Resourcecode

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Le 10 mars 2022 a eu lieu le lancement de la « boite-à-outils Resourcecode » devant plus d’une centaine de partenaires du projet. Logilab est fière d’avoir pu participer à ce projet.

Resourcecode est un projet visant à soutenir les investissements et la croissance dans le secteur de l’énergie houlomotrice et maréomotrice par la création d’une boîte à outils intégrée de données marines.

Concrètement, des données décrivant l’état de la mer (vitesse du vent, hauteur des vagues, direction du courant, etc) sont enregistrées par des bouées de l’IFREMER (Institut Français de Recherche pour l'Exploitation de la Mer) et de ses partenaires. Des données de 1994 à 2020 sont disponibles pour des milliers de points de l’océan Atlantique et de la mer du Nord avec une résolution temporelle de l’ordre de l’heure. Une fois ces données enregistrées, elles peuvent être interpolées sur les points d’un maillage triangulaire.

Logilab a remporté un appel d’offre, déposé par l’Ifremer, dans le cadre de ce projet. Nous avons eu la charge de réaliser :

• une application web resourcecode.ifremer.fr permettant la visualisation des points où les données sont accessibles et proposant des outils statiques ou interactifs basés sur des calepins Jupyter afin d’étudier la mer au point considéré.
• produire une bibliothèque python resourcecode permettant de télécharger localement les données d’un point sous forme de DataFrame Pandas. L'intégration continue de la forge GitLab de l'IFREMER génère avec Sphinx la documentation de cette bibliothèque.
• intégrer à cette bibliothèque des codes de calculs écrits par l’IFREMER et ses partenaires (codes écrits en R, MATLAB ou Python)
• mettre en place une architecture permettant à l’IFREMER et ses partenaires de construire des nouveaux outils (statiques ou interactifs). Ces outils sont développés et maintenus par l’IFREMER et ses partenaires, et automatiquement intégré à l’application web. Ils sont développés sur l’instance GitLab de l’Ifremer.

Lors de cet événement de lancement de Resourcecode, une démonstration en direct a pu être effectuée auprès du public : la bibliothèque a été installée et un dépôt de code contenant un calepin Jupyter a été cloné puis exécuté. Cela a permis de démontrer la facilité d'utilisation de cet outil, ainsi que la répétabilité offerte par ce type d’architecture, qui correspond aux attentes actuelles en matière de science ouverte (Open Science).