Environnements et reproductibilité

Pouvoir relancer un calcul et comprendre comment un résultat a été produit est essentiel en recherche. Je présente des pratiques pour organiser le code, conserver l’historique des changements, tester les méthodes et automatiser leur exécution, avec un projet de démonstration pour les mettre en œuvre.

Ressources pour commencer

• Projet : rendre un code de recherche reproductible — Suivre la progression d’un prototype vers un projet structuré, testé et automatisé, présenté au CSMA Juniors 2026.
• Déploiement et environnements HPC chez Simvia — Situer ces pratiques dans des workflows de simulation : packaging, conteneurisation et intégration continue.

Articles et notes sur ce sujet

• Retour d’expérience · 23 mai 2026

  Rendre un code scientifique reproductible : Git, tests et CI/CD

  Six étapes pour structurer un code de recherche, versionner les expériences, ajouter des tests et automatiser les calculs avec Git et la CI/CD.

  #python #git #ci-cd #reproductibilite

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