Reproductibilité computationnelle des résultats de publications scientifiques, pratiques et outils
1-3 juil. 2025
Villa Clythia, CAES CNRS - Fréjus (France)
Le mouvement pour la science ouverte a depuis quelques années pris une ampleur inédite. Les questions autour de la reproductibilité des résultats de publications scientifiques s'inscrivent naturellement dans cette dynamique. Elles sont d'une importance capitale pour assurer la transparence de la science, la confiance de la société, et sont en lien fort avec les problématiques d'éthique de la science. Dans la pratique, assurer la reproductibilité d'une publication est complexe, dépendant de nombreux facteurs dont l'accès aux éléments comme les données et les codes ne sont pas les moindres. En matière de reproductibilité computationnelle, l'ouverture des logiciels ne suffit bien souvent pas. Cette formation s'inscrit dans cette évolution, afin de donner aux participantes et aux participants tous les éléments pour aller dans le sens de plus de reproductibilité. De plus, la formation ANF sur la valorisation des logiciels libres mise en place en 2024 a suscité un grand intérêt. C'est la raison pour laquelle CNRS Mathématiques, dans le cadre de sa politique de la science ouverte, estime que cette nouvelle formation pourrait aussi intéresser de nombreux stagiaires issus de ses unités, en plus des unités de l'ensemble du CNRS. Pour assurer la reproductibilité computationnelle d'un résultat scientifique, il est en premier lieu indispensable d'avoir accès au logiciel. Cette ouverture du code ne suffit pas, il faut être en mesure de bien comprendre comment il fonctionne et comment l'utiliser. Les logiciels sont des objets complexes qui vivent dans un environnement qui peut être très compliqué à mettre en œuvre. Pour pouvoir les utiliser, il faut être en mesure de reproduire cet environnement. Toutes ces étapes facilitent le cheminement vers plus de reproductibilité, et seront abordées pendant cette formation. Axe 1 : Ouvrir Licences libres, propriété intellectuelle Forges logicielles, choix et utilisation en vue d'améliorer la reproductibilité (intégration continue, ...) Axe 2 : Documenter Bonnes pratiques autour de la documentation des logiciels, outils de génération automatique Les ressources disponibles pour expliquer ces usages : notebooks, binder, ... Axe 3 : Exécuter Les outils pour un environnement reproductible (gestionnaires d'environnements logiciels, conteneurs)
Discipline scientifique :
Logiciel mathématique
Lieu de la conférence