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01_R_Insee/Fiche-personnaliser-R.qmd

@@ -2,7 +2,8 @@
 
 L'agent souhaite personnaliser sa configuration de `R`. Cette personnalisation consiste à définir certaines actions ou valeurs qui seront effectuées automatiquement à l'ouverture d'une session `R`.
 
-::: {.callout-recommandation .icon}
+::: {.callout-important}
+## Tâche concernée et recommandation
 
 **La personnalisation de `R` doit être maniée avec précaution**, car personnaliser votre environnement de travail, c'est prendre le risque de rendre vos travaux difficiles à reproduire. Cette fiche vous explique ce que la personnalisation peut apporter, et ce pour quoi elle ne doit pas être utilisée.
 
@@ -78,7 +79,7 @@ Un tel fichier n'est pas constitué de code `R`, mais de paires **nom=valeur**.
 * il modifie des variables internes à `R` (telles que `_R_CHECK_LENGTH_1_CONDITION_`  et `_R_CHECK_LENGTH_1_LOGIC2_`) ;
 * il **contient une ligne vide finale** : cette ligne vide est indispensable, ne l'oubliez jamais !
 
-::: {.callout-conseil .icon}
+::: {.callout-tip}
 Voici **deux conseils importants** sur l'usage du fichier d'environnement `.Renviron` :
 
 - il est recommandé d'être très prudent dans la personnalisation du fichier d'environnement ;
@@ -92,7 +93,9 @@ La méthode la plus simple pour modifier le fichier `.Renviron` est la suivante
 3. Sauvegarder le fichier.
 3. Relancer `R`, via `Session > Restart R` ou <kbd>Ctrl</kbd> + <kbd>⇧ Shift</kbd> + <kbd>F10</kbd> dans `RStudio`.
 
-::: {.callout-insee .icon}
+::: {.callout-warning}
+## Spécificité Insee
+
 Comme dans de nombreuses institutions, la navigation sur Internet depuis un poste de l'Insee est contrôlée par un *proxy* (intermédiaire entre le *web* et un ordinateur). Il est indispensable de paramétrer l'adresse du _proxy_ pour que `R` puisse accéder à Internet (par exemple pour télécharger un _package_). Pour ce faire, vous pouvez récupérer l'adresse du _proxy_ de l'Insee en exécutant la commande suivante :
 ```{r ie_get_proxy_for_url, eval=FALSE}
 curl::ie_get_proxy_for_url()
@@ -150,7 +153,7 @@ La fonction `options()` affiche les valeurs actuellement chargées pour les opti
 
 Un exemple plus réaliste de `.Rprofile` peut être trouvé [ici](https://github.com/InseeFrLab/utilitR/blob/master/.Rprofile) : c'est le fichier qui permet notamment de réaliser la documentation `utilitR`. Notez notamment le message à l'ouverture du projet. Avoir des fonctions n'est pas forcément interdit, tant que ces fonctions sont également partagées, comme c'est le cas dans ce projet !
 
-::: {.callout-conseil .icon}
+::: {.callout-tip}
 Il n'est nullement obligatoire de définir des réglages spécifiques avec un fichier `.Rprofile`. Toutefois, si vous le faites, il est fortement conseillé de :
 
 * travailler dans le `.Rprofile` d'un projet, et non pas le `.Rprofile` général de votre profil d'utilisateur ;

01_R_Insee/Fiche_installer_packages.qmd

@@ -1,6 +1,8 @@
 # Utiliser des _packages_ `R` {#utiliser-packages}
 
-::: {.callout-recommandation .icon}
+::: {.callout-important}
+## Tâche concernée et recommandation
+
 - Avant d'installer un _package_, il est indispensable de déterminer précisément quel est le _package_ dont vous avez besoin. Pour cela, vous pouvez consulter les autres fiches de la documentation `utilitR`, et la fiche [Comment choisir un _package_ ?].
 - Il est recommandé d'utiliser la fonction `install.packages` pour installer et mettre à jour les _packages_, sans modifier les arguments `repos`, `lib`, `type` et `dependencies`. L'usage de la fonction `update.packages` est destiné à des usages avancés.
 - Il est recommandé d'utiliser la fonction `library` pour charger les _packages_ sans modifier l'argument `lib.loc`.
@@ -27,7 +29,7 @@ Les _packages_ `R` sont disponibles sur des sites spécialisés appelés dépôt
 
 Les _packages_ peuvent également être mis à disposition par leurs auteurs sur les forges logicielles (telles que Github et Gitlab), mais il s'agit alors la plupart du temps de versions expérimentales dont l'usage est principalement destiné aux utilisateurs avancés de `R`.
 
-::: {.callout-remarque .icon}
+::: {.callout-note}
 Le CRAN dispose de plusieurs copies, appelées _miroirs_, dont la plupart sont hébergés sur des [serveurs d'universités ou d'établissements de recherche](https://cran.r-project.org/mirrors.html). Télécharger un _package_ sur un miroir ou un autre est strictement équivalent. L'intérêt de choisir un miroir proche de sa localisation permet simplement de gagner en vitesse et de réduire les flux sur le réseau.
 :::
 
@@ -122,7 +124,7 @@ permet ainsi de récupérer la version de développement d'un _package_
 un _package_ tel qu'il était à un moment donné, il est également possible de
 faire suivre le nom du dépôt par une référence à un `r with_def("commit")`, à un _tag_ (une version) ou à une `r with_def("branche")`. Voici un exemple avec un _tag_ : `remotes::install_gitlab("py_b/[email protected]")`. Voici un exemple avec un commit : `remotes::install_github("InseeFrLab/doremifasolData@a9df2d3d0e372")`.
 
-::: {.callout-remarque .icon}
+::: {.callout-note}
 Lorsque vous installez un _package_ depuis une forge logicielle, `R` crée automatiquement une archive temporaire (un fichier `.tar.gz`), puis installe le _package_ à partir de celle-ci. Si vous travaillez dans un environnement Windows, il est nécessaire que `Rtools` soit installé sur votre poste pour que `R` puisse construire l'archive. 
 
 `Rtools` est un logiciel (pas un _package_) qui contient un certain nombre d'outils pour construire des _packages_ `R` sous Windows. `Rtools` n'est en revanche pas nécessaire sur les systèmes Mac ou Linux. Vous pouvez vérifier si `Rtools` est installé en exécutant la fonction `pkgbuild::has_rtools()`. Celle-ci renvoie `TRUE` si `Rtools` est installé, `FALSE` sinon. Si `Rtools` n'est pas installé, vous pouvez l'installer facilement en le téléchargeant sur internet.
@@ -166,7 +168,8 @@ Chacune de ces manipulations effectuées par l'intermédiaire de l'interface gra
 Lors de l'ouverture d'un script, `RStudio` tente aussi de détecter automatiquement si les _packages_ utilisés dans celui-ci sont installés. Dans le cas contraire, il affiche un bandeau en haut du script proposant d'installer les _packages_ manquants :
 `▲ _package_ --- required but is not installed. Install Don't show again`
 
-::: {.callout-insee .icon}
+::: {.callout-warning}
+## Spécificité Insee
 Il ne faut pas essayer d'installer des _packages_ en cliquant sur le bouton <kbd> Install </kbd> du bandeau si vous travaillez dans AUS. En effet, si vous cliquez sur ce bouton, RStudio essaie de télécharger le _package_ depuis le CRAN (qui n'est pas accessible depuis AUS). Il faut utiliser la fonction `install.packages` à la place.
 :::
 
@@ -180,7 +183,7 @@ library(ggplot2)
 
 Par défaut, la fonction `library` cherche le _package_ dans la librairie d'installation des _packages_ (voir le paragraphe \@ref(libraries)). `R` renvoie une erreur s'il ne trouve pas le _package_ considéré dans la librairie. Il est possible de modifier la librairie dans laquelle la fonction `library` cherche les _packages_ grâce à l'argument `lib.loc`, mais vous n'avez normalement pas besoin de le faire dans le cadre d'un usage standard de `R`.
 
-::: {.callout-conseil .icon}
+::: {.callout-tip}
 Il est indispensable de rassembler les instructions de chargement de _package_ au début des programmes `R`, car cela permet à un utilisateur qui ne connaît pas les programmes de repérer facilement les _packages_ utilisés.
 :::
 

01_R_Insee/Fiche_utiliser_Rstudio_AUSv3.qmd

@@ -1,6 +1,7 @@
 # Utiliser RStudio sur l'environnement AUSv3 {#AUSv3}
 
-::: {.callout-recommandation .icon}
+::: {.callout-important}
+## Tâche concernée et recommandation
 
 La collection RPython d'AUSv3 est l'environnement de référence pour réaliser des tâches de production statistique et des études avec `R` et RStudio. C'est notamment sur cette collection qu'il est possible de traiter des données confidentielles avec `R` et RStudio.
 
@@ -18,15 +19,16 @@ Les serveurs AUSv3 sont des environnements informatiques de travail sur lesquels
 
 Une collection AUSv3 est un regroupement de serveurs tous strictement identiques entre eux : les ressources informatiques, la configuration et les logiciels disponibles sont exactement les mêmes sur les différents serveurs d'une collection. En revanche, les collections sont différentes entre elles. Par exemple, tous les serveurs de la collection RPython disposent `R`, `RStudio` et `Python` (mais pas de SAS), et tous les serveurs de la collection SAS disposent de SAS (mais pas de RStudio ni de Python).
 
-::: {.callout-insee .icon}
+::: {.callout-warning}
+## Spécificité Insee
 
 Les serveurs AUSv3 font l'objet d'une documentation fournie. Cette documentation se trouve principalement sur l'intranet Insee. Vous pouvez y accéder par l'intranet, puis en cliquant sur `Services > DSI > Libre Service statistique > AUS V3`.
 
 Des fiches et des tutoriels sont également disponibles dans AUSv3, dans le lecteur `Commun`.
 :::
 
 
-::: {.callout-conseil .icon}
+::: {.callout-tip}
 Le document de référence sur l'utilisation d'AUSv3 est le guide de l'utilisateur d'AUSv3 disponible 
 depuis l'intranet.
 :::
@@ -47,7 +49,7 @@ Vous devriez recevoir des emails vous indiquant que votre accès à AUS a été
 ![](../pics/AUSv3/AUSv3.png)
 
 
-::: {.callout-conseil .icon}
+::: {.callout-tip}
 Si votre accès à AUS n'est pas créé rapidement, vous pouvez ouvrir un ticket `Siamoi`.
 :::
 
@@ -82,11 +84,11 @@ D'une manière générale, `R` et `RStudio` s'utilisent sur AUSv3 de la même ma
 
 Pour plus de détails concernant ces points, consulter les fiches [Utiliser des _packages_ `R`](#utiliser-packages) et [Personnaliser la configuration de `R`](#personnaliser).
 
-::: {.callout-remarque .icon}
+::: {.callout-note}
 Il est possible de demander la mise à disposition dans AUSv3 de _packages_ non disponibles sur le CRAN. Pour ce faire, il faut déposer une demande métier sur `Siamoi`.
 :::
 
-::: {.callout-conseil .icon}
+::: {.callout-tip}
 Les ressources informatiques des serveurs AUSv3 (mémoire vive et processeurs) sont
 partagées entre les applications et les utilisateurs. Il est donc essentiel de
 veiller à faire un bon usage de ces ressources, de façon à ne pas gêner

01_R_Insee/Fiche_utiliser_Rstudio_SSPCloud.qmd

@@ -1,10 +1,12 @@
 # Utiliser `RStudio` sur l'environnement SSP Cloud {#sspcloud}
 
-::: {.callout-recommandation .icon}
+::: {.callout-important}
+## Tâche concernée et recommandation
+
 Vous pouvez utiliser `R` et RStudio sur le SSP Cloud pour mener des expérimentations qui seraient difficiles à réaliser dans AUS. En revanche, le SSP Cloud ne doit pas être utilisé pour réaliser des tâches de production statistique, ni pour traiter des données confidentielles.
 :::
 
-::: {.callout-remarque .icon}
+::: {.callout-note}
 Certains exemples de cette fiche utilisent les données disponibles dans le _package_ `doremifasolData` ; vous ne pourrez reproduire ces exemples que si ce _package_ est installé sur la machine sur laquelle vous travaillez. Si vous ne savez pas si ce _package_ est déjà installé, consultez la fiche [Comment utiliser la documentation `utilitR`](#presentation-utilitr).
 :::
 
@@ -26,7 +28,7 @@ Il est nécessaire de disposer d'un compte personnel **SSP Cloud** pour en utili
 - vous devez utiliser votre adresse mail professionnelle (de l'Insee ou de votre SSM) ;
 - **votre nom d'utilisateur ne doit contenir ni caractères accentués, ni caractère spécial, ni signe de ponctuation**. Ce point est essentiel, car votre compte ne fonctionnera pas si votre nom d'utilisateur comprend l'un de ces caractères. Pour les agents de l'Insee, le plus simple est de choisir votre IDEP puisqu'il respecte ces règles. Pour les agents des SSM ne disposant pas d'IDEP, vous pouvez adopter le format `prenomnom` en faisant attention aux règles précédentes. Par exemple, si vous vous appelez Jérôme-Gérard L'Hâltère, votre nom d'utilisateur pourra être `jeromegerardlhaltere`.
 
-::: {.callout-remarque .icon}
+::: {.callout-note}
 La grande majorité des problèmes rencontrés à la création d'un compte SSP Cloud découle d'un `username` ne respectant pas ces règles. Dans ce cas, la seule solution consiste à demander aux administrateurs du SSP Cloud de supprimer votre compte, pour que vous puissiez en créer un nouveau. Vous pouvez contacter les administrateurs en écrivant un message sur le [salon Tchap `SSPCloud`](https://www.tchap.gouv.fr/#/room/#SSPCloudXDpAw6v:agent.finances.tchap.gouv.fr).
 :::
 
@@ -149,7 +151,7 @@ Les principales options sont les suivantes :
 - L'**option `version`** (dans l'onglet `Service`) détermine l'environnement dans lequel RStudio va s'ouvrir. Il s'agit d'un environnement contenant une version donnée de `R` ainsi que des packages pré-installés. Par exemple, l'image `utilitR` disponible propose l'ensemble des dépendances (elles sont nombreuses...) nécessaires pour reproduire tous les exemples présents dans cette documentation.
 - L'**option `PersonalInit`** (dans l'onglet `Init`) permet de référencer un script d'initialisation qui exécutera une série d'actions prédéfinies avant de lancer le service, par exemple copier localement des données, lancer un projet RStudio ou définir des paramètres d'affichage de l'interface. Un exemple d'un tel fichier Init utilisé pour des formations peut être trouvé [ici](https://github.com/InseeFrLab/formation-r-lissage-spatial/blob/f3258469513cabd2de328dc92165641f8f452bca/utils/init.sh). C'est l'URL du fichier sur github.com qui doit être référencé, **dans sa version *Raw*** (afficher le fichier dans Github et cliquer sur `Raw` en haut à droite pour obtenir cette URL).
 
-::: {.callout-remarque .icon}
+::: {.callout-note}
 **Les options d'un service  RStudio ne peuvent être définies qu'au moment de la création du service.** Si vous vous rendez compte qu'une option du service ne convient pas au traitement que vous voulez faire, vous devez supprimer votre service  RStudio et en lancer un nouveau avec les bonnes options. Lorsqu'un ensemble d'options vous conviennent, il est possible de l'enregistrer pour les retrouver lors du prochain lancement d'un service. Pour cela, cliquez sur l'icône de marque-page en haut à droite du panneau de paramétrage. La liste des configurations ainsi définies comme favorites apparaîtront dans SSP Cloud dans la rubrique `Mes services`, dans la colonne `Enregistrés`. 
 :::
 
@@ -203,7 +205,7 @@ Le SSP Cloud propose des environnements (comme les services ` RStudio`, `Jupyter
 * *stockage des codes* : il est nécessaire d'utiliser une plate-forme de développement pour stocker des programmes informatiques, telles que [Gitlab](www.gitlab.com) ou [Github](www.github.com).
 * *stockage des données* :  la plateforme SSP Cloud propose un système de stockage de données nommé S3. Depuis votre service  RStudio, vous pourrez facilement accéder à des données stockées sur S3 grâce au _package_ `aws.s3`.
 
-::: {.callout-remarque .icon}
+::: {.callout-note}
 Voici deux règles à respecter pour faire un bon usage de ces deux espaces de stockage : 
 
 * Les plate-formes telles que Gitlab ou Github ne doivent **jamais** être utilisées pour stocker des données (uniquement des codes).
@@ -248,7 +250,7 @@ Imaginons qu'on souhaite accéder au _bucket_ nommé `donnees-insee` qui contien
 aws.s3::get_bucket("donnees-insee", region = "")
 ```
 
-::: {.callout-conseil .icon}
+::: {.callout-tip}
 La commande `get_bucket()` peut renvoyer un grand nombre de résultats si le _bucket_ contient un grand nombre de fichiers. Le _bucket_ `donnees-insee` contient ainsi plus de 1000 fichiers. Il est donc conseillé d'utiliser l'option `prefix` pour restreindre le chemin des fichiers que l'on souhaite lister. Par exemple, le code suivant fournit la liste des fichiers situés dans le répertoire `diffusion/ESTEL/2015` du _bucket_ `donnees.insee` :
 
 ```{r, eval = FALSE}