Reproductibilité et répétabilité des simulations stochastiques

Résumé

L'un des critères majeurs de la scientificité d'une étude de recherche est la reproductibilité. Dans cet exposé, nous présenterons les principales définitions autour de la reproductibilité, elles ont évolué récemment à l’ACM en 2020. Nous examinerons dans quelle mesure les travaux d'informatique et de simulation sont concernés. Nous donnerons quelques exemples d'applications incluant des simulations stochastiques parallèles, qui sont trop souvent présentées comme non reproductibles. Toute personne souhaitant produire un travail scientifique en simulation a intérêt à prêter attention à la reproductibilité numérique de ses résultats. Des différences significatives peuvent être observées dans les résultats de simulations parallèles si les meilleures pratiques ne sont pas appliquées. Nous verrons que même dans ce contexte, il est possible de reproduire les mêmes résultats numériques en mettant en œuvre une méthode rigoureuse testée jusqu'à un milliard de threads. Il est ainsi possible de vérifier les résultats parallèles avec leurs contreparties séquentielles et ce avant un passage « à l'échelle », gagnant ainsi en confiance dans les modèles développés. Ce séminaire présentera quelques bonnes pratiques pour des simulations stochastiques parallèles, permettant même de faire face erreurs silencieuses qui impactent les supercalculateurs (dont la machine Exascale présentée l’an passé à Hambourg).