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Stratégies LLM pour les gestionnaires de produits

Stratégies LLM pour les gestionnaires de produits

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Les gestionnaires de produits doivent adopter des stratégies de gestion de la vie des produits (LLM) pour garantir le succès à long terme de leurs produits.

Embarquer dans l’excitante aventure de faire passer un produit de l’idée à sa mise sur le marché nécessite une planification et un storytelling minutieux. Les responsables produits jouent un rôle crucial dans la définition et la gestion du succès d’un produit. De l’idée à sa mise sur le marché, les responsables produits doivent naviguer à travers divers défis et prendre des décisions stratégiques. En tant que responsable produit, créer des récits et des stratégies convaincants est essentiel au succès. Alors que le LLM bouleverse le marché, les PM peuvent utiliser les LLM pour construire des stratégies efficaces à chaque étape du cycle de vie du produit afin d’améliorer leur productivité.

L’architecture d’un produit est un voyage passionnant qui commence par une idée et se termine par son lancement sur le marché. Les chefs de produit jouent un rôle crucial dans la définition et la réussite d’un produit. De la conception de l’idée à son lancement sur le marché, les chefs de produit doivent relever de nombreux défis et prendre des décisions stratégiques. En tant que chef de produit, il est essentiel de créer des récits et des stratégies convaincants pour réussir. Avec l’arrivée des modèles d’apprentissage automatique, les chefs de produit peuvent utiliser ces outils pour construire des stratégies efficaces à chaque étape du cycle de vie du produit et améliorer leur productivité.

Cet article vise à identifier le cycle de vie d’une idée à son lancement sur le marché et à montrer comment nous pouvons utiliser l’ingénierie prompte pour interroger un modèle d’apprentissage automatique et augmenter la productivité en tant que chef de produit.

L’architecture d’un produit est un processus complexe qui nécessite une planification et une gestion minutieuses. Les chefs de produit doivent être en mesure de comprendre les différentes phases du cycle de vie du produit et de prendre des décisions stratégiques à chaque étape. La première étape consiste à développer une idée et à la transformer en un produit viable. Une fois que le produit a été conçu, les chefs de produit doivent le tester et le lancer sur le marché. La dernière étape consiste à surveiller les performances du produit et à apporter des modifications si nécessaire.

Les modèles d’apprentissage automatique peuvent être utilisés pour améliorer le processus d’architecture du produit. Les chefs de produit peuvent utiliser ces modèles pour analyser les données du marché et prendre des décisions plus éclairées. Les modèles peuvent également être utilisés pour tester le produit avant son lancement et identifier les points forts et les points faibles. Enfin, les modèles peuvent être utilisés pour surveiller les performances du produit et apporter des modifications si nécessaire.

En conclusion, l’architecture d’un produit est un processus complexe qui nécessite une planification et une gestion minutieuses. Les chefs de produit peuvent utiliser les modèles d’apprentissage automatique pour améliorer le processus d’architecture du produit et augmenter leur productivité. Les modèles peuvent être utilisés pour analyser les données du marché, tester le produit avant son lancement, surveiller les performances du produit et apporter des modifications si nécessaire.

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Améliorer l'efficacité avec des revues de code plus courtes.

Améliorer l’efficacité avec des revues de code plus courtes.

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Les revues de code courtes sont un moyen efficace d’améliorer la qualité du code et de réduire le temps de développement. Essayons-le!

Dans le paradigme de logiciel en évolution constante, souvent plusieurs développeurs travaillent sur la base de code partagée de manière collaborative. La gestion du code devient difficile avec le nombre de développeurs, l’étendue des modifications, le rythme de livraison, etc. sur une base de code partagée. Les principaux défis surviennent lors des:

Dans le paradigme logiciel en constante évolution, souvent plusieurs développeurs travaillent sur la base de code partagée de manière collaborative. La gestion du code devient difficile avec le nombre de développeurs, l’étendue des modifications, le rythme de livraison, etc. sur une base de code partagée. Les principaux défis surviennent lors des:

  1. Fusion du code
  2. Création de revues de code 
  3. Réalisation de revues de code
  4. Suivi du déploiement et
  5. Débogage des problèmes dus aux changements de code

Quel que soit le type d’architecture logicielle, c’est-à-dire micro-service ou monolithe, ces défis peuvent avoir un impact sur la productivité quotidienne des développeurs. La création d’un jeu de modifications en morceaux de revues de code plus petites et liées permet de limiter ces problèmes et encourage les collaborations et garantit un service sain. Discutons du problème en détail et comprenons comment l’utilisation de revues de code plus petites peut aider à résoudre ces problèmes.

La fusion du code est l’un des principaux défis pour les équipes de développement. La fusion du code implique la fusion des modifications apportées par plusieurs développeurs à une même base de code. Une fois le code fusionné, il est nécessaire de vérifier le code pour s’assurer qu’il fonctionne correctement et qu’il ne provoque pas d’erreurs. Pour cela, les équipes doivent créer des revues de code et les effectuer. Cependant, si le code est trop volumineux, il peut être difficile de trouver les erreurs et les bogues. De plus, le temps passé à effectuer des revues de code peut être long et fastidieux.

Pour résoudre ce problème, il est recommandé d’utiliser des revues de code plus petites et liées. En divisant le code en morceaux plus petits, il est plus facile pour les développeurs de trouver les erreurs et les bogues. De plus, cela permet aux développeurs de se concentrer sur une partie spécifique du code à la fois et d’effectuer des revues de code plus efficaces. En outre, cela permet aux équipes de suivre le processus de déploiement et de résoudre rapidement les problèmes liés aux changements de code. Enfin, cela permet aux équipes de travailler plus efficacement et d’améliorer leur productivité.

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IA générative 2024 et au-delà : un aperçu de l'avenir

IA générative 2024 et au-delà : un aperçu de l’avenir

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L’intelligence artificielle générative est en train de révolutionner le monde. Découvrons ensemble ce que nous réserve l’avenir à partir de 2024 et au-delà.

Alors que nous entamons l’année 2024, le domaine de l’IA générative évolue non seulement, mais révolutionne également notre interaction avec la technologie et remodèle les défis commerciaux et mondiaux. Ce voyage est ancré dans les remarquables avancées de 2023, une année charnière dans l’évolution de l’IA.

Tout d’abord, l’intelligence artificielle générative offre aux entreprises une plus grande flexibilité et une meilleure efficacité. Les entreprises peuvent désormais automatiser des tâches complexes et chronophages telles que la génération de contenu, la traduction et le traitement des données. De plus, l’utilisation de l’IA générative permet aux entreprises d’accélérer leurs processus et de réduire leurs coûts. De plus, les entreprises peuvent utiliser l’IA générative pour créer des produits et services plus personnalisés en fonction des besoins spécifiques des clients. Enfin, l’IA générative peut être utilisée pour améliorer la sécurité et la confidentialité des données des entreprises en identifiant et en corrigeant les erreurs et les anomalies.

Deuxièmement, l’IA générative peut aider les entreprises à améliorer leurs opérations en fournissant des informations précises et à jour sur les tendances du marché. Les entreprises peuvent utiliser l’IA générative pour analyser les données du marché et identifier les opportunités de croissance. De plus, l’IA générative peut aider les entreprises à mieux comprendre leurs clients et à leur fournir des produits et services personnalisés. Enfin, l’IA générative peut aider les entreprises à prendre des décisions plus éclairées en fournissant des informations précises et à jour sur le marché.

Enfin, l’utilisation de l’IA générative est un moyen efficace pour les entreprises de se démarquer de la concurrence. Les entreprises peuvent utiliser l’IA générative pour créer des produits et services innovants qui répondent aux besoins spécifiques des clients. De plus, l’utilisation de l’IA générative permet aux entreprises de s’adapter rapidement aux changements du marché et de prendre des décisions plus éclairées. Enfin, l’utilisation de l’IA générative permet aux entreprises d’améliorer leur productivité et leur efficacité en automatisant des tâches complexes et chronophages.

En conclusion, l’utilisation de l’intelligence artificielle générative est un moyen puissant pour les entreprises de se démarquer de la concurrence, d’améliorer leurs opérations et d’accroître leur productivité. L’utilisation de cette technologie permet aux entreprises de créer des produits et services innovants, d’analyser les données du marché et de prendre des décisions plus éclairées. Dans un avenir proche, l’utilisation de l’IA générative deviendra une norme pour les entreprises qui souhaitent rester compétitives et réussir dans un monde numérique en constante évolution.

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Observabilité des données : fiabilité à l'ère de l'IA

Observabilité des données : fiabilité à l’ère de l’IA

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L’observabilité des données est un concept clé pour assurer la fiabilité des systèmes à l’ère de l’IA. Découvrez comment elle peut vous aider.

Lorsque nous avons introduit le concept de l’observabilité des données il y a quatre ans, cela a résonné avec les organisations qui avaient débloqué de nouvelles valeurs… et de nouveaux problèmes grâce à la pile de données moderne. 

Quatre ans plus tard, nous voyons les organisations faire face au potentiel considérable… et aux défis considérables posés par l’IA générative. 

Software is the key to unlocking the potential of data observability and generative AI. It’s the tool that allows organizations to quickly and easily gain visibility into their data, identify problems, and take action. 

Il y a quatre ans, lorsque nous avons introduit le concept de data observability, il a résonné avec les organisations qui ont débloqué de nouvelles valeurs… et de nouveaux problèmes grâce à la pile de données moderne. 

Quatre ans plus tard, nous voyons les organisations faire face aux incroyables potentiels… et aux incroyables défis posés par l’IA générative. 

Le logiciel est la clé pour débloquer le potentiel de l’observabilité des données et de l’IA générative. C’est l’outil qui permet aux organisations d’obtenir rapidement et facilement une visibilité sur leurs données, d’identifier les problèmes et d’agir. 

Le logiciel est un outil essentiel pour exploiter pleinement les avantages de l’observabilité des données et de l’IA générative. Il permet aux organisations de surveiller leurs données en temps réel, de détecter les anomalies et de prendre des mesures correctives. Les outils logiciels peuvent également aider les organisations à créer des modèles prédictifs et à développer des applications basées sur l’IA. 

Les outils logiciels peuvent également aider les organisations à améliorer leurs processus métiers et à réduire les coûts opérationnels. Les outils logiciels peuvent être utilisés pour automatiser les processus métiers, ce qui permet aux organisations de réaliser des gains de productivité et d’efficacité. Les outils logiciels peuvent également aider les organisations à améliorer la qualité des données et à améliorer la prise de décision. 

Enfin, le logiciel peut aider les organisations à améliorer la sécurité des données et à se conformer aux exigences réglementaires. Les outils logiciels peuvent être utilisés pour surveiller les données et détecter les violations de sécurité. Les outils logiciels peuvent également aider les organisations à se conformer aux exigences réglementaires en matière de confidentialité des données et à limiter leur exposition aux risques juridiques et financiers.

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Réussir durablement ? Les dirigeants français font face à des obstacles malgré les stratégies et les investissements actuels

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Paris – le 27 novembre 2023 – À l’occasion de la COP28,  SAP SE dévoile les résultats de son Rapport annuel sur la durabilité, révélant que 87 % des dirigeants français maintiendront ou augmenteront leurs investissements dans les démarches durables d’ici à 2026, dans le but d’obtenir de meilleurs rendements économiques. Cependant, malgré ces ambitions, les entreprises françaises continuent de créer leurs propres obstacles à cette progression.

L’étude mondiale qui a interrogé plus de 4 700 dirigeants d’entreprise, dont 200 en France, est la troisième édition du Rapport annuel sur la durabilité de SAP. Il explore les motivations et les défis clés auxquels font face les organisations cherchant à réduire leur impact environnemental à grande échelle.

Le rapport révèle que 13 % des entreprises françaises déclarent que leurs initiatives environnementales ont déjà un impact positif sur leurs revenus et leurs opportunités de profit, tandis que seulement 12 % d’entre-elles ont désigné le Directeur Financier, pourtant essentiel à la stratégie d’investissement, comme responsable de ces efforts. Quatre entreprises sur dix (41 %) rencontrent des difficultés à mesurer le retour sur investissement, et près d’un tiers (32 %) citent une incapacité à inciter les partenaires et les fournisseurs à agir, rendant ainsi plus difficile la démonstration et la pérennisation des progrès à long terme.

 

La durabilité, en tant qu’opportunité financière, ne doit pas être perçue comme une charge

Autrefois perçues comme des obligations morales ou éthiques, les initiatives visant à protéger la planète sont désormais considérées par les entreprises françaises comme des opportunités financières à long terme. En effet, 34 % d’entre ellesaffirment que les opportunités de revenus et de profit sont le moteur majeur des investissements durables.

Dans un contexte d’inflation, de problèmes d’approvisionnement et de hausse des coûts de la vie, les dirigeants français maintiennent leurs engagements environnementaux, considérant les actions durables comme un moyen de compenser l’incertitude économique. À présent, plus de la moitié (53 %) de ces dirigeants anticipent un rendement financier positif sur leurs investissements en durabilité au cours des cinq prochaines années.

 

Des barrières internes à la prise de décision

Malgré le lien entre les actions environnementales et la hausse des profits à long terme, l’étude de SAP montre que les entreprises françaises n’impliquent que très peu les Directeurs Financiers dans leur feuille de route environnementale, ce qui freine les progrès.

Actuellement, seulement 7 % des entreprises confient la responsabilité de la direction stratégique des actions durables à leur Directeur Financier. Cette responsabilité revient plutôt à d’autres responsables, dont les Directeurs des risques (10 %), les Directeurs des Opérations (11 %), les PDG (24 %) et le Conseil d’Administration (22 %). L’étude suggère que cette approche ne fonctionne pas pour traduire la valeur économique des progrès en matière de développement durable dans l’ensemble de l’entreprise. Jusqu’à 36 % des entreprises françaises identifient les problèmes de financement comme l’une des cinq principales barrières aux actions durables, tandis que 15 % ne parviennent pas à obtenir le soutien des principaux décideurs pour prendre des mesures concertées. Une plus grande responsabilité du Directeur Financier pourrait remédier à cela.

 

La nécessité de mesurer avant d’agir

Seulement 43 % des entreprises sont en mesure de calculer leurs émissions de gaz à effet de serre liées à leur activité. Par ailleurs, 12 % d’entre-elles ne peuvent pas suivre les émissions produites indirectement dans la chaîne d’approvisionnement. Par conséquent, de nombreux dirigeants se tournent vers des estimations pour évaluer l’impact environnemental. Les dirigeants français peinent également à adopter un cadre de rapport normalisé, avec plus d’un tiers (34 %) n’ayant aucune méthodologie cohérente pour calculer l’impact environnemental de leur production.

Cette ambiguïté est exacerbée par l’utilisation de méthodes de mesure conflictuelles dans leurs rapports. Alors que les dirigeants privilégient la mesure directe pour suivre les émissions énergétiques (91 %), la disponibilité des ressources (78 %), les déchets solides (79 %) et l’utilisation de matériaux (78 %), ils s’appuient sur des conjectures et des estimations pour la pollution de l’eau (68 %), l’impact de la chaîne d’approvisionnement (65 %), la perte de la nature (81 %) et la pollution de l’air (89 %). Cette situation conduit à des difficultés signalées par plus de 90 % des entreprises pour recueillir et analyser des données pour la conformité réglementaire. Cela survient à un moment où les dirigeants français doivent déjà naviguer entre une série de réglementations, taxes et prélèvements liés à leur empreinte carbone.

“Dans un contexte où des réglementations plus strictes exigent désormais des entreprises qu’elles divulguent leur impact environnemental, les dirigeants qui ne peuvent pas rapporter avec précision ces données encourent non seulement des allégations de greenwashing, mais également des amendes et des dommages à leur réputation. Se concentrer sur la mise en œuvre d’un cadre de reporting standardisé est une priorité : pour que les entreprises justifient leurs compétences écologiques, obtiennent des mesures précises et mettent en place des actions qui conduiront directement à un impact bénéfique à long terme » conclut Stephen Jamieson, responsable mondial des solutions d’économie circulaire chez SAP.

 

A propos de SAP :

La stratégie de SAP est d’aider chaque organisation à fonctionner en « entreprise intelligente » et durable. En tant que leader du marché des logiciels d’application d’entreprise, nous aidons les entreprises de toutes tailles et de tous secteurs à opérer au mieux : 87 % du commerce mondial total est généré par nos clients. Nos technologies de Machine Learning, d’Internet des objets (IoT) et d’analyse avancée aident nos clients à transformer leurs activités en « entreprises intelligentes ». SAP permet aux personnes et aux organisations d’avoir une vision approfondie de leur business et favorise la collaboration pour qu’ils puissent garder une longueur d’avance sur leurs concurrents. Nous simplifions la technologie afin que les entreprises puissent utiliser nos logiciels comme elles le souhaitent, sans interruption. Notre suite d’applications et de services end-to-end permet aux clients privés et publics de 26 secteurs d’activité dans le monde entier, de fonctionner de manière rentable, de s’adapter en permanence et de faire la différence. Grâce à un réseau mondial de clients, de partenaires, d’employés et de leaders d’opinion, SAP aide le monde à mieux fonctionner et à améliorer la vie de chacun.

 

Contacts presse :

Sylvie Léchevin : sylvie.lechevin@sap.com / sap@the-arcane.com

 

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Amélioration de la sécurité IoT: Outils d'analyse de sécurité IoT

Amélioration de la sécurité IoT: Outils d’analyse de sécurité IoT

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Les outils d’analyse de sécurité IoT sont essentiels pour améliorer la sécurité des objets connectés. Ils offrent une protection contre les menaces et permettent de garantir la confidentialité des données.

L’arrivée de l’Internet des Objets (IoT) a ouvert une nouvelle ère de connectivité, révolutionnant divers secteurs, notamment les foyers, les industries et les zones urbaines. Cependant, cette connectivité étendue entraîne également des défis de sécurité importants, nécessitant des mécanismes robustes de détection et de réponse aux menaces. Les outils d’analyse de sécurité IoT sont devenus des composants essentiels pour faire face à ces défis, exploitant des techniques d’apprentissage automatique avancées pour identifier des modèles de comportement inhabituels et des menaces potentielles au sein des réseaux IoT. Cet article explore le rôle essentiel que jouent les outils d’analyse de sécurité IoT pour améliorer la sécurité IoT.

  • The sheer number of devices connected to a single network, each of which may have different security protocols.
  • The diversity of communication protocols and data formats used by IoT devices.
  • The complexity of the underlying infrastructure, which may include multiple layers of networks, cloud services, and mobile applications.

These complexities make it difficult for traditional security solutions to identify and respond to potential threats in real-time. This is where IoT Security Analytics Tools come into play.

The Role of IoT Security Analytics Tools

IoT Security Analytics Tools are designed to detect and respond to potential threats in real-time. These tools leverage advanced machine learning techniques to identify unusual behavior patterns and potential threats within IoT networks. They can detect anomalies in device communication, identify malicious activities, and alert administrators to potential threats. Additionally, they can provide detailed insights into the security posture of an IoT network, enabling administrators to take proactive measures to mitigate risks.

IoT Security Analytics Tools can also be used to monitor user activity on connected devices. This helps administrators identify suspicious activities and take appropriate action. Furthermore, these tools can be used to detect and respond to data breaches, helping organizations protect their sensitive data from unauthorized access.

Conclusion

IoT Security Analytics Tools are essential components for enhancing the security of IoT networks. These tools leverage advanced machine learning techniques to identify unusual behavior patterns and potential threats in real-time. They can also be used to monitor user activity on connected devices, detect data breaches, and provide detailed insights into the security posture of an IoT network. As such, these tools are invaluable for ensuring the security of IoT environments.

La complexité de la sécurité IoT

La sécurisation des environnements IoT présente des défis distincts :

  • Le nombre élevé de périphériques connectés à un seul réseau, chacun pouvant avoir des protocoles de sécurité différents.
  • La diversité des protocoles de communication et des formats de données utilisés par les périphériques IoT.
  • La complexité de l’infrastructure sous-jacente, qui peut inclure plusieurs couches de réseaux, de services cloud et d’applications mobiles.

Ces complexités rendent difficile pour les solutions de sécurité traditionnelles d’identifier et de réagir aux menaces potentielles en temps réel. C’est là que les outils d’analyse de sécurité IoT entrent en jeu.

Le rôle des outils d’analyse de sécurité IoT

Les outils d’analyse de sécurité IoT sont conçus pour détecter et réagir aux menaces potentielles en temps réel. Ces outils utilisent des techniques d’apprentissage automatique avancées pour identifier des modèles de comportement inhabituels et des menaces potentielles dans les réseaux IoT. Ils peuvent détecter des anomalies dans la communication des périphériques, identifier des activités malveillantes et alerter les administrateurs des menaces potentielles. De plus, ils peuvent fournir des informations détaillées sur la posture de sécurité d’un réseau IoT, permettant aux administrateurs de prendre des mesures proactives pour atténuer les risques.

Les outils d’analyse de sécurité IoT peuvent également être utilisés pour surveiller l’activité des utilisateurs sur les périphériques connectés. Cela aide les administrateurs à identifier les activités suspectes et à prendre les mesures appropriées. De plus, ces outils peuvent être utilisés pour détecter et réagir aux violations de données, aid
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Comment se démarquer lors d'entretiens comportementaux en ingénierie

Comment se démarquer lors d’entretiens comportementaux en ingénierie

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Pour se démarquer lors d’un entretien comportemental en ingénierie, il est important de se préparer et de montrer ses compétences. Faites une bonne impression et démontrez vos capacités !

## Comment utiliser le format STAR pour répondre aux questions comportementales

Après avoir mené des entretiens avec des centaines d’ingénieurs et de gestionnaires d’ingénierie chez Meta, Twitter et d’autres entreprises, j’ai remarqué des modèles communs dans la façon dont les candidats abordaient les questions d’entretien comportemental. Alors que de nombreux candidats se sont bien débrouillés sur le plan technique, ils ont souvent eu du mal à articuler leur travail, leurs réalisations et leurs défis lors d’un entretien, ce qui a entraîné des refus.

Cet article aborde les conseils pour utiliser efficacement le format STAR largement connu pour répondre aux questions comportementales. Il aborde les pièges courants et fournit des exemples illustratifs pour aider les candidats à comprendre comment utiliser le format STAR pour communiquer clairement et se démarquer. C’est le cadre qui m’a aidé à passer avec succès des entretiens de direction technique chez Databricks, Twitter, Airbnb, Plaid, Notion, Uber et d’autres entreprises.

Le format STAR est une méthode très utile pour répondre aux questions comportementales lors des entretiens. Il permet aux candidats de structurer leurs réponses et de fournir des informations complètes et précises. La méthode STAR est basée sur quatre étapes : Situation, Tâche, Action et Résultat. Chaque étape est essentielle pour répondre à une question comportementale et fournir une réponse complète.

Lorsque vous répondez à une question comportementale en utilisant la méthode STAR, vous devez commencer par décrire la situation ou le contexte dans lequel vous avez travaillé. Vous devez ensuite expliquer la tâche à laquelle vous avez été confronté et comment vous l’avez abordée. Ensuite, vous devez expliquer les actions que vous avez prises pour résoudre le problème. Enfin, vous devez expliquer les résultats obtenus grâce à votre travail. Il est important de se rappeler que les résultats doivent être quantifiables et mesurables.

Par exemple, si un recruteur vous demande comment vous avez contribué à améliorer la base de données d’une entreprise, vous pouvez utiliser la méthode STAR pour répondre à cette question. Vous pouvez commencer par expliquer la situation : «J’ai été embauché par une entreprise pour améliorer sa base de données.» Vous pouvez ensuite expliquer la tâche : «Ma tâche consistait à analyser la base de données existante et à identifier les lacunes.» Ensuite, vous pouvez expliquer les actions que vous avez prises : «J’ai analysé la base de données et j’ai identifié plusieurs lacunes. J’ai ensuite mis en œuvre des modifications pour améliorer la qualité et la performance de la base de données.» Enfin, vous pouvez expliquer les résultats obtenus : «Grâce à mes modifications, la base de données a été améliorée de 10 % en termes de qualité et de performance.»

En conclusion, l’utilisation du format STAR est un excellent moyen pour les candidats de structurer leurs réponses aux questions comportementales lors des entretiens. Il permet aux candidats de communiquer clairement leurs réalisations et leurs

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Comment l’ERP cloud aide votre entreprise à en faire plus avec moins

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Comme la plupart des secteurs d’activité, les prestataires de services font face à une pression croissante pour offrir des expériences exceptionnelles à leurs clients tout en préservant leurs marges. Cela soulève la question suivante : est-il possible de fournir plus de valeur aux clients qui utilisent moins de ressources ? Examinons de plus près les résultats du récent article Harvard Business Review, « Stimuler la croissance des services professionnels avec l’ERP cloud » pour en savoir plus.

 

Selon l’article, les prestataires de services parviennent effectivement à identifier, standardiser et automatiser les capacités métier grâce à des progiciels de gestion intégrés (ERP) fournis en tant que service. L’adoption d’un ERP cloud résout les problèmes liés aux logiciels hérités en apportant des améliorations de processus faciles à utiliser et à mettre en œuvre.

 

De l’identification automatique des erreurs dans les factures numérisées à l’acheminement des informations financières directement aux décideurs, un système ERP cloud permet aux prestataires de services, de toutes tailles et de toutes formes, de standardiser leurs données et d’éliminer les activités manuelles de routine qui les ralentissent.

 

Dans le cas de Nagarro, une société d’ingénierie de produits numériques avec des bureaux dans 33 pays différents, la société se préparait à la croissance et cherchait à lancer de nouveaux types d’activités. Avec la mise en œuvre d’un système ERP cloud, Nagarro a automatisé la facturation intra-société, ce qui lui a permis d’économiser 50 % du temps passé auparavant. « Avant, nous devions imprimer une liste de [paiements clients en retard], accéder au système pour chaque client et effectuer une nouvelle transaction pour afficher les détails. Aujourd’hui, tout est sur la base de données, vous pouvez donc double-cliquer, descendre dans chaque client et accéder facilement aux factures en retard », explique Christian Haller, membre du conseil des finances de Nagarro. Le suivi des paiements clients en retard, qui a été effectué manuellement, a été transformé avec un accès Cloud centralisé et a permis un processus de paiement rationalisé et une réussite accrue des projets clients.

 

Les systèmes financiers plus anciens sont souvent fragmentés, décousus et dépendants d’une intervention manuelle. De plus, ils ont besoin d’équipes informatiques importantes et dédiées pour exécuter la maintenance et les mises à jour. Ces défis entraînent des retards, des erreurs de données et un manque de visibilité qui font de la survie et de la croissance un effort herculéen. Le résultat de l’exploitation de processus standardisés et d’automatisations accrues signifie que les ressources peuvent se concentrer sur un travail à valeur ajoutée et différenciant, collaborer plus efficacement les unes avec les autres et offrir de meilleures expériences et soins aux clients.

Pour le cabinet de conseil Beyond Technologies, leur priorité était d’optimiser leur cycle quote-to-cash. Avec leur ERP cloud, ils ont utilisé l’intelligence artificielle pour rapprocher automatiquement les encaissements des clients.

 

« Nous avons un taux de réussite de 95 %, ce qui est un grand nombre », explique Luc Dubois, PDG d’Beyond Technology. Les améliorations réalisées au niveau des flux de trésorerie et de l’efficacité opérationnelle leur permettent désormais d’obtenir plus de capitaux pour faire face à la récession, développer leur main-d’œuvre et s’aventurer sur de nouveaux marchés sans recourir à des emprunts coûteux.  Avec des données communes dans une solution ERP unique, l’entreprise a pu accélérer la facturation et être payée plus rapidement.

 

Si vous êtes curieux des nombreux avantages de l’ERP cloud pour les prestataires de services professionnels axés sur la croissance, lisez ce document Harvard Business Review « Stimuler la croissance des services professionnels avec l’ERP cloud » ou écoutez ce podcast « Harvard Business Review Research : Stimuler la croissance des prestataires de services avec l’ERP cloud avec Paul Saunders »

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Les pièges de l'utilisation de l'IA générale en développement logiciel : un cas pour une approche centrée sur l'humain.

Les pièges de l’utilisation de l’IA générale en développement logiciel : un cas pour une approche centrée sur l’humain.

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Les développeurs logiciels sont confrontés aux risques liés à l’utilisation de l’intelligence artificielle générale. Une approche centrée sur l’humain est nécessaire pour éviter ces pièges.

## Avec le développement de l’intelligence artificielle générale, elle prend également sa place dans les emplois qui nécessitent des connaissances intellectuelles et de la créativité.

The primary challenge is testing. Testing is a critical step in the software development process, as it ensures that the code is functioning correctly and that the system is performing as expected. However, when it comes to General AI-based systems, testing can be a daunting task. This is because the system’s behavior is not predetermined, but rather determined by its own internal logic and learning algorithms. As such, it is difficult to anticipate how the system will behave in a given situation, making it difficult to test for potential bugs and errors.

Avec le développement de l’intelligence artificielle générale, elle prend également sa place dans les emplois qui nécessitent des connaissances intellectuelles et de la créativité. Dans le domaine du développement logiciel, l’idée d’utiliser les capacités cognitives de l’IA générale a suscité un intérêt considérable. L’idée d’un logiciel qui peut penser, apprendre et s’adapter comme un programmeur humain est séduisante et promet de rationaliser les processus de développement et de potentiellement révolutionner l’industrie. Cependant, sous le charme de surface se trouve un défi important : la difficulté de modifier les systèmes basés sur l’IA générale une fois qu’ils sont déployés.

L’IA générale, également connue sous le nom d’intelligence artificielle générale (AGI), incarne le concept des machines possédant une intelligence et une adaptabilité humaines. Dans le monde du développement logiciel, elle a le potentiel d’automatiser une multitude de tâches, allant du codage au débogage. Néanmoins, à mesure que nous plongeons dans les promesses et les périls de l’intégration de l’IA générale dans le processus de développement logiciel, une série de préoccupations et de défis critiques se présentent.

Le défi principal est le test. Le test est une étape essentielle du processus de développement logiciel, car il garantit que le code fonctionne correctement et que le système se comporte comme prévu. Cependant, lorsqu’il s’agit des systèmes basés sur l’IA générale, le test peut être une tâche redoutable. Cela est dû au fait que le comportement du système n’est pas prédéterminé, mais déterminé par sa propre logique interne et ses algorithmes d’apprentissage. Par conséquent, il est difficile de prévoir comment le système se comportera dans une situation donnée, ce qui rend difficile le test des bogues et des erreurs potentiels.

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Gestion des données Salesforce simplifiée : Migration des pièces jointes vers AWS S3

Gestion des données Salesforce simplifiée : Migration des pièces jointes vers AWS S3

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La gestion des données Salesforce peut être simplifiée grâce à la migration des pièces jointes vers AWS S3. Découvrez comment!

Le défi : Stockage des pièces jointes Salesforce

La défis : Stockage des pièces jointes Salesforce

Salesforce est une puissante plate-forme de gestion de la relation client (CRM) qui stocke une grande quantité de données, y compris des pièces jointes telles que des documents, des images et des fichiers. Ces pièces jointes sont souvent essentielles aux opérations commerciales et peuvent s’accumuler rapidement, consommant une quantité importante d’espace de stockage dans Salesforce. Cette situation peut entraîner des coûts opérationnels accrus et une réduction des performances du système.

Migration vers AWS S3

Une solution possible consiste à migrer les pièces jointes Salesforce vers Amazon Web Services (AWS) Simple Storage Service (S3) tout en maintenant un accès transparent via Salesforce Cloud Files. Cette migration stratégique optimise non seulement le stockage, mais améliore également les performances du système. Cependant, cette tâche peut être complexe et nécessite une planification et une exécution minutieuses. Heureusement, il existe des outils qui peuvent faciliter le processus de migration.

Test avec Informatica IICS et Python

Informatica IICS est un outil puissant qui permet aux utilisateurs de migrer facilement des données entre différents systèmes. Il offre une variété de fonctionnalités, notamment la possibilité de migrer des pièces jointes Salesforce vers AWS S3. De plus, il est possible d’utiliser Python pour automatiser le processus de migration. En combinant ces deux outils, les entreprises peuvent facilement migrer leurs pièces jointes Salesforce vers AWS S3 tout en maintenant un accès transparent via Salesforce Cloud Files.

Test avec Informatica IICS et Python

Pour tester la migration des pièces jointes Salesforce vers AWS S3, vous pouvez utiliser Informatica IICS et Python. Tout d’abord, vous devez configurer votre compte AWS et créer un bucket S3. Ensuite, vous pouvez utiliser Informatica IICS pour configurer le flux de données entre Salesforce et S3. Une fois que le flux est configuré, vous pouvez utiliser Python pour automatiser le processus de migration. Vous pouvez également utiliser Python pour tester le flux et vérifier que les données sont bien migrées vers S3. Une fois le test terminé, vous pouvez mettre en production le flux et commencer à migrer les pièces jointes Salesforce vers AWS S3.

Conclusion

La migration des pièces jointes Salesforce vers AWS S3 peut être un processus complexe et fastidieux. Heureusement, il existe des outils tels qu’Informatica IICS et Python qui peuvent faciliter le processus. En combinant ces outils, les entreprises peuvent facilement migrer leurs pièces jointes Salesforce vers AWS S3 tout en maintenant un accès transparent via Salesforce Cloud Files. De plus, cette migration stratégique optimise non seulement le stockage, mais améliore également les performances du système.

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