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Cyclife renforce le pilotage de ses activités avec un ERP SAP S/4HANA en mode cloud public

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Afin d’unifier les processus de ses différentes entités et d’accompagner sa croissance, le groupe Cyclife (filiale d’EDF) a opté pour un ERP SAP S/4HANA déployé en mode cloud public. Cadrage et projet sont menés avec l’appui des équipes de Deloitte.

 

Filiale du groupe EDF, Cyclife propose des solutions innovantes et intégrées pour le démantèlement et la gestion des matières et déchets radioactifs pour contribuer à l’avenir durable de l’énergie nucléaire.

Créé en 2016, le groupe Cyclife comprend aujourd’hui 11 entités réparties en France, en Allemagne, en Angleterre, en Suède, et – depuis peu – au Japon. Sa croissance est rapide, avec un chiffre d’affaires 2023 de 201,8 millions d’euros, soit une augmentation de + 24% en 2023 et un effectif de plus de 1 100 salariés.

Unifier les processus autour d’un ERP commun

« Cyclife s’est formé en grande partie au travers d’opérations de croissance externe, ce qui fait que nous nous sommes retrouvés à devoir trouver une solution pour les entités qui n’avaient pas d’ERP ou qui utilisaient des solutions moins robustes. Il nous fallait structurer le groupe autour d’un outil et d’un langage communs, afin d’harmoniser nos processus, mutualiser nos coûts d’exploitation et soutenir notre croissance, » explique Benoît Delplace, DSI de Cyclife. Une stratégie qui permettra également au groupe de décommissionner certaines solutions, lui permettant ainsi de rationaliser ses coûts de licence.

Au cours de l’été 2023, la DSI décide de donner un coup de boost à son programme OneERP. Elle monte alors une équipe dédiée au projet, fixe une cible et choisit l’offre logicielle. « Les qualités métiers et l’innovation de l’ERP SAP S/4HANA nous ont rapidement convaincus d’opter pour une solution SAP. » Cet ERP sera déployé en mode cloud public. « Le cloud public s’est rapidement imposé à nous. Il permet de réduire au maximum les efforts de maintenance du système, tout en nous permettant de disposer rapidement des dernières innovations SAP. Il répond également aux impératifs de coût et de planning de notre projet OneERP. »

À la rentrée 2023, Cyclife lance une phase de cadrage, avec l’aide des équipes de Deloitte. « Nous avions repéré Deloitte dans le Magic Quadrant de Gartner. C’est un partenaire SAP disposant d’une expérience conséquente, avec de sérieuses références client, notamment sur des projets d’ERP SAP S/4HANA déployés en mode cloud public. Il dispose également d’une forte expertise de conseil dans le monde de la finance, ainsi qu’une bonne connaissance des réglementations dans les pays où nous sommes présents. »

Un SI SAP complet, en mode cloud public

Deloitte a accompagné les équipes de Cyclife dans la phase de cadrage du projet. « Nous avons travaillé avec l’ensemble de nos filiales, afin de définir un core model capable de répondre aux besoins de toutes les entités du groupe », résume Benoît Delplace. Au terme de ces travaux, Cyclife a pu confirmer le bien-fondé de son choix initial : un SI SAP architecturé autour d’un ERP SAP S/4HANA déployé en mode cloud public. « Notre volonté est d’harmoniser et de standardiser l’ensemble de nos processus. L’offre RISE with SAP S/4HANA s’appuie sur les standards et best practices du marché, ce qui colle à la philosophie de notre projet OneERP. Dans la pratique, nous avons pu mesurer une concordance de plus de 85% entre nos besoins et les processus proposés en standard dans RISE with SAP S/4HANA. »

L’ERP couvre un large périmètre : comptabilité, contrôle de gestion, achats, gestion de projet, suivi de la production, logistique, maintenance, etc. Plusieurs autres solutions SAP gravitent autour de lui : SAP Cloud Identity Access Governance, SAP Document and Reporting Compliance, SAP Integration Suite, mais aussi SAP Analytics Cloud et SAP Signavio. « SAP Analytics Cloud va transformer notre façon de faire du reporting, en nous permettant de réaliser des analyses en temps réel, sur des données de qualité. Quant à SAP Signavio, c’est une brique très importante pour nous aider à décrire et documenter nos processus. Il est possible que cet outil nous serve également plus tard pour des tâches de process mining. »

À noter, ce SI SAP sera connecté à la solution de consolidation budgétaire SAP BFC, déjà en production chez Cyclife.

Fin du déploiement programmée pour 2025

Le projet est validé par le conseil d’administration de Cyclife le 15 janvier 2024. Les équipes ont pu alors commencer les travaux, comprenant la conception d’un core model, puis son déploiement sur l’ensemble des entités du groupe. En 2024, elles se concentreront sur la phase de conception générale de l’ERP, puis sur son déploiement au sein de deux entités pilotes : la holding et une usine située en Suède. En 2025, deux vagues de déploiements permettront d’équiper le reste des entités du groupe. Un planning ambitieux.

« Nous avons lancé un appel d’offres, afin de trouver un intégrateur capable de nous accompagner sur ce projet… et c’est de nouveau Deloitte qui l’a remporté », note Benoît Delplace. « De tous les intégrateurs qui nous avons rencontrés, c’est celui qui s’est le plus engagé sur la maîtrise des coûts et des délais, avec une bonne prise en compte de notre contexte et de nos contraintes. »

La phase de conception générale s’est terminée mi-mai. « Nous avons su prendre le temps nécessaire pour faire converger tout le monde vers une cible commune, et ce sans faire de renoncement sur les demandes de chacun. Cette première phase du projet est un véritable succès, qui nous permet d’aborder sereinement les prochaines étapes ! »

 

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DeLaval choisit SAP S/4HANA Cloud pour exploiter les avantages du cloud

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Paris, le 2 mai 2024 — SAP annonce que la société suédoise DeLaval, du groupe Tetra Laval, a choisi SAP S/4HANA Cloud pour mettre en place son nouveau système ERP hébergé dans le cloud, dans le cadre de son programme de transformation globale.

 

Le producteur mondial de machines laitières et agricoles, qui compte aujourd’hui 18 usines dans le monde, a choisi de construire sa nouvelle architecture technologique dans le cloud. Un choix stratégique visant à standardiser les systèmes du Groupe ; à harmoniser les différentes nomenclatures et processus, ainsi que les données nécessaires au développement des nouvelles solutions pour ses clients. Une initiative qui s’inscrit dans la stratégie de DeLaval à devenir un partenaire encore plus performant pour ses clients, et à se transformer en une organisation « data-driven[1] ».

 

« Un ERP complètement nouveau, est plus qu’une simple mise à jour technique, c’est un véritable processus de changement et une transformation de l’ensemble de l’entreprise », a déclaré Niklas Falkeling, Directeur du programme informatique de DeLaval. « Nous avions besoin de repartir à zéro et de profiter des solutions standardisées qu’offre actuellement SAP et ses services cloud. Cela est nécessaire pour que nous puissions continuer à développer l’entreprise et devenir plus flexibles et agiles. »

 

Avec l’objectif de rendre la production alimentaire aussi durable et efficace que possible, la mise en œuvre de SAP S/4HANA Cloud est un programme mondial, pluriannuel et multi-business unit, visant à attirer davantage de talents, à améliorer les processus métiers et à tirer parti d’une technologie innovante. La prochaine étape pour accompagner DeLaval dans l’accélération de sa stratégie de croissance, est de renforcer son équipe avec des compétences SAP à Tumba en Suède, Gallin en Allemagne et Wroclaw en Pologne.

 

« Il s’agit d’un exemple concret de la façon de mener un programme de transformation globale », a déclaré Helle Dochedahl, Directrice Générale de SAP Nordic et Baltic. « DeLaval a une stratégie bien définie pour standardiser les dernières solutions business de SAP et unifier les processus internes, en engageant toutes ses parties prenantes. »

 

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. Pour plus d’information, visitez www.sap.com.

 

Contact presse :  

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

[1] Organisation pilotée par les données

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CERTFR-2024-ALE-003 : Incident affectant les solutions AnyDesk (05 février 2024)

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Le 29 janvier 2024 l’ANSSI a été alertée par le BSI que l’éditeur AnyDesk Software GmbH a été victime d’une fuite de données. Le code source des applications développées par l’éditeur ainsi que des certificats et clés privées pourraient avoir été dérobés.

L’éditeur est spécialisé dans …
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Conception de microservices pour l'IA

Conception de microservices pour l’IA

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La conception de microservices pour l’IA est une tâche complexe qui nécessite une compréhension approfondie des principes de l’intelligence artificielle et des technologies modernes.

2. Event-driven Architecture

The event-driven architecture pattern is based on the concept of an event-driven system, where events are generated by components and handled by other components. In AI microservices, events are triggered by changes in data or model parameters, and the corresponding services are notified to take appropriate actions. This pattern is useful for real-time applications such as autonomous vehicles, where the system must respond quickly to changing conditions.

3. Containerization

Containerization is a key component of AI microservices, allowing for the deployment of multiple services in a single environment. This pattern enables the efficient packaging and deployment of AI models, making it easier to scale and manage them. Additionally, containers provide an isolated environment for each service, ensuring that any changes made to one service do not affect the others.

Conclusion

The integration of AI into microservices architecture is becoming increasingly important in today’s software landscape. The 10 design patterns discussed in this article are essential for developing efficient, robust, and scalable AI solutions. By leveraging these patterns, developers can create powerful AI applications that are modular, scalable, and flexible.

1. Modèle en tant que service (MaaS)

MaaS considère chaque modèle d’intelligence artificielle (IA) comme un service autonome. En exposant les fonctionnalités d’IA via des API REST ou gRPC, MaaS permet un redimensionnement et une mise à jour indépendants des modèles. Ce modèle est particulièrement avantageux pour gérer plusieurs modèles d’IA, permettant une intégration et une déploiement continus sans perturber l’ensemble du système.

2. Architecture orientée événement

Le modèle d’architecture orientée événement est basé sur le concept d’un système orienté événement, où les événements sont générés par des composants et traités par d’autres composants. Dans les microservices d’IA, les événements sont déclenchés par des changements de données ou de paramètres de modèle, et les services correspondants sont notifiés pour prendre les actions appropriées. Ce modèle est utile pour les applications en temps réel telles que les véhicules autonomes, où le système doit réagir rapidement aux conditions changeantes.

3. Conteneurisation

La conteneurisation est un composant clé des microservices d’IA, permettant le déploiement de plusieurs services dans un seul environnement. Ce modèle permet l’empaquetage et le déploiement efficaces des modèles d’IA, facilitant leur mise à l’échelle et leur gestion. De plus, les conteneurs fournissent un environnement isolé pour chaque service, ce qui garantit que tout changement apporté à un service n’affecte pas les autres.

Conclusion

L’intégration de l’IA dans l’architecture des microservices devient de plus en plus importante dans le paysage logiciel actuel. Les 10 modèles de conception discutés dans cet article sont essentiels pour développer des solutions d’IA efficaces, robustes et évolutives. En exploitant ces modèles, les développeurs peuvent créer des applications d’IA puissantes qui sont modulaires, évolutives et flexibles.

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Explorer Redis pour la gestion des sessions utilisateur sur AWS Elasticache

Explorer Redis pour la gestion des sessions utilisateur sur AWS Elasticache

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Explorer Redis pour la gestion des sessions utilisateur sur AWS Elasticache est une excellente option pour améliorer la sécurité et la performance de votre application.

Gestion des sessions d’utilisateur dans le marché numérique dynamique

Le marché numérique trépidant, les applications web sont comme des villes vibrantes, constamment animées par l’activité des utilisateurs qui viennent et s’en vont. Tout comme les villes utilisent divers systèmes pour garder une trace de leurs habitants et visiteurs, les applications web comptent sur la gestion des sessions utilisateur pour maintenir une expérience fluide pour chaque personne naviguant à travers elles. Mais qu’est-ce exactement que la gestion des sessions utilisateur, et pourquoi est-elle si cruciale pour maintenir la vitalité des applications web ?

La gestion des sessions utilisateur est le mécanisme par lequel une application web reconnaît, suit et interagit avec ses utilisateurs pendant leur visite. Dans la quête de fournir des expériences d’utilisateur exceptionnelles, le rôle d’une gestion des sessions utilisateur efficace ne peut pas être surestimé. Imaginez entrer dans un magasin où le personnel se souvient de votre nom, préférences et de l’article que vous avez regardé en dernier. Ce service personnalisé vous fait sentir apprécié et compris. De manière similaire, lorsqu’une application conserve l’état et les interactions d’un utilisateur, elle permet une expérience plus personnalisée et efficace. De l’instant où un utilisateur se connecte jusqu’au moment où il se déconnecte, sa session – une série d’interactions avec l’application – est maintenue à travers un identifiant unique, généralement stocké dans un cookie ou un jeton de session.

Une bonne gestion des sessions utilisateur peut améliorer considérablement l’expérience utilisateur. Les développeurs peuvent intégrer des fonctionnalités telles que le codage des données pour sécuriser les informations de session et les authentifications multiples pour vérifier l’identité des utilisateurs. Une fois que ces mesures sont en place, les applications peuvent offrir des services personnalisés tels que la pré-remplissage des formulaires et la mise en cache des données pour accélérer le chargement des pages. De plus, les applications peuvent également offrir des fonctionnalités telles que la synchronisation des données entre les appareils et le suivi des activités pour améliorer l’expérience globale.

En fin de compte, la gestion des sessions utilisateur est un élément essentiel pour créer une expérience utilisateur fluide et personnalisée. La mise en œuvre de mesures de sécurité telles que le codage des données et l’authentification multi-facteurs est essentielle pour assurer la sécurité des données et garantir une expérience optimale pour les utilisateurs. En intégrant ces fonctionnalités à votre application web, vous pouvez offrir une expérience plus riche et plus engageante à vos utilisateurs.

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Test d'automatisation piloté par GenAI pour moderniser les mainframes

Test d’automatisation piloté par GenAI pour moderniser les mainframes

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Découvrez comment GenAI peut moderniser les mainframes grâce à son test d’automatisation innovant ! Une solution simple et efficace pour rester à la pointe de la technologie.

## La migration du code et des données d’applications principales vers des technologies contemporaines représente une phase pivotale dans l’évolution des systèmes de technologie de l’information, en particulier dans la poursuite d’une efficacité et d’une scalabilité accrues.

Software solutions such as Worksoft’s Mainframe Migration Solution provide the necessary tools to streamline the migration process and ensure the continuity of existing applications. This solution is designed to enable organizations to quickly and accurately migrate mainframe applications to modernized platforms, while simultaneously ensuring that the migrated applications maintain their original functionalities. The solution also provides automated test suite maintenance capabilities, allowing organizations to quickly and easily update their test suites as new changes are introduced. By leveraging this solution, organizations can ensure that their mainframe applications are successfully migrated and remain operational in their new environment.

La migration des codes d’application et des données de la machine principale vers des technologies contemporaines représente une phase pivotante dans l’évolution des systèmes de technologie de l’information, en particulier dans la poursuite d’une plus grande efficacité et d’une plus grande évolutivité. Cette transition, qui implique souvent le passage d’environnements hérités à des solutions sur site ou basées sur le cloud plus flexibles, n’est pas seulement un déplacement technique des ressources; c’est une transformation fondamentale qui nécessite un test rigoureux pour garantir l’équivalence fonctionnelle. L’objectif est de vérifier que ces applications, une fois exécutées sur des systèmes principaux, conservent leur intégrité et leurs normes de performance lorsqu’elles sont transférées vers des plates-formes modernisées.

Ce processus de migration est encore compliqué par la nature dynamique des environnements d’entreprise. Après la migration, les applications subissent souvent de nombreuses modifications motivées par de nouvelles exigences, des stratégies commerciales évolutives ou des changements de normes réglementaires. Chaque modification, qu’il s’agisse d’un ajustement mineur ou d’une refonte majeure, doit être soigneusement testée. Le défi critique consiste à s’assurer que ces nouveaux changements s’intègrent harmonieusement aux fonctionnalités existantes, sans induire de conséquences ou de perturbations involontaires. Cette double exigence de validation des nouvelles fonctionnalités et de sauvegarde des fonctionnalités existantes souligne la complexité du maintien du jeu de tests automatisés après la migration.

Des solutions logicielles telles que la solution de migration Mainframe Worksoft fournissent les outils nécessaires pour simplifier le processus de migration et assurer la continuité des applications existantes. Cette solution est conçue pour permettre aux organisations de migrer rapidement et précisément les applications principales vers des plates-formes modernisées, tout en garantissant que les applications migrées conservent leurs fonctionnalités originales. La solution fournit également des capacités de maintenance automatisée du jeu de tests, permettant aux organisations de mettre à jour rapidement et facilement leurs jeux de tests lorsque de nouveaux changements sont introduits. En exploitant cette solution, les organisations peuvent s’assurer que leurs applications principales sont migrées avec succès et restent opérationnelles dans leur nouvel environnement.

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

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

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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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Test de fuzzing en ingénierie logicielle

Test de fuzzing en ingénierie logicielle

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Le fuzzing est une technique d’ingénierie logicielle qui consiste à tester le logiciel en envoyant des données aléatoires pour trouver des erreurs. Essayons de comprendre les avantages et les inconvénients du test de fuzzing!

Fuzzing, également connu sous le nom de test de fuzz, est une technique de test logiciel automatisée qui consiste à fournir des données invalides, inattendues ou aléatoires (fuzz) en tant qu’entrées d’un programme informatique. L’objectif est de trouver des erreurs de codage, des bugs, des vulnérabilités de sécurité et des failles qui peuvent être exploitées. Cet article commence par expliquer quelques types de fuzzing de base. La métaphore «tester la serrure» est ensuite utilisée pour expliquer les rouages de cette technique. Une liste d’outils disponibles est donnée et un ensemble de meilleures pratiques est exploré pour que le fuzzing soit mené de manière éthique, efficace et sûre.

Black-box fuzzing is the most common type of fuzzing. It does not require any knowledge about the internal architecture of the software being tested. The tester only needs to provide the input data and observe the output. This type of fuzzing is suitable for testing applications with a user interface, such as web browsers, media players, and office applications.

White-box fuzzing requires knowledge about the internal architecture of the software being tested. The tester needs to understand the code and identify the areas that need to be tested. This type of fuzzing is suitable for testing complex applications, such as operating systems, databases, and network protocols.

Métaphore du Test de la Serrure

La métaphore du test de la serrure est utilisée pour expliquer le fonctionnement de la technique de fuzzing. Cette métaphore compare le processus de fuzzing à un test pour vérifier si une serrure est ouverte ou fermée. Dans ce scénario, le tester est le cambrioleur et la serrure est le logiciel à tester. Le but du cambrioleur est d’ouvrir la serrure en essayant différentes clés. Dans le cas du fuzzing, le tester envoie des données aléatoires au logiciel pour voir si elles peuvent le faire planter ou révéler des vulnérabilités.

Le processus de fuzzing commence par la génération de données aléatoires. Ces données sont ensuite envoyées au logiciel pour tester sa robustesse. Si le logiciel fonctionne correctement, les données sont rejetées et le processus recommence avec des données différentes. Si le logiciel plante ou révèle une vulnérabilité, le tester peut identifier le problème et le corriger.

Le fuzzing est une technique très efficace pour trouver des bugs et des vulnérabilités dans un logiciel. Cependant, il est important de comprendre l’architecture du logiciel pour pouvoir l’utiliser correctement et efficacement. Une bonne compréhension de l’architecture du logiciel permet de cibler les zones à tester et d’améliorer les résultats.

Outils et Pratiques Recommandées

Il existe plusieurs outils disponibles pour effectuer des tests de fuzzing. Certains outils sont spécialisés pour tester des applications spécifiques, tandis que d’autres sont plus génériques et peuvent être utilisés pour tester tout type d’application. Les outils les plus populaires sont Sulley, Peach Fuzzer, SPIKE, American Fuzzy Lop (AFL) et Boofuzz.

En plus des outils disponibles, il existe certaines pratiques recommandées pour effectuer des tests de fuzzing de manière éthique, efficace et sûre. Il est important de bien documenter le processus de test et d’informer les développeurs des résultats obtenus. Il est également important de ne pas divulguer les résultats du test à des tiers sans l’autorisation des développeurs. Enfin, il est important de respecter la loi et les règles en vigueur lors de l’exécution des tests.

Le fuzzing est une technique très puissante qui peut être utilisée pour trouver des bugs et des vulnérabilités dans un logiciel. Cependant, il est important de comprendre l’architecture du logiciel et d’utiliser les bons outils et pratiques pour obtenir les meilleurs résultats. Une bonne compréhension de l’architecture et une utilisation appropriée des outils et pratiques peuvent aider
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Améliorer la clarté du code avec les Namedtuples Python

Améliorer la clarté du code avec les Namedtuples Python

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Les Namedtuples Python sont un moyen puissant pour améliorer la clarté et la lisibilité du code, en le rendant plus facile à comprendre et à maintenir.

Le module de collection de Python a une fonctionnalité appelée «Namedtuple», un «Namedtuple» est un tuple avec des éléments nommés qui rendent le code plus expressif. Tout comme les dictionnaires dans Python, «Namedtuple» nous permet d’accéder aux éléments en utilisant un membre d’un tuple plutôt qu’un index.

The syntax for creating a namedtuple is as follows:

namedtuple(typename, field_names)

Where ‘typename’ is the name of the tuple and ‘field_names’ is a list of strings which are the names of the fields.

Utilisation d’un Namedtuple

Le module de collection de Python a une fonctionnalité appelée «Namedtuple», un «Namedtuple» est un tuple avec des éléments nommés qui rendent le code plus expressif. Tout comme les dictionnaires dans Python, «Namedtuple» nous permet d’accéder aux éléments en utilisant un membre d’un tuple plutôt qu’un index.

Créer un Namedtuple

Pour créer un namedtuple, nous devons utiliser la fonction «namedtuple» du module de collection.

La syntaxe pour créer un namedtuple est la suivante :

namedtuple (typename, field_names)

Où «typename» est le nom du tuple et «field_names» est une liste de chaînes qui sont les noms des champs.

Utilisation des Namedtuple dans le logiciel

Les Namedtuple peuvent être utilisés dans le logiciel pour stocker des données structurées. Par exemple, si vous avez une application qui stocke des informations sur les employés, vous pouvez créer un namedtuple pour stocker les informations sur chaque employé. Vous pouvez ensuite accéder aux informations sur un employé en utilisant le nom du champ.

Par exemple, si vous avez créé un namedtuple avec les champs «nom», «âge» et «emploi», vous pouvez accéder à l’âge d’un employé en utilisant le nom du champ :

employee.age

Les Namedtuple peuvent également être utilisés pour stocker des données dans des fichiers. Par exemple, si vous avez une application qui stocke des informations sur les employés dans un fichier CSV, vous pouvez lire le fichier et créer un namedtuple pour chaque ligne du fichier. Vous pouvez ensuite accéder aux informations sur un employé en utilisant le nom du champ.

Les Namedtuple sont très utiles pour stocker des données structurées et peuvent faciliter le développement de logiciels. Ils permettent aux développeurs de travailler plus efficacement et de rendre leurs applications plus robustes et fiables.

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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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