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Créer et Monétiser Votre Bot IA Comme ChatGPT

Créer et Monétiser Votre Bot IA Comme ChatGPT

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Créez votre propre bot IA et monétisez-le comme ChatGPT! Découvrez comment créer votre bot intelligent et le rendre rentable.

## Je me souviens avoir embauché des pigistes pour l’écriture de contenu, le test A / B, le référencement et de nombreux autres projets qui devaient être le travail de «professionnels» et d’«individus expérimentés». Mais je ne vois pas cela se produire dans le futur.

The reason is simple: the emergence of a new technology called ‘database’. Database technology is revolutionizing the way we store and access data. It is allowing us to store vast amounts of data in a secure and efficient manner.

Je me souviens avoir embauché des pigistes pour l’écriture de contenu, le test A / B, le référencement et de nombreux autres travaux qui devaient être le travail de «professionnels» et d’«individus expérimentés».

Mais je ne vois pas cela se produire à l’avenir.

La raison est simple: l’émergence d’une nouvelle technologie appelée «base de données». La technologie de base de données révolutionne la façon dont nous stockons et accédons aux données. Il nous permet de stocker des quantités massives de données de manière sécurisée et efficace.

La base de données est un outil puissant qui permet d’accéder rapidement et facilement à des informations spécifiques. Les entreprises peuvent utiliser des bases de données pour stocker des informations sur leurs clients, leurs produits et leurs services. Les bases de données peuvent également être utilisées pour stocker des informations sur des projets, des tâches et des employés.

Les bases de données sont également très utiles pour les freelances. Les freelances peuvent utiliser des bases de données pour stocker des informations sur leurs clients, leurs projets et leurs tarifs. Les bases de données peuvent également être utilisées pour stocker des informations sur leurs compétences et leurs expériences professionnelles. Les freelances peuvent également utiliser des bases de données pour rechercher des clients et des projets.

Les bases de données sont en train de changer la façon dont les freelances travaillent. Les freelances peuvent maintenant trouver des clients et des projets plus facilement grâce aux bases de données. De plus, les freelances peuvent maintenant stocker des informations sur leurs clients, leurs projets et leurs tarifs dans une base de données sécurisée. Les freelances peuvent également utiliser des bases de données pour trouver des informations sur les compétences et l’expérience professionnelle dont ils ont besoin pour réussir.

Je ne vois pas comment je pourrais continuer à embaucher des pigistes pour l’écriture de contenu, le test A / B, le référencement et d’autres travaux sans l’utilisation des bases de données. Les bases de données sont un outil puissant qui permet aux freelances de trouver plus facilement des clients et des projets, et qui leur permet également de stocker des informations sur leurs clients, leurs projets et leurs tarifs.

Source de l’article sur DZONE

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Stratégies d'affinage LLM pour applications spécifiques au domaine.

Stratégies d’affinage LLM pour applications spécifiques au domaine.

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Les stratégies d’affinage de modèles d’apprentissage machine (LLM) peuvent être appliquées pour adapter des applications spécifiques à un domaine. Découvrez comment ces stratégies peuvent améliorer vos résultats!

## Les modèles de langage larges (LLMs) sont des modèles d’intelligence artificielle (IA) avancés conçus pour comprendre la langue humaine et générer des réponses de type humain. Ils sont formés sur de grands jeux de données textuelles – d’où le nom « large » – construits sur un type de réseau neuronal appelé modèle de transformateur. Ils sont utilisés dans les chatbots et les assistants virtuels, la génération de contenu, la synthèse, la traduction, la génération de code, etc.

Testing LLMs is a crucial step in the development process. It is important to ensure that the model is working as expected and is able to handle different types of inputs. Testing can also help identify any potential issues or bugs in the model. It is also important to test the model’s performance on different datasets to ensure that it is able to generalize well.

Les modèles de langage larges (LLMs) sont des modèles d’intelligence artificielle (IA) avancés conçus pour comprendre la langue humaine et générer des réponses similaires à celles des humains. Ils sont formés à partir d’un grand nombre de jeux de données textuelles – d’où le nom «large» – construits sur un type de réseau neuronal appelé modèle de transformateur. Ils sont utilisés dans les chatbots et les assistants virtuels, la génération de contenu, la synthèse, la traduction, la génération de code, etc.

Une caractéristique remarquable des LLMs est leur capacité à être affinés. Ces derniers peuvent être formés plus avant pour améliorer leur performance globale et leur permettre d’adapter à de nouveaux domaines spécialisés, mettant en évidence leur adaptabilité et leur polyvalence.

Le test des LLMs est une étape cruciale du processus de développement. Il est important de s’assurer que le modèle fonctionne comme prévu et qu’il est capable de gérer différents types d’entrées. Les tests peuvent également aider à identifier tout problème ou bug potentiel dans le modèle. Il est également important de tester les performances du modèle sur différents jeux de données pour s’assurer qu’il est capable de généraliser correctement.

Source de l’article sur DZONE

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Artelia modernise son système d’information avec SAP S/4HANA et la technologie SAP Fiori

Artelia modernise son système d’information avec SAP S/4HANA et la technologie SAP Fiori

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L’ergonomie utilisateur avancée de SAP S/4HANA a convaincu Artelia de moderniser son SI SAP existant. Un projet complexe, mené à bien en moins de huit mois, avec l’aide de PASàPAS et l’engagement sans faille des équipes d’Artelia.

 

Artelia est un groupe d’ingénierie pluridisciplinaire français (industrie, bâtiment, mobilité, eau, énergie) qui a pour particularité d’être détenu à 100% par ses managers et salariés. En croissance rapide, le groupe approche aujourd’hui les 7000 collaborateurs et fait partie du top 15 européen des sociétés d’ingénierie de la construction.

En 2021, Artelia a enregistré un chiffre d’affaires de 745 millions d’euros, dont 85% réalisés en Europe. L’entreprise est implantée dans plus de 40 pays, avec une forte présence en Europe, mais également en Asie et en Afrique. Elle ambitionne de passer le cap du milliard d’euros de chiffre d’affaires annuel en 2025.

Un fort besoin de modernisation

« En 2018, nous avons dû faire face à l’obligation de déposer dans Chorus Pro les factures destinées à nos clients du secteur public, explique Angéline Carlassare, Responsable SI finance chez Artelia. En parallèle, nous voulions aller plus loin sur le sujet de la dématérialisation. » L’interface utilisateur de SAP ECC n’était pas adaptée à un public d’assistantes et assistants. La création d’applications simples d’usage, exploitant la technologie SAP Fiori, a permis alors de répondre au besoin d’Artelia.

Plus tard, d’autres demandes ont émergé, cette fois-ci sur la partie achat. « Nous nous sommes alors dit que nous aurions tout intérêt à basculer sur SAP S/4HANA, avant d’adopter le module achat, afin de profiter de sa nouvelle ergonomie. »

Dans la phase finale de son appel d’offres, Artelia a commandé auprès des deux candidats sélectionnés une étude de cadrage. La société voulait ainsi donner l’opportunité à chacun des intégrateurs de partager leur vision du projet. C’est PASàPAS, l’un des deux partenaires SAP récurrents d’Artelia, qui a été retenu.

Un projet solidement cadré

Le périmètre de l’ERP d’Artelia est somme toute assez classique : finance, contrôle de gestion, gestion des projets et administration des ventes. Mais il est complexifié par des applications périphériques, dont de la BI et un CRM. Le tout dans un contexte multi-ERP, qui est le résultat d’une forte croissance du groupe, organique comme externe.

« Pour sécuriser le projet, nous avions demandé à SAP une formation sur les écarts existants entre SAP ECC et SAP S/4HANA, explique Nicolas Panayoti, Responsable de la transformation digitale finance chez Artelia. Nous avons détecté une cinquantaine de changements s’appliquant à notre SI. Les écarts majeurs – une dizaine – ont été intégrés au projet proactivement afin de diminuer les risques lors de la mise en route de notre nouveau SI. »

« Un projet de migration reste coûteux, poursuit Angéline Carlassare. Il faut donc être capable d’amener rapidement de la valeur. Toutefois, afin de sécuriser notre projet, nous avons décidé d’opter pour une approche en deux temps : une phase de conversion, comprenant un minimum de modifications majeures, suivie d’une étape de réflexion autour de ce que SAP S/4HANA pourra nous proposer par la suite. »

Une approche en phase avec les contraintes pesant sur l’agenda d’Artelia. Lancé en mai 2021, le projet devait en effet impérativement être terminé en fin d’année, afin que le nouvel ERP soit en production lors de la fusion de trois sociétés du groupe, programmée en janvier 2022.

Artelia modernise son système d’information avec SAP S/4HANA et la technologie SAP Fiori (French)

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Artelia modernise son système d’information avec SAP S/4HANA et la technologie SAP Fiori (French)

Un client très engagé

L’ERP SAP S/4HANA est aujourd’hui en fonction chez Artelia. Avec deux types de retours :

  • Les équipes finance n’ont pas vu de réel changement, les processus qu’ils utilisent n’ayant pas été profondément modifiés lors de la migration. Quelques régressions ont pu être constatées, par exemple au sujet des business partners. La configuration d’une tuile standard proposée par SAP a permis toutefois de limiter l’impact de ce problème, en proposant une expérience utilisateur satisfaisante pour des ADV.

Pendant le projet, Artelia s’est trouvé confronté à quelques difficultés, certains choix faits pouvant avoir un impact important pour l’organisation. « Lorsque nous avons soulevé ce problème, PASàPAS a adapté son dispositif, en mettant en place des réunions hebdomadaires nous permettant de faire le point sur les choix faits, l’impact de ces choix et les décisions qu’il nous fallait prendre. Cette initiative a été clé dans la réussite du projet, » explique Angéline Carlassare. « Nous avons mis du temps à nous caler avec le partenaire, confirme Nicolas Panayoti. Mais, finalement, le projet s’est bien déroulé, car toutes les équipes étaient impliquées, celles d’Artelia, comme celles de PASàPAS. »

L’année 2022 est celle de la stabilisation de l’ERP et de la recherche de quick wins. Artelia va ainsi mener plusieurs sprints visant à intégrer des évolutions fonctionnelles, notamment au travers de la mise en place de cockpits Fiori.

L’année 2023 sera pour sa part consacrée à l’activation du module achats. Mais aussi à la montée de version de l’ERP. « Le rythme des mises à jour de l’ERP SAP S/4HANA est plus rapide que précédemment, avec un support limité à 5 ans, rappelle Angéline Carlassare. Or, nous avons opté pour la version 1909 de SAP S/4HANA. Nous avons donc programmé une montée de version en 2023, en prévision de la fin de support de SAP S/4HANA 1909 en 2024. »

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Agroalimentaire : Ocealia bascule vers l’offre RISE with SAP avec PASàPAS

Agroalimentaire : Ocealia bascule vers l’offre RISE with SAP avec PASàPAS

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Ocealia opte pour l’ERP SAP S/4HANA en mode cloud, déployé chez un hyperscaler avec l’appui des équipes de PASàPAS. Un projet mené à bien en huit mois, qui permet au groupe de disposer d’un outil innovant, sur le plan fonctionnel comme ergonomique.

 

Ocealia est un acteur du secteur de l’agroalimentaire présent dans le centre ouest de la France (Poitou-Charentes, Dordogne et Limousin). Particulièrement polyvalent, ce groupe coopératif rassemble 10.000 adhérents, avec un réseau de distribution couvrant 340 implantations.

Ses multiples filiales lui permettent de couvrir un vaste spectre d’activités : productions végétales et animales, viticulture, jardinerie, snacking, mais aussi de l’alimentation animale ainsi qu’une filiale dédiée au transport. Ocealia réalise un chiffre d’affaires annuel de 810 millions d’euros, pour 1533 collaborateurs.

En 2009, Ocealia met en place un ERP SAP, qui l’accompagne depuis dans sa croissance et ses opérations de fusion/acquisition. Cet ERP reste aujourd’hui une des pièces centrales du système d’information du groupe.

« De multiples facteurs nous ont poussés à réfléchir à la modernisation de notre ERP, explique Philippe Cote, DSI d’Ocealia. Nous avions la volonté d’intégrer de nouveaux processus dans l’ERP, comme la gestion de la trésorerie et des rapprochements bancaires. La fin de maintenance annoncée de l’ERP SAP ECC 6 a également motivé cette décision. Nous souhaitions aussi bénéficier d’autres avancées apportées par l’ERP SAP S/4HANA : interface utilisateur rénovée, meilleure automatisation des processus, analytique intégrée ou encore l’accès à de nouvelles technologies comme l’IoT ou l’IA. »

Enfin, Ocealia voulait profiter de ce projet de conversion pour basculer vers le cloud d’un hyperscaler. Son contrat d’hébergement arrivant à terme en mars 2022, le nouvel ERP devait être prêt à cette date.

 

Un choix mûrement réfléchi

Le projet démarre en septembre 2020, lors d’un passage du CODIR à l’Experience Business Center parisien de SAP. Une visite suivie de démonstrations permettant de découvrir les fonctionnalités clés de l’ERP SAP S/4HANA.

Convaincu, Ocealia se tourne vers PASàPAS pour prendre en charge ce projet de migration de SAP ECC vers l’ERP SAP S/4HANA. « PASàPAS assure la TMA de notre environnement SAP depuis de nombreuses années, rappelle Philippe Cote. Ses équipes nous ont également accompagnés en 2018 lors de la mise à niveau de notre environnement SAP ECC et du passage vers la base de données SAP HANA. »

De janvier à mai 2021, Ocealia et PASàPAS travaillent au cadrage et à la méthodologie du projet. « Cette phase nous a permis de définir nos besoins, de structurer et de sécuriser nos travaux. Nous avons choisi de migrer notre ERP à fonctionnalités équivalentes, tout en définissant une feuille de route permettant l’intégration ultérieure de nouvelles fonctionnalités. »

En mai 2021, une “conversion à blanc” avec les données de productions est mis en place, afin de s’assurer de la faisabilité de la migration, mais également de permettre la réalisation de premiers tests. Cette préparation minutieuse a participé à un déroulé fluide du projet pendant les huit mois suivants, avec un démarrage à la date prévue et sans difficulté majeure, le 14 février 2022.

« La conversion factory de PASàPAS est indéniablement un atout sur ce type de projet. Les processus sont bien rodés, avec un suivi hebdomadaire des tâches à réaliser qui permet de s’assurer de ne rien rater, tout en offrant l’opportunité de régler les problèmes au fil de l’eau. »

Agroalimentaire : Ocealia bascule vers l’offre RISE with SAP avec PASàPAS (French)

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Agroalimentaire : Ocealia bascule vers l’offre RISE with SAP avec PASàPAS (French)

Une bascule vers un hyperscaler

Lors de la migration vers l’ERP SAP S/4HANA, Ocealia a fait le choix de passer d’un cloud privé hébergé vers une solution proposée par un hyperscaler. En l’occurrence Google, au travers de l’offre RISE with SAP S/4HANA.

« Nous étions déjà clients de Google sur son offre Workspace et souhaitions continuer à travailler avec cette entreprise, explique Philippe Cote. Aujourd’hui, nous avons d’un côté une offre RISE, hébergée sur les serveurs de Google et garantie par SAP, et d’autre part des serveurs complémentaires dédiés aux autres composants de notre SI SAP (BW, BO, Content Server…), hébergés eux aussi chez Google, mais opérés par PASàPAS.”

La conciergerie, un service de pilotage global mis en place par PASàPAS, permet de faciliter la gestion au quotidien de l’ensemble. « La partie technologique est entièrement prise en charge par PASàPAS, ce qui nous permet de nous concentrer sur les développements métiers. »

Via ce service, PASàPAS accompagne également ses clients de façon proactive dans la gestion des cycles de vie de leur solution ERP dans RISE en leur proposant également des services complémentaires contextualisés à leurs organisations.

 

Un ERP en cours de fiorisation

« C’est un projet réussi, résume le DSI d’Ocealia. Les équipes se sont bien entendues, malgré les périodes de stress et de tension… et la crise sanitaire, qui nous a obligés à travailler en distanciel. Les métiers ont parfaitement joué le jeu, avec beaucoup de temps passé sur les tests. »

La migration à fonctionnalités équivalentes a permis de limiter les perturbations pour les utilisateurs. Mais Ocealia entend bien profiter rapidement des avancées proposées par l’ERP SAP S/4HANA. Les travaux ont ainsi débuté sur la gestion de la trésorerie et des rapprochements bancaires. D’ici la fin de l’année, des tuiles Fiori seront également déployées sur des fonctionnalités plus classiques, afin de quitter progressivement le mode transactionnel pour adopter une approche plus moderne.

« Nous allons mettre en place un laboratoire interne regroupant des utilisateurs qui disposeront d’un environnement “fiorisé”. Ceci nous permettra ainsi d’avancer sur la modernisation de l’interface utilisateur de notre ERP, tout en formant des key users qui participeront à son adoption auprès des équipes métiers. »

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Eclipse JNoSQL 1.0.2 : Flexibilité NoSQL pour Java

Eclipse JNoSQL 1.0.2 : Flexibilité NoSQL pour Java

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Avec Eclipse JNoSQL 1.0.2, découvrez la flexibilité des bases de données NoSQL pour Java et profitez des avantages qu’elles offrent.

L’intersection entre Java et les bases de données NoSQL représente une frontière dynamique où l’innovation prospère dans le développement logiciel moderne.

The combination of Java and NoSQL databases is a powerful one. Java provides a stable and reliable platform for building applications, while NoSQL databases offer the flexibility and scalability needed to manage large amounts of data. Together, they form the foundation of many modern software solutions, from web-based applications to mobile apps.

Dans le développement de logiciels modernes, l’intersection entre Java et les bases de données NoSQL représente une frontière dynamique où l’innovation prospère. Réputé pour sa fiabilité et sa polyvalence, Java continue d’être un pilier du monde de la programmation, alimentant diverses applications, des systèmes d’entreprise aux applications mobiles Android. Simultanément, l’augmentation de la génération de données et le besoin de solutions de stockage de données flexibles ont conduit à l’émergence des bases de données NoSQL en tant que technologie essentielle.

Les bases de données NoSQL offrent une alternative convaincante aux bases de données relationnelles traditionnelles en offrant une scalabilité, une adaptabilité et des performances qui s’alignent parfaitement sur les exigences des applications axées sur les données d’aujourd’hui. Ils excellent dans la gestion des données non structurées ou semi-structurées, ce qui en fait un choix idéal pour divers cas d’utilisation, notamment les systèmes de gestion de contenu, l’analyse en temps réel et les applications IoT.

La combinaison de Java et de bases de données NoSQL est puissante. Java fournit une plate-forme stable et fiable pour la construction d’applications, tandis que les bases de données NoSQL offrent la flexibilité et la scalabilité nécessaires pour gérer de grandes quantités de données. Ensemble, ils forment la base de nombreuses solutions logicielles modernes, des applications Web aux applications mobiles.

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Valider les archives et identifier les documents invalides en Java

Valider les archives et identifier les documents invalides en Java

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Valider les archives et identifier les documents invalides en Java est une tâche complexe, mais qui peut être simplifiée grâce à l’utilisation des outils adéquats.

Dans notre paysage contemporain de cybersécurité, les menaces cachées de contenu personnalisé menaces commencent à pénétrer nos politiques de sécurité des e-mails et nos pare-feux / proxies de numérisation des virus avec une plus grande cohérence. Les fichiers habilement dissimulés peuvent facilement se faufiler dans nos boîtes de réception et nos emplacements de stockage de fichiers les plus sensibles, et ils peuvent y rester pendant de longues périodes, attendant patiemment des victimes sans méfiance pour télécharger et exécuter leurs charges utiles malveillantes.  

Apparemment, plus nous nous précipitons pour comprendre et atténuer une itération d’une menace cachée de contenu, plus vite cette menace évolue en quelque chose de complètement nouveau, nous prenant à nouveau par surprise encore et encore.

The only way to stay ahead of the game is to deploy a comprehensive software solution that can detect and block malicious content before it reaches its intended target. Such a solution should be able to detect threats that are hidden in plain sight, as well as those that are disguised as legitimate files. It should also be able to identify and block malicious content that is embedded in emails, webpages, and other digital documents.

Dans le paysage de la cybersécurité contemporaine, des menaces de contenu personnalisées insidieuses commencent à pénétrer nos politiques de sécurité des courriels et nos pare-feux / proxies de numérisation des virus avec une plus grande cohérence. Les fichiers habilement dissimulés peuvent facilement se faufiler dans nos boîtes de réception et dans nos emplacements de stockage de fichiers les plus sensibles, et ils peuvent y rester pendant de longues périodes, attendant patiemment que des victimes sans méfiance les téléchargent et exécutent leurs charges utiles malveillantes.

Apparemment, plus nous nous précipitons pour comprendre et atténuer une itération d’une menace de contenu cachée, plus vite cette menace évolue en quelque chose de complètement nouveau, nous prenant à nouveau par surprise encore et encore.

La seule façon de rester en tête est de déployer une solution logicielle complète qui peut détecter et bloquer le contenu malveillant avant qu’il n’atteigne sa cible. Une telle solution devrait être capable de détecter les menaces cachées en pleine vue, ainsi que celles qui sont dissimulées sous forme de fichiers légitimes. Il devrait également être capable d’identifier et de bloquer le contenu malveillant qui est intégré dans des courriels, des pages Web et d’autres documents numériques.

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Optimisation des lignes d'objet d'email et mobile avec AI et ML

Optimisation des lignes d’objet d’email et mobile avec AI et ML

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Les entreprises peuvent désormais optimiser leurs lignes d’objet d’email et mobile grâce à l’intelligence artificielle et au machine learning. Une nouvelle ère de marketing commence !

Méthodologie

Architecture

La ligne d’objet et les titres des e-mails et des notifications push jouent un rôle important dans la détermination des taux d’engagement. La communication numérique nécessite la compétence de la conception de lignes d’objet convaincantes et de titres de notifications push concis qui captent l’attention de l’utilisateur. Les marketeurs conçoivent des lignes d’objet en fonction du ton du message à transmettre et du public cible visé. En «enseignant» efficacement cette compétence et en l’optimisant pour la communication numérique, les modèles d’IA générative offrent une avenue passionnante pour automatiser ce processus. L’article examine quelques approches pour créer des lignes d’objet et des titres de notifications push efficaces tout en les combinant avec des modèles classiques d’apprentissage automatique pour prédire les taux d’ouverture avec l’IA générative (Large Language Models).

Il ne s’agit pas seulement de créer des lignes d’objet accrocheuses que les LLM peuvent facilement générer avec le bon déclencheur. L’objectif est de générer un candidat idéal pour le contexte et le contenu qui incitera le destinataire à cliquer et à afficher le message. Les modèles d’apprentissage machine (ML), en particulier les algorithmes de forêt aléatoire, peuvent prédire avec une grande confiance la probabilité qu’un destinataire clique sur un message s’ils sont correctement formés. En combinant les LLM avec des modèles ML prédictifs, il est possible de générer des lignes d’objet et des titres de notifications push de haute qualité. Voici quelques moyens possibles.

La première approche consiste à entraîner un modèle ML prédictif sur un jeu de données historiques. Le modèle apprend à prédire le taux d’ouverture en fonction des caractéristiques telles que le sujet, le contenu et le public cible. Une fois le modèle formé, il peut être utilisé pour générer des lignes d’objet et des titres de notifications push optimaux pour chaque message. La seconde approche consiste à entraîner un modèle ML prédictif sur un jeu de données historiques tout en utilisant un modèle LLM pour générer des lignes d’objet et des titres de notifications push. Le modèle ML apprend à prédire le taux d’ouverture en fonction des caractéristiques telles que le sujet, le contenu et le public cible, tandis que le modèle LLM génère des lignes d’objet et des titres de notifications push optimaux pour chaque message. Enfin, la troisième approche consiste à entraîner un modèle ML prédictif sur un jeu de données historiques tout en utilisant un modèle LLM pour générer des lignes d’objet et des titres de notifications push optimaux pour chaque message. Le modèle ML apprend à prédire le taux d’ouverture en fonction des caractéristiques telles que le sujet, le contenu et le public cible, tandis que le modèle LLM génère des lignes d’objet et des titres de notifications

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Automatiser le Shadow DOM avec Selenium WebDriver

Automatiser le Shadow DOM avec Selenium WebDriver

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Selenium WebDriver offre une solution pour automatiser le Shadow DOM et simplifier le développement des applications web. Essayez-le dès aujourd’hui !

## J’ai rencontré un des cas de test dans mes projets précédents où je devais cliquer sur un bouton pour naviguer vers la page suivante. J’ai recherché le localisateur d’élément du bouton sur la page et j’ai exécuté les tests en espérant qu’il cliquerait sur le bouton et naviguerait vers la page suivante.

## Mais à ma grande surprise, le test a échoué car il n’a pas pu localiser l’élément et j’ai reçu NoSuchElementException dans les journaux de console. Je n’étais pas content de voir cette erreur car c’était un simple bouton que j’essayais de cliquer et il n’y avait pas de complexité.

I started to debug the issue and found out that the element was present in the DOM but was hidden from the view. I realized that the developers had used a coding technique to hide the button from the view, and that was why the test was failing.

J’ai rencontré un des cas de test dans mon projet précédent où je devais cliquer sur un bouton pour naviguer vers la page suivante. J’ai cherché le localisateur d’élément du bouton sur la page et j’ai exécuté les tests en espérant qu’il cliquerait sur le bouton et naviguerait vers la page suivante.

Mais à ma grande surprise, le test a échoué car il n’a pas pu localiser l’élément et j’ai reçu NoSuchElementException dans les journaux de la console. Je n’étais pas content de voir cette erreur car c’était un simple bouton que j’essayais de cliquer et il n’y avait pas de complexité.

J’ai commencé à déboguer le problème et j’ai découvert que l’élément était présent dans le DOM mais était caché de la vue. J’ai réalisé que les développeurs avaient utilisé une technique de codage pour cacher le bouton de la vue, et c’est pourquoi le test échouait.

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De zéro à héros: Apprendre Web3 avec Infura et Python

De zéro à héros: Apprendre Web3 avec Infura et Python

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Devenez un héros du Web3 en apprenant à utiliser Infura et Python ! Découvrez comment créer des applications décentralisées avec ces outils puissants.

Comment démarrer avec le Web3

Pour commencer

Même si je code depuis la fin des années 90, je suis vraiment un débutant complet dans le monde de Web3. Je ne suis pas un expert, donc je n’essaierai pas d’expliquer les fondamentaux. Il y a beaucoup de guides et de tutoriels de contenu excellents là-bas. Je suggère de commencer par la documentation Infura, qui est très complète et compréhensible.

Comprendre les prérequis

Avant de commencer à développer des applications Web3, il est important de comprendre les prérequis. Tout d’abord, vous devez comprendre les principes fondamentaux de la blockchain et des crypto-monnaies. Ensuite, vous devez comprendre le protocole Ethereum et la plate-forme Ethereum. Enfin, vous devez comprendre le langage de programmation Solidity et le framework Web3.js. Une fois que vous avez compris ces concepts, vous pouvez commencer à développer des applications Web3.

Test

Une fois que vous avez compris les prérequis, vous pouvez commencer à tester votre application Web3. Pour ce faire, vous pouvez utiliser un service d’API tel que Infura pour accéder à la blockchain Ethereum. Vous pouvez également utiliser Python pour interagir avec la blockchain via Infura. Une fois que vous avez mis en place votre environnement de développement, vous pouvez commencer à tester votre application Web3 en utilisant des outils tels que Truffle et Ganache. Vous pouvez également tester votre application sur un réseau réel en utilisant un service tel que MetaMask.

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REST vs. Messagerie pour Microservices

REST vs. Messagerie pour Microservices

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Les microservices sont devenus une technologie populaire pour le développement d’applications. REST et Messagerie sont des méthodes populaires pour communiquer entre les microservices. Voyons les avantages et les inconvénients de chacun.

Rapport des tendances en matière d’intégration de logiciels de DZone 2023 : lire le rapport

En tant qu’informaticien enthousiaste, je suis très intéressé par l’architecture microservices. Cette architecture est une tendance très populaire dans le développement logiciel et elle est de plus en plus utilisée pour construire des systèmes complexes. La principale raison de son succès est qu’elle permet de découper un système complexe en petits modules indépendants qui peuvent être gérés plus facilement.

Cependant, il est important de noter que l’utilisation d’une architecture microservices nécessite une planification et une conception minutieuses. Les développeurs doivent prendre en compte plusieurs facteurs, notamment le nombre de services à créer, leur interdépendance et la façon dont ils communiquent entre eux. De plus, les tests sont essentiels pour s’assurer que chaque service fonctionne correctement et qu’il n’y a pas de problèmes de compatibilité entre les services.

Pour tirer le meilleur parti de l’architecture microservices, les développeurs doivent également mettre en place des outils et des processus de test efficaces. Ces outils peuvent être utilisés pour tester chaque service individuellement et pour vérifier que tous les services fonctionnent correctement ensemble. Les tests peuvent également être utilisés pour vérifier la sécurité et la fiabilité des services. Enfin, les tests peuvent être utilisés pour s’assurer que les performances des services sont optimales.

En conclusion, l’architecture microservices est une tendance très populaire dans le développement logiciel et elle peut être très utile pour construire des systèmes complexes. Cependant, il est important de bien planifier et concevoir l’architecture et d’utiliser des outils et des processus de test efficaces pour s’assurer que chaque service fonctionne correctement et qu’il n’y a pas de problèmes de compatibilité entre les services.

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