GNU PSPP est un logiciel d'analyses statistiques d'échantillons de données. Il s'agit d'un remplaçant du logiciel privateur SPSS. Un des objectifs de PSPP est d'être compatible avec le langage SPSS, les fonctionnalités actuellement incluses sont :

• une mise en forme de haute qualité ;
• une interface graphique simple à utiliser
• une interface en ligne de commande qui permet aux utilisateurs occasionnels de rapidement faire des analyses ;
• une sélection complète de commandes de traitement, analyse et visualisation des données ;
  
• une portabilité vers un très large panel de plateformes.

La version 0.8.0 est sortie le 23 juillet, apportant son lot de nouveautés qui sont décrites dans la seconde partie de la dépêche.

2022 a été une année calme, plate, atone, apaisée et pondérée, et il ne s’est rien passé d’important. C’est évidemment faux, mais bon il faut bien une introduction à cette dépêche. Quid de l’activité du site LinuxFr.org en 2022 ? Quels changements en termes de trafic Web, de contenus créés, de commentaires déposés, de navigateurs utilisés, d’utilisation des fonctionnalités du site, de contribution au code, etc. Bref, qu’est‐ce qui a changé et de quelle manière durant 2022 ?

Le site rend accessible un grand nombre de statistiques (faites‑vous plaisir si vous souhaitez vous plonger dedans, c’est fait pour) ; cette dépêche résume les variations constatées en 2022.

Leland Wilkinson était un chercheur américain ayant contribué à la discipline de la visualisation des données. Il est l’auteur du livre Grammar of Graphics en 1999, et a notamment aidé un des cocréateurs du paquet ggplot2 de R à en faire son implémentation. Son décès a été annoncé le 13 décembre 2021 sur le blog spécialisé Flowing Data.

L'utilisation de la licence GPL/LGPL/AGPL serait en déclin relatif par rapport aux autres licences libres (MIT, BSD, Apache, etc.). Le 451 CAOS Theory blog (du 451 Group) en a fait le constat via un article de Matthew Aslett « On the continuing decline of the GPL » (Sur le déclin continu de la GPL). Cet article est illustré par un graphe simple, en seconde partie de cette dépêche.

En résumé, la « famille » GPL serait passée relativement de 70 % à 50 % en proportion (par une croissance absolue de 15 % alors que le logiciel libre en général aurait progressé de 117 %).

Attention, ce ne sont que des chiffres, donc à prendre avec des pincettes. Il faut analyser et challenger les méthodes de collecte avant d'expliquer et d'en tirer des conclusions trop hâtives. Une lecture attentive de cet article et le suivi des liens permet effectivement de relativiser.

2023 a été une année de taille moyenne, par rapport à 2024. Cela n’a évidemment pas grande pertinence, mais bon il faut bien une introduction à cette dépêche. Quid de l’activité du site LinuxFr.org en 2023 ? Quels changements en termes de trafic Web, de contenus créés, de commentaires déposés, de navigateurs utilisés, d’utilisation des fonctionnalités du site, de contribution au code, etc. Bref, qu’est‐ce qui a changé et de quelle manière durant 2023 ?

Le site rend accessible un grand nombre de statistiques (faites‑vous plaisir si vous souhaitez vous plonger dedans, c’est fait pour) ; cette dépêche résume les variations constatées en 2023.

OpenTURNS est une bibliothèque libre dédiée aux statistiques et à la fiabilité, utilisable en langage Python et distribuée dans Debian.

Elle peut être considérée comme une alternative plus moderne au language R (des algorithmes très récents sont mis en œuvre pour le calcul de certains quantiles, par exemple), même si la partie « statistiques » n’est limitée qu’à une gestion de la partie « fiabilité », et orientée objet. Sur la partie purement statistique, on retrouve donc les outils classiques : estimation de distribution, corrélations, analyse de sensibilité, tests statistiques, estimation par noyau, … Mais en introduisant la notion originale de copules qui permettent de modéliser la dépendance.

Pour la partie fiabilité, là aussi, on retrouve des algorithmes classiques, propagation par carré latin, séquences quasi‐aléatoires, simulations directionnelles, FORM / SORM (First / Second Order Reliability Method), calcul de facteurs d’importance, des surfaces de réponses par chaos polynomial, … Cette fois‐ci, l’aspect novateur réside dans le fait que la bibliothèque fait le plus possible de calculs analytiques en imposant un modèle de données basé sur les distributions et non les échantillons, comme le font certains autres outils (NumPy, R).

Dans sa version 0.14.0, elle propose de nouvelles lois de distribution, une interface Python plus souple, une simplification du mécanisme de couplage à des codes externes, la différentiation automatique des formules analytiques, du multithreading et une infrastructure [[CMake]].

Depuis juin dernier, les changements sont majeurs autour d'e-venement… Nouvelles méthodes de travail et de gestion de projet, refonte des outils de communication, ouverture d'un site web communautaire, arrivée de fonctionnalités révolutionnaires (données accessibles depuis n'importe quel terminal dont les téléphones, gestion de réservation de ressources, …) mais en douceur…

Pour rappel, e-venement est un logiciel libre (GNU/GPL) de billetterie informatique, de gestion des relations aux publics (CRM), de gestion événementiel et de réservation de ressources, d'aide à la comptabilité, et de statistiques orienté vers les structures organisatrices d'événement (spectacle vivant en particulier), vers les musées, les cinémas, les équipements sportifs, les équipements de loisirs. C'est une application web développée en PHP sur Symfony et Doctrine, s'appuyant sur Apache, PostgreSQL et beaucoup d'autres outils et bibliothèques sous licences libres. E-venement est développé par Libre Informatique.

Plus de détails sur les nouveautés en seconde partie de dépêche.

OpenTURNS est une bibliothèque C++ libre dédiée aux statistiques et à la fiabilité, utilisable en langage Python et distribuée dans Debian.

Avec la version 1.0, elle propose la modélisation des processus stochastiques, et une meilleure compatibilité avec Python et le module Numpy.

Une petite démo en python pour voir ?

Avec ces quelques lignes je peux réaliser un lissage à noyaux sur un échantillon, réutiliser la distribution obtenue pour simuler une variable aléatoire X, que je donne à manger à une fonction réalisant un couplage pour obtenir une autre variable aléatoire Y, pour enfin évaluer la probabilité de défaillance P(Y>0.1) par un simple MonteCarlo.

from openturns import *
data = NumericalSample.ImportFromCSVFile("meteo.csv")
distribution = KernelSmoothing(Epanechnikov()).build(data)
X = RandomVector(distribution)
model = NumericalMathFunction("ageing")
Y = RandomVector(model, X)
algorithm = MonteCarlo(Event(Y, Greater(), 0.1))
algorithm.setMaximumOuterSampling(int(1e6))
algorithm.run()
print "P(Y>0.1)=", algorithm.getResult().getEventProbability()

Le moteur de recherche de Google dédié au code Open Source, Code Search, a été arrêté le 12 janvier dernier. Il existe un certain nombre d'alternatives, comme Koders, krugle ou encore Search[code], mais une nouvelle base de données commence à se faire connaître et n'a pas encore été abordée dans les colonnes de LinuxFr.org : Antepedia.

Antepedia se revendique comme la plus grande base de données de composants Open Source. Elle annonce actuellement plus de 221 millions de fichiers référencés provenant de 940 000 projets et être en constante augmentation. En comparaison, Ohloh, une autre base de projets (dont la finalité n'est pas similaire) rachetée récemment par Black Duck Software, un compétiteur, revendique plus de 500 000 projets « seulement ».

NdM : Un grand merci à olivierweb, Lebas Sébastien, Nÿco et Yves Bourguignon pour leur participation à la rédaction de cette dépêche.