Je suis heureux d’annoncer la publication de la nouvelle version de MathMod, le logiciel libre de modélisation et de manipulation des objets mathématiques décrits par des équations implicites ou paramétriques.
MathMod permet de manipuler les objets mathématiques 3D et 4D. Il permet aussi de changer leur propriétés visuelles (appliquer des textures 3D, une transparence…), calculer leurs intersections en temps réel et exporter le résultat final sous le format de fichiers OBJ. MathMod est développé avec Qt5/C++, il est disponible pour GNU/Linux, Windows et macOS, sous licence GPL v3.

Cette nouvelle version apporte une amélioration majeure sur la partie du logiciel dédiée au calcul mathématique : la prise en charge du calcul multitâche ou multiprocesseur.

Le recalage d’images est utilisé dans la communauté de l’analyse d’images médicales depuis très longtemps (Barnea & Silverman, 1972, Ledbetter et al. 1979), on peut même remonter plus loin dans le temps avec les travaux de Sidney Bertram, 1963 en fournissant tous les outils via des descriptions de circuits analogiques (vraiment impressionnant pour l’époque).

Cette dépêche fait suite à Recalage d’images, PIV et corrélation d’images — Les bases théoriques. Les bases théoriques ayant été présentées dans la dépêche précédente, le lecteur souhaitant comprendre plus en détail le fonctionnement de ces logiciels pourra s’y référer.

Open Beauty Facts est un projet collaboratif en ligne dont le but est de constituer une base de données libre et ouverte sur les produits cosmétiques du monde entier.

Après les aliments, Open Food Facts s’attelle donc à un nouveau chantier : les produits de beauté. Lancé en février 2016, Open Beauty Facts a pour but de réaliser pour les cosmétiques, dentifrices et autres shampooings ce que Open Food Facts a fait pour la nourriture.

Cette dépêche fait suite à mon journal sur le même sujet que j’ai amélioré en fonction des commentaires.

J’ai fini ma troisième année d’étude en école d’ingénieurs, et je souhaite partager mon expérience d’utilisateur de logiciels libres en milieu hostile. Je n’étais pas dans une école d’informatique, l’administration et les profs ne juraient que par Windows, et le seul langage de programmation étudié fut Visual Basic…

La seconde partie de la dépêche sera consacrée à une liste de logiciels et quelques conseils pour choisir son matériel.

J'avais été conviée à la journée d'étude interdisciplinaire de l'ISCC intitulée « Ouverture des données massives scientifiques. Quels risques, quels bénéfices ? », le 6 décembre 2013. Un grand « merci » aux organisateurs et modérateurs de ces échanges, ce fut une journée très réussie et enrichissante. Je suis intervenue lors de la 2e table ronde qui traitait des avantages et dangers d'une telle ouverture ainsi que des nécessités en termes de politiques publiques pour que cette ouverture se fasse. Voici mes notes de préparation dont tous les points ont été abordés.

Lire la suite pour entendre parler des données scientifiques brutes, de non-reproductibilité, de timides avancées, de droit sui generis des bases de données et de licences Creative Commons v4.

Le projet R annonce la sortie de la version 3.0.0 du logiciel statistique du même nom (pre-release le 7 mars 2013, sortie officielle le 3 avril).

R désigne à la fois un langage de programmation et son interpréteur. Historiquement, R est un dialecte dérivé du langage S, implémenté dans le logiciel propriétaire S-PLUS. L'aventure R a débuté en 1993, mais c'est à partir des années 2000 qu'il a pris une importance majeure dans le paysage des langages destinés aux applications statistiques. R rivalise aujourd'hui avec ses concurrents SAS (Statistical Analysis System), SPSS (Statistical Package for the Social Sciences), ou STATA ; il est devenu incontournable dans certaines disciplines, notamment la biologie.

Le changement de version majeur (2.15.3 vers 3.0) ne signale pas une transition importante (voir le changelog), mais marque une évolution progressive (la version 2.0 date de 2004). La mise à jour requiert cependant une réinstallation complète.

R fonctionne de manière modulaire, avec un cœur relativement réduit, sur lequel peuvent se greffer des bibliothèques de fonctions fournies sous forme de « paquets ». R doit certainement une partie de son succès à l'activité de sa communauté, puisque plus de 4700 paquets activement maintenus sont disponibles au téléchargement sur le site officiel, sans compter les projets indépendants, comme bioconductor.

R est avant tout destiné au traitement et à l'analyse des données : tests statistiques, data mining, et production de graphiques de qualité (destinés à la publication). Le langage est de plus en plus utilisé pour produire des scripts portables, ou pour réaliser des simulations numériques (MCMC, typiquement). Réputé inefficace en tant que langage interprété, la possibilité de coder les fonctions critiques en C tout en utilisant la syntaxe « haut-niveau » de R ouvre une niche écologique significative pour le développement d'applications statistiques.

La quatrième Open Access Week, ou semaine de la publication à accès ouvert, a été lancée le lundi 18 octobre. Il s'agit d'une initiative devenue extrêmement populaire en très peu de temps : ce type de diffusion des résultats de la recherche scientifique a réussi à se frayer un chemin, balayant le préjugé que "publier dans un journal Open access est moins prestigieux que les autres". Et cela ne fait que commencer. Voici un petit regard en arrière.

En France, l’Académie des sciences a, parmi ses missions, de conseiller les autorités gouvernementales dans le domaine des sciences. Dans le cadre de cette activité, un rapport a été publié le 24 octobre 2014 pour proposer d’améliorer le fonctionnement de l’édition scientifique.

Malgré cette volonté affichée d’ouverture, on peut se poser des questions sur ces améliorations. Découvrez la teneur du rapport en seconde partie.