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Test de fuzzing en ingénierie logicielle

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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Acome modernise son ERP au travers d’une migration vers l’ERP intelligent SAP S/4HANA. Un socle solide qui lui permettra de concrétiser son projet de transformation, consistant à gérer la production industrielle depuis l’ERP.

Acome est un spécialiste des câbles de haute technicité, qui propose ses solutions aux acteurs du monde de l’automobile, des télécoms, du bâtiment ou encore du transport ferroviaire. De par son positionnement, Acome est un acteur clé du développement des véhicules de nouvelle génération, de la fibre, des bâtiments connectés et des villes intelligentes.

Première SCOP de France, Acome dispose de nombreux sites industriels et commerciaux, dans l’hexagone comme à l’étranger. Le groupe ACOME emploie 2000 collaborateurs, dont 1200 en France, pour un chiffre d’affaires annuel de 552 millions d’euros.

« Nous souhaitions refondre notre système d’information industriel, avec – entre autres – la mise en place d’un MES, explique Anne-Laure Gout, Responsable du service Études informatique de la DSI d’Acome. Michael Barbé a su nous convaincre que notre SI industriel pourrait tout à fait être intégré dans notre ERP SAP. La fin de maintenance de SAP ECC approchant, la DSI avait dans le même temps décidé d’opérer la migration vers l’ERP SAP S/4HANA. »

L’industriel décide donc de rapprocher ces deux projets. « Un premier partenaire nous avait proposé de repartir d’une feuille blanche, avec un projet de type greenfield, ce qui ne nous convenait pas. Nous nous sommes alors tournés vers PASàPAS, qui nous suit depuis des années, afin de mener une migration à fonctionnalités et périmètre constants. L’objectif était d’assurer la bascule vers l’ERP SAP S/4HANA avec un minimum d’impacts pour les métiers. »

Découvrez le témoignage de notre client.

Un engagement important de la part de PASàPAS

Le travail s’est fait de concert entre les équipes métiers d’Acome, porteuses du projet industriel, et la DSI de la SCOP, souhaitant opérer la migration de SAP ECC vers SAP S/4HANA. Le projet de migration a démarré en février 2021, pour se terminer 15 mois plus tard, le 30 mai 2022.

« De nombreuses personnes ont été impliquées, que ce soit chez PASàPAS, qui a mobilisé une cinquantaine de consultants, que du côté d’Acome, avec une équipe projet de 50 personnes et 80 key users, explique Michael Barbé, Directeur de programme chez Acome. Nous avons su rester concentrés tout au long de ces 15 mois, avec des objectifs précis qui nous ont permis de ne pas nous éparpiller et de mettre en fonction notre nouvel ERP dans les délais fixés. Le tout avec un appui sans faille de notre direction et des métiers. »

L’objectif de l’entreprise était de disposer d’un socle solide, propice au déploiement de nouvelles fonctionnalités. L’ERP SAP S/4HANA couvre d’ores et déjà un large périmètre (achats, ventes, finance, maintenance…), mais devrait prendre de l’ampleur rapidement (production, revue budgétaire…). Le tout avec la volonté de recourir aussi peu que possible aux spécifiques. « Nous voulions mettre en place une solution cohérente, qui permette de revenir à l’essentiel en s’appuyant autant que possible sur des processus standards. »

Migration réussie ! Place à l’innovation

L’ERP SAP S/4HANA est aujourd’hui en production. « Une importante phase de stabilisation a été réalisée pendant le premier mois, mais tout est aujourd’hui fonctionnel, avec une nette amélioration des performances par rapport à notre ancien ERP. Nous pouvons donc considérer cette étape de conversion comme réussie. Ce n’est toutefois que le premier jalon de notre projet de transformation », détaille Anne-Laure Gout. Si une ‘fiorisation’ progressive de l’interface et une revue des processus sont prévues, c’est bien le volet industriel qui est aujourd’hui au coeur des attentions.

« Nous redémarrons maintenant la phase industrielle de notre projet, confirme Michael Barbé. Dès janvier 2023, notre atelier de production de tubes dédiés aux planchers chauffants sera équipé de l’ERP SAP S/4HANA. Les machines de l’atelier seront connectées au SI, afin de permettre une remontée des données et un pilotage de ces équipements dans l’ERP. Nous espérons avec cet outil être capables d’aller chercher de nouveaux gains sur le terrain de la performance industrielle. L’ERP sera ensuite déployé sur une autre de nos activités courant 2024, puis progressivement sur des activités de plus en plus complexes. »

PASàPAS est reconduit sur toute cette première phase de déploiement et devrait donc accompagner Acome sur ce projet au minimum jusqu’à la fin du premier trimestre 2024. À mesure que ce SI industriel sera déployé, le nombre d’utilisateurs de l’ERP SAP S/4HANA va s’accroître chez Acome. « Nous avons d’ores et déjà adapté notre parc de licences afin de permettre aux opérateurs travaillant en production d’accéder à l’ERP. Demain, 500 utilisateurs pourront ainsi se connecter à SAP S/4HANA », conclut Anne-Laure Gout.

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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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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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Paris, le 8 novembre 2023 – SAP, leader mondial des logiciels d’entreprises, fournira la dernière génération de planification industrielle de l’activité commerciale d’Airbus. En utilisant la solution SAP Integrated Business Planning for Supply Chain, Airbus souhaite améliorer la planification des programmes de ses avions actuels et futurs.

 

Désormais intégrée chez Airbus, SAP Integrated Business Planning (SAP IBP) est une solution Cloud qui améliore l’intégration et la collaboration entre les équipes de vente, de livraison et de planification industrielle. Ainsi, Airbus sera en mesure de répondre à des exigences de planification complexes tout en bénéficiant d’une programmation de la production plus rapide et réactive, ainsi que d’une utilisation plus efficace des ressources de fabrication. Enfin, SAP IBP offre une plus grande transparence et des données exploitables grâce à des rôles centrés sur l’utilisateur et à la hiérarchisation des tâches et des actions.

Aujourd’hui, la principale préoccupation des dirigeants de l’industrie vise à développer des supply chain robustes pour réduire au minimum les risques. Ainsi, la création de flux industriels résilients revêt une importance cruciale, permettant aux entreprises de prédire de manière précise la demande et l’utilisation de sa logistique.

« Actuellement, les deux objectifs majeurs pour les dirigeants de l’industrie sont la visibilité accrue et la planification minutieuse afin d’instaurer la robustesse et la durabilité de leur supply chain. Cette collaboration stratégique facilite la transformation d’Airbus en lui offrant une planification centralisée de la demande et de l’approvisionnement. Nous sommes fiers d’avoir été choisis pour soutenir l’industriel Airbus dans le développement et le renforcement de ses capacités numériques. » déclare Dominik Metzger, Head of Digital Supply Chain SAP SE.

 

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.

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Contact presse :

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

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This document contains forward-looking statements, which are predictions, projections, or other statements about future events. These statements are based on current expectations, forecasts, and assumptions that are subject to risks and uncertainties that could cause actual results and outcomes to materially differ. Additional information regarding these risks and uncertainties may be found in our filings with the Securities and Exchange Commission, including but not limited to the risk factors section of SAP’s 2022 Annual Report on Form 20-F.© 2023 SAP SE. All rights reserved.
SAP and other SAP products and services mentioned herein as well as their respective logos are trademarks or registered trademarks of SAP SE in Germany and other countries. Please see https://www.sap.com/copyright for additional trademark information and notices.

 

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SAP dévoile des nouvelles innovations en matière de développement d’applications d’IA générative et de capacités de bases de données vectorielles, et propose de nouvelles opportunités d’apprentissage pour les développeurs à l’ère de l’IA.

BANGALORE, Inde – Le 2 novembre 2023 – Lors de l’événement SAP TechEd 2023, SAP SE (NYSE : SAP) a présenté une gamme complète de fonctionnalités et d’avancées en matière d’IA générative permettant aux développeurs, quel que soit leur niveau de compétence, de dynamiser leurs activités à l’ère de l’IA.

« Le dynamisme du paysage technologique et commercial d’aujourd’hui signifie que chaque développeur doit être un développeur d’IA », a déclaré Juergen Mueller, Chief Technology Officer et membre du Board de SAP SE. « Les innovations que nous lançons à TechEd, qu’il s’agisse d’outils de pro-code infusés d’IA ou d’un portail unique pour créer des extensions et des applications génératives d’IA sur SAP Business Technology Platform (BTP), assurent aux développeurs qui sont au cœur de la révolution de l’IA, de disposer des ressources dont ils ont besoin, pour transformer le fonctionnement des entreprises. »

 

SAP Build Code : un nouveau logiciel low-code pour favoriser la coopération entre les experts-métier

Alors que les organisations cherchent à capitaliser sur l’IA générative, une collaboration efficace entre les développeurs professionnels et les développeurs citoyens est essentielle. C’est la raison pour laquelle SAP lance SAP Build Code, qui simplifie la coopération entre les experts-métier qui utilisent les solutions low-code de SAP Build lancées au TechEd 2022. Conçu spécifiquement pour les applications et l’écosystème SAP, SAP Build Code propose des outils de productivité alimentés par l’IA et est optimisé pour le développement en Java et JavaScript.

SAP Build Code s’appuie également sur la puissance du nouveau copilote d’IA générative de SAP : Joule – le seul copilote qui comprend réellement le langage business – pour augmenter davantage la productivité, en intégrant des capacités de génération de code pour la création de modèles de données, de logique d’application et de scripts de test.

De nouvelles fonctionnalités clés sur SAP HANA Cloud

Pour le fonctionnement optimal d’une IA, il est indispensable de disposer de données pertinentes. C’est pourquoi SAP HANA Cloud, qui continue d’être pionnier dans les innovations liées aux datas, ajoute de nouvelles fonctionnalités de base de données vectorielles à ses offres multi-modèles, et ce, sans coût supplémentaire. Les datastores vectoriels gèrent les données non structurées – texte, images ou audio – pour fournir une mémoire à long terme et un meilleur contexte aux modèles d’IA. Cela facilite la recherche et la récupération rapide d’objets similaires. Les utilisateurs peuvent par exemple rechercher des fournisseurs en fonction de la langue de leurs contrats, pour examiner l’historique des paiements et tracer les commandes individuelles. Ces nouvelles fonctionnalités de base de données vectorielles améliorent considérablement les interactions entre les grands modèles de langage et les données critiques d’une organisation. Cette innovation permet aux développeurs SAP d’être à l’avant-garde de la recherche de données radicalement nouvelles, dans un cadre sécurisé et privé, qui utilise des données clients spécifiques à l’industrie pour réduire les hallucinations.

AI Foundation pour disposer d’outils d’IA clés en main

AI Foundation, un nouveau portail unique permettant aux développeurs de créer des extensions et des applications alimentées par l’IA et l’IA générative sur SAP BTP, augmentera encore l’impact et l’efficacité des développeurs. AI Foundation comprend tout ce dont les développeurs ont besoin pour commencer à créer des outils d’IA clés en main sur SAP BTP – allant des services d’IA prêts à l’emploi et de l’accès aux meilleurs modèles de grands langages, aux capacités de bases de données vectorielles et à la gestion du cycle de vie et de l’exécution de l’IA.

Le lancement de nouvelles certifications sur le site d’apprentissage SAP

La course effrénée vers l’innovation dans la Tech a fait grimper la demande mondiale en développeurs qualifiés, et SAP augmente parallèlement ses opportunités d’apprentissage. Dans le cadre de son engagement à former deux millions de professionnels d’ici 2025 et à enrichir le contenu d’apprentissage gratuit sur l’IA déjà disponible, SAP a lancé aujourd’hui une nouvelle certification basée sur les rôles et des ressources d’apprentissage gratuites pour les développeurs back-end qui utilisent le modèle de développement ABAP Cloud. Les deux nouvelles ressources d’apprentissage regroupant les outils de développement ABAP sur SAP BTP et SAP S/4HANA sont disponibles sur le site SAP Learning. Elles sont conçues pour une transformation des entreprises agile et conforme au cloud, fournissant aux développeurs les compétences nécessaires pour créer des applications prêtes pour le cloud et alignées sur la stratégie de base propre de SAP.

SAP a rejoint le programme d’affiliation d’entreprise de l’Institut de Stanford pour l’IA centrée sur l’homme (HAI). Les chercheurs et ingénieurs de SAP collaboreront avec la communauté académique de Stanford, y compris le corps professoral de recherche et les étudiants, sur les synergies entre l’IA générative et le monde des affaires

Pour plus de détails sur toutes les annonces faites au SAP TechEd 2023, veuillez visiter notre guide d’actualités ici.

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A propos de SAP en France

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 25 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.

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Eclipse JNoSQL 1.0.2 : Flexibilité NoSQL pour Java

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

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

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

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

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

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

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Marco Codes Live: Gavin King et Hibernate 6.3 [Vidéo]

Découvrez la vidéo de Marco Codes Live avec Gavin King et Hibernate 6.3! Une occasion unique d’en apprendre plus sur la dernière version de Hibernate.

Dans la vidéo ci-dessous, nous couvrirons la nouvelle version de Hibernate 6.3.

We’ll also look at the architecture of Hibernate 6.3 and how it fits into the larger Java ecosystem.

Dans la vidéo ci-dessous, nous couvrirons la nouvelle version Hibernate 6.3.

Avec ses capacités de traitement des annotations, il offre des approches alternatives aux frameworks tels que Spring Data JPA, et nous explorerons ces approches avec un peu de codage en direct.

Nous examinerons également l’architecture de Hibernate 6.3 et sa place dans le plus grand écosystème Java.

Hibernate 6.3 est une version très puissante et pratique qui offre des fonctionnalités supplémentaires par rapport à ses versions précédentes. Il intègre des technologies telles que Java Persistence API (JPA), Java Transaction API (JTA) et Java Database Connectivity (JDBC). Ces technologies sont très utiles pour le développement d’applications web et mobiles. De plus, Hibernate 6.3 offre une architecture modulaire et extensible qui permet aux développeurs de créer des applications plus flexibles et robustes.

Hibernate 6.3 est également livré avec une série d’outils et de bibliothèques qui aident les développeurs à créer des applications plus efficaces et à améliorer leur productivité. Les outils incluent des moteurs de recherche, des moteurs de mapping, des moteurs de validation et des moteurs de génération de code. Ces outils peuvent être utilisés pour créer des applications plus performantes et plus faciles à maintenir.

Enfin, Hibernate 6.3 offre une architecture extensible qui permet aux développeurs d’ajouter des fonctionnalités supplémentaires à leurs applications. Les développeurs peuvent ajouter des modules supplémentaires pour améliorer la performance et la fonctionnalité de leurs applications. Les développeurs peuvent également ajouter des plugins pour ajouter des fonctionnalités supplémentaires à leurs applications.

En résumé, Hibernate 6.3 est une version puissante et pratique qui offre une architecture modulaire et extensible qui permet aux développeurs de créer des applications plus flexibles et robustes. Il offre également une série d’outils et de bibliothèques qui aident les développeurs à créer des applications plus efficaces et à améliorer leur productivité. Enfin, il offre une architecture extensible qui permet aux développeurs d’ajouter des fonctionnalités supplémentaires à leurs applications.

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Guide simple à l'ingénierie inverse de l'algorithme Twitter avec LangChain, Activeloop et DeepInfra

Découvrez comment utiliser LangChain, Activeloop et DeepInfra pour effectuer une ingénierie inverse de l’algorithme Twitter facilement et rapidement !

## Imaginez écrire un logiciel qui puisse comprendre, assister et même générer du code, comme le ferait un développeur expérimenté.

LangChain is a data-driven platform that enables developers to create, modify, and debug code faster and more efficiently. It works by analyzing code and extracting meaningful information from it. This data is then used to build models that can understand and generate code. The models are then used to generate code that is tailored to the user’s needs.

LangChain est une plateforme basée sur les données qui permet aux développeurs de créer, modifier et déboguer le code plus rapidement et plus efficacement. Il fonctionne en analysant le code et en extrayant des informations significatives de celui-ci. Ces données sont ensuite utilisées pour créer des modèles qui peuvent comprendre et générer du code. Les modèles sont ensuite utilisés pour générer du code adapté aux besoins de l’utilisateur.

LangChain nous permet d’atteindre un nouveau niveau de compréhension et de génération de code grâce à des modèles avancés tels que VectorStores, Conversational RetrieverChain et LLMs. Avec LangChain, il est possible d’imaginer un logiciel capable de comprendre, d’assister et même de générer du code, comme un développeur expérimenté le ferait. Grâce à cette technologie, les développeurs peuvent gagner du temps et de l’argent en réduisant le temps nécessaire pour créer, modifier et déboguer le code.

LangChain est un outil très puissant qui peut être utilisé par les développeurs pour améliorer leurs compétences et leur productivité. Il permet aux développeurs de comprendre le code plus rapidement et de le modifier plus facilement. En outre, il peut être utilisé pour générer du code à partir de données existantes ou pour créer des modèles qui peuvent être utilisés pour générer du code à partir de données nouvelles ou existantes. Enfin, LangChain peut être utilisé pour trouver des erreurs dans le code et les corriger rapidement.

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Liste des meilleures pratiques pour l'écriture de tests

Écrire des tests efficaces est essentiel pour garantir la qualité et la fiabilité d’un produit. Découvrez ici les meilleures pratiques pour écrire des tests de qualité !

Les meilleures pratiques à suivre lors de l’écriture de tests

Il est important de suivre les meilleures pratiques lors de l’écriture de tests. Ces directives sont générales et s’appliquent à tous les types de tests.

Tout d’abord, il est essentiel que chaque test soit indépendant des autres. Cela permet d’améliorer la fiabilité des tests, de les exécuter en parallèle et de faciliter le débogage. De cette façon, une erreur dans un test ne peut pas affecter l’exécution ou le résultat d’un autre.

Utiliser des outils de test appropriés

Il est important d’utiliser des outils de test appropriés pour le type de test que vous effectuez. Par exemple, si vous effectuez des tests d’intégration, vous devriez utiliser un logiciel de test d’intégration. Les outils de test peuvent fournir des fonctionnalités telles que la surveillance des performances, la surveillance des erreurs et la surveillance des données. Les outils peuvent également fournir des fonctionnalités supplémentaires telles que la génération de rapports et la surveillance des dépendances.

Écrire des tests réutilisables

Il est important d’écrire des tests qui peuvent être réutilisés pour différents scénarios. Les tests réutilisables peuvent être exécutés plus rapidement et avec moins d’effort. Les tests réutilisables peuvent également être facilement mis à jour et modifiés pour répondre aux nouvelles exigences. Il est important de garder à l’esprit que les tests réutilisables doivent être écrits de manière à ce qu’ils puissent être facilement compris et maintenus.

Utiliser un logiciel de gestion des tests

Un logiciel de gestion des tests peut être utilisé pour organiser et gérer les tests. Un logiciel de gestion des tests peut être utilisé pour créer des plans de tests, exécuter des tests, générer des rapports et surveiller les performances. Un logiciel de gestion des tests peut également être utilisé pour organiser les données et les résultats des tests, ce qui permet aux utilisateurs de mieux comprendre les résultats des tests et d’améliorer le processus de test.

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