JDEV 2020
Description
Ouvertes à tout acteur intéressé ou impliqué dans le développement
logiciel, les sciences et techniques, la transition numérique, les JDEV
est au carrefour de nombreuses disciplines, métiers et communautés scientifiques et techniques.
L'objectif des JDEV est l'amélioration de la qualité et de la pérennité
des productions logicielles, la compréhension et la construction du
monde numérique qui nous entoure. C'est l'opportunité de se former à des
outils, des pratiques et des solutions adaptés aux contextes
scientifiques, de faire sa veille technologique, de présenter ses
travaux et son expertise, de rechercher des collaborations et des
solutions pour ses projets. Venez vous ouvrir de nouvelles perspectives!
Vous trouverez des contenus
disponibles en ligne pour tous sous forme de vidéos, de
présentations et de ressources diverses des ateliers/TP et répondent
à un grand besoin de formation en sciences et techniques numériques
et plus largement sur la transition numérique dans les unités de
recherche.
Vous trouverez des informations complémentaires ici.
Le programme est structuré autour des thématiques suivantes:
- T1 - Systèmes autonomes
- T2 - IA et web sémantique
- T3 - Programmation des objets
- T4 - Usines logicielles et sciences reproductibles
- T5 - Eco-Systèmes pour la science ouverte et développement coopératif
- T6 - Devops dans l'ESR?
- T7 - Systèmes complexes
- T8 - Programmez et déployez votre IA
- T9 - Langages
- T10 - Outil, mondes et transitions numériques
Cours/Séminaire
- HéON Michel
- LE BRAS Yvan
- LAMOTTE-GUéRY Frédéric de
- GENOVA Françoise
- DAVID Romain
Environnement de Recherche Virtuel (ERV), communauté de recherche et de
développement. Quelles capitalisations des codes et des données? Quels
développements coopératifs et co-construction pour le développement des
e-infrastructures nationales ou internationales et leurs environnements
numériques associés. Comment utiliser ces ressources pour ses
développements dans les unités de recherche? Plus d'informations
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La Résonance Magnétique Nucléaire (RMN) est une technique spectroscopique intrinsèquement peu sensible. Dans certains cas, les spectres obtenus sont très bruités, malgré plusieurs jours d'acquisition.
- LEGRAND Arnaud
- DI COSMO Roberto
- REY Jean-François
- COURTèS Ludovic
la science reproductible par le numérique. Pour ce faire, la mise en
place d'usines logicielles et d'outils de production de code pour
supporter les bonnes pratiques de génie logiciel et les besoins des
laboratoires seront étudiées. Nous nous intéresserons à l'opportunité
d'intégrer à ces usines logicielles des référentiels de code, des
contextes de déploiement et d'exécution. L'accessibilité, la
réutilisation et la sécurité seront notre préoccupation. En quelques
sortes, les aspects FAIR pour les ressources calculé Plus d'informations
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A venir...
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- AUDA Yves
- DESBOIS Dominique
s’agit d’étudier l’apport du web des données pour modéliser les
domaines scientifiques, mettre en œuvre les sciences des données
(notamment avec l'émergence de la science ouverte) et concevoir des
éco-systèmes augmentant les usages, leurs synergies et la formalisation
des résultats. Plus d'informations
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- RIBAS Stéphane
- GONZáLEZ GARCíA R. Horacío
L'objectif principal est d'appréhender les points d'attention majeurs
quant à la mise en oeuvre d'une démarche DevOps au sein d'une ESR, tout
en montrant également les usages et bénéfices apportés.
Plus d'informations
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- RISSER Laurent
- CAMPS Frédéric
explosent, l’IA fait actuellement une percée remarquable avec
l’utilisation massive des données. La recherche par les données
révolutionne la démarche scientifique. Les outils d’apprentissage
automatique comme l’apprentissage profond ont comme verrou la puissance
de calcul, la préparation et l’accès aux données. D’autre part, l’offre
de calcul se diversifie en terme d’architectures et d’organisation des
capacités de calcul et est en constante mutation. L’IA nécessite un
changement complet de méthode, architectures (GPU), d’outils et de
savoir-faire par rapport à l’ HPCs. Par ailleurs, les centres de calcul
classiques sont amenés à évoluer vers un cluster de data science (HPC,
HPDA). Notre communauté doit s’adapter et participer à ce nouveau
co
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- REY-COYREHOURCQ Sébastien
- BANOS Arnaud
- CORSON Nathalie
- GRANCHER Delphine
- VALLéE Julie
- ARDUIN Hélène
- DELAY Etienne
- TRANOUEZ Pierrick
pour l'étude ou la conception de systèmes complexes. La recherche dans
ses avancées est confrontée à l'étude de systèmes de plus en plus
complexes. Les systèmes complexes sont définis par l'existence
d'interactions non linéaires entre de grands nombres d'entités et
présentent des propriétés potentiellement différentes suivant qu'on les
observent au niveau microscopique (celui des entités) ou à l'échelle
macroscopique ou collective, le tout faisant plus que la somme des
parties (IDM, DSL, DSML, Système Multi-agent, modélisation, simulation). Plus d'informations
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mécaniciens et aussi l'appropriation de ces technologies par le plus
grand nombre. L’étude et le développement des chaînes de production
numérique de fabrication additive comme l'élaboration de dispositifs
expérimentaux mécaniques et électroniques seront à l'ordre du jour. Plus d'informations
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- CAMPS Frédéric
- THIéBOLT François
- KACIMI Rahim
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