Les équipes d’accompagnement à la Science Ouverte (Publications Ouvertes, Données de la recherche et Codes et Logiciels) vous proposent de découvrir en 2024/2025 les portraits de chercheurs et chercheuses du site universitaire lorrain engagé·es en faveur de la Science Ouverte. Pour ce deuxième portrait, nous sommes partis à la rencontre d’Olivier Farges, chercheur au LEMTA.
Pouvez-vous vous présenter et quelle est votre thématique de recherche ?
À l'UL depuis 2016, je suis chercheur au sein du LEMTA et enseignant à l'ENSGSI. Je suis spécialisé dans la modélisation des transferts thermiques et l'optimisation des procédés énergétiques. Mon travail porte principalement sur l'utilisation des méthodes de Monte Carlo[1] pour la simulation des échanges thermiques dans des systèmes complexes. Je contribue à des projets visant à optimiser l'utilisation de la chaleur pour des applications industrielles.
Qu'est-ce qui dans votre discipline constitue un "code" ?
Dans ma discipline, un "code" désigne un ensemble de scripts ou de programmes informatiques conçus pour réaliser des simulations numériques et des analyses de données. Ces codes peuvent inclure des algorithmes de calcul comme ceux basés sur la méthode de Monte Carlo, utilisés pour modéliser des phénomènes physiques complexes. Les codes sont souvent partagés et documentés pour assurer la transparence et la reproductibilité des résultats scientifiques.
Pourquoi avoir partagé votre code et quelles en sont les bénéfices ?
J'ai choisi de partager mon code pour plusieurs raisons. Premièrement, cela favorise la transparence scientifique et permet à d'autres chercheurs de reproduire et de vérifier mes résultats, renforçant ainsi la crédibilité de mes travaux. Deuxièmement, le partage du code encourage la collaboration et l'innovation, car d'autres chercheurs peuvent l'utiliser comme base pour développer de nouvelles idées ou améliorer les algorithmes existants. Enfin, cela contribue à l'avancement général de la science en facilitant l'accès aux outils nécessaires pour la recherche, ce qui peut accélérer les découvertes et les applications pratiques. Notamment, la plateforme EDStaR a été cruciale dans le développement et le partage des outils numériques que j'utilise, offrant un environnement collaboratif pour la mise en œuvre de projets complexes et interdisciplinaire basés sur la méthode de Monte Carlo.
[1] Voir la notice Wikipédia « Méthode de Monte Carlo »