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Apprendre le développement logiciel sans diplôme

Apprendre le développement logiciel sans diplôme

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Apprendre le développement logiciel sans diplôme est possible ! Avec des ressources en ligne, des tutoriels et des communautés de développeurs, vous pouvez acquérir les compétences nécessaires pour devenir un développeur logiciel.

Le développement de logiciels est devenu l’une des compétences les plus recherchées

Learn the Architecture of Software Development

Once you have a basic understanding of programming languages, it is time to learn about software development architecture. This includes learning about the different components of a software system, such as databases, user interfaces, and APIs. You should also understand the different types of software development models, such as Waterfall, Agile, and DevOps. Understanding the architecture of software development will help you make informed decisions when designing and building software systems.

Gain Practical Experience

The best way to learn software development is to gain practical experience. You can start by building small projects and gradually increase the complexity. You can also participate in open-source projects or join online coding challenges. Working on real-world projects will help you understand the nuances of software development and gain valuable insights into the industry.

Comprendre les bases

Le développement de logiciels est devenu l’une des compétences les plus recherchées. La demande de développeurs de logiciels qualifiés continue de croître et de nombreux candidats ambitieux sont impatients d’apprendre cette compétence, même s’ils n’ont pas de diplôme en informatique ou dans un domaine connexe. Si vous êtes passionné par le développement de logiciels et que vous vous demandez comment vous y prendre sans diplôme, cet article est là pour vous guider. Nous allons explorer diverses stratégies et ressources qui peuvent vous aider à entreprendre un voyage réussi dans le monde du développement de logiciels.

Apprendre l’architecture du développement de logiciels

Une fois que vous avez une compréhension de base des langages de programmation, il est temps d’apprendre l’architecture du développement de logiciels. Cela inclut l’apprentissage des différents composants d’un système logiciel, tels que les bases de données, les interfaces utilisateur et les API. Vous devriez également comprendre les différents types de modèles de développement de logiciels, tels que Waterfall, Agile et DevOps. Comprendre l’architecture du développement de logiciels vous aidera à prendre des décisions éclairées lors de la conception et de la construction de systèmes logiciels.

Gagner une expérience pratique

La meilleure façon d’apprendre le développement de logiciels est de gagner une expérience pratique. Vous pouvez commencer par créer de petits projets et augmenter progressivement la complexité. Vous pouvez également participer à des projets open source ou rejoindre des défis de codage en ligne. Travailler sur des projets réels vous aidera à comprendre les subtilités du développement de logiciels et à acquérir des connaissances précieuses sur l’industrie.

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Architecture TDD pour Services

Architecture TDD pour Services

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Web

L’architecture TDD pour les services web est une méthode de développement qui permet de construire des applications robustes et fiables. Elle offre une grande flexibilité et des tests automatisés.

Au-delà des tests unitaires

It doesn’t have to be this way. By leveraging the same TDD techniques used for unit tests, developers can create tests that span services and data stores, while still providing the same level of confidence and quality. Such tests can be written in the same language as the codebase, using the same tools, and can be managed as part of the same process. This approach also provides a more complete view of the system under test, allowing for more comprehensive testing, earlier detection of errors, and a better overall development process.

Au-delà du test unitaire

Le développement piloté par les tests (TDD) est une technique bien reconnue pour améliorer le processus de développement, que ce soit pour le développement de nouveau code ou pour la correction de bogues. Tout d’abord, écrivez un test qui échoue, puis faites-le fonctionner de manière minimale, puis faites-le fonctionner correctement ; rincez et répétez. Ce processus maintient l’accent sur le travail à valeur ajoutée et tire parti du processus de test comme un défi pour améliorer la conception testée plutôt que de vérifier uniquement son comportement. Cela améliore également la qualité de vos tests, qui deviennent une partie plus précieuse du processus global plutôt qu’une pensée après coup.

Le discours commun sur le TDD tourne autour des unités relativement petites et en cours de traitement, souvent d’une seule classe. Cela fonctionne très bien, mais qu’en est-il des unités «livrables» plus importantes ? Lors de l’écriture d’un microservice, ce sont les services qui sont primordiaux, tandis que les différentes constructions d’implémentation sont simplement des outils pour atteindre cet objectif. Le test des services est souvent considéré comme étant hors du champ d’un développeur travaillant dans une seule base de code. Ces tests sont souvent gérés séparément, peut-être par une équipe distincte, à l’aide d’outils et de langages différents. Cela rend souvent ces tests opaques et de moins bonne qualité et ajoute des inefficacités en nécessitant un commit/deploy ainsi qu’une coordination avec une équipe distincte.

Cela n’a pas à être ainsi. En utilisant les mêmes techniques TDD utilisées pour les tests unitaires, les développeurs peuvent créer des tests qui couvrent les services et les magasins de données, tout en fournissant le même niveau de confiance et de qualité. Ces tests peuvent être écrits dans le même langage que la base de code, à l’aide des mêmes outils, et peuvent être gérés dans le cadre du même processus. Cette approche fournit également une vue plus complète du système sous test, permettant un test plus complet, une détection plus précoce des erreurs et un meilleur processus de développement global.

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Évaluer automatiquement la migration avec XML Linter

Évaluer automatiquement la migration avec XML Linter

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XML Linter est un outil puissant qui permet d’évaluer automatiquement la migration des données XML. Il offre une solution simple et efficace pour vérifier la qualité et la cohérence des données.

Lorsque les gens pensent à la linting, la première chose qui leur vient à l’esprit est généralement l’analyse statique du code pour les langages de programmation, mais rarement pour les langages de balisage.

The architecture of the linter is based on a set of rules written in XML. Each rule is composed of a set of conditions and a set of actions. The conditions are evaluated against the source code and if they are met, the actions are triggered. The actions can be anything from warning messages to code refactoring. The rules are then compiled into an executable that can be used to analyze the source code.

Lorsque les gens pensent au linting, la première chose qui leur vient à l’esprit est généralement l’analyse statique du code pour les langages de programmation, mais rarement pour les langages de balisage.

Dans cet article, je souhaite partager comment notre équipe a développé ZK Client MVVM Linter, un linter XML qui automatise l’évaluation de la migration pour notre nouvelle fonctionnalité Client MVVM dans la prochaine version ZK 10. L’idée de base est de compiler un catalogue de problèmes de compatibilité connus sous forme de règles lint pour permettre aux utilisateurs d’évaluer les problèmes potentiels signalés par le linter avant de s’engager dans la migration.

L’architecture du linter est basée sur un ensemble de règles écrites en XML. Chaque règle est composée d’un ensemble de conditions et d’un ensemble d’actions. Les conditions sont évaluées par rapport au code source et si elles sont remplies, les actions sont déclenchées. Les actions peuvent être n’importe quoi, des messages d’avertissement à la refactorisation du code. Les règles sont ensuite compilées en un exécutable qui peut être utilisé pour analyser le code source.

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API en mouvement : maintenez vos APIs à jour

API en mouvement : maintenez vos APIs à jour

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Les API sont en mouvement constant et il est essentiel de les maintenir à jour pour assurer le bon fonctionnement de votre application. Découvrez comment!

Dans le monde en constante évolution de la technologie, les applications logicielles sont devenues le pilier de la société moderne.

L’importance des APIs dans l’architecture logicielle moderne

Dans le monde en constante évolution de la technologie, les applications logicielles sont devenues le pilier de la société moderne. Des applications mobiles qui simplifient nos tâches quotidiennes aux plates-formes web qui nous connectent à l’échelle mondiale, ces applications dépendent d’une communication et d’un échange de données sans faille. C’est là que les interfaces de programmation d’application (API) entrent en jeu. Les APIs sont devenues le pilier du développement logiciel moderne, révolutionnant la façon dont les applications sont conçues, construites et intégrées. Leur importance provient de leur capacité à faciliter la communication et l’échange de données entre diverses applications et services. Au cœur de l’API, ou interface de programmation d’application, se trouve un ensemble de règles, de protocoles et d’outils qui permettent à différentes applications logicielles de communiquer et d’interagir entre elles. Les APIs agissent comme des ponts, permettant à une application d’accéder et d’utiliser les services et fonctionnalités fournis par une autre application ou plate-forme. Cette interopérabilité permet aux développeurs de combiner les forces de diverses applications et de créer des solutions intégrées puissantes.

Mise à jour et évolution des APIs au fil du temps

Les APIs sont essentielles pour maintenir l’architecture logicielle à jour et en bon état de fonctionnement. Les mises à jour et les modifications apportées aux APIs sont nécessaires pour s’assurer que les applications peuvent continuer à communiquer et à échanger des données sans problème. Les mises à jour peuvent être apportées pour corriger des bogues, ajouter des fonctionnalités supplémentaires ou améliorer la sécurité. De plus, les mises à jour peuvent être apportées pour s’adapter aux changements technologiques et aux nouvelles exigences des utilisateurs. Les mises à jour peuvent également être apportées pour s’adapter aux nouvelles normes et technologies, ce qui permet aux applications de rester compétitives. Les mises à jour des APIs sont donc essentielles pour maintenir l’architecture logicielle à jour et en bon état de fonctionnement.

Conclusion

Les APIs sont essentielles pour faciliter la communication et l’échange de données entre diverses applications et services. Elles sont également essentielles pour maintenir l’architecture logicielle à jour et en bon état de fonctionnement. Les mises à jour et les modifications apportées aux APIs sont nécessaires pour s’assurer que les applications peuvent continuer à communiquer et à échanger des données sans problème. Les mises à jour peuvent être apportées pour corriger des bogues, ajouter des fonctionnalités supplémentaires ou améliorer la sécurité. De plus, les mises à jour peuvent être apportées pour s’adapter aux changements technologiques et aux nouvelles exigences des utilisateurs. Les mises à jour des APIs sont donc essentielles pour maintenir l’architecture logicielle à jour et en bon état de fonctionnement.

L’importance des APIs dans l’architecture

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Les 3 meilleures librairies de formulaires React.

Les 3 meilleures librairies de formulaires React.

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Découvrez les 3 meilleures librairies de formulaires React pour créer des formulaires modernes et intuitifs !

## Comment pouvons-nous simplifier le travail à mesure que nos formulaires de projet React deviennent de plus en plus complexes ? Créer et gérer des formulaires dans React peut être un défi et prendre du temps. Heureusement, des bibliothèques tierces peuvent aider. De nombreuses bibliothèques de formulaires exceptionnelles sont disponibles qui peuvent simplifier le processus et rendre le développement de formulaires React plus efficace et plus agréable.

Formik

Formik est une bibliothèque open source qui a été créée par Jared Palmer et qui est très populaire dans la communauté React. Il est conçu pour simplifier la création et la gestion des formulaires complexes dans React. Il fournit des composants prêts à l’emploi qui peuvent être intégrés à des applications React. Formik est très facile à apprendre et à utiliser et permet aux développeurs de créer des formulaires complexes en quelques lignes de code. Il fournit également des outils puissants pour la validation des données, le traitement des erreurs et la gestion des états.

React Hook Form

React Hook Form est une autre bibliothèque open source pour la création et la gestion des formulaires React. Il a été créé par Andrey Okonetchnikov et est très populaire dans la communauté React. Il est conçu pour simplifier la création et la gestion des formulaires complexes dans React. Il fournit un ensemble de composants prêts à l’emploi qui peuvent être intégrés à des applications React. React Hook Form est très facile à apprendre et à utiliser et permet aux développeurs de créer des formulaires complexes en quelques lignes de code. Il fournit également des outils puissants pour la validation des données, le traitement des erreurs et la gestion des états.

React Final Form

React Final Form est une autre bibliothèque open source pour la création et la gestion des formulaires React. Il a été créé par Erik Rasmussen et est très populaire dans la communauté React. Il est conçu pour simplifier la création et la gestion des formulaires complexes dans React. Il fournit un ensemble de composants prêts à l’emploi qui peuvent être intégrés à des applications React. React Final Form est très facile à apprendre et à utiliser et permet aux développeurs de créer des formulaires complexes en quelques lignes de code. Il fournit également des outils puissants pour la validation des données, le traitement des erreurs et la gestion des états. De plus, il offre une architecture modulaire qui permet aux développeurs de personnaliser leurs formulaires en fonction de leurs besoins spécifiques.

Conclusion

Il existe de nombreuses bibliothèques de formulaires React disponibles sur le marché qui peuvent simplifier le processus de développement des formulaires React. Les trois bibliothèques les plus populaires sont Formik, React Hook Form et React Final Form. Chacune d’entre elles offre une architecture puissante et modulaire qui permet aux développeurs de créer des formulaires complexes en quelques lignes de code. Elles offrent également des outils puissants pour la validation des données, le traitement des erreurs et la gestion des états. En fin de compte, le choix de la bibliothèque dépendra du projet spécifique et des besoins du développeur.

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Le voyage à travers les types de nombres

Le voyage à travers les types de nombres

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Partons à la découverte des nombres! Nous allons parcourir le monde des entiers, des décimaux, des rationnels et des irrationnels pour mieux comprendre leur importance.

Cette partie de la série « Math Behind Software » se concentrera uniquement sur les mathématiques. Je vais vous présenter quelques types de nombres que vous pouvez trouver partout et je parie que vous n’avez jamais pensé qu’ils puissent même exister. Commençons par les nombres Armstrong.

Cette partie de la série « Math Behind Software » se concentrera uniquement sur les mathématiques. Je vais vous présenter quelques types de nombres que vous pouvez trouver partout et je parie que vous n’avez jamais pensé qu’ils puissent même exister. Commençons par les nombres Armstrong.

Nombres

Nombre Armstrong

En général, un nombre Armstrong (ou narcissique) est un nombre n dans une base de nombre donnée (nombre de chiffres uniques utilisés pour représenter le nombre – le système le plus courant actuellement est le système décimal) b qui peut être exprimé comme une somme de ses chiffres élevés à la puissance de b.

L’architecture des nombres Armstrong est très intéressante car elle permet de trouver des nombres qui sont à la fois très simples et très complexes. Par exemple, le nombre 153 est un nombre Armstrong car 1³ + 5³ + 3³ = 153. Cependant, il existe des nombres Armstrong beaucoup plus grands qui sont très difficiles à trouver. Par exemple, le nombre 8208 est un nombre Armstrong car 8⁴ + 2⁴ + 0⁴ + 8⁴ = 8208.

Les nombres Armstrong sont très utiles en architecture informatique car ils peuvent être utilisés pour créer des algorithmes plus efficaces. Par exemple, l’algorithme de tri par insertion utilise les nombres Armstrong pour trier rapidement des données. De plus, les nombres Armstrong peuvent être utilisés pour créer des algorithmes plus complexes qui peuvent être utilisés pour résoudre des problèmes difficiles. Par exemple, l’algorithme de recherche dichotomique utilise les nombres Armstrong pour trouver rapidement des éléments dans une liste.

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:Architecture Cloud-Nomade : bien comprendre

:Architecture Cloud-Nomade : bien comprendre

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ses avantages

Découvrez les avantages de l’architecture cloud-nomade et comment elle peut améliorer votre productivité !

## Une révolution silencieuse s’est produite dans l’industrie du logiciel, avec de nombreuses organisations qui se détournent du cloud computing et des microservices. Ces décisions sont principalement influencées par le contrôle des coûts et les performances.

  • The benefits of testing
  • How testing can help reduce costs
  • The importance of testing for performance

    • Testing is an essential part of any software development process. It helps to ensure that the software is of high quality and meets the requirements of the customer. Testing can also help to identify potential problems before they become major issues. This can save time and money in the long run.

    Une révolution silencieuse a eu lieu dans l’industrie du logiciel, avec de nombreuses organisations qui se détournent du cloud computing et des microservices. Ces décisions sont principalement influencées par le contrôle des coûts et les performances.

    Le test est une partie essentielle de tout processus de développement de logiciel. Il aide à garantir que le logiciel est de haute qualité et répond aux exigences du client. Le test peut également aider à identifier les problèmes potentiels avant qu’ils ne deviennent des problèmes majeurs. Cela peut économiser du temps et de l’argent à long terme.

    Dans cet article, nous examinons : les avantages du test, comment le test peut aider à réduire les coûts et l’importance du test pour les performances. Les tests peuvent aider à réduire les coûts en identifiant et en résolvant les problèmes avant qu’ils ne deviennent trop coûteux. Les tests peuvent également aider à améliorer les performances en identifiant et en corrigeant les problèmes avant qu’ils ne deviennent trop complexes. Les tests peuvent également être utilisés pour vérifier la qualité et la cohérence du code, ce qui peut aider à améliorer la qualité globale du logiciel.

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    Stratégie de données en évolution à grande banque canadienne

    Stratégie de données en évolution à grande banque canadienne

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    La grande banque canadienne s’est engagée à mettre en œuvre une stratégie de données en évolution pour offrir une expérience client plus personnalisée et plus intuitive.

    ## Avec la quantité et la variété croissantes de données, les exigences réglementaires et législatives en constante évolution, de nouvelles capacités et techniques pour traiter les données, pour devenir une organisation axée sur les données, la CIBC traverse d’énormes changements dans tous les aspects de l’utilisation, de la gestion et de la gouvernance des données.

    Avec la quantité et la variété croissantes de données, les exigences réglementaires et législatives en constante augmentation, de nouvelles capacités et techniques pour traiter les données, pour devenir une organisation axée sur les données, la CIBC traverse d’énormes changements dans tous les aspects de l’utilisation, de la gestion et de la gouvernance des données.

    Pour répondre aux exigences de cette nouvelle réalité, la CIBC a embrassé le paradigme du maillage de données et a développé un motif de données générique à deux parties. Du côté des affaires, le motif a introduit une stratégie de produits de données pour définir les domaines de données et les produits de données de bout en bout détenus par les équipes de produits de données inter fonctionnelles. Du côté de la technologie, la CIBC a mis en œuvre une architecture de maillage de données pour soutenir la stratégie de produits de données. La partie centrale de cette architecture est représentée par une plateforme de gestion des données fournissant une plateforme partagée et des services de gestion et de gouvernance des données. Cet article présente et discute les principes directeurs qui sous-tendent la stratégie des données.

    La plateforme de gestion des données est le cœur du maillage des données et fournit une base commune pour la gestion et la gouvernance des données. La plateforme est basée sur une base de données centralisée qui stocke toutes les données pertinentes pour le maillage des données. La plateforme offre également des services d’intégration, d’analyse, d’intelligence artificielle et d’apprentissage automatique qui peuvent être utilisés par les produits de données pour fournir des informations exploitables. La plateforme fournit également des services pour garantir que toutes les données sont sûres, conformes et accessibles aux personnes autorisées.

    La plateforme de gestion des données est conçue pour s’adapter aux exigences changeantes en matière de gestion des données. La plateforme peut être étendue pour prendre en charge des technologies supplémentaires telles que le traitement en temps réel, l’analyse avancée et l’apprentissage automatique. La plateforme peut également être intégrée à des systèmes tiers pour fournir une vue intégrée des données. Enfin, la plateforme peut être étendue pour prendre en charge des fonctionnalités supplémentaires telles que la gouvernance des données, la protection des données et l’audit.

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    Retour vers le futur: Pages Web côté serveur avec Kotlin (Pt. 1)

    Retour vers le futur: Pages Web côté serveur avec Kotlin (Pt. 1)

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    Dans cette série, nous allons apprendre à créer des pages web côté serveur avec Kotlin. Vous découvrirez comment créer des applications web modernes et performantes. Prêt à voyager dans le futur ? Allons-y !

    Le développement Web a subi de nombreux changements depuis que l’Internet est devenu populaire dans les années 1990 :

    L’architecture du développement web a connu une variété de changements depuis que l’internet est devenu populaire dans les années 1990 :

    Tout d’abord, il y a eu les pages HTML les plus basiques, complètement statiques, sans aucune dynamique. Plus tard, des technologies telles que l’interface commune de passerelle (Common Gateway Interface) ont permis de générer le code HTML d’une page de manière programmatique. Puis sont arrivés des moteurs de modèles tels que JavaServer Pages (maintenant Jakarta Server Pages), ASP.NET et Thymeleaf, qui ont permis aux développeurs de travailler avec des fichiers de modèles principalement « ressemblant à HTML » avec du code de programmation intermélangé.

    Ensuite, des frameworks de « script côté client » basés sur Javascript tels qu’Angular, React et Vue sont apparus, ce qui a transformé le développement web en deux disciplines distinctes : le développement « backend » qui contenait le code traditionnel du serveur web et de la logique métier, ainsi que le développement « front-end » (en utilisant les frameworks ci-dessus) qui se concentrait sur la visualisation d’un site web et recevait des données du backend.

    Cependant, cela ne signifie pas que les tendances de développement ne progressent que dans une seule direction et jamais en arrière. Par exemple, les bases de données NoSQL telles que MongoDB ont rapidement gagné en popularité en grande partie en raison de leur capacité à contenir des données non structurées par rapport aux bases de données SQL traditionnelles telles que PostgreSQL et MySQL, mais ces dernières ont également évolué et peuvent maintenant contenir des données non structurées via les types de données JSONB et JSON, respectivement. De même, de nouveaux frameworks Javascript tels que Next.js commencent à offrir des options pour le rendu côté serveur en plus de leurs capacités de rendu côté client traditionnelles. De nouveau, les moteurs de modèles côté serveur comme Thymeleaf ont également continué à évoluer, Thymeleaf lançant une nouvelle version du framework le mois dernier.

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    Expliquer les modèles d'apprentissage machine: renforcer la confiance et la compréhension des systèmes IA

    Expliquer les modèles d’apprentissage machine: renforcer la confiance et la compréhension des systèmes IA

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    Comprendre comment fonctionnent les modèles d’apprentissage machine est essentiel pour renforcer la confiance et la compréhension des systèmes IA. Découvrons ensemble comment ces modèles fonctionnent!

    ## Expliquer la signification de l’explicabilité des modèles d’apprentissage automatique

    L’explicabilité des modèles est devenue un domaine de recherche très important ces dernières années, car elle permet de comprendre comment fonctionnent les systèmes d’intelligence artificielle et de machine learning. Elle est également essentielle pour garantir la transparence et la responsabilité des systèmes d’IA. Cet article explore la signification de l’explicabilité des modèles, ses applications à divers domaines et l’influence qu’elle a sur la fiabilité des systèmes d’intelligence artificielle.

    L’explicabilité des modèles est particulièrement importante pour les domaines qui traitent des questions sensibles ou critiques, tels que le secteur de la santé, où les prises de décision doivent être fondées sur des données fiables et compréhensibles. La capacité des systèmes d’IA à fournir des explications compréhensibles par les humains est essentielle pour garantir la confiance et l’adoption responsable des systèmes d’IA.

    Les chercheurs ont mis au point plusieurs méthodes pour améliorer l’explicabilité des modèles d’intelligence artificielle et de machine learning. Ces méthodes peuvent être classées en trois catégories : l’analyse de l’architecture du modèle, l’analyse des poids et l’analyse des résultats. L’analyse de l’architecture du modèle consiste à étudier la structure du modèle et à déterminer comment les différents composants interagissent entre eux. L’analyse des poids consiste à examiner les poids assignés aux différents composants du modèle pour comprendre leur influence sur les résultats. Enfin, l’analyse des résultats consiste à étudier les résultats du modèle et à déterminer quelles variables sont les plus importantes pour expliquer le comportement du modèle. Ces méthodes peuvent être utilisées pour améliorer la transparence et la responsabilité des systèmes d’IA.

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