Au milieu des formations C++, C# ou autre Python que je donne, il y a parfois un retour au premier langage que j’ai utilisé : le Fortran.
Je suis en train de préparer une nouvelle session sur ce langage, pour un groupe de chercheurs utilisant un logiciel de modélisation dans lequel des comportements ou des conditions initiales sont décrites en Fortran.
Fortran est un langage dont les performances sont inégalées pour la réalisation de calculs scientifiques longs, couramment des centaines de fois plus rapide que Python.
Fortran dispose d’un avantage dans la simplicité d’écriture pour des algorithmes mathématiques complexes grâce à son intégration native de fonctionnalités scientifiques et a une courbe d’apprentissage moins abrupte que d’autres langages modernes.
Il continue à évoluer pour intégrer dans la norme les notions de programmation moderne (multithread, programmation orientée objet) tout en lui conservant sa puissance : précision des variables, calcul mathématique intégré et vitesse de traitement.
Les normes récentes, comme Fortran 2008 et Fortran 2018, ont introduit des améliorations majeures : support des sous-programmes récursifs, fonctions génériques, blocs DO CONCURRENT pour exploiter les architectures parallèles, manipulation des chaînes de caractères et des types de données complexes.
Et pour finir, une remarque. Fortran est écologique, pour deux raisons :
- Réaliser un calcul rapidement permet d’économiser, outre du temps, une quantité sensible d’électricité.
- La validation des bibliothèques et modèles écrits en Fortran représente une quantité d’heures de calcul phénoménale. Ce serait du gaspillage de réécrire ces codes dans un autre langage, en y consacrant beaucoup de temps de développement et de temps de calcul pour effectuer les tests de validation numérique.