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Submitted on 5 Jun 2020
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Recherche reproductible et calcul scientifique
Marie-Josee Cros
To cite this version:
Marie-Josee Cros. Recherche reproductible et calcul scientifique. Journées des math-info de l’INRA - Assemblée générale du département Mathématiques et Informatique Appliquées (MIA), Mar 2014, Lyon, France. 1 p., 2014. �hal-02799596�
Recherche reproductible et calcul scientifique
CONTEXTE
EENJEUX
EMarie-Josée Cros, MIAT, INRA Toulousee
DES PRATIQUES DANS LE LABO
UN ENVIRONNEMENT DE RECHERCHE
E● Garder la trace de la manière dont les résultats sont produits
● Eviter les manipulations manuelles de données
● Archiver les programmes externes utilisés
● Stocker les données primaires (raw data)
● Utiliser un contrôle de version
● Tester le code (automatiquement)
● Des normes de citation d'auteurs et de produits digitaux : DataCite (DOI), ORCID
● Des normes de citation et attribution au producteurs de données, développeurs de logiciels, data curators
● Des journaux qui n'ignorent pas ce qui n'est pas du papier : produits digitaux
● Des revues de publication prenant en compte la reproductibilité
● Des agences de financements qui intègrent la reproductibilité
● Des institutions qui se préoccupent et reconnaissent l'investissement dans la reproductibilité
● Des formations, tutoriels qui aident à se former et progresser sur développement logiciel, outils, propriété intellectuelle (licences ...)
Pas facile à améliorer mais gain
pour ses travaux et la communauté scientifique
● Un mouvement pour faire prendre conscience du problème et fournir des outils
● La reproductibilité des calculs nécessite les entrées, les codes, la méthode et l'environnement de calcul
● La reproductibilité est un spectre, sur lequel on peut progresser
● Le calcul scientifique central dans la recherche
● Des scandales : climategate (2009), en économie (2013) + un haut pourcentage de rétractation en publication
● Dans les faits très peu de reproductibilité en calcul scientifique
● Peu d'incitation même si un mouvement se dessine pour le partage de données
● Reproductibilité difficile dans le cas de big data, calcul de précision, calcul parallèle, systèmes complexes ...
●
Améliorer la fiabilité des résultats de recherche
●
Améliorer la traçabilité et la pérennité des travaux
●
Favoriser l'effet cumulatif des recherches (appliquer à de nouvelles données ou réutiliser)
● Faire du code robuste
● Maintenir un environnement de calcul consistant et répétable
● Partager son code
● Documenter
● Rendre public les scripts, les exécutions réalisées, les résultats
DES OUTILS
EGestionnaire de version de fichiers : Git, Mercurial et code repositories : Github, Bitbucket, Forge logiciel, Google code
Programmation lettrée (Literate Programming), cahier de laboratoire électronique (Electronic lab notebook) :
Sweave, knitr, emacs org mode, IPython, Matlab, Mathematica, Sage
Provenance tracker : Sumatra, VisTrails
Workflow management system : Vistrail, Taverna, Galaxy
Capture d'environnement : virtual machine, Linux package
Sites de publication : FigShare, Zenodo, Dryad, RunMyCode, MyExperiment, recomputation, SHARE
Mars 2014E
