Depuis une trentaine d'années, des chercheurs développent, empaquettent et distribuent la suite de neuroimagerie BrainVISA (https://brainvisa.info). Ce projet regroupe des outils issus de plusieurs laboratoires publics, mis à la disposition de la communauté scientifique. Développée principalement en C++ et en Python, cette suite repose sur un écosystème complexe de dépendances. Nous avons très tôt été confrontés au défi du maintien d'une distribution fiable sur différentes plateformes (Linux, Windows et macOS). Notre stratégie d'empaquétage a évolué au fil du temps, passant des archives .tar.gz et d'installateurs maison aux containers Apptainer. Récemment, nous avons opté pour une solution basée sur des packages Conda, déployée via Pixi (https://pixi.prefix.dev). Cette transition nous a conduits à créer notre propre dépôt Conda, Neuro-forge (https://brainvisa.info/neuro-forge), afin de centraliser nos logiciels et les dépendances spécifiques non disponibles dans les dépôts communautaires. Dans cette présentation, je détaillerai les raisons ayant motivé notre choix de Pixi, ainsi que les avantages et les inconvénients de cette approche. J'exposerai également l'initiative Neuro-forge, actuellement en phase de développement, dans le but de la confronter à une communauté plus large et de la positionner clairement parmi les solutions de distribution existantes.
Type :
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Présentation
Thématiques
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Cycle de vie du logiciel, génie logiciel, usines logicielles
