Les ontologies formelles sont un moyen de modéliser des connaissances. Elles sont de plus en plus utilisées en intelligence artificielle. Cependant, bien qu’elles partagent de nombreux aspects avec les modèles objet, elles restent peu connues des programmeurs.

Owlready est un module sous licence LGPL permettant de faire de la programmation orientée ontologie en Python, c’est‐à‐dire de manipuler les entités d’une ontologie formelle comme s’il s’agissait d’objets Python classiques. La version 2 - 0.4 intègre un quadstore RDF optimisé et une syntaxe de haut niveau pour manipuler les ontologies, qui a fait l’objet d’un article récent de la revue Artificial Intelligence In Medicine (AIM).

Dans la suite de cet article de la série « que peut‐on faire dans le Libre quand on est maître de conférence ? », les ontologies seront rapidement présentées, puis je décrirai Owlready et la programmation orientée ontologie. Enfin, j’en profiterai pour donner mon point de vue personnel sur le libre accès aux articles scientifiques.

PyConFR est le rassemblement annuel de la communauté francophone utilisant et développant le langage de programmation libre Python. La PyConFR est organisée par l’AFPy (Association Francophone Python). Cette édition 2017 sera hébergée à l’INP‐ENSEEIHT à Toulouse et se tiendra du 21 au 24 septembre :

• les sprints se dérouleront le jeudi 21 et le vendredi 22 ;
• le week‐end (samedi 23 et dimanche 24) sera dédié aux conférences et ateliers ;
• la soirée communautaire est prévue le samedi soir ;
• l’assemblée générale de l’AFPy aura lieu le dimanche matin.

Cette année, pour des raisons pratiques de logistique et de sécurité, une pré‐inscription est requise. Elle permettra de réserver sa place pour le repas du samedi soir.

Utiliser un logiciel de simulation de robots a longtemps nécessité une grande motivation et beaucoup de temps pour installer des gros logiciels et surtout comprendre comment ils marchent…

Heureusement, le cloud vient à notre rescousse : Robotbenchmark nous propose de programmer des robots en Python sans trop se fatiguer avec une série de petits challenges variés. Du suivi de mur pour un robot à roues à une course de dix mètres pour un petit robot humanoïde, un pendule inversé ou encore un suivi visuel pour un robot chien… Ce site utilise X3DOM (un frontal libre à WebGL pour représenter les robots et leur environnement en 3D dans le navigateur. La simulation, assez réaliste, tourne dans le cloud sur des serveurs GNU/Linux. Notre petit programme en Python qui contrôle notre robot tourne lui dans Firejail, un « bac à sable » de sécurité pour GNU/Linux.

Bon, mon programme Python a fait une minute, 46 secondes et 51 dixièmes sur le sprint du robot humanoïde, c’est bien, mais je ne suis pas le plus fort. J’y retourne…

N. D. M. : Robotbenchmark utilise une infrastructure de simulation qui est un logiciel privateur.

Ça fait quelques années que Free-Electrons propose de naviguer dans le code source de notre bien‐aimé noyau. Le vénérable Linux Cross Reference (LXR) ayant un peu de mal quand le vent et les grosses vagues se lèvent, ils ont cherché autre chose : OpenGrok, la dernière version 2.2 de LXR… Une petite plongée dans le code plus tard, Mikael Bouillot, secouant sa crinière, a décidé de coder un outil simple et léger, sans bases de données superflues : Elixir — comme le langage, oui, mais c’est codé en Python.

Nous sommes heureux d’annoncer la sortie de la version 2 de Kansha, outil collaboratif et visuel de gestion de tâches. C’est une application Web dans le style du logiciel propriétaire Trello, multi‐plate‐forme, écrite en Python et disponible sous licence BSD.

Les nouveautés par rapport à la version 1 sont :

• une nouvelle apparence, plus moderne, plus claire ;
• une ergonomie améliorée de la plupart des fonctionnalités, pour un usage encore plus fluide, plus intuitif et plus agréable ;
• une interface plus réactive ;
• la possibilité de créer des modèles de tableaux personnalisés, pour démarrer plus rapidement ses projets ;
• la possibilité de partager des tableaux avec tous les utilisateurs de la plate‐forme ;
• une vue à la semaine dans l’agenda ;
• deux nouvelles langues pour l’interface des utilisateurs : turc et japonais.

Cette dépêche traite de l’exploration de données sur des données issues de LinuxFr.org.

Ayant découvert récemment scikit-learn, une bibliothèque Python d’apprentissage statistique (machine learning). Je voulais partager ici un début d’analyse sur des contenus issus de LinuxFr.org.

Avertissement : je ne suis pas programmeur, ni statisticien. Je ne maîtrise pas encore tous les arcanes de scikit-learn et de nombreux éléments théoriques m’échappent encore. Je pense néanmoins que les éléments présentés ici pourront en intéresser plus d’un(e).

Tous les scripts sont codés en Python et l’analyse à proprement parler a été réalisée à l’aide d’un notebook Jupyter. Un dépôt contenant les données et les scripts est disponible sur GitLab.

La conférence PyParis, qui fait suite à PyData Paris, aura lieu les 12 et 13 juin 2017 à La Défense. Plus de 300 personnes sont attendues. Si vous souhaitez participer, il est impératif de prendre vos billets avant le 9 juin. Le code promo LINUXFR4PY vous donnera 10 % de réduction.

Le programme est maintenant bouclé, avec trois cycles de présentations consacrés à l’analyse de données en Python :

• Integrating and shaping data : gestion des données massives, intégration, analyses statistiques, exploration interactive, etc. ;
• Learning, deep and wide : machine learning / deep learning ;
• scikit-learn day : une journée entière consacrée à la bibliothèque scikit-learn dédiée au machine learning en Python, qui est développée en partie en France.

Et également :

• quatre interventions plénières (keynotes) : les tendances du Web en Python, Jupyter, scikit-learn, Python dans l’éducation ;
• Python Core : les dernières évolutions du langage Python et des outils qui vont bien autour ;
• Web & Cloud : cadriciels et outils pour faire des applications Web en Python ;
• Education : une journée de conférence sur l’utilisation de Python dans l’éducation (scolaire, universitaire ou hors système). Cette journée est gratuite pour les professionnels de l’enseignement et les membres des associations intervenant dans l’apprentissage du « code », sur présentation du code promo EPI4PY ;
• 8 ateliers de 90 minutes ;
• une session de lightning talks.

Du 11 mai au 26 juin 2017 aura lieu la 3è édition du « Printemps de l’Innovation Open Source » (« OSIS ») à Paris. Cet événement est propulsé par l’Irill (Institut de Recherche en Informatique et Logiciel Libre de Inria, Université Paris-Diderot et l’Université Pierre et Marie Curie) et le GTLL (Groupe thématique Logiciel Libre) du pôle de compétitivité Systematic Paris-Region.

À travers 8 conférences (Big Data, IoT, Cloud, Qualité Logicielle, Blockchain), l’OSIS 2017 va mettre en lumière les projets issus de la recherche et de l’innovation française en matière d’open source et de logiciel libre.