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Logilab était à PFIA 2022 à Saint-Etienne

17/08/2022 by Fabien Amarger

Temps de lecture 2 min (325 mots)

Nous sommes allés à la Plateforme Française en Intelligence Artificielle 2022 à Saint-Étienne cette année. Cet ensemble de conférences rassemble chaque année les acteurs de l'intelligence artificielle francophone. Nous étions très heureux et heureuses de pouvoir y participer cette année encore.

Nous avons suivi la conférence d'Ingénierie des Connaissances, qui est la plus proche de notre domaine d'expertise. Nous y avons présenté nos travaux actuels sur OWL2YAMS et avons eu des retours positifs avec plusieurs perspectives dont nous vous ferons part dans de futurs articles.

Même si toutes les présentations étaient enrichissantes (nous avons appris beaucoup de choses !), nous avons choisi d'en mettre trois en lumière.

DAGOBAH est un outil permettant de générer un graphe RDF à partir d'un fichier CSV, en alignant au passage les données avec Wikidata et DBPedia. Cet outil est arrivé premier à SemTab 2021, un challenge de sémantisation de données tabulaires. Cet outil, que nous avions déjà vu lors de SemWeb.Pro 2021 pourrait nous servir de base de départ pour les projets de sémantisation de données CSV, mais ses conditions d'utilisation (libre ou non ?), restent à préciser.

Un état de l'art sur la négociation de contenu a été présenté. Il catégorise les approches existantes et ouvre des perspectives en proposant de la négociation de contenu par vocabulaire ou par forme SHACL sur les données RDF disponibles. Nous allons voir comment utiliser ces résultats dans nos travaux sur la négociation de contenu dans CubicWeb. Les dernières propositions, si elles sont standardisées, pourraient être utiles dans notre navigateur pour le web de données.

Le projet ATLANTIS a pour but de sémantiser des instructions nautiques, jusque là conservées dans un document textuel, afin de simplifier la recherche en leur sein. Ce projet est une application très concrète des technologies du Web sémantique, qui montre comment elles peuvent aider les utilisateurs et utilisatrices. Nous essayons, à Logilab, de promouvoir les mêmes idées à travers de projets comme data.bnf.fr, ou encore FranceArchives.


Pandas, Plotly et Jupyter : De l'analyse de données à l'application en ligne (3/3)

28/07/2022 by Pierre Choffé

Temps de lecture estimé 3 minutes.

Dans les articles précédents nous avons utilisé Pandas pour analyser un jeu de données, et avons créé des graphiques interactifs avec un calepin Jupyter. Cet article conclut la série en montrant comment utiliser Voilà et Jupyter-flex pour créer une application Web à partir d'un tel calepin.

Comme nous l'avons vu dans les deux premiers articles de cette série, l'utilisation de calepins Jupyter améliore le flux de travail des chercheurs et scientifiques depuis la phase exploratoire jusqu'à la communication des résultats. Pour un public non spécialisé, la présentation du code dans les calepins peut avoir un aspect rebutant, c'est pourquoi nous allons maintenant examiner Voilà et Jupyter-flex, qui permettent de créer facilement des tableaux de bord à partir des calepins.

Voilà

Voilà est un outil très simple qui permet de transformer nos calepins en applications web ou en tableaux de bord.

Voilà cache le code et affiche seulement le texte, les widgets et les résultats des calculs réalisés par le code, y compris les graphiques. Il se lance avec la commande voila <mon-calepin.ipynb>.

Si l'on reprend nos exemples précédents, cela donne :

Et si l'on reprend nos tableaux :

Le document reste interactif et on peut jouer avec, tout comme on le ferait avec un calepin, mais sans intervenir sur le code.

Jupyter Flex

Jupyter-flex quant à lui permet de créer des tableaux de bord HTML basés sur des calepins Jupyter. Il suffit pour cela d'ajouter un tag body dans la ou les cellules que l'on souhaite afficher dans le tableau de bord, puis de lancer la commande jupyter nbconvert --to flex <mon-calepin.ipynb> --execute qui exécutera toutes les cellules du calepin et retournera un joli tableau de bord composé avec les cellules taguées.

À noter : si nous utilisons la commande précédente, nous obtenons une version statique, ce qui peut être le comportement souhaité pour un tableau de bord. Si nous lançons le calepin avec Voilà, nous avons un tableau de bord dynamique.

Chez Logilab, nous utilisons Jupyter-flex pour notre tableau de bord interne. Couplé à la CI, il est mis à jour régulièrement.

Nous avons utilisé Jupyter et Jupyter-flex dans le cadre de projets clients, notamment le projet Resourcecode pour l'IFREMER (Institut Français de Recherche pour l'Exploitation de la Mer) et ses partenaires.

Les outils créés à cette occasion sont visibles dans la page ResourceCodeTools et le code disponible dans l'entrepôt GitLab de l'Ifremer.

Comme on le voit dans cette illustration tirée du projet Resourcecode, on peut ajouter un menu latéral, des onglets ou une infobulle d’information. Jupyter-flex propose une architecture Cards -> Section : une Card (encart) contient une ou plusieurs cellules (code ou markdown) taguées (body, source, footer, ou même help pour afficher un modal) et une Section est constituée d'un ou plusieurs encarts que l'on affiche en colonnes ou en rangées. Jupyter-flex utilise Material UI qui s'appuie sur Grid qui est basé sur CSS Flexbox.

La documentation de Jupyter-flex est claire et comporte bien d'autres informations et options intéressantes, notamment pour la mise en page ou pour l'association Voilà et Jupyter-flex.

Note : à la date où nous écrivons, Jupyter-flex n'est pas compatible avec les dernières versions de Voilà ce qui devrait être rapidement résolu.


Refine vs React Admin: Recherche de la technologie pour l’interface d’administration de CubicWeb

12/07/2022 by Arnaud Vergnet

Temps de lecture estimé à 5 minutes.

Cet article explique notre reflexion sur le choix de la technologie la plus adaptée entre React Admin et Refine pour refaire l'interface de notre cadriciel CubicWeb.

Le stage d'Arnaud Vergnet s'est déroulé sur le premier semestre 2022 et son objectif était de réaliser une interface d'administration pour CubicWeb en React, en remplacement de l'interface web générée par CubicWeb.

La communauté React est très active et on trouve de de nombreuses bibliothèques pour résoudre des problèmes récurrents, dont la réalisation d'interfaces d'administration. La première étape consistait donc à faire un état de l'art des différentes technologies disponibles pour réaliser de telles interfaces.

De nombreuses technologies sont disponibles, mais deux se sont démarquées par la richesse de leurs fonctionnalités et leur communauté active: Refine et React Admin. Cet article va donc présenter et comparer ces deux bibliothèques ainsi que présenter le choix qui a été fait pour la suite du stage.

Refine

Cette technologie est récente (créée en 2021). C'est une bibliothèque sans affichage (headless) de création d'interface d'administration. Cette technologie est donc indépendante de la bibliothèque de composants graphique utilisée et s'occupe seulement de la phase de récupération et modification de données grâce à des hooks React. L'avantage de cette méthode est qu'elle permet de créer plus que des interfaces d'administration car elle ne s'occupe que de la gestion des données. Il est donc possible de créer une interface complètement customisée.

Malgré le fait d'être découplée d'une bibliothèque graphique, cette technologie propose tout de même une intégration out-of-the-box avec la bibliothèque Ant Design. Ces composants sont donc directement utilisables avec Refine sans avoir à construire une couche de compatibilité. Ant Design propose de nombreux composants de haute qualité et possède une communauté très active.

React Admin

Cette technologie est bien établie (créée en 2016) et propose une solution centrée sur la création d'interface d'administration. Ici de nombreux composants utilisant la bibliothèque MUI sont proposés, ainsi que de nombreux hooks React pour créer ses propres composants. MUI est une autre bibliothèque de composants React très populaire suivant les règles Material Design de Google. Grâce à cette intégration avec une bibliothèque de composants, il est possible de créer une interface d'administration en peu de temps et de lignes de code.

Comparaison

Les deux bibliothèques reposent sur le même principe: l'utilisateur doit écrire un objet appelé Data Provider décrivant les méthodes pour interagir avec le serveur de données, réalisant ainsi une couche d'abstraction sur les données. Les figures 1 et 2 présentent l'interface de ces objets pour Refine et React Admin et nous pouvons remarquer que ces interfaces sont similaires. Il serait donc possible de réutiliser tout ou une partie de cet objet entre les deux technologies, améliorant ainsi leur interopérabilité.

Figure 1 : Data Provider de React Admin Data Provider de React Admin

Figure 2 : Data Provider de Refine Data Provider de Refine

Comme nous pouvons le voir en figure 3, en plus de cette ressemblance pour le Data Provider, Refine et React Admin gardent une approche semblable pour résoudre le problème de génération d'interface, simplifiant encore leur interopérabilité. La différence réside principalement dans les bibliothèques de composants graphiques compatibles et donc leur utilisation finale.

Figure 3 : Comparaison de Refine et React Admin Comparaison de Refine et React Admin

Dans les deux cas il est possible de gérer les permissions et l'authentification. Les deux supportent aussi TypeScript pour avoir un typage fort afin de détecter les erreurs rapidement. Ant Design et Material design sont tout deux des bibliothèques matures avec une grande richesse de composants.

Ces points communs rendent le choix de technologie non-trivial et expliquent pourquoi il a été décidé de se concentrer principalement sur ces deux bibliothèques. Malgré toutes ces similarités, certaines différences ont fait pencher la balance vers une des deux technologies.

La première différence est le support de ces bibliothèques. React Admin a été créé en 2016 (React lui-même datant de 2013) et les développeurs (l'entreprise Marmelab) le maintiennent et ajoutent toujours des fonctionnalités. La version 4 est sortie pendant le stage d'Arnaud et le support réagit dans de courts délais. Refine est aussi activement maintenu par l'entreprise Pankod, mais le projet est beaucoup plus récent (début 2021), il est donc plus difficile d'estimer si le projet durera dans le temps. React Admin est donc un choix plus adapté en termes de stabilité.

Une autre différence majeure est sur l'utilisation de bibliothèques de composants d'interface. React Admin est fait pour marcher avec MUI et il serait difficile d'utiliser une autre bibliothèque sans tout réécrire. Refine quand à lui fonctionne par défaut avec Ant Design mais peut fonctionner avec n'importe quelle bibliothèque de composants. Cette liberté peut être utile pour s'adapter à n'importe quelle situation et client. En revanche il devient alors plus complexe de réaliser de simples interfaces comparé à React Admin. Pour faire une interface d'administration moderne sans besoins particuliers de design, React Admin offre alors une plus grande facilité et rapidité de développement.

Suite à cet état de l'art, il a été choisi d'utiliser React Admin pour réaliser l'interface d'administration de CubicWeb auto-générée. Refine n'est tout de même pas abandonné. Grâce au système de data provider adopté par les deux technologies, il sera possible d'adapter la logique utilisée pour React Admin à Refine. Il sera ainsi possible d'utiliser Refine pour développer des applications utilisateurs plus complexes si le besoin se fait sentir.

Suite ?

Tous ces développements sont Open-Source et vous pouvez retrouver le code permettant d'adapter React Admin à CubicWeb sur la forge de Logilab.


Pandas, Plotly et Jupyter : De l’analyse de données à l’application en ligne (2/3)

27/06/2022 by Simon Chabot

Temps de lecture estimé 10 minutes.

Dans un article précédent nous vous proposions une analyse de données à l’aide de la bibliothèque Pandas. Nous y avions construit une série de graphiques simples pour réaliser cette analyse. Dans cet épisode, nous allons aborder les widgets qui vont nous permettre de rendre ces graphiques dynamiques.

Il est conseillé d’avoir lu l’article précédent qui détaille la structure des données utilisées.

Qu’est-ce qu’un widget ?

Dans un calepin jupyter, le code peut facilement être édité et rejoué. Il est donc assez simple d’effectuer des changements. Il est toutefois possible que les utilisateurs finaux de l’application ne sachent pas programmer ou simplement qu’on préfère avoir un moyen simple d'interagir (sans avoir à relire le code Python et à le modifier). Dans de tels cas, les widgets constituent une bonne solution.

Les widgets sont des objets qui sont rendus dynamiquement dans les calepins Jupyter, et avec lesquels il est possible d’interagir.

La bibliothèque de base pour construire ces widgets est ipywidgets.

Dans l’exemple ci-dessous, la bibliothèque est importée puis un curseur glissant est construit.

>>> import ipywidgets as ipw
>>> ipw.IntSlider(min=0, max=20, step=2)

À l’exécution de la cellule Jupyter, le widget est affiché.

La connexion entre le widget affiché dans la page Web et l’objet python a été automatiquement définie. Cela signifie que si l’objet python est modifié, le rendu du widget est modifié et vice-versa. Dans le cas présent, l’attribut value du widget vaut 6.

À titre d’exemple, on peut construire un curseur glissant comme ceci :

>>> slider = ipw.IntSlider(min=0, max=20, step=2)
>>> slider

puis modifier dynamiquement la valeur de cet objet. Le rendu sera alors mis à jour.

>>> from time import sleep
>>> for i in range(0, 22, 2):
...    sleep(1)
...    slider.value = i

Les widgets deviennent très intéressants dès lors que l’on associe des fonctions python à des évènements. Dans l’exemple ci-dessous, nous avons défini deux widgets de type “curseur glissant” et un widget d’affichage. Nous voulons afficher dans ce dernier widget la somme des deux curseurs.

On construit un widget de type Bouton, et on associe le clic sur ce bouton à l’appel de la fonction compute_add qui somme les valeurs des deux curseurs et met à jour l’affichage.

>>> from IPython.display import clear_output
>>> sld1 = ipw.IntSlider(min=0, max=20)
>>> sld2 = ipw.IntSlider(min=0, max=20)
>>>
>>> out = ipw.Output()
>>> with out:
...    print("0 + 0 = 0")
...
>>> def compute_add(evt):
...    with out:
...       clear_output()
...       res = sld1.value + sld2.value
...       print(f"{sld1.value} + {sld2.value} = {res}")
...
>>> btn = ipw.Button(description="Sum")
>>> btn.on_click(compute_add)
>>> ipw.HBox([ipw.VBox([sld1, sld2, btn]), out])

Le rendu est alors le suivant :

Utiliser un widget pour sélectionner les données à afficher

Dans l’épisode précédent, nous avions écrit une fonction pour charger toutes les données des licenciés inscrits dans les fédérations sportives pour les années 2012 à 2019. La fonction est la suivante :

>>> from pathlib import Path
>>> import pandas as pd
>>> DATA_DIR = Path().resolve() / "data"
>>> def load_data():
...    year_dfs = []
...    for year in range(2012, 2019):
...       fname = f"sport_license_holders_{year}.csv"
...       yr_df = pd.read_csv(
...          DATA_DIR / fname,
...          dtype={"dep_code": str},
...          index_col=["dep_code", "dep_name", "fed_code", "fed_name", "gender", "age"],
...       )
...       yr_df.rename(columns={"lic_holders": str(year)}, inplace=True)
...       year_dfs.append(yr_df)
...    data = pd.concat(year_dfs, axis=1)
...    return data
...
>>> d = load_data()

Le DataFrame résultant contient plus de 1.6 millions de lignes et 7 colonnes. Nous pouvons maintenant écrire une fonction très simple qui affiche l’évolution du nombre de licenciés de 2012 à 2019 pour les fédérations qui sont données en paramètre.

>>> pd.options.plotting.backend = "plotly"  # Choose Plotly as the plotting back-end
>>> def plot_license_holders_evolution_by_sport(data, fed_codes):
...    data_sports = data.groupby(level=["fed_code", "fed_name"]).sum()
...    sel_data_sports = data_sports.loc[list(fed_codes)]
...    sel_data_sports = sel_data_sports.droplevel(0)
...    sel_data_sports.index.name = "Federations"
...    fig = sel_data_sports.transpose().plot(title="Sport license holders")
...    fig.update_layout(xaxis_title="year", yaxis_title="number of license holders")
...    return fig
...
>>> plot_license_holders_evolution_by_sport(d, [109, 115, 242, 117])

Nous souhaitons utiliser un widget proposant de sélectionner une ou plusieurs disciplines, puis afficher le graphique correspondant lorsque la sélection est validée.

La première chose que nous réalisons est un dictionnaire contenant en clef le nom des fédérations sportives et en valeur leur numéro associé. Ce dictionnaire pourra être fourni à un widget de type SelectMultiple.

Nous utilisons le code suivant pour obtenir le dictionnaire de correspondance :

>>> def extract_federation_names_codes(data):
...    codes = data.index.get_level_values(
...        "fed_code"
...    )  # Extract all the values from the level ``fed_codes`` of the index
...    names = data.index.get_level_values(
...        "fed_name"
...    )  # Extract all the values from the level ``fed_names`` of the index
...    dic = {name: code for code, name in zip(codes, names)}
...    return dic
...

Et finalement, la fonction suivante permet de construire l’interface souhaitée :

>>> from IPython.display import display
>>> def build_gui(data):
...    fed_values = extract_federation_names_codes(data)
...    fed_wdg = ipw.SelectMultiple(
...        options=fed_values, description="Sport federations", rows=20
...    )
...    plt_btn = ipw.Button(description="Plot")
...    out_wdg = ipw.Output()
...    # Define the hook function that will be called each time the button is clicked
...    def refresh_plot(evt):
...        fed_codes = fed_wdg.value
...        with out_wdg:
...            clear_output()
...            display(plot_license_holders_evolution_by_sport(data, fed_codes))
...
...    plt_btn.on_click(refresh_plot)
...    gui_wdg = ipw.HBox([ipw.VBox([fed_wdg, plt_btn]), out_wdg])
...    return gui_wdg
...
>>> build_gui(d)

Nous venons ainsi de faire une fonction qui construit une interface utilisateur, composée d’un widget permettant de faire une sélection multiple. Lorsque la sélection est validée, la fonction d’affichage du graphique est rappelée, mettant ainsi le composant à jour. Le développement de cette interface utilisateur est bien plus simple que ce que nous aurions eu à faire avec d'autres solutions comme Qt, Tkinter ou même Flask + Javascript.

On voit que cela permet à tous les utilisateurs de faire leur propre analyse sans avoir à changer une seule ligne de code.

Dans le prochain épisode, nous présenterons Voila qui permet de transformer un calepin Jupyter en une petite application Web, utilisable sans aucune connaissance de Python. Nous utiliserons également jupyter-flex pour obtenir une jolie application Web dotée de bulles d’aides, d’onglets et d’un menu latéral.


Parrainage de SemWeb.Pro par l'AFIA

13/06/2022

Temps de lecture 2 min (350 mots)

Chaque année, Logilab organise la conférence SemWeb.Pro. Cette conférence regroupe plusieurs acteurs du monde des technologies du Web Sémantique pour discuter de leur application dans le cadre d'activités commerciales et industrielles. Pour cela des responsables de projets dans des entreprises, des universitaires, des étudiants et étudiantes, des indépendantes et indépendants, viennent présenter leurs derniers travaux devant la communauté de semweb.pro.

Ces présentations ont plusieurs objectifs : - démontrer des résultats obtenus avec des applications en production - faire connaitre et confronter des idées novatrices et de nouveaux projets - réfléchir et échanger collaborativement sur les évolutions du Web Sémantique dans le monde industriel - créer un réseau de personnes travaillant sur et avec ces sujets afin de créer de nouvelles opportunités pour chacun et chacune

Dans ce cadre, SemWeb.Pro est devenue une référence, et est attendue chaque année. Malgré les contraintes imposées par la pandémie de ces dernières années, la conférence a continué à avoir lieu à travers des outils de visio-conférence et la communauté a poursuivi les échanges et les discussions.

L'édition 2022 aura lieu le 8 novembre à Paris près de Denfert-Rochereau et nous nous réjouissons de pouvoir retrouver tout le monde en personne plutôt que par écran interposé. Nous vous tiendrons informés, via ce blog et les réseaux sociaux, de l'appel à communication.

Cette année, l'Association Française en Intelligence Artificielle) a décidé de soutenir la conférence. Ce parrainage va se concrétiser en deux actions:

  • les étudiants et les étudiantes pourront assister à la conférence gratuitement grâce à des subventions de l'AFIA (nous vous communiquerons les modalités pour obtenir ces subventions lorsqu'elles seront établies).
  • l'AFIA va communiquer sur différents canaux l'appel à communication et à participation à la conférence, pour accroître encore l'audience et la taille de la communauté.

Nous remercions chaleureusement l'AFIA et plus particulièrement Catherine Roussey et Sylvie Desprès (coordinatrices du collège Ingénierie des Connaissances de l'AFIA) pour avoir proposé ce parrainage. Nous sommes très fier que SemWeb.Pro soit reconnue comme participant au rayonnement de l'Intelligence Artificielle française.


Sponsonariat de PFIA 2022 par Logilab

08/06/2022

Temps de lecture 2 min (350 mots)

La Plateforme Française en Intelligence Artificielle a lieu tous les ans. Cette plateforme regroupe le fleuron de la recherche scientifique concernant l’intelligence artificielle en France. Elle regroupe sept conférences différentes, toutes concernant une branche de l’intelligence artificielle :

Conférence Nationale sur les Applications Pratiques de l’Intelligence Artificielle (APIA)
Conférence Nationale en Intelligence Artificielle (CNIA)
Journées Francophones d’Ingénierie des Connaissances (IC)
Journées Francophones sur la Planification, la Décision et l’Apprentissage pour la conduite de systèmes (JFPDA)
Journées Francophones sur les Systèmes Multi-Agents (JFSMA)
Journées d’Intelligence Artificielle Fondamentale (JIAF)
Rencontre des Jeunes Chercheurs en Intelligence Artificielle (RJCIA)

Logilab, qui s’est spécialisée dans les technologies du Web Sémantique, participe régulièrement, comme auditrice ou autrice, à la conférence IC, puisque c’est dans celle-ci que sont discutées les avancées concernant le Web Sémantique et le Web de données liées. On peut, par exemple, citer nos publications dans cette conférence en 2019, Un navigateur pour le Web des données liées, ou en 2020, CubicWeb : vers un outil pour des applications clé en main dans le Web Sémantique.

Nous apprécions les échanges que nous avons lors de cette conférence et c’est donc chaque année avec plaisir que nous y participons. De plus, la tenue au même moment et au même endroit des conférences connexes nous offre l’opportunité de découvrir de nouveaux sujets qui peuvent élargir notre horizon et nous donner des pistes à suivre lors de nos prochaines réalisations.

Après tous ces éloges pour la plateforme, il n’est pas surprenant que nous ayons décidé d’être sponsor de PFIA2022 qui se tiendra à l’École des Mines de St Etienne du 27 juin au 1er juillet. Il nous a paru naturel de soutenir une initiative qui nous semble centrale quant à l’évolution de la recherche scientifique française en intelligence artificielle.

Nous profitons de cet article pour annoncer que nous allons présenterons la suite de nos travaux de recherche lors de la session 9 de IC, le vendredi matin à 9h. Cette présentation s’intitule “OWL2YAMS : créer une application CubicWeb à partir d’une ontologie OWL”. Nous sommes impatients de pouvoir échanger sur ces sujets et de découvrir toutes les autres présentations.

On se donne rendez-vous à St Etienne ?


Nouveaux patrons Gitlab CI pour JavaScript

30/05/2022 by Arnaud Vergnet

Temps de lecture 2 min (400 mots)

Dans le cadre de son stage de fin d'étude à Logilab, Arnaud à été amené à travailler avec des projets JavaScript (CubicWebJS et react-admin-cubicweb) nécessitant un processus d'intégration continue (CI) qui s'exécute sur notre forge heptapod.

Pour éviter de répéter le code décrivant la CI, Arnaud a écrit plusieurs scripts à utiliser comme patrons dans les projets JavaScript. Ces scripts sont intégrés au projet gitlab-ci-templates. Ils supposent l'utilisation de nodejs et sont compatibles avec yarn et npm. La détection se fait automatiquement : si le fichier yarn.lock est présent à la racine du projet, yarn est utilisé, sinon c'est npm. L'image de base utilisée pour tous ces scripts est node:latest, si vous avez besoin d'une version spécifique, vous pouvez remplacer latest par la version de votre choix en surchargeant le script dans votre projet.

Voici un bref descriptif des différents scripts disponibles :

  • js-install : installe les dépendances listées dans le fichier package.json et génère un artifact avec le dossier node_modules (ou les dossiers si on est dans le cas d'un workspace yarn). Cette installation est utilisable par les étapes suivantes si elles incluent js-install en tant que dépendance.
  • js-lint : lance la commande lint spécifiée dans le fichier package.json.
  • js-test : lance la commande test spécifiée dans le fichier package.json.
  • js-build : construit le projet avec la commande build spécifiée dans le fichier package.json. Il peut être utile de générer un artifact avec le résultat du build pour le rendre utilisable lors d'une autre étape.
  • npm-publish : publie le projet sur npmjs.com. Ce script n'est lancé que lorsqu'un tag est détecté et seulement si les scripts de test, lint et build précédents ont réussi (ces scripts étant optionnels). Si vous avez généré un artifact avec le résultat du build, il sera disponible ici pour publication. Ce script considère qu'il existe une variable d'enrivonnement NPM_TOKEN contenant le token de connexion pour la publication. Il est possible de spécifier ce token comme variable cachée dans GitLab (et donc dans Heptapod).
  • webpack-publish : compile le projet en utilisant webpack et génère un artifact avec le dossier public pour préparer le déploiement sur les Gitlab pages. Ce script n'est executé que sur la branche default et seulement si les scripts de test, lint et build précédents ont réussi (ces scripts étant optionnels). Si vous avez généré un artifact avec le résultat du build, il sera disponible ici pour publication.
  • gitlab-pages : Publie le contenu du dossier public sur les Gitlab pages du projet. Ce script n'est executé que sur la branche default. Pour l'utiliser dans vos projets, vous aurez besoin de définir vous-même ses dépendances pour pouvoir publier les résultats de compilation.

Voici un exemple de l'utilisation de ces scripts dans le projet react-admin-cubicweb :

N'hésitez pas à utiliser ces scripts dans vos projets JavaScript, ils sont faits pour ça !


jupyterlab-friendly-traceback

24/05/2022 by Olivier Giorgis

Temps de lecture ~1 min (100 mots)

Dans le cadre de ses formations, Logilab à créé jupyterlab-friendly-traceback, une extension JupyterLab qui permet d'utiliser friendly-traceback de façon interactive dans les calepins Jupyter.

Le but du module Friendly-traceback est de remplacer les messages d'erreurs standards de Python par des messages plus complets et plus faciles à comprendre. Ce module permet, entre autre, d'expliquer ce qui a provoqué la levée d'une exception dans un programme.

Les informations données par Friendly-traceback ont une grande valeur pédagogique et permettent aux développeurs Python débutants, voir confirmés, de mieux comprendre les erreurs présentes dans leur code.

Pour utiliser l'extension jupyterlab-friendly-traceback, il suffit de la pip-installer dans votre environnement de la façon suivante:

$> pip install jupyterlab-friendly-traceback

Il est ensuite possible d'activer et de désactiver l'extension JupyterLab en cliquant sur un bouton qui apparaît dans la barre d'outils du calepin Jupyter.


Logilab au JDLL 2022

13/05/2022 by Arnaud Vergnet

Temps de lecture 4min (~800 mots)

Nous poursuivons notre participation au libre en envoyant deux nouveaux logilabiens, Yoelis et Arnaud aux JDLL de Lyon, le rendez-vous annuel de celles et ceux qui sont curieux·ses et passionné·e·s de numérique libre et émancipé. Ils y ont découvert l'actualité économique et les enjeux politiques inhérents à la pratique du libre. Ils ont également été surpris par la richesse de l'innovation qui se déploie dans ces espaces.

Ce week-end fût riche en idées et les résumer en quelques lignes n'est pas tâche aisée. Nous nous sommes concentrés sur quelques conférences, mais vous trouverez la liste complète de toutes les conférences. Les différentes discussions auxquelles ont participé nos Logilabiens tournent autour de trois grandes questions.

Comment défendre nos droits et s'organiser en dehors des structures verticales et traditionnelle du pouvoir ?

Le collectif des chatons avait des choses à en dire. Les CHATONS, l'acronyme de Collectif des Hébergeurs Alternatifs, Transparents, Ouverts, Neutres et Solidaires, est un collectif d'hébergeurs citoyens. Ils permettent à chacun d'accéder à différents services hébergés (email, sites web, outils collaboratifs) près de chez eux afin que chacun puisse se réapproprier ses données et réduire sa dépendance aux GAFAM.

Les étudiants de Compiègne qui ont lancé Picasoft ont parlé de leur expérience de mise en œuvre d'un CHATONS et de la façon qu'ils ont eu de déconstruire progressivement au cours de cette expérience les structures classiques de l'organisation d'une association. Ils sont parvenus, non sans peine, à un mode de fonctionnement organique où celles et ceux qui font sont les décideurs, dans la bienveillance et l'écoute mutuelle.

Comment promouvoir la notion de commun, l'open-data et la réappropriation des données par les collectifs ?

Le langage n'est pas neutre et les dictionnaires sont imprégnés de la vision du monde de leurs auteurs et affectés par leurs conditions de production. S'il est le fruit d'un travail institutionnel, il y a un risque qu'il soit stoppé si les financements devaient s'arrêter ou si la situation politique changeait. La communauté est moins impliquée et le travail laissé à quelques sachants. La ligne éditoriale encourt un risque de censure et le contenu peut-être daté ou anachronique. Même si les projets issus de communautés ne sont pas concernés par ces problèmes, ils ont souvent du mal à atteindre les communautés érudites et ne sont pas toujours à la pointe en ergonomie et design.

Le Dictionnaire Des Francophones (DDF) a ainsi essayé de lier ces deux mondes. Basé sur les données du projet ouvert du Wiktionnaire (projet de la Fondation Wikimedia), le DDF est une initiative du ministère de la Culture pour représenter la diversité de la langue Française à travers toute la francophonie. Comparé au Wiktionnaire, le DDF possède une meilleure ergonomie et est plus facilement utilisable par d'autres applications grâce à la publication de ses données aux formats du Web Sémantique comme le RDF.

La métropole de Lyon a bien compris l'enjeu d'impliquer la communauté et mène un projet ambitieux d'ouverture de ses données. Cette initiative multiplie ainsi les possibilités de valorisation des données par les scientifiques et les journalistes. En revanche, contrairement au DDF, les données publiées ne sont pas au format du Web Sémantique, limitant les possibles utilisations. La perspective est tout de même envisagée sur le long terme.

Quels outils innovants pour l'ingénierie logicielle ?

En parallèle des conférences, nos logilabiens ont assisté à des ateliers techniques, tels que l'atelier d'initiation à Rust et à la conception d'un jeu avec Rust.

Rust est un langage de programmation à typage fort, garantissant l'absence d'erreurs de mémoire au moment de la compilation. Il est fortement inspiré de la famille du C avec une syntaxe moderne. Il permet différents styles de programmation, notamment fonctionnel. Contrairement au C et au C++, Rust utilise le gestionnaire de dépendances Cargo, similaire à Pip pour Python et NPM pour JavaScript. Rust est donc un langage système moderne possédant de nombreuses qualités pour simplifier le travail de ses utilisateurs, expliquant sa popularité en hausse.

Pijul est un nouveau système de contrôle de version ayant pour objectif de résoudre de multiples problèmes existants dans les solutions actuelles. Contrairement à Git et Mercurial qui se basent sur la théorie des snapshots, Pijul suit les pas de Darcs en s'appuyant sur la théorie des patchs. Historiquement, l'approche par snapshot possède de bien meilleures performances que celle par patchs, mais possède de nombreux problèmes lors d'opérations complexes (merge ambigus). L'objectif de Pijul est de résoudre les problèmes de performances présents chez Darcs pour créer un système performant à la Git, fiable et simple à utiliser à la Darcs.

Bilan

Participer à de tels événements est toujours une source d'inspiration pour nos logilabiens. La découverte de nouvelles technologies et de nouveaux projets libres est ce qui nourrit notre activité au quotidien. Grâce aux JDLL, Logilab sera sûrement amenée à utiliser une de ces technologies lors de projets. Nous avons hâte de retrouver tout ce joli monde à la prochaine édition !


Participation à l'atelier RoCED à la conférence KGC : Apprentissage automatique de règles de transformation entre formats bibliographiques

29/04/2022

(Titre en anglais: Learning Transformation Rules Between Bibliographical Formats Using Genetic Programming)

Temps de lecture 2 minute (~300 mots)

Nous avons l'honneur d'avoir été invités à parler de nos travaux à l'atelier RoCED qui aura lieu durant la conférence KGC 2022, en ligne, le 2 mai entre 9h et 12h EST (New-York) ou entre 15h et 18h heure française.

Cet atelier est spécialisé dans l'étude de la complexité, l'hétérogénéité, l'incertitude et l'évolution des données et des connaissances. Pour faire face à l'accroissement constant de la quantité de données et connaissances générées, il devient primordial d'appréhender ce volume pour pouvoir exploiter la connaissance sous-jacente. Cet atelier propose d'apporter des éléments de réponse à ce problème en explorant des applications d'apprentissage automatique, de fouille de données, ou de raisonnement sur des graphes de connaissance.

Dans ce cadre, Logilab (par l'intervention d'Élodie Thiéblin) présentera les résultats préliminaires d'une étude commanditée par la BnF (Bibliothèque nationale de France). La BnF est actuellement en train de migrer son catalogue de données du format Intermarc (variante du MARC) vers le format Intermarc-NG (distingant notamment Oeuvre, Expression, Manifestation, Item). Cette migration est faite grâce à des règles écrites manuellement. Pour préserver l'interopérabilité avec les applications qui ne traitent que le format Intermarc, il est envisagé d'apprendre la transformation inverse (Intermac-NG vers Intermarc) automatiquement. Comme la migration de données n'a pas eu complètement lieu, l'étude s'est concentrée sur l'apprentissage de règles de transformation de l'Intermarc vers le Dublin Core, basé sur un ensemble de notices bibliographiques disponibles dans les deux formats. Une preuve de concept a été développée en utilisant la programmation génétique, dont les résultats sont des règles plus ou moins complexes. Notre hypothèse est que cet apprentissage peut être appliqué à d'autres formats de données structurées.

Si vous souhaitez suivre cette présentation (et les autres présentations passionnantes prévues durant ces journées KGC) ne tardez pas à vous inscrire ici : https://www.knowledgegraph.tech/

Merci beaucoup à Nathalie Hernandez, Fathia Sais et Catherine Roussey de nous permettre de présenter nos travaux durant cet atelier.


Logilab been invited to participate in the RoCED workshop, occuring during KGC 2022.

This workshop focuses on contributions describing methods and uses-cases that rely on the application of reasoning and machine learning on complex, uncertain and evolving knowledge graphs.

We will present the preliminary results of a study commissioned by the National French Library (BnF). The National French Library (BnF) is migrating its catalogue data from the Intermarc bibliographic format (similar to UniMARC) to Intermarc-NG with manually created rules. To keep their data interoperable with applications which can only deal with Intermarc data for now, they would like to automatically learn the inverse transformation (Intermarc-NG to Intermarc). The catalogue data has not been entirely migrated so far, therefore, the study focused on learning transformation rules from Intermarc to Dublin Core, based on a corpus of bibliographic records in both formats. A proof of concept has been developed using genetic programming resulting in more or less complex rules. We argue that this transformation rule learning algorithm could be applied to other structured data formats.

If you want to follow this presentation and other interesting talks, register here: https://www.knowledgegraph.tech/

We thank Nathalie Hernandez, Fathia Sais and Catherine Roussey for their invitation to this workshop.