En effet, une des grandes forces de R est sa licence GNU GPL et sa multitude de contributeurs.
Contributeurs qui peuvent donc, grâce au système de packages, partager leurs créations et fonctions R dans des domaines plus que variés.
Vous pouvez retouver la liste complète de ces packages ici : « CRAN Packages By Name », ou bien classés par thème ici : « CRAN Task Views ».

Je vous parlerai dans un prochain article de mes packages R préférés mais pour le moment, voyons comment les utiliser ^^

 
- Gestion des packages -

+ Installer un package dans R :

install.packages("nom_du_package", dependencies = TRUE)

> Il vous est ensuite demandé de sélectionner un « serveur miroir » pour récupérer le package.
 
+ Charger le package dans R :

library(nom_du_package)

> Et c’est parti ! ;)

 
Remarque : Si vous êtes sous Windows, il est aussi possible d’installer un package sous R en mode « clic-bouton » dans le menu « Packages > Installer un package » de R ou bien sous « R Studio » via le menu « Outils > Installer un package ».
 
Remarque 2 : Si vous êtes sous Linux, l’installation d’un package R nécessite d’être en root.

 
- Astuce pratique -

Si vous utilisez très souvent certains packages, il peut s’avérer fastidieux de devoir les charger à chaque nouvelle session de R. Une astuce consiste donc à paramétrer R de sorte à ce que ces packages soient chargés automatiquement à chaque lancement de R.
Pour cela, on va aller modifier le fichier .Rprofile (si ce fichier n’existe pas, il vous suffit de le créer à la racine de votre dossier de travail). Ici on va simplement y ajouter les lignes de code souhaitées, par exemple :

library(nom_du_package1)
library(nom_du_package2)

Il y a bien sûr tout un tas d’autres éléments / paramètres possibles qui peuvent être ajoutés dans le fichier .Rprofile, en fonction de vos besoins propres. Par exemple, vous pouvez utiliser le fichier .Rprofile pour spécifier un « serveur miroir » à utiliser par défaut :

options("repos" = c(CRAN = "http://cran.uk.r-project.org/"))

Par contre ATTENTION : si vous partagez votre code, prenez bien garde à spécifier les éléments nécessaires (tels que les packages par exemple) car les autres ne disposeront peut-être pas du même fichier .Rprofile que vous !

 
- Et aussi… -

Enfin, en dehors des packages « approuvés » disponibles sur le CRAN, il est également possible de charger dans R des packages que d’autres utilisateurs ont mis à disposition, par exemple sur leurs github personnels.
Pour cela, il faudra utiliser le package « devtools » et installer certains composants si vous ne les avez pas déjà (Rtools sous Windows par exemple). Vous pouvez trouver plus d’infos à ce sujet ici : https://github.com/hadley/devtools.
Personnellement je n’ai pas encore eu l’occasion de tester mais je trouve que c’est une très bonne idée :)