Je n'ai pas vu passer le lien récent, toutes mes excuses si c'est un doublon.
La semaine dernière est sortie la dernière version du "Stallman report". En bref, il s'agit d'un document écrit par des libristes qui n'aiment pas beaucoup RMS et qui aimeraient le voir dégager des instances décisionnaires de GNU et de la FSF. Mais au lien d'envoyer des trolls sur Twitter, ils écrivent un rapport pour documenter les déclarations problématiques dudit RMS, histoire que chacun puisse (…)
Le projet R annonce la sortie de la version 3.0.0 du logiciel statistique du même nom (pre-release le 7 mars 2013, sortie officielle le 3 avril).
R désigne à la fois un langage de programmation et son interpréteur. Historiquement, R est un dialecte dérivé du langage S, implémenté dans le logiciel propriétaire S-PLUS. L'aventure R a débuté en 1993, mais c'est à partir des années 2000 qu'il a pris une importance majeure dans le paysage des langages destinés aux applications statistiques. R rivalise aujourd'hui avec ses concurrents SAS (Statistical Analysis System), SPSS (Statistical Package for the Social Sciences), ou STATA ; il est devenu incontournable dans certaines disciplines, notamment la biologie.
Le changement de version majeur (2.15.3 vers 3.0) ne signale pas une transition importante (voir le changelog), mais marque une évolution progressive (la version 2.0 date de 2004). La mise à jour requiert cependant une réinstallation complète.
R fonctionne de manière modulaire, avec un cœur relativement réduit, sur lequel peuvent se greffer des bibliothèques de fonctions fournies sous forme de « paquets ». R doit certainement une partie de son succès à l'activité de sa communauté, puisque plus de 4700 paquets activement maintenus sont disponibles au téléchargement sur le site officiel, sans compter les projets indépendants, comme bioconductor.
R est avant tout destiné au traitement et à l'analyse des données : tests statistiques, data mining, et production de graphiques de qualité (destinés à la publication). Le langage est de plus en plus utilisé pour produire des scripts portables, ou pour réaliser des simulations numériques (MCMC, typiquement). Réputé inefficace en tant que langage interprété, la possibilité de coder les fonctions critiques en C tout en utilisant la syntaxe « haut-niveau » de R ouvre une niche écologique significative pour le développement d'applications statistiques.