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International audience; La communauté informatique commence doucement à se préoccuper des problèmes de reproductibilité de ses expériences. Le nombre de contributions sous le label "reproductibilité" est en croissance et des conférences demandent maintenant une évaluation des artéfacts par les pairs. Cependant, nous pensons que les problématiques qui y sont adressées ne sont que partiellement comprises ou utiles à la cause. La contribution principale de ce papier est l'exposition des imperfections en termes de reproductibilité des pratiques actuelles et des outils usuels pour la mise en place d'un environnement logiciel pour une expérience. Nous présentons ensuite une méthodologie se basant sur des gestionnaires de paquets fonctionnels pour favoriser une bonne reproductibilité de l'environnement logiciel.

High-Performance Computing (HPC) provides the computational power dedicated to solving complex problems of our society.HPC computers are large scale and distributed infrastructures composed of several thousands of computing cores.The management of theses systems is left to unique software: the Resources and Jobs Management System (RJMS).The objective of the RJMS is multiple: Managing the physical infrastructure, and handling the user requests to access to the computing power.The scheduling algorithm is the cornerstone of the RJMS, it decides where and when the user's jobs will be executed.Scheduling is a difficult problem; to manage large scale platforms RJMS needs to dispose of efficient yet scalable scheduling heuristicsEvaluating and testing new scheduling algorithms is crucial before releasing it in production.Any failure can have a dramatic impact on the HPC platform leading to wasted time, energy, and resources.The lack of a platform dedicated experiments and tests compels RJMS designers and HPC center's administrators to use different tools and methodologies to evaluate new algorithms.In the first part of this dissertation, we present and evaluate a new scheduling heuristics with job redirection.The evaluation is done using a large simulation campaign, it results that by redirecting jobs can improve the efficiency of the scheduling.In the second part, we focus on and extend the tools and methodologies available to experiment with RJMS.This part is twofold: Firstly, we propose to extend scheduling simulations with job models to simulate network contention between jobs.Secondly, we propose new tools that enable experiment with production RJMS without the need for an HPC platform.This dissertation aims to broaden the experimental landscape of tools and methodologies to experiment with RJMS and therefore help the release in the production of new scheduling algorithms.; Les superordinateurs sont des systèmes mutualisant la puissance de milliers de coeurs de calculs dédiés à la résolution des problèmes compliqués de notre société.Le gestionnaire de ressources est un système distribué et complexe chargé de la gestion de ses ressources de calculs.Son rôle est multiple: Gérer la plateforme physique et traiter les requêtes d'accès des utilisateurs au superordinateur.La pierre angulaire du gestionnaire de ressources est son algorithme d'ordonnancement des requêtes des utilisateurs.L'ordonnancement est un problème difficile; pour gérer efficacement un superordinateur le gestionnaire de ressources doit disposer d'heuristiques d'ordonnancement efficaces permettant de prendre des décisions pertinentes sur des milliers de ressources de calculs.Évaluer et tester de nouvelles heuristiques est fondamental avant de pouvoir les utiliser dans un système en production.Toute panne induite par une nouvelle politique peut avoir des conséquences importantes sur la qualité de service du superordinateur.Il est ainsi nécessaire de disposer d'outils et méthodes dédiés à l'évaluation des algorithmes d'ordonnancement.La première partie de ce document présente un nouvel algorithme d'ordonnancement, ainsi que son évaluation par le biais de la simulation.L'algorithme en question repose sur la possibilité de rediriger les programmes des utilisateurs en cours d'exécution.L'évaluation est réalisée par le biais d'une large campagne de simulation, et montre que rediriger des programmes permet d'améliorer les performances de l'ordonnancement.L'objectif principal de la seconde partie de ce document est de proposer et développer de nouveaux outils et méthodes pour l'évaluation des gestionnaires de ressources.Cette seconde partie est elle même divisée en deux arcs: Nous proposons dans un premier temps d'étendre les techniques de simulations d’algorithmes d'ordonnancement avec des modèles dédiés aux programmes permettant ainsi la simulation d'interférences réseaux entre les différents programmes.Dans un second temps, nous proposons deux nouvelles approches pour créer des expériences sur un seul ordinateur, en se basant directement sur de vrais gestionnaires de ressources.L'objectif de ces travaux est d'étendre le paysage expérimental des outils et méthodologies nécessaires à l'évaluation de nouveaux algorithmes d'ordonnancement.

La gestión del tiempo es un elemento clave en la formación artística. En este sentido la procrastinación resulta determinante en el día a día de los estudiantes. En esta investigación se analiza la relación entre la procrastinación y los factores de personalidad obtenidos a través del BIG FIVE Inventory (BFI-10) en una muestra de 887 estudiantes. Los datos mostraron una relación negativa significativa de la procrastinación con tres de los cinco factores de personalidad, en concreto: responsabilidad (r = -.426; p = .000), cordialidad (r = -.153; p = .000) y extraversión (r = -.103; p = .003). En cambio no presenta correlación ni con el neuroticismo (r = .022; p = .538), ni con la apertura a la experiencia (r = .033; p = .346). Time management is a key element in artistic training. In this sense, the resulting procrastination is decisive in the students’ day to day. This research analyzes the relationship between procrastination and personality factors obtain through the BIG FIVE Inventory (BFI-10) in a sample of 887 students. The data affected a significant negative relationship of procrastination with three of the five personality factors, specifically: responsibility (r = -.426; p = .000), cordiality (r = -.153; p = .000) and extraversion (r = -.103; p = .003). On the other hand, it has no correlation either with neuroticism (r = .022; p = .538), nor with openness to experience (r = .033; p = .346).

International audience; The ability to reproduce an experiment is fundamental in computer science. Existing approaches focus on repeatability, but this is only the first step to repro-ducibility: Continuing a scientific work from a previous experiment requires to be able to modify it. This ability is called reproducibility with Variation. In this contribution, we show that capturing the environment of execution is necessary but not sufficient ; we also need the environment of development. The variation also implies that those environments are subject to evolution, so the whole software development lifecycle needs to be considered. To take into account these evolutions, software environments need to be clearly defined, reconstructible with variation, and easy to share. We propose to leverage functional package managers to achieve this goal.

La diversité des plateformes de calcul à haute performance ne fait qu'augmenter. Le gestion-naire de ressources et de tâches (ou RJMS pour Resources and Jobs Management Systems) est res-ponsable d'ordonnancer les tâches (applications souvent parallèles et distribuées) sur ce type de plateformes. Un ordonnancement mal maîtrisé peut dégrader significativement les performances des applications. Dans ce contexte, étudier et valider des RJMS ainsi que des algo-rithmes d'ordonnancement est un réel défi. Dans cet article nous présentons le logiciel Batsim, un simulateur d'infrastructure qui permet la simulation réaliste d'applications et l'étude de RJMS pour de nombreux problèmes. Nous validons notre approche en montrant que la prise en compte de la localité dans l'algorithme d'ordonnancement peut avoir un impact majeur sur les applications. Ce phénomène, ainsi que de nombreux autres, ne peuvent être observés qu'avec des modèles d'applications (et de plateformes) sensibles au contexte d'exécution.

The daily rhythm can influence the proliferation rate of many cell types. In the mammalian system the transcription of the cell cycle regulatory protein Wee1 is controlled by the circadian clock. Zamborszky et al. (2007) present a computational model coupling the cell cycle and circadian rhythm, showing that this coupling can lead to multimodal cell cycle time distributions. Biological data points to additional couplings, including a link back from the cell cycle to the circadian clock. Proper modelling of this coupling requires a more detailed description of both parts of the model. Hence, we aim at further extending and analysing earlier models using a combination of modelling techniques and computer software, including CoSBI lab, BIOCHAM, and GINsim.