code_aster côté développeur
18 Mars 2027
Synthèse de la formation
Voir la fiche formationVous vous reconnaissez ?
- Vous utilisez code_aster en tant qu'utilisateur, mais dès qu'il s'agit de modifier une loi de comportement ou d'ajouter une option de calcul, vous êtes bloqué : vous ne savez pas où chercher dans les sources.
- Vous avez essayé de compiler code_aster mais les dépendances (Spack, bibliothèques externes, environnement) vous ont donné du fil à retordre, et vous ne savez pas distinguer ce qui appartient à Spack de ce qui appartient réellement à code_aster.
- Vous voulez contribuer proprement au code (correction, nouveau développement, patch) mais vous ne maîtrisez pas le workflow complet : build, test unitaire, non-régression, packaging.
Pourquoi notre formation en particulier ?
Une journée, un workflow complet
Vous suivez la chaîne complète checkout → environnement → build → modification → rebuild → test → packaging → exécution. Pas un simple survol du code : un vrai fil rouge, de bout en bout.
Vous mettez les mains dans le code
Chaque étape théorique est immédiatement suivie d'une manipulation réelle sur les sources de code_aster, en Python comme en C++/Fortran. Vous repartez avec des modifications que vous avez vous-même compilées et validées.
Des formateurs qui développent code_aster au quotidien
Nos ingénieurs contribuent au code source dans le cadre de projets industriels chez Simvia. En présentiel, ils partagent en direct les bonnes pratiques et les pièges à éviter, que vous ne trouverez dans aucune documentation.
Un encadrement de proximité
Petit groupe de stagiaires, formateur disponible pour débloquer chacun pendant les manipulations sur le code.
De l'environnement de dev à la livraison HPC
Vous repartez capable de construire une image Docker, de la convertir pour Apptainer/Singularity, et de lancer un calcul de vérification sur votre cluster.
Public
- Entreprise : ingénieurs et développeurs souhaitant contribuer au code source de code_aster, packager des livrables ou déployer le code sur HPC.
- Académique : chercheurs et doctorants développant leurs propres fonctionnalités dans code_aster.
Prérequis
Bonne pratique de code_aster en tant qu'utilisateur (commandes, catalogues). Notions de base en Python et en C++/Fortran appréciées. Aucune expérience préalable de compilation n'est requise.
Programme détaillé
Matin : de la découverte du code source à la première modification
- code_aster côté développeur : dépôt source, grandes briques, Python / C++ / Fortran, catalogues, tests, bibliothèques externes. Où chercher lorsqu'on veut modifier quelque chose.
- Construire son environnement local : récupération des sources, devcontainer, environnement Spack, dépendances, variables importantes. Comprendre ce que fournit Spack et ce qui appartient réellement à code_aster.
- Compiler code_aster : configuration, compilation, installation. Build complet vs recompilation incrémentale. Où retrouver les binaires/modules produits. Diagnostic rapide d'une erreur de compilation.
- Première modification : petite modification Python/catalogue suffisamment visible pour comprendre le chemin source → build → exécution. Rebuild puis lancement d'un calcul validant la modification.
Après-midi : modification compilée, tests et livraison
- Architecture utile au quotidien : code_aster/, bibcxx, catalogues de commandes, comportements, messages, tests. Pas une revue exhaustive, plutôt « où dois-je aller selon ce que je veux changer ? ».
- Modification compilée : petit exemple côté C++ ou Fortran, modification localisée, recompilation incrémentale, vérification que la nouvelle bibliothèque est effectivement utilisée.
- Tester proprement une modification : organisation de la base de tests, lancement d'un test unitaire / testcase code_aster, lecture des fichiers .mess, critères OK/NOOK, ajout ou adaptation d'un test de non-régression.
- Construire un livrable : installation propre du build puis construction d'une image Docker. Différence entre environnement de dev et runtime. Bonnes pratiques pour versionner/taguer l'image.
- Workflow développeur complet : récapitulatif checkout → env → build → modify → rebuild → test → package → run. Conseils pour aller plus loin et contribuer proprement.
Détails pratiques
- Dates
- 18 Mars 2027
- Durée
- 1 jour(s)
- Lieu
- En ligne
- Langue
- English
Disponible pour une formation en ligne uniquement
Indicateurs de performance
- Participants formés
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- Taux d’assiduité
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- Taux de satisfaction
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- Taux de réussite
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Accessibilité
Nous nous engageons à favoriser l’accès de nos formations aux personnes en situation de handicap. Chaque situation étant unique, nous vous invitons à nous contacter avant votre inscription afin d’étudier ensemble les adaptations pédagogiques, techniques ou organisationnelles pouvant être mises en place.
Plus d’infos
Basile Marchand
Je suis expert en mécanique numérique et formateur en simulation scientifique. Docteur en mécanique numérique, j’ai évolué pendant plusieurs années dans le monde académique, en étroite collaboration avec l’industrie sur des problématiques avancées de modélisation et de calcul par éléments finis. En parallèle de mes activités de recherche et de projets partenariaux, j’ai enseigné la programmation et le calcul scientifique en école d’ingénieur, ce qui m’a permis de développer une solide expérience pédagogique. Aujourd’hui Computational Mechanics Tech Lead chez Simvia, je cumule plus de 10 ans d’expérience autour de la mécanique numérique et des environnements de simulation industrielle. Je conçois et j’anime des formations à forte valeur ajoutée pour ingénieurs, équipes R&D et doctorants, en mettant l’accent sur l’alliance entre rigueur théorique, bonnes pratiques logicielles et applications terrain. Mon objectif est de rendre accessibles des concepts complexes et de proposer une progression claire vers des compétences opérationnelles directement mobilisables après la formation, de l’introduction aux méthodes jusqu’à leur intégration dans des workflows industriels.
En savoir plusTarifs
Inclus : aide à l'installation de la dernière version du code...