qualité de service lors des ruptures de liens. Les protocoles de la famille MOST maintiennent un arbre de recouvrement optimal et assurent la transition continue lorsque les arbres changent, sans rupture de services ni de qualité. La variante CMOST (Centralized MOST), à l’état de spécifications, propose une implémentation centralisée sur un serveur de diffusion dédié qui permet un suivi des usages et des abonnements.

 ViP2P

 Dissémination et interrogation efficace de données Web distribués.
 ViP2P est un réseau distribué symétrique, sans coordinateur central (pair-à-pair), dans lequel les pairs peuvent partager des données obtenues par un système de requêtes continues. Chaque pair archive les résultats reçus et peut les fournir afin de répondre efficacement à des requêtes «instantanées». ViP2P permet un partage distribué, ciblé et efficace d’informations à l’aide de requêtes très précises. Le système a été validé dans des réseaux de centaines de pairs et sur des centaines de Gbytes de données.

 LN2R

 Comparaison et réconciliation de données provenant de différentes sources.
 LN2R est un outil automatique et générique qui permet d’éliminer des données redondantes dans un entrepôt de données mais aussi d’intégrer en ligne des données de différentes sources. LN2R combine deux méthodes de réconciliation, logique et numérique, fondées sur des connaissances représentées dans une ontologie. LN2R a été validé sur plusieurs jeux de données et benchmarks et a obtenu des résultats prometteurs lors de la campagne internationale d’évaluation des outils d’alignement d’ontologies OAEI 2010.

 TaxoMap

 Outil d’alignement de taxonomies.
 TaxoMap est un outil d’alignement permettant de découvrir des correspondances sémantiques entre les concepts de deux taxonomies. Il exploite les labels de concepts et les liens de subsomption entre concepts, par une dizaine de techniques variées, terminologiques ou structurelles, et en utilisant l’analyseur morpho-syntaxique TreeTagger. L’application des différentes techniques est paramétrable. Trois types de relations sont recherchées : relations d’équivalence, de sous-classes et de proximité.

 SomeWhere

 Raisonnement décentralisé dans des architectures Pair-à-Pair.
 SomeWhere est une architecture permettant à un réseau de pairs non structuré de raisonner de façon collaborative. Chaque pair modélise librement des connaissances et établit des liens sémantiques entre les termes de son vocabulaire et ceux d’autres pairs. SomeWhere peut servir de base pour répondre à des requêtes dans le contexte des systèmes distribués de gestion de données du Web Sémantique. Son aptitude à passer à l’échelle a été illustrée sur des réseaux dépassant le millier de pairs.

 RDFViewS

 Stockage optimisé de données du Web Sémantique.
 Les données RDF décrivent des ressources de manière flexible et générique. Des connaissances sont associées à un jeu de données pour décrire les propriétés de différents types de ressources et leurs relations. Les bases de données relationnelles sont  mal adaptées à ce type de données. RDFViewS améliore grandement la performance de stockage, interrogation et mise à jour des données RDF en tirant profit au maximum des capacités du système relationnel, à l’aide de vues matérialisées.

Modèles statistiques

Mixmod

Logiciel de classification de données multidimensionnelles en mode non supervisé ou supervisé.
MIXMOD est un logiciel permettant de traiter des problématiques  de classification dans un contexte de Data Mining ou d'Apprentissage Statistique. Il se fonde sur les modèles de mélange de lois de probabilité. Il propose une riche palette de modèles pour des données quantitatives et qualitatives, identifiés par des algorithmes efficaces ainsi que des outils d'interprétation des résultats et des critères précis de sélection de modèles. Écrit en C++, MIXMOD est interfacé avec Scilab et Matlab et distribué sous la licence GNU (GPL).

Mixmod-HD

Extension du logiciel MIXMOD pour le traitement de tableaux de grande dimension.
MIXMOD-HD est composé de fonctions nouvelles pour le traitement spécifique des tableaux de grande dimension. Elles permettent notamment un traitement efficace de tableaux comportant de nombreuses variables (plusieurs centaines) et la classification de très grands tableaux (plusieurs milliers de colonnes) en blocs rectangulaires homogènes. Le type de techniques utilisées est particulièrement adapté à l'analyse de tableaux très creux.

SMixmod

Segmentation non supervisée par mélange spatialisé de gaussienne.
SMIXMOD est un outil de segmentation non supervisée d'images : il classe les pixels en catégories homogènes sans qu'il soit besoin de spécifier ces catégories ou leurs nombres. Il étend les modèles de mélanges de MIXMOD en permettant aux proportions de varier en fonction de la position. Il permet ainsi de prendre à compte une structure spatiale dans les données. Il a été utilisé avec succès pour segmenter des images hyperspectrales de matériaux anciens acquises au Synchrotron Soleil.

Monolix

Outil de modélisation PKPD.
MONOLIX est un logiciel de modélisation en pharmacologie de populations. Il permet d'estimer les paramètres de modèles non linéaires à effets mixtes par maximum de vraisemblance. MONOLIX propose également de nombreux outils de diagnostic et de sélection de modèles. MONOLIX est largement utilisé  dans l'industrie pharmaceutique. La puissance de ses algorithmes en fait aujourd'hui un outil incontournable pour l'étude de modèles complexes (dynamique virale par exemple). La version 4.0 de MONOLIX sera disponible en septembre 2011 et sera distribuée et maintenue par la société LIXOFT.

Segsig

Algorithmes de segmentation optimale de signaux.
De très nombreuses séries numériques présentent certaines caractéristiques qui changent de façon abrupte à différents instants. C'est le cas notamment de signaux médicaux  de type EEG ou ECG, de profils génomiques de type aCGH, de séries financières, de données sismiques. Suivant le type de données étudiées, ce peut être par exemple la moyenne, la variance ou encore le spectre qui sont affectés par ces ruptures. Les outils mathématiques et algorithmiques développés dans SEGSIG visent à segmenter de tels signaux en déterminant de façon automatique ces points de rupture.

MCTS MoGo

Outil pour la prise de décision séquentielle.
Les techniques Monte-Carlo Tree Search permettent de fouiller des arbres de possibles par méthodes aléatoires. L'application MoGo est un exemple d'application des techniques de Monte-Carlo Tree Search pour la prise de décision séquentielle (i.e. les problèmes où une décision doit être prise à chaque pas de temps). La méthode employée a été utilisée sur des problèmes d'optimisation de librairie et est en cours de test sur des problèmes de planification de production électrique.

DaE

Technologie de résolution de problèmes par division séquentielle.
Il s'agit d'une technologie de résolution de problèmes par division séquentielle à l'aide d'algorithmes évolutionnaires. On suppose que le problème posé est de relier (dans un espace à définir) un point de départ à un but. L'algorithme évolutionnaire génère des points intermédiaires, et utilise un algorithme spécialisé existant pour relier les points successifs. L’hypothèse est que l'optimisation sera capable de générer des problèmes intermédiaires plus faciles pour l’algorithme existant que le problème initial. Une première preuve de principe a permis à DaE de devenir le premier planificateur "tout terrain" (i.e. capable de résoudre de manière quasi-optimale divers types de problèmes de planification).

CMA-ES

Outil pour l'optimisation numérique sans dérivées.
L'algorithme CMA-ES est une méthode d'optimisation stochastique pour l'optimisation de fonctions numériques sans dérivées. Il permet de traiter des problèmes d'optimisation difficiles, fortement non-linéaires, mal-conditionnés, non-convexes, multi-modaux, bruités et de gagner plusieurs ordres de grandeurs en rapidité par rapport à des méthodes concurrentes (GA, PSO). L'algorithme implémenté en divers langages (Python, C, C++, Java, Matlab, Scilab) possède une interface d'utilisation facile et un outil de visualisation permettant de suivre l'évolution de la procédure d'optimisation.

Imm-CMA-ES

Outil pour l'optimisation numérique sans dérivées de fonctions chères.
lmm-CMA-ES est destiné à l'optimisation numérique de fonctions chères où une évaluation peut prendre des dizaines de minutes. Cet algorithme est le petit frère de l'algorithme CMA-ES. Il couple la méthode CMA-ES avec un apprentissage de méta-modèles quadratiques (aussi appelés « surrogates ») modélisant localement la fonction objectif et destinés à diminuer le nombre d'évaluations de la vraie fonction objectif, chère à calculer, afin de diminuer le coût total de la procédure d'optimisation.

Coco

Plateforme pour la comparaison d'algorithmes d'optimisations.
COCO est une plateforme pour la comparaison de méthodes pour l'optimisation de fonctions numériques. COCO permet de mesurer facilement les performances d'une méthode d'optimisation sur un ensemble de fonction tests et de comparer les performances avec d'autres algorithmes d'optimisation. La plateforme permet de lancer et d'enregistrer automatiquement les données relatives à l'optimisation sur les fonctions tests. Ces données sont ensuite automatiquement traitées et un ensemble de graphes montrant les performances est produit.

FracLab

Une boite à outil logiciel pour le traitement fractal des signaux et images.
FracLab est un ensemble intégré de routines MatLab et C permettant divers traitements des signaux et images par des méthodes fractales et multifractales. FracLab s'applique à tous types de données, sans hypothèse de "fractalité". Cependant, elle donnera des résultats intéressants uniquement si les signaux sont irréguliers, comme par exemple la plupart des signaux et image bio-médicaux, les traces de trafic internet, les chroniques boursières, l'enregistrement de nombreux phénomènes physiques, ... FracLab peut être utilisé de diverses façons et est très simple d'utilisation grâce à une interface utilisateur poussée et une aide intégrée.

Interaction / Visualisation

ZVTM

Toolkit pour des interfaces utilisateurs zoomables.
ZVTM est une boite à outils permettant l’implémentation d’interfaces multi-échelles ou zoomables basées sur une grande quantité de données et une grande richesse d’instructions graphiques. ZVTM peut être utilisé pour des applications de navigation dans de larges bases de données, des applications de visualisation de réseaux sociaux, des techniques de pointage, avec de grandes qualités visuelles tout en conservant un excellent niveau de performance. Plusieurs exemples d’applications de ZVTM sont notamment présentés sur la plateforme WILD.

Metisse

Système de fenêtrage sous Linux.
METISSE permet le prototypage de techniques d’interaction de gestion des fenêtres originales et de les tester avec des vraies applications (non modifiées) sur une base journalière. METISSE peut aussi être utilisé pour incorporer des applications standards dans une autre application. Par exemple, Pok3D est un jeu 3D écrit en OpenGL qui utilise METISSE pour plonger des composantes 2D écrites en GTK+ (toolkit 2D classique) pour la configuration, le chat, etc. METISSE a aussi été utilisé avec ZVTM pour faire passer des fenêtres d’un laptop vers un mur d’images.

SWINGSTATES

Programmation d’interactions avec des machines à états.
Programmer des interactions implique de définir les réactions du système aux événements émis par l’utilisateur. Le modèle largement répandu pour la programmation événementielle est très basique et propose de programmer « isolément une fonction de rappel par type d’événement. À l’inverse, SwingStates permet de décrire la structure et le contexte dans lesquels les événements doivent parvenir au système et donc de produire des programmes plus lisibles et plus faciles à maintenir. En étant construite au-dessus de Java Swing, SwingStates permet de redéfinir le comportement de « widgets » existants ou d’en définir de plus innovants en un minimum de lignes de code.

ScatterDice

Exploration interactive de données multidimensionnelles par matrices de nuages de points.
ScatterDice est un outil d’exploration de données multidimensionnelles via des nuages de points. Une matrice de nuages de points fournit une vue d’ensemble de la base de données, et l’utilisateur peut examiner les nuages de points qui l’intéressent. Les transitions entre les nuages de points sont visualisées comme des rotations 3D. Le système permet d’effectuer et de modifier itérativement des requêtes (par exemple rechercher une maison dans une base de données immobilière) en effectuant des sélections et en les sculptant selon différents points de vue.

GraphDice

Exploration de réseaux sociaux multivariés pour la navigation dans des matrices de nuages de points.
Les réseaux sociaux collectés par les historiens ou les sociologues ont souvent un grand nombre d’attributs, ce qui les rend difficiles à visualiser et à explorer. GraphDice permet aux analystes d’explorer ces réseaux rapidement. GraphDice est basé sur la technologie ScatterDice et étend les outils proposés pour la navigation dans des nuages de point en les appliquant aux diagrammes noeuds-liens multivariés.

NodeTrix

Visualisation hybride de réseaux sociaux.
NodeTrix est une représentation hybride de réseaux sociaux (par exemple, des réseaux de collaboration entre chercheurs) qui combine les avantages des diagrammes noeuds-liens traditionnels et des matrices d’adjacence. Les premiers donnent un aperçu de la structure globale du réseau tandis que les seconds permettent d’analyser les communautés. NodeTrix comprend également des techniques permettant de construire ces représentations visuelles par manipulation directe.

CoCoNutTrix

Analyse multi-utilisateurs de réseaux sociaux.
CoCoNutTrix est un système expérimental d’analyse multi-utilisateurs de réseaux sociaux basés sur le système de visualisation hybride NodeTrix. Plusieurs analystes peuvent collaborer et interagir en même temps avec le système via quatre souris et deux projecteurs. Ces collaborations sont en particulier utiles lorsque chaque analyste connaît seulement une partie d’un large réseau social (par exemple, des chercheurs de sous-communautés différentes).

Geneaquilts

Un système pour l’exploration interactive de grandes généalogies.
Geneaquilts est un nouveau type de système d’exploration d’arbres généalogiques. Alors que les systèmes classiques, basés sur des représentations en noeuds-liens, deviennent rapidement illisibles, Généaquilts permet d’explorer des généalogies de plusieurs milliers d’individus. Le système repose sur une représentation matricielle et interactive de généalogies. Des exemples de domaines d’application sont l’histoire, l’anthropologie et la phylogénétique.

Obvious/InfoVis Toolkit

Une boîte à outils pour le développement de système de visualisation d’information.
La visualisation d’information est un domaine en pleine expansion qui a connu beaucoup de résultats et d’innovations très prometteurs. Les nouvelles techniques de visualisation d’information sont cependant difficiles à développer faute d’outils appropriés. InfoVis Toolkit est une librairie Java qui s’appuie sur les connaissances et les savoirs-faire acquis dans le domaine de la visualisation d’information pour aider les développeurs à réaliser des applications de visualisation d’information de qualité.

Bio-Med Tech

Bioguide

Guide d’accès rapide aux données issues des portails internationaux majeurs en Biologie (e.g. Entrez/NCBI, SRS/EBI).
BIOGUIDE offre un guide de requêtes capable d’accéder aux masses de données stockées dans les sources de données publiques. L’utilisateur n’a pas à interroger indépendamment les différentes sources et exprime ses requêtes de façon simple, en sélectionnant ses entités d’intérêt (Gene, Maladie, Protéine…). BIOGUIDE prend en compte les préférences de l’utilisateur quant au
type de sources à interroger et suit différentes stratégies d’interrogations. BIOGUIDE exploite toute la complémentarité des informations biologiques et permet aussi à l’utilisateur de mieux gérer les informations obtenues qui seraient éventuellement divergentes (points de vue d’experts divergents).

GeneValorization

Guide pour associer une liste de gènes à un phénomène biologique.
GeneValorization offre une interface simple qui permet à l’utilisateur de se rendre compte rapidement à quel point un ensemble de gènes est connu dans la littérature pour être associé à un phénomène biologique, par exemple, une maladie. L’utilisateur fournit une liste de noms de gènes qu’il étudie et un ensemble de mots clés décrivant le contexte de l’étude. GeneValorization recherche automatiquement et rapidement les publications existantes qui mettent en relation les mots clés et les noms de gènes. GeneValorization fournit une matrice résultat et des graphiques associés. L’utilisateur peut alors confirmer ses hypothèses biologiques ou se rendre compte qu’une corrélation (par exemple gène-maladie) est originale.

HSIM

Système de modélisation et de simulation de la dynamique de grands assemblages moléculaires.
HSIM est un système de simulation de processus biologiques décrits à l’aide d’un modèle basé sur des règles de réécritures probabilistes mimant des réactions biochimiques. Le système implémente une bactérie virtuelle dans laquelle interagissent des molécules (protéines, métabolites, etc.) selon les règles de réactions biochimiques données dans le modèle. Cette simulation entité-centrée permet la prise en compte des assemblages moléculaires et de la localisation spatiale des diverses molécules. De plus, comme c’est un système de simulation discret et stochastique, l’éventuelle présence de très faibles concentrations de certains réactifs est traitée de façon correcte.

Varna

Visualisation de structures secondaires d’ARN.
VARNA est un outil dédié au dessin automatique, à la visualisation et à l’annotation de la structure secondaire d’une molécule d’ARN. Programmé en Java, il est compatible avec tous les systèmes d’exploitation. VARNA a été conçu pour pouvoir être intégré très aisément dans un site web ou un gestionnaire de base de données. Il peut aussi être utilisé comme un programme autonome. VARNA met en oeuvre quatre algorithmes différents de dessin. Il supporte tous les formats classiquesde fichiers de structures d’ARN. Il permet d’annoter et de modifier les structures, soit à la souris soit en ligne de commande. Il peut exporter les dessins dans les formats d’images les plus répandus.

Domovo

Outil de discrimination pour les complexes biologiques dont la structure a été obtenue par cristallographie.
DIMOVO est un outil qui permet la discrimination entre complexes biologiques et contacts cristallographiques simples pour les structures 3D des complexes protéiques. Accessible sous forme de serveur, DIMOVO est un outil qui fournit une fonction de discrimination fiable pour les complexes dont la structure a été obtenue par cristallographie. Destiné à être utilisé par les expérimentalistes,
l’usage est simple, le résultat rapide et un intervalle de confiance est fourni.

FVforDMRI

Outil de simulation du signal de l’imagerie par résonance magnétique du processus de diffusion.
L’imagerie par résonance magnétique du processus de diffusion cérébrale de l’eau (IRMD) est une technique d’imagerie qui repose sur le codage en phase du mouvement brownien des molécules d’eau. Aujourd’hui, elle reste l’unique méthode d’accès in vivo au connectome humain. Récemment, il a été démontré que l’IRMD peut rendre compte de l’activité cérébrale. FVforDMRI est un code de simulation du signal d’IRMD à l’échelle du voxel, en tenant compte de la géométrie des cellules, ainsi que de l’encodage en phase des processus de diffusion similaires à
ceux possibles sur les systèmes IRM. Il sert à clarifier les liens entre les propriétés physiques du tissu biologique et les images obtenus par les scanners d’IRM.

Immo

Algorithmes d’inversion pour l’imagerie multistatique par microondes.
Librairie de codes en Fortran 90 permettant de simuler une expérimentation 2D ou 3D d’imagerie par micro-ondes de milieux hétérogènes, tels que les tissus vivants. Cette librairie permet tout d’abord de simuler numériquement une expérimentation d’imagerie multistatique par micro-ondes pour la reconstruction de la forme d’inclusions enfouies dans des milieux hétérogènes. Cette simulation consiste au calcul du champ électromagnétique qu’enregistrent des capteurs suite à l’excitation du milieu sondé par des ondes à fréquence fixe (dans le régime résonnant). Elle contient également des
algorithmes d’inversion de type échantillonnage linéaire permettant d’imager le milieu à partir des mesures électromagnétiques. Une des applications potentielles est la mammographie pour la détection de cellules cancéreuses. Ce code permet également de simuler des expérimentations d’imagerie radar et de contrôle non destructif de structures par ondes électromagnétiques.

MedInria

Traitement, analyse et visualisation de données médicales à l’attention de cliniciensinteractive de grandes généalogies.
MedInria est un logiciel multi-plateformes gratuit pour l’analyse, le traitement et la visualisation d’images médicales. A travers une interface utilisateur intuitive, MedInria offre des fonctionnalités de traitement allant des plus standards aux plus avancées, en particulier, la visualisation d’images 2D/3D/4D, le recalage d’images, le traitement d’images de diffusion et la tractographie.

Scikit Learn

Apprentissage statistique en Python.
Scikit Learn sert à extraire la structure de données complexes (textes, images) et à classifier de telles données avec les techniques correspondant à l’état de l’art. C’est la librairie de référence pour l’apprentissage statistique de Python, avec un code de haute qualité (implémentations efficaces, API homogène, documentation soignée, tests quasi exhaustifs). Scikit learn est développé en open source, et disponible sous license BSD.

PyXNAT

Librairie Python pour accéder aux services d’XNAT.
PyXNAT se base sur les Services Web d’XNAT pour permettre l’accès à la base de données depuis des scripts Python, au lieu d’utiliser une interface Web. Cette approche a été développée pour être capable d’automatiser certaines opérations dans le cadre de bases XNAT contenant de larges volumes de données. Le choix de Python permet de tirer parti des nombreuses librairies vouées à la
neuro-imagerie qui sont disponibles dans ce langage.

NiPy

Librairie Python pour analyser des données de Neuro-Imagerie.
NiPy permet d’effectuer un certain nombre de traitements d’images IRM: du recalage d’image et de la segmentation d’images, de l’analyse standard d’IRM fonctionnelle d’activation, des analyses de groupe, de la visualisation d’images. Cette librairie est développée dans un cadre collaboratif en open source et disponible sous license BSD.

Canica

Librairie pour faire de l’analyse multivariée en IRM fonctionnelle multi-sujet.
Canica sert à étudier la connectivité fonctionnelle cérébrale, en extrayant des réseaux cohérents dans les données d’IRM fonctionnelle, par exemple acquises pendant que le sujet se repose. Un modèle de population est utilisé pour ne garder que les composants les plus reproductibles. Canica produit des cartes indiquant les principaux réseaux cérébraux.

Mayavi

Logiciel de référence en Python pour la visualisation de données scientifiques en 3D.
Mayavi est basé sur la boite à outils VTK et présente une interface simplifiée permettant en quelques clics, ou en quelques lignes de code de représenter de l’information scientifiques en 3D. Mayavi peut être utilisé comme un logiciel séparé, une librairie, ou un ensemble de composants graphiques réutilisables dans une application à façon.

BrainVISA

Développement rapide d’outils pour l’analyse et la visualisation de masses de données en neuroimagerie.
BrainVISA est une plateforme dédiée à la recherche en neuro-imagerie. Elle permet le développement rapide d’applications en favorisant la réutilisation de composants d’analyse et de visualisation, le déploiement de logiciels vers des environnements multiplateformes, l’automatisation de l’analyse de masses de données en s’appuyant sur des infrastructures de base de données et de calcul parallèle et la création de scènes de visualisation interactives combinant des données hétérogènes. BrainVISA est principalement utilisé dans des plateformes de recherche en neuro-imagerie, dans des projets de recherche internationaux et pour la distribution d’outils de recherche.

FastPMP

Optimiseur des fonctions aux graphes réguliers sur architecture parallèle.
FastPMP est un optimiseur spécifique qui s’applique à des graphes réguliers et propose des solutions temps réel en s’appuyant sur des architectures parallèles. FastPMP s’appuie sur un schéma d’optimisation générique qui peut être utilisé pour résoudre des problèmes d’affectation de paires graphiques, évolutif par rapport à la taille du graphe, et par rapport aux contraintes d’interaction entre ces paires tout en héritant de l’approche de la complexité linéaire. Un tel concept mathématique combiné avec des architectures parallèles modernes (cartes graphiques standards) conduit à des
performances exceptionnelles compte tenu de la complexité adressée. Il propose d’ailleurs le meilleur compromis entre vitesse et performances et s’applique tout particulièrement aux masses de données. FastPMP peut s’appliquer à des problèmes de débruitage des données, de segmentation, d’extraction des organes, de détection des tumeurs, etc.

RT-DROP

Outil de fusion / recalage d’images 2D et 3D multi-modales en temps réel.
RT-DROP est un nouvel outil de recalage rapide et efficace d’images 2D-3D se basant sur de nouveaux algorithmes ne nécessitant pas de dérivée de fonction de coût et permettant d’obtenir des résultats en temps réel. RT-DROP effectue la mise en correspondance d’images provenant d’une ou de plusieurs modalités en calculant un champ de déformation non rigide / déformable d’une manière rapide et efficace. En s’appuyant sur des architectures parallèles et en combinant ces algorithmes, il offre des performances inégalées et est particulièrement bien adapté pour des applications impliquant des organes subissant ces déformations élastiques. L’optimisation s’effectue à l’aide de l’outil FastPMP. RT-DROP est particulièrement adapté pour recaler des images prises d’un même patient, à des temps différents, avec des modalités et des échelles différentes et peut tenir compte des déformations dynamiques des organes (dilatation, respiration, … ).

Cluster-LP

Solution de clustering sur des mesures de populations de grande dimension.
Cluster-LP est une solution de clustering appliquée sur des mesures de populations de grande dimension. A partir d’un ensemble de populations et des caractéristiques dominantes de comportement de cet ensemble, Cluster-LP est capable de déterminer automatiquement le nombre de clusters, leurs centres et les étiquettes associées aux missions des échantillons observés. Il est modulaire au niveau de la métrique utilisée pour mesurer l’aptitude d’un échantillon à un cluster, ne fait aucune hypothèse a priori sur la distribution des données et s’adapte en fonction de la dimension de
l’échantillon. Il est bien adapté pour des applications avec un nombre inconnu de populations ou sur des échantillons de population avec des paramètres dont on ne connaît pas la provenance ou avec des comportements non-linéaires et non-homogènes, notamment rencontrés dans le domaine du médical. Cluster-LP peut traiter de larges cohortes sans connaissance à priori du nombre de clusters, des estimateurs pour des études cliniques, de l’identification de biomarqueurs en imagerie.