source: trunk/presentation-langages/beamer/resultats_enquete.tex @ 407

\begin{frame}
\frametitle{Enquête}
Enquête réalisée début octobre auprÚs des membres de la cellule ISMAD (Informatique Scientifique, Modélisation et Analyse, Archivage et Distribution des données) qui réunit, entre autres, les informaticiens « calcul scientifique » du LATMOS.\\
13 d’entre eux m’ont répondu.\\
J’ai également interrogé deux personnes extérieures au laboratoire à  propos du langage R d’une part et du développement d’un code de transfert radiatif et résolution de problÚme inverse en C/C++ d'autre part.
\end{frame}
\begin{frame}
\frametitle{Enquête}
Des langages cités par les membres d’ISMAD étaient manquants dans le séminaire :
\begin{itemize}
\item Bash (Linux) : scripts pour manipuler des fichiers et traiter des fichiers texte, automatiser des tâches, utiliser les outils texte (awk/sed/cut...) et les commandes Unix
\item VisualBasic (Windows) : automatisation de tâches, ajout de fonctionnalité sous Excel, visualisation de données
\item Igor (Windows et Mac) : outil payant d’analyse et de visualisation de données
\end{itemize}
\end{frame}
\begin{frame}
\frametitle{Traitement des données et du signal}
    \begin{block}{Pour des ensembles de données de taille raisonnable, des études de sensibilité, la réalisation de maquettes, incluant la visualisation de données :}
        \begin{itemize}
            \item IDL (SWAN)
            \item Matlab
            \item Python
        \end{itemize}
    \end{block}
    \begin{block}{Pour le traitement d'images:}
        \begin{itemize}
            \item IDL
            \item Matlab
        \end{itemize}
    \end{block}
\end{frame}
\begin{frame}
\frametitle{Traitement des données et du signal}
    \begin{block}{Pour le traitement statistique de grands ensembles de données avec visualisation possible :}
        \begin{itemize}
            \item R
            \item Python (TAPAS)
        \end{itemize}
    \end{block}
    \begin{block}{Pour le traitement de grands ensembles de données, gourmands en temps CPU et/ou nécessitant de la parallélisation :}
        \begin{itemize}
            \item C (L2 MERIS, PICARD)
            \item C++ (IASI)
            \item Fortran
        \end{itemize}
    \end{block}
\end{frame}
\begin{frame}
    \begin{block}{Modélisation}
        \begin{itemize}
            \item Fortran semble le langage par excellence
            \item C/C++ possible mais c’est plus difficile
        \end{itemize}
    \end{block}
    \begin{block}{Gestion des données}
        \begin{itemize}
            \item Perl (SWAN, PICARD, NDACC)
            \item C++ (base de données spectroscopiques)
        \end{itemize}
    \end{block}
\end{frame}
\begin{frame}
    \begin{block}{IHM et interfaces graphiques}
        \begin{itemize}
            \item IDL (mais pas portable, remplacé par Java)
            \item Java
            \item C\#
            \item Php (+ site Web)
        \end{itemize}
    \end{block}
\end{frame}
\begin{frame}
\frametitle{Utilisations spécifiques}
    \begin{block}{L'utilisation des langages C et C++ est parfois obligatoire}
        \begin{itemize}
            \item développement d’un logiciel embarqué dans un microprocesseur sur une carte électronique (PHEBUS)
            \item interfaçage avec Zemax (logiciel payant de simulation des systÚmes optiques)
            \item utilisation de la librairie SPICE (NASA, existe aussi pour Fortran, IDL et Matlab)
            \item programmation d’une machine à états finis pour piloter une plateforme de mesure basée sur une carte Arduino
            \item développement des logiciels de traitement des données des instruments IMEBF et SI en association avec une interface graphique (CVI-Labwindows) (projet TARANIS)
        \end{itemize}
    \end{block}
\end{frame}
\begin{frame}
\frametitle{Retours d'expériences - langages compilés}
    \begin{block}{C : langage bien connu, normalisé, multiplateforme}
        \begin{itemize}
            \item codes robustes, compacts et rapides, opérationnels, portables, pérennes
            \item langage bas niveau : proche de la machine, permettant d’optimiser à l’extrême mais, pour les non experts, contraintes
            \item effort de développement de bibliothÚques gratuites (gsl, fftw, armadillo...), certaines interfaçables avec Fortran
        \end{itemize}
    \end{block}
    \begin{block}{C++ : langage orienté objet}
        langage à l’interface entre le bas niveau et le haut niveau des langages interprétés
    \end{block}
\end{frame}
\begin{frame}
\frametitle{Retours d'expériences - langages compilés}
    \begin{block}{Fortran : langage robuste, facile à mettre en œuvre, aide disponible sur internet}
        \begin{itemize}
            \item langage adapté aux utilisateurs/développeurs scientifiques
            \item codes rapides et performants, opérationnels
            \item mais, pour la portabilité, mieux vaut utiliser le même compilateur que pour le développement
        \end{itemize}
    \end{block}
    \begin{block}{Java : langage portable et gratuit}
        API trÚs trÚs riche
    \end{block}
    \begin{block}{C\#}
        IDE intéressant : Visual Studio
    \end{block}
\end{frame}
\begin{frame}
\frametitle{Retours d'expériences - langages interprétés}
    \begin{block}{Perl}
        grande collection de modules
    \end{block}
    \begin{block}{Python}
        \begin{itemize}
            \item langage facile à mettre en œuvre, temps de développement courts, codes courts
            \item langage permettant des traitements de haut niveau
            \item langage permettant de lire un grand nombre de formats de fichiers
            \item langage pouvant remplacer IDL et Matlab pour le traitement des données et des images
            \item mais, langage jeune, problÚme de compatibilité entre les versions 2.x et 3.x
        \end{itemize}
    \end{block}
\end{frame}
\begin{frame}
\frametitle{Retours d'expériences - langages interprétés}
    \begin{block}{Ruby}
        codes courts
    \end{block}
    \begin{block}{Php : langage connu pour les pages Web, grosse communauté d’utilisateurs, beaucoup d’aide disponible sur internet}
        \begin{itemize}
            \item langage facile à mettre en œuvre au départ
            \item mais pas mal de lacunes au niveau sécurité
            \item mais trÚs consommateur de ressources
        \end{itemize}
    \end{block}
\end{frame}
\begin{frame}
\frametitle{Retours d'expériences - langages applicatifs}
Extraction des données, traitement et analyse graphique avec le même outil\\
Langages inadaptés aux traitements de masse, trop lents, à remplacer par un langage compilé (C ou Fortran)
    \begin{block}{Scilab : clone libre de Matlab}
        les codes Matlab doivent être totalement réécrits pour être exécutés avec Scilab (un traducteur existe)
    \end{block}
\end{frame}
\begin{frame}
\frametitle{Retours d'expériences - langages applicatifs}
    \begin{block}{Matlab : formalisme matriciel, fonctions trÚs élaborées, développement rapide}
        \begin{itemize}
            \item simple et efficace pour la manipulation de matrices (traitement d’image)
            \item contrÃŽle direct des figures (pas possible avec IDL)
            \item boîtes à outils trÚs complÚtes mais payantes
            \item boîte à outils libre et compatible avec Matlab 5 et 6.5 (problÚme de visualisation avec Matlab 7) : SOM (Self-Organizing Map, classe de réseaux de neurones)
            \item mais, logiciel, maintenance et boîtes à outils chers
            \item Octave, alternative libre à Matlab, quasi-compatible pour les tâches de visualisation mais problÚme de compatibilité avec certaines boîtes à outils
        \end{itemize}
    \end{block}
\end{frame}
\begin{frame}
\frametitle{Retours d'expériences - langages applicatifs}
    \begin{block}{IDL}
        \begin{itemize}
            \item langage proche du Fortran
            \item beaucoup de bibliothÚques gratuites sur internet
            \item compatible avec SolarSoftWare (SSW)
            \item mais, logiciel et maintenance chers
            \item mais, trucs à connaître pour la sauvegarde des graphiques (enregistrement) et la mise en page
            \item mais, gestion hasardeuse des couleurs (palette)
            \item GDL, clone open source d’IDL, peut interagir avec Python via des modules
            \item NCL, dérivé gratuit d’IDL développé au NCAR, pour la visualisation de données (fichiers HDF et netCDF)
        \end{itemize}
    \end{block}
\end{frame}
\begin{frame}
\frametitle{Retours d'expériences - langages applicatifs}
    \begin{block}{R : langage gratuit, packages trÚs poussés sur des champs des statistiques diffusés gratuitement (site internet dédié)}
        \begin{itemize}
            \item codes portables
            \item communauté trÚs active et réactive
            \item son utilisation nécessite de bonnes bases en mathématique et statistiques
            \item par rapport à Matlab : calculs plus rapides, plus de souplesse pour le calcul, personnalisation des graphes plus simple une fois la gestion graphique maîtrisée
            \item mais, gestion graphique un peu austÚre au début, pas aussi intuitive que dans Matlab
        \end{itemize}
    \end{block}
\end{frame}