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Démystifier le Compare-and-Swap (CAS) de Java

Le Compare-and-Swap (CAS) de Java est une fonctionnalité puissante et complexe. Dans cet article, nous allons démystifier ce concept et expliquer comment le CAS peut être utilisé efficacement.

Comprendre les bases du CAS

Dans le domaine de la programmation concurrente, la recherche d’une sécurité des threads sans recourir aux verrous traditionnels a entraîné l’adoption généralisée d’algorithmes non bloquants. Un élément essentiel pour permettre ces approches non bloquantes est l’opération Compare-and-Swap (CAS). Cet article approfondi vise à démystifier le fonctionnement interne du mécanisme CAS de Java, à éclairer ses subtilités d’implémentation et à l’évaluer à travers des exemples pratiques.

Comprendre les bases du CAS

Au cœur de la question, CAS est une opération atomique cruciale qui permet la modification d’une variable partagée d’une manière sûre pour les threads. L’opération implique trois paramètres : une emplacement mémoire (adresse), une valeur attendue et une nouvelle valeur. Le processus est le suivant :

  • Le système lit la valeur actuelle à l’adresse spécifiée.
  • Le système compare la valeur lue avec la valeur attendue.
  • Si les deux valeurs correspondent, le système écrit la nouvelle valeur à l’adresse spécifiée.
  • Si les deux valeurs ne correspondent pas, le système ne fait rien.

CAS est une opération atomique, ce qui signifie que lorsqu’elle est en cours d’exécution, aucun autre thread ne peut interagir avec la mémoire partagée. Cela garantit que les données sont toujours cohérentes et que les threads peuvent travailler en parallèle sans provoquer de conflits.

Implémentation de CAS dans Java

La mise en œuvre de CAS dans Java se fait à l’aide de l’instruction Unsafe.compareAndSwapInt(). Cette instruction prend en charge les types primitifs int, long et Object. Elle est implémentée en utilisant des instructions CPU natives qui sont spécifiques à chaque plate-forme et qui peuvent être plus rapides que les solutions logicielles. Cependant, cela limite également sa portabilité.

Pour tester l’efficacité de l’instruction Unsafe.compareAndSwapInt(), nous avons créé un programme de test qui effectue un grand nombre d’opérations CAS sur un tableau partagé par plusieurs threads. Nous avons constaté que le temps d’exécution était très court et que le programme se terminait sans erreur, ce qui indique que l’instruction Unsafe.compareAndSwapInt() fonctionne correctement.

Conclusion

L’opération Compare-and-Swap (CAS) est un outil puissant pour la programmation concurrente et son implémentation dans Java est très efficace. Cependant, il est important de noter que CAS n’est pas une solution miracle et qu’il peut être sujet à des erreurs si mal utilisé. Il est donc important de bien comprendre son fonctionnement et de le tester correctement avant de l’utiliser dans un projet.

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9 certifications cloud basées sur les rôles pour les architectes de solutions en 2024

En 2024, les architectes de solutions pourront obtenir 9 certifications cloud basées sur les rôles pour développer leurs compétences et leurs connaissances dans le domaine.

Êtes-vous enthousiaste à devenir un architecte de solutions Cloud et à prendre votre carrière à de nouveaux sommets ?

Without further ado, let’s dive into the world of cloud certifications. 

Êtes-vous enthousiaste à devenir un architecte de solutions cloud et à porter votre carrière à de nouveaux sommets? Le cloud computing transforme la façon dont les organisations utilisent l’infrastructure numérique, ce qui en fait une compétence cruciale à maîtriser. Si vous êtes intéressé par le potentiel illimité de la technologie cloud, alors ce guide est fait pour vous. 

Dans ce guide, vous apprendrez les 9 certifications basées sur les rôles les plus importantes du cloud, spécialement conçues pour les architectes de solutions. Alors que nous nous dirigeons vers 2024, nous sommes à l’aube d’une ère passionnante de la technologie cloud. Ensemble, nous explorerons neuf certifications primordiales offertes par des leaders du secteur et des organisations respectées, chacune étant une pierre angulaire sur votre chemin vers une certification professionnelle en cloud. 

Sans plus tarder, plongeons dans le monde des certifications cloud. 

Les certifications cloud sont un excellent moyen de se démarquer dans un marché saturé et de se positionner comme un expert dans le domaine des technologies cloud. En tant qu’architecte de solutions cloud, vous serez en mesure d’utiliser les données pour aider les entreprises à développer des solutions innovantes et à prendre des décisions informées. Les certifications cloud vous permettront d’acquérir les compétences nécessaires pour réussir dans ce domaine. 

Les certifications cloud sont généralement divisées en trois catégories : les certifications de base, les certifications avancées et les certifications spécialisées. Les certifications de base sont conçues pour les débutants et offrent une introduction aux technologies cloud. Les certifications avancées sont conçues pour les professionnels expérimentés et offrent une solide compréhension des technologies cloud. Les certifications spécialisées sont conçues pour ceux qui souhaitent se spécialiser dans un domaine particulier des technologies cloud. 

Les certifications cloud peuvent être obtenues auprès de fournisseurs de services cloud tels que Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure et Google Cloud Platform (GCP). Chaque fournisseur propose une gamme complète de certifications qui couvrent tous les aspects des technologies cloud. Ces certifications sont conçues pour aider les professionnels à acquérir les compétences nécessaires pour gérer et développer des applications sur leurs plateformes respectives. 

Les certifications cloud peuvent également être obtenues auprès d’organisations tierces telles que CompTIA et Linux Foundation. Ces organisations proposent des certifications qui couvrent un large éventail de technologies cloud et qui sont reconnues par l’industrie. Ces certifications sont conçues pour aider les professionnels à développer leurs compétences en matière de gestion et de développement d’applications sur différentes plateformes cloud. 

Enfin

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Services de développement logiciel personnalisés et pilotés par les données pour optimiser le succès.

Les services de développement logiciel personnalisés et pilotés par les données sont la clé pour optimiser le succès de votre entreprise. Découvrez comment ces services peuvent vous aider à atteindre vos objectifs.

## La nécessité de solutions logicielles robustes et efficaces n’a jamais été aussi grande qu’aujourd’hui. Et la raison principale? Eh bien, les entreprises de toutes tailles et de tous les secteurs font de plus en plus appel aux services de développement logiciel spécialisés pour rester en tête sur le marché concurrentiel.

Le besoin de solutions logicielles robustes et efficaces n’a jamais été aussi grand qu’aujourd’hui. Et la principale raison ? Eh bien, les entreprises de toutes tailles et de tous les secteurs font de plus en plus appel aux services de développement logiciel spécialisés pour rester à la pointe du marché concurrentiel.

Lisez cet article plus loin alors que nous plongeons profondément dans le domaine du développement logiciel pour comprendre comment le développement logiciel personnalisé et les approches axées sur les données, lorsqu’elles sont combinées, peuvent être déterminantes pour le succès des entreprises modernes.

Les données sont l’un des principaux moteurs de la réussite des entreprises modernes. Les entreprises qui sont capables d’extraire des informations précieuses à partir de leurs données peuvent prendre des décisions plus éclairées et plus rapides, ce qui leur permet d’être plus compétitives. Cependant, pour tirer parti des données, les entreprises doivent disposer d’un système logiciel robuste et efficace qui puisse collecter, stocker et analyser les données. C’est là que le développement logiciel personnalisé entre en jeu.

Le développement logiciel personnalisé est une méthode de développement de logiciels qui permet aux entreprises de créer des solutions logicielles sur mesure qui répondent à leurs besoins spécifiques. Les développeurs logiciels peuvent créer des applications qui peuvent collecter, stocker et analyser les données pour aider les entreprises à prendre des décisions plus éclairées et plus rapides. De plus, le développement logiciel personnalisé peut également aider les entreprises à automatiser certaines tâches, ce qui peut leur permettre d’améliorer leur productivité et leur efficacité.

En conclusion, le développement logiciel personnalisé et les approches axées sur les données sont essentiels pour la réussite des entreprises modernes. Les entreprises qui investissent dans le développement logiciel personnalisé peuvent tirer parti des données pour prendre des décisions plus éclairées et plus rapides, ce qui leur permet d’être plus compétitives. De plus, le développement logiciel personnalisé peut également aider les entreprises à automatiser certaines tâches, ce qui peut leur permettre d’améliorer leur productivité et leur efficacité.

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Devenir ingénieur DevOps: Guide complet pour réussir

Vous souhaitez devenir ingénieur DevOps ? Découvrez notre guide complet pour vous aider à réussir dans ce domaine passionnant !

Dans le paysage en constante évolution de l’informatique et du développement logiciel, DevOps est devenu une méthodologie critique qui relie les équipes de développement et d’exploitation.

2. Gather the Necessary Skills:

DevOps engineers need to possess a wide range of technical skills to be successful. These include knowledge of scripting languages such as Python and Bash, proficiency in configuration management tools like Ansible and Chef, and expertise in containerization and virtualization technologies like Docker and Kubernetes. Additionally, DevOps engineers should have a good understanding of source control systems like Git, continuous integration tools such as Jenkins, and monitoring solutions like Nagios.

3. Acquire Hands-on Experience:

The best way to learn DevOps is to gain hands-on experience. Start by setting up a local environment and deploying a simple application. Then, move on to more complex tasks such as automating builds, deploying applications in containers, and configuring monitoring tools. You can also join online communities such as Stack Overflow to interact with experienced DevOps engineers and get answers to your questions.

Conclusion

DevOps is a rapidly evolving field that requires a strong understanding of the underlying principles and technical skills. To become a successful DevOps engineer, you need to understand the DevOps philosophy, acquire the necessary skills, and gain hands-on experience. With the right attitude and dedication, you can embark on an exciting journey and make a successful career in DevOps.

1. Comprendre la philosophie DevOps :

Avant de plonger dans les aspects techniques, il est important de comprendre les principes et la philosophie de base derrière DevOps. DevOps met l’accent sur la collaboration, la communication et l’intégration entre les équipes de développement et d’exploitation pour atteindre une livraison et une amélioration continues. Familiarisez-vous avec la culture DevOps, ses valeurs et l’importance de l’automatisation dans le cycle de développement logiciel.

2. Acquérir les compétences nécessaires :

Les ingénieurs DevOps doivent posséder une large gamme de compétences techniques pour réussir. Ceux-ci incluent la connaissance des langages de script tels que Python et Bash, la maîtrise des outils de gestion de configuration tels que Ansible et Chef et l’expertise des technologies de conteneurisation et de virtualisation telles que Docker et Kubernetes. De plus, les ingénieurs DevOps devraient avoir une bonne compréhension des systèmes de contrôle des sources comme Git, des outils d’intégration continue tels que Jenkins et des solutions de surveillance telles que Nagios.

3. Acquérir une expérience pratique :

La meilleure façon d’apprendre DevOps est d’acquérir une expérience pratique. Commencez par configurer un environnement local et déployer une application simple. Ensuite, passez à des tâches plus complexes telles que l’automatisation des builds, le déploiement d’applications dans des conteneurs et la configuration des outils de surveillance. Vous pouvez également rejoindre des communautés en ligne telles que Stack Overflow pour interagir avec des ingénieurs DevOps expérimentés et obtenir des réponses à vos questions.

Conclusion

DevOps est un domaine en constante évolution qui nécessite une bonne compréhension des principes sous-jacents et des compétences techniques. Pour devenir un ingénieur DevOps réussi, vous devez comprendre la philosophie DevOps, acquérir les compétences nécessaires et acquérir une expérience pratique. Avec la bonne attitude et la dévotion nécessaires, vous pouvez entreprendre un voyage passionnant et faire une carrière réussie dans DevOps.

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Stratégies d'affinage LLM pour applications spécifiques au domaine.

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.

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Nuages de mots : représentation visuelle du langage

Les nuages de mots sont une représentation visuelle intéressante du langage, qui permet de visualiser les mots les plus utilisés dans un texte.

Dans le domaine de la visualisation des données, les nuages de mots sont devenus une manière populaire et captivante de représenter des informations textuelles. Également connus sous le nom de nuages de tags ou de wordle, les nuages de mots offrent une représentation visuellement attrayante de la fréquence des mots dans un texte ou un jeu de données donné. Leur conception simple mais puissante permet aux spectateurs de comprendre rapidement les mots ou les thèmes les plus prévalents d’une manière visuellement attrayante.

Dans le domaine de la visualisation des données, les nuages de mots sont devenus une manière populaire et captivante de représenter des informations textuelles. Également connus sous le nom de nuages de tags ou de Wordle, les nuages de mots offrent une représentation visuellement attrayante de la fréquence des mots dans un texte ou un jeu de données donné. Leur conception simple et puissante permet aux spectateurs de comprendre rapidement les mots ou les thèmes les plus fréquents d’une manière visuellement attrayante.

Dans cet article, nous explorerons le concept, le processus de création et les applications des nuages de mots, ainsi que leur importance pour comprendre la langue et l’analyse des données. Les nuages de mots sont une forme d’architecture visuelle qui permet aux utilisateurs de comprendre rapidement et facilement des informations complexes. Ils sont souvent utilisés pour représenter des données textuelles, telles que des mots clés, des thèmes ou des sentiments. Les nuages de mots peuvent être créés à partir de n’importe quel type de texte, qu’il s’agisse d’un document, d’un blog ou d’un corpus de données. Les mots sont représentés par des formes et des tailles différentes, ce qui permet aux utilisateurs de voir rapidement les mots les plus fréquents.

Les nuages de mots peuvent être utilisés pour diverses applications, notamment pour comprendre le contenu d’un texte, identifier des tendances ou des thèmes, et analyser les sentiments associés à un sujet. Ils peuvent également être utilisés pour comparer des corpus de données ou pour trouver des relations entre des mots. Les nuages de mots peuvent également être utilisés pour créer une architecture visuelle unique et attrayante pour présenter des informations complexes. Ils peuvent être utilisés pour créer des affiches, des présentations ou des sites Web attrayants qui mettent en valeur les informations textuelles.

En conclusion, les nuages de mots sont une forme puissante et attrayante d’architecture visuelle qui permet aux utilisateurs de comprendre rapidement et facilement des informations complexes. Ils peuvent être utilisés pour représenter des données textuelles, identifier des tendances ou analyser les sentiments associés à un sujet. Les nuages de mots peuvent également être utilisés pour créer une architecture visuelle unique et attrayante pour présenter des informations complexes. Enfin, ils peuvent être utilisés pour créer des affiches, des présentations ou des sites Web attrayants qui mettent en valeur les informations textuelles.

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

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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Diriger le logiciel dans une ère dynamique.

Diriger le logiciel dans une ère dynamique nécessite une compréhension approfondie des technologies actuelles et des tendances à venir. Nous devons nous adapter et trouver des solutions innovantes pour réussir.

Dans le domaine des poursuites professionnelles, il existe une idée fausse commune selon laquelle gérer le développement logiciel est similaire à faire du vélo – une compétence statique qui, une fois acquise, peut être pédalée en avant avec des ajustements minimes. Cependant, dans le paysage en constante évolution de la technologie, une telle comparaison n’est pas seulement trop simpliste, mais peut entraîner de profondes erreurs de jugement en matière de leadership. Contrairement à la prévisibilité inébranlable d’une balade à vélo, le développement logiciel est un processus dynamique et en constante évolution qui défie la nature statique des analogies traditionnelles.

Le développement logiciel est un domaine qui évolue rapidement et qui ne peut pas être comparé à la conduite d’un vélo. Alors que nous célébrons le premier anniversaire de nos projets logiciels, il est important de comprendre que la gestion des projets logiciels est beaucoup plus complexe que de simplement conduire un vélo sur une route familière. Cette méconnaissance provient souvent de dirigeants qui, une fois maîtrisés le codage ou la gestion de projet, se retrouvent piégés dans un état d’esprit qui sous-estime la fluidité du processus de développement logiciel.

Pour comprendre pourquoi le développement logiciel est fondamentalement différent de la conduite d’un vélo, nous devons examiner les différents aspects du processus. Tout d’abord, le développement logiciel est un processus itératif qui nécessite une planification et une exécution minutieuses. Chaque étape du processus doit être testée et validée avant que le projet ne puisse passer à l’étape suivante. En outre, le développement logiciel implique souvent des changements et des ajustements en cours de route, ce qui nécessite une flexibilité et une réactivité constantes de la part des gestionnaires. Enfin, le développement logiciel peut être influencé par des facteurs externes tels que les tendances technologiques et les pratiques commerciales, ce qui signifie que les gestionnaires doivent être conscients des changements et s’adapter rapidement.

En conclusion, le développement logiciel est un processus dynamique qui nécessite une planification et une exécution minutieuses. Il est essentiel que les gestionnaires comprennent que le développement logiciel est très différent de la conduite d’un vélo et qu’il nécessite une flexibilité et une réactivité constantes pour s’adapter aux changements en cours de route. Les tests sont essentiels pour s’assurer que chaque étape du processus est validée avant de passer à l’étape suivante et pour s’adapter aux tendances technologiques et aux pratiques commerciales.

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SAP et l’équipe Mercedes-AMG PETRONAS F1 Team s’allient pour optimiser les performances sur la piste de course

SAP devient le nouveau partenaire officiel de l’écurie.

Paris, le 28 novembre 2023 – A compter de 2024, SAP, leader mondial des logiciels d’entreprises, sera partenaire officiel de l’écurie Mercedes-AMG PETRONAS F1 Team. Le partenariat s’établira sur plusieurs années et l’écurie bénéficiera de plusieurs solutions SAP visant à réduire les coûts.

SAP devient le partenaire officiel de l’équipe Mercedes-AMG PETRONAS F1 Team pour accélérer l’efficacité et tirer parti de nouvelles données en vue d’optimiser les performances. L’équipe s’appuie sur le logiciel SAP S/4HANA Cloud pour évaluer la manière dont l’intelligence artificielle et les solutions cloud de SAP améliorent la prise de décisions, optimisent les ressources et assurent la durabilité de leur infrastructure informatique.

L’efficacité est la pierre angulaire du succès en Formule 1. Dans le cadre de ce partenariat,  la maîtrise des coûts et l’optimisation de la chaîne d’approvisionnement sont les deux deux domaines d’intervention privilégiés.

Les sportifs savent que la maîtrise des coûts en F1 limite les dépenses des équipes chaque saison, car elle n’engendre pas de pénalités sévères. L’équipe Mercedes-AMG PETRONAS F1 Team prévoit de gérer le plafond des coûts en utilisant la solution SAP S/4HANA Finance afin d’allouer, d’économiser et d’utiliser les ressources de manière plus efficace.

Grâce à la technologie SAP Business AI intégrée, l’équipe prévoit les coûts, les besoins budgétaires finaux et ainsi optimise à la fois la chaîne d’approvisionnement et les articles stockés.

Pour mener à bien ses opérations de pointe, l’écurie Mercedes-AMG PETRONAS F1 Team compte s’appuyer sur SAP S/4HANA Cloud private edition, pour un environnement cloud sécurisé et à l’épreuve du temps.

L’équipe peut également utiliser les solutions SAP Build et SAP Business Technology Platform pour instaurer une architecture d’entreprise transparente et intelligente. Ainsi, en regroupant les données et les systèmes provenant de diverses sources à travers toute l’organisation, Mercedes-AMG PETRONAS F1 Team réduira les délais d’approvisionnement des composants essentiels de la voiture et assurera un flux continu de pièces pendant les week-ends de course. 

La Formule 1 est l’un des sports les plus innovants au monde sur le plan technologique, où les améliorations progressives donnent des résultats significatifs. Compte tenu des conditions extrêmes dans lesquelles les équipes de Formule 1 évoluent, les sports mécaniques offrent une plateforme mondiale pour mettre en valeur les compétences et l’excellence en ingénierie.déclare Julia White, membre du conseil d’administration de SAP SE et directrice du marketing et des solutions. Mais au-delà des performances réalisées le jour de la course, il se passe beaucoup de choses en coulisses. SAP est fière de s’associer à l’équipe Mercedes-AMG PETRONAS F1 Team pour s’assurer que ses opérations soient aussi bien réglées que ses voitures. » 

Ce partenariat a la capacité de créer un nouveau standard pour l’industrie automobile. C’est en F1 que les dernières innovations de l’industrie automobile sont inventées et présentées en avant-première. Ensemble, SAP et l’écurie Mercedes-AMG PETRONAS F1 Team introduiront de nouvelles innovations soutenues par l’expertise de la Formule 1 et qui serviront les activités d’autres clients de SAP.

Nous sommes ravis d’annoncer que SAP est le partenaire officiel de l’équipe Mercedes-AMG PETRONAS F1 Team”, a déclaré Toto Wolff, PDG et directeur de l’équipe Mercedes-AMG PETRONAS F1 Team. “Nous partageons le même héritage et le même engagement en faveur de l’innovation et de l’amélioration, ce qui contribuera de manière significative à nos performances sur la piste. SAP est un leader mondial dans son domaine, et nous ne pouvions pas rêver d’un meilleur partenaire pour nous aider à améliorer notre efficacité en 2024 et au-delà.

 

À 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.

À propos de Mercedes-AMG PETRONAS F1 Team :

Mercedes-AMG PETRONAS F1 Team est l’équipe d’usine de Mercedes-AMG, qui concourt au sommet du sport automobile – le championnat du monde de Formule 1™ de la FIA. La Formule 1 est un sport qui ne ressemble à aucun autre. En combinant un travail d’équipe d’élite, des technologies et des innovations de pointe, une gestion performante et des compétences de conduite exceptionnelles, les équipes développent des voitures de course capables de rivaliser avec leurs concurrents dans un environnement à fort indice d’octane qui s’étend sur plus de 20 courses à travers les cinq continents tout au long de chaque saison.

L’équipe Mercedes-AMG PETRONAS F1 Team, basée dans les centres technologiques de Brackley et Brixworth au Royaume-Uni, rassemble plus de 1 000 personnes dévouées et déterminées qui conçoivent, développent, fabriquent et font courir les voitures pilotées par Lewis Hamilton, sept fois champion du monde, et George Russell, vainqueur du Grand Prix.

En remportant sept doubles championnats du monde consécutifs des pilotes et des constructeurs de 2014 à 2020 et en s’assurant un huitième succès consécutif record au championnat des constructeurs en 2021, l’équipe est l’une des plus performantes de l’histoire de ce sport.

Entre son retour en tant que constructeur en 2010 et la fin de la saison 2022, l’équipe Mercedes-AMG works a remporté 116 victoires, 264 podiums, 128 pole positions, 91 tours les plus rapides et 54 doublés en 259 courses.

Contact presse :

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

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Source de l’article sur sap.com

Qu'est-ce qu'une base de données vectorielle SQL ?

Une base de données vectorielle SQL est un système de gestion de données qui permet de stocker, gérer et extraire des informations.

## Les modèles de langue larges (LLMs) ont facilité de nombreuses tâches, comme la création de chatbots, la traduction de langues, la résumé de texte et bien d’autres. Autrefois, nous devions écrire des modèles pour différentes tâches et il y avait toujours le problème de leur performance. Maintenant, nous pouvons facilement effectuer la plupart des tâches grâce aux LLMs. Cependant, les LLMs ont quelques limites lorsqu’ils sont appliqués à des cas d’utilisation du monde réel. Ils manquent d’informations spécifiques ou à jour, ce qui entraîne un phénomène appelé hallucination où le modèle génère des résultats incorrects ou imprévisibles. Les bases de données vectorielles se sont avérées très utiles pour atténuer le problème d’hallucination dans les LLMs en fournissant une base de données de données spécifiques au domaine que les modèles peuvent référencer. Cela réduit les instances de réponses inexactes ou incohérentes.

Coding is an essential part of LLMs. It is used to create the algorithms that are used to train the model. It also helps in creating the architecture of the model, which is the way the model is structured. The code helps the model to understand the data and make predictions. It also helps in optimizing the performance of the model by making sure that it is using the right parameters and hyperparameters.

Les grandes modèles linguistiques (LLMs) ont rendu de nombreuses tâches plus faciles, comme la création de chatbots, la traduction de langue, le résumé de texte et bien d’autres. Dans le passé, nous devions écrire des modèles pour différentes tâches, et il y avait toujours le problème de leur performance. Maintenant, nous pouvons facilement faire la plupart des tâches avec l’aide des LLMs. Cependant, les LLMs ont quelques limitations lorsqu’elles sont appliquées à des cas d’utilisation du monde réel. Elles manquent d’informations spécifiques ou à jour, ce qui conduit à un phénomène appelé hallucination où le modèle génère des résultats incorrects ou imprévisibles.

Les bases de données vectorielles se sont avérées très utiles pour atténuer le problème de l’hallucination dans les LLMs en fournissant une base de données de données spécifiques au domaine que les modèles peuvent référencer. Cela réduit les cas de réponses inexactes ou incohérentes.

Le codage est une partie essentielle des LLMs. Il est utilisé pour créer les algorithmes qui sont utilisés pour entraîner le modèle. Il aide également à créer l’architecture du modèle, qui est la façon dont le modèle est structuré. Le code aide le modèle à comprendre les données et à faire des prédictions. Il aide également à optimiser les performances du modèle en s’assurant qu’il utilise les bons paramètres et hyperparamètres.

Source de l’article sur DZONE