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La reproductibilité des résultats est un des fondements de la recherche scientifique. Au cours des dernières années, ce sujet a pris une place centrale dans des débats, parce qu'un nombre important d'études publiées récemment s'est avéré non-reproductible. Les raisons sont multiples et varient fortement entre les disciplines, mais l'une d'elles est transdisciplinaire : il s'agit de la difficulté de reproduire les résultats d'un calcul numérique. Au vu de l'importance croissante des simulations numériques en physique, chimie, et biologie, mais aussi dans des applications industrielles (aéronautique, automobile, nucléaire, ...) et médicales, il est impératif de travailler sur l'amélioration de la fiabilité des logiciels scientifiques.Automatic word wrap En effet, le recours à des logiciels de calcul est devenu incontournable dans la plupart des disciplines scientifiques ; de nombreuses avancées en sont totalement dépendantes, de nouveaux champs n'auraient jamais été explorés sans ces logiciels, productions scientifiques à part entière. Les publications s'appuient largement sur les résultats numériques obtenus avec ces logiciels quand ils n'en sont pas eux-mêmes le sujet principal.Automatic word wrap Mais alors que la recherche de performance (temps de calcul) fait l'objet de vifs intérêts en calcul scientifique, certaines questions, pourtant essentielles, sont souvent négligées. Quel crédit numérique peut-on accorder à un logiciel ? Quelle est la précision des résultats obtenus ? Ces résultats sont-ils reproductibles (dans le temps et dans d'autres configurations) ? Automatic word wrap Lorsque la reproductibilité n'est pas garantie, la validation, la vérification des logiciels, le processus de développement doivent être abordés différemment. On doit être en mesure d'estimer la précision des résultats numériques d'un logiciel et mettre en place des solutions pour contenir les sources d'imprécision.

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