Nous présentons VIMSEO, une librairie Python open source destiné à démontrer la crédibilité des simulations et à faciliter la prise de décisions critiques. Il s'appuie sur les concepts VV&UQ et facilite l'intégration de modèles et de méthodes pour créer des workflows d'analyse. Cette librairie est conçu pour être collaborative et rassembler plusieurs types d'utilisateurs, des décideurs aux ingénieurs et experts des bureaux d'études. Son objectif est également de faire le lien entre les communautés du Machine Learning (ML) et de la quantification des incertitudes (UQ) et les experts VV&UQ. Il est générique à tout type de physique et peut être facilement étendu avec de nouvelles méthodes mathématiques et des wrappers de modèles. Pour permettre la propagation d'incertitude avec des modèles lourds, cette librairie propose une gestion extensible des données et des ressources de calcul haute performance. Enfin, il peut également être spécialisé dans des domaines spécifiques grâce au développement de plugins personnalisés.