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29-29 juin 2023 Paris (France)
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Programme9h : Accueil 9h30 - 11h : Introduction générale aux forges logicielles. Gitlab : tour d'horizon et prise en main. Pierre-Antoine Bouttier (GRICAD, CNRS, Grenoble), Franck Pérignon (LJK, CNRS, Grenoble) Lors de cette introduction, nous vous décrirons ce qu'est une forge logicielle et pourquoi c'est aujourd'hui un outil indispensable pour la production scientifique. Ce tutoriel, destiné à un public novice, aura pour but de vous accompagner et de vous aider à prendre en main une forge Gitlab puis de vous faire découvrir, comprendre et utiliser les principaux outils disponibles. Nous décrirons en particulier ce qu'est un gestionnaire de version (git) et détaillerons son utilisation via l'interface web d'un projet Gitlab. https://gtdonnees-gitlab2023.gricad-pages.univ-grenoble-alpes.fr/intro-gitlab/ 11h-11h30 : Pause 11h30 - 12h : Software Heritage, l'archive universelle à la croisée des forges Benoît Chauvet (Software Heritage) L'usage des forges logicielles est devenu un standard des bonnes pratiques de développement logiciel.
Pour autant, l'usage de forges ne suffit pas à garantir la préservation pérenne du code source. La mission de Software Heritage est de collecter universellement les codes source disponibles sur les forges afin d'en garantir pour toujours la préservation et le partage.
L'objectif de cette présentation sera de présenter le projet Software Heritage et son articulation avec les forges logicielles, ainsi que les outils permettant de faciliter l'archivage, la citation et la documentation de ces sources. (Usage de CodeMeta et dépôt via HAL, référencement SWHID...).
12h - 12h30 : Usage des forges logicielles dans l’ESR Daniel Le Berre (CRIL, Université d'Artois) Le collège codes sources et logiciels du comité pour la science ouverte (CoSO) a étudié l’offre de forges de l’Enseignement supérieur et de la Recherche, dans laquelle les instances Gitlab sont majoritaires. Cette présentation fera le bilan de l’étude menée, et mettra en avant un certain nombre d’observations et de points de vigilance sur la situation actuelle. 12h30 - 12h50 : Automatic Code Generation by AI: Illusion of Time Savings?
L'avènement de l'intelligence artificielle (IA) a apporté des avancées significatives dans de nombreux domaines, y compris la génération de code automatique. L'idée de la génération de code automatique par IA semble prometteuse pour accélérer le processus de développement. Cependant, je vous propose d'explorer d'autres solutions basées sur le machine learning et l'IA pour véritablement accélérer votre travail. 12h50 - 14h : Repas sur place 14h - 14h30 : Principes et exemples de mise en place de l'intégration continue sur Gitlab Franck Pérignon (LJK, CNRS, Grenoble) L'intégration continue est une pratique consistant à vérifier systématiquement l'impact de toute modification du code source sur le fonctionnement, les performances etc via une chaine d'éxécution automatique. Ce procédé peut également être exploité pour d'autres objectifs, tels que déployer un site web ou mettre en ligne des documents. https://gtdonnees-gitlab2023.gricad-pages.univ-grenoble-alpes.fr/intro-gitlab/ 14h30 - 15h : Libérez les ressources d’enseignement ! Des manuels et présentations libres et ouvertes avec Gitlab à l’université Philippe Dessus (LaRAC, LIG, & Inspé, Univ. Grenoble Alpes) & Fabrice Ménard (DAPI, Univ. Grenoble Alpes) Enseigner à l’université implique de produire individuellement et collectivement un grand nombre de types différents de documents (cours, présentations TP, TD, etc.), destinés à des niveaux d’étudiants différents, avec une structure sophistiquée (références bibliographiques, index, tables des matières, QCM), et des échéances de révisions rapprochées. Beaucoup de temps est alloué à cette production, pas toujours optimalement : documents propriétaires avec de multiples versions, difficiles à modifier et convertir, forme souvent non harmonisée, etc. Il est possible de créer des MOOT (Massive Open Online Textbooks, Hall 2013), outils d’enseignement on-line et flexible qui combine du texte “cherchable” et des rétroactions" tout en étant modifiable collaborativement. Ces MOOT sont insérables dans toute plate-forme d’e-learning. Nous présenterons le flux de travail pour créer ces MOOT, ressources de cours libres et ouvertes de l’Inspé de l’Univ. Grenoble Alpes, utilisant Gitlab, Sphinx (pour les cours) et Marp (pour les présentations), accessibles à https://inspe-sciedu.gricad-pages.univ-grenoble-alpes.fr/gene/. 15h - 15h30 : Rex Gitlab & les notebooks Jupyter Pierre-Antoine Bouttier (GRICAD, CNRS, Grenoble) Les notebooks Jupyter sont de très bons outils pédagogiques et méthodologiques, pour exposer des notions et raisonnements incluant des traitements de données numériques, permettant d’inclure en une interface du texte formaté, des éléments multimédias et du code logiciel. Cependant, la mise en place d’un environnement d’exécution de notebooks peut être parfois fastidieuse et chronophage. Dans ce retour d’expérience, nous verrons comment un projet GitLab combiné à des technologies comme JupyterLite ou BinderHub peut largement simplifier la mise à disposition de notebooks Jupyter. 15h30 - 15h45 : Travo: Gestion des devoirs étudiants avec GitLab Nicolas M. Thiéry (LISN, Université Paris Saclay) Enseigner la programmation ou le calcul est une forme de collaboration sur du code; cela qui suggère d'utiliser les outils collaboratifs usuels: gestionnaires de version et forges. C'est le principe des GitHub ClassRoom qui aident à la gestion des devoirs: distribution, collecte, correction automatique ou assistée. Est-ce utilisable à large échelle pour l'enseignement? Utiliser Git, GitHub, en L1, vraiment? Notre expérience à large échelle à Paris-Saclay et l'UQÀM depuis 2000, dans des dizaines de cours, dont certain en L1 avec plusieurs centaines d'étudiants débutant en informatique montre que oui. Cela a été rendu possible par l'utilisation d'une forge institutionnelle (GitLab) et l'automatisation des interactions avec le gestionnaire de version et la forge pour fournissant aux étudiants (et enseignants!) un processus simplifié. Pour cela, nous avons développé une petite bibliothèque Python libre, Travo. Pour des devoirs sous Jupyter, elle offre quelques fonctionnalités supplémentaires: tableau de bord, correction assistée avec nbgrader, etc. https://gitlab.com/travo-cr/travo/, support 15h45 - 16h15 : Pause 16h15 - 17h : Gestion de données scientifiques avec Git et Git-Annex Arnaud Legrand (LIG, INRIA, Grenoble) Dans un contexte de gestion de données scientifiques, il est courant de manipuler des fichiers binaires volumineux, situation pour laquelle Git est notoirement connu pour être inadapté. J'expliquerai pourquoi Git LFS (Large File Storage), l'extension populaire supportée par GitHub et GitLab, est également inadaptée et, selon moi, à proscrire. En revanche, l'autre extension populaire, git-annex, hérite de l'esprit distribué d'origine de git et permet de répondre au problème du partage et de la synchronisation de collections de fichiers volumineux indépendemment d'un service commercial ou même d'un serveur central. J'expliquerai comment la souplesse de Git-annex le rend particulièrement adapté à la gestion de données scientifiques.
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