Reprises.md

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 # Reprises : calcul reproductible pour la physique
 
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+https://fr.wikipedia.org/wiki/Repr%C3%A9sentation_des_symboles_musicaux_en_informatique
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 Les nouvelles architectures matérielles posent un défi majeur aux applications de nos communautés, dont la durée de vie est très longue (10 à 20 ans typiquement) alors que chaque génération de matériel (tous les 2 ans) apporte de nouvelles optimisations qu’il faut utiliser pour bénéficier des améliorations de performance. Jusqu’à maintenant, cela a été un frein majeur à l’adoption de ces nouveaux matériels, en dehors de quelques domaines précis ou le bénéfice semble évident (GPUs pour le Deep Learning). Encore plus particulièrement dans notre institut, l'utilisation des grilles de calcul, assemblage de matériel hétéroclie (par opposition aux super-calculateurs), constitue un défi supplémentaire pour la portabilité du code, ses performances, mais aussi pour la reproductibilité des résultats.
 
@@ -17,7 +23,7 @@ Nous souhaitons également éviter des calculs trop précis, ou des itérations
 
 Pour pouvoir se convaincre d'abandonner la double précision, encore faut-il reprendre le contrôle de la précision de nos calculs flottants, être capable de reproduire les résultats en contexte d'exécution parallèle, comprendre l'impact de la parallélisation sur la génération des nombres aléatoires, ainsi que repenser nos schémas numériques et nos choix algorithmiques pour le parallélisme.
 
-Les nouveaux outils d'arithmétique stochastique développés en France nous offre une opportunité de **profiler nos calculs flottants**, d'identifier les zones de précision inutilement élevée, et au contraire de renforcer la précision de façon ciblée sur les calculs les plus instables, par exemple à l'aide d'algorithmes d'artihmétique compensée.
+Les nouveaux outils d'arithmétique stochastique développés en France nous offre une opportunité de **profiler nos calculs flottants**, d'identifier les zones de précision inutilement élevée, et au contraire de renforcer la précision de façon ciblée sur les calculs les plus instables, par exemple à l'aide d'algorithmes d'arithmétique compensée.
 
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 ## &#119046; Objectifs