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SAP et Google Cloud étendent leur partenariat pour construire l’avenir de l’Open Data et de l’IA pour les entreprises

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 La nouvelle offre réunira SAP avec la technologie de données et d’analyse de Google Cloud, rendant les données d’entreprise plus ouvertes et exploitables, et favorisant le développement de l’IA d’entreprise.

Walldorf (Allemagne) & Sunnyvale (Californie, USA), 11 mai 2023 – Aujourd’hui, SAP SE (NYSE: SAP) et Google Cloud ont annoncé une extension majeure de leur partenariat, introduisant une offre Open Data conçue pour simplifier la gestion des ensembles de données et libérer la puissance des données commerciales. Cette offre permet aux clients de construire un cloud de bout en bout qui rassemble les données de l’ensemble des services de l’entreprise à l’aide de la solution SAP® Datasphere associée au cloud de données de Google. Ainsi, les entreprises pourront visualiser l’ensemble de leurs actifs de données en temps réel et maximiser la valeur de leurs investissements dans Google Cloud et les logiciels SAP.

Les données sont la pierre angulaire de la transformation numérique et du développement de l’IA. Les organisations consacrent d’importantes ressources à la mise en place d’intégrations de données complexes, de moteurs d’analyses personnalisées, de modèles d’IA génératifs et de traitement du langage naturel (NLP) avant de commencer à tirer parti de leurs investissements dans les données. Les données provenant des systèmes SAP, en particulier, font partie des actifs les plus précieux des organisations et peuvent contenir des informations indispensables sur les chaînes d’approvisionnement, les prévisions financières, les dossiers des ressources humaines, la vente au détail omnicanal, et bien plus encore. SAP Datasphere combine ces données vitales avec des données provenant de l’ensemble des services de l’entreprise, quelle que soit leur origine. Le fait de pouvoir combiner facilement les données des logiciels SAP et celles des autres logiciels de l’entreprise sur Google Cloud, à partir de n’importe quelle source, permet aux organisations d’accélérer considérablement leur transformation numérique.

« La combinaison des systèmes SAP avec le cloud de Google ouvre de toutes nouvelles perspectives pour les entreprises, leur permettant de tirer un maximum de valeur de l’ensemble de leurs données », déclare Christian Klein, PDG et membre du conseil d’administration de SAP SE. « SAP et Google Cloud partagent un engagement commun en faveur de l’Open Data, et ce partenariat contribuera à éliminer les obstacles entre les données stockées dans les systèmes, les bases de données et les environnements disparates. Nos clients bénéficieront non seulement de l’IA commerciale déjà intégrée à nos systèmes, mais également d’une base de données unifiée. »

« SAP et Google Cloud proposent désormais un cloud de données extrêmement complet et ouvert, offrant ainsi les bases de l’avenir de l’IA d’entreprise », a déclaré Thomas Kurian, PDG de Google Cloud. « Peu de ressources sont aussi importantes pour la transformation numérique que les données. En intégrant en profondeur les données et les systèmes SAP à notre cloud, les clients pourront exploiter nos capacités d’analyse, les outils d’IA avancés et ainsi que des modèles de langage pour trouver de nouvelles perspectives à partir de leurs données. »

 

La nouvelle offre de données ouvertes de SAP et Google Cloud complète la solution RISE with SAP et permettra aux clients de :

  • Accéder aux données stratégiques de l’entreprise en temps réel : L’intégration entre SAP Datasphere et Google Cloud BigQuery permet aux clients d’accéder facilement à leurs données les plus stratégiques en temps réel et sans doublon. Cette offre conjointe unifie les données des systèmes logiciels SAP, tels que SAP S/4HANA® et SAP HANA® Cloud, offrant ainsi aux entreprises un aperçu complet des données les plus essentielles sur Google data cloud.
  • Simplifier la structure des données : SAP et Google Cloud ont co-conçu de puissantes technologies de réplication et de fédération des données, qui permettent aux entreprises d’intégrer facilement les données des logiciels SAP aux environnements BigQuery et de tirer profit des capacités d’analyse de données de pointe de SAP et de Google Cloud. Désormais, les clients peuvent fédérer des requêtes entre SAP Datasphere et BigQuery pour mélanger des données provenant de logiciels SAP et non-SAP. Cela permet d’éliminer les cloisonnements de données en provenance de diverses sources comme le marketing, les ventes, la finance, la chaîne d’approvisionnement et bien plus encore. Par exemple, les clients ayant des modèles de distribution basés sur le commerce de gros peuvent désormais avoir une visibilité complète sur leurs produits tout au long du processus de vente et jusqu’à leur livraison aux clients.
  • Créer des informations fiables grâce aux modèles avancés d’intelligence artificielle (IA) et de machine learning (ML) de Google Cloud : Les entreprises pourront utiliser les services d’IA et de ML de Google pour former des modèles sur des données provenant de systèmes SAP et non SAP.
  • Effectuer des analyses avancées : Les entreprises peuvent utiliser les capacités analytiques de la solution SAP Analytics Cloud dans Google Cloud pour analyser les résultats financiers et commerciaux tout en optimisant la fiabilité des modélisations. Grâce à une simple intégration aux données de BigQuery avec SAP Datasphere, les clients peuvent planifier avec une vue unique et complète leurs activités.
  • Utiliser des solutions conjointes pour le développement durable : SAP et Google Cloud explorent les moyens de combiner SAP Datasphere avec des ensembles de données ESG plus larges et des informations fournies par Google Cloud afin d’accélérer les parcours de développement durable grâce à des informations exploitables.
  • Utiliser la plateforme technologique d’entreprise SAP (SAP BTP) sur Google Cloud à l’échelle mondiale : SAP fera évoluer ses offres multi-cloud en élargissant la prise en charge régionale de SAP BTP et de SAP HANA Cloud sur Google Cloud, ce qui inclut la gestion de SAP Analytics Cloud et de SAP Datasphere. SAP et Google Cloud ont l’intention de lancer SAP BTP dans cinq nouvelles régions cette année, pour atteindre un total de huit régions prises en charge d’ici 2025.

Les deux entreprises prévoient également de s’associer dans le cadre d’initiatives conjointes de mise sur le marché pour les plus grands projets de données des entreprises, permettant aux clients d’adopter des produits de données à la fois de SAP et de Google Cloud. Les participants à la conférence SAP SAPPHIRE® pourront assister à des démonstrations de solutions conjointes d’IA et de données sur le stand de Google Cloud. Elles montrent notamment comment les entreprises peuvent appliquer l’IA générative à des processus et applications courantes, comme l’utilisation d’un chatbot pour rechercher, créer et modifier des demandes d’achat. La conférence SAPPHIRE se tiendra les 16 et 17 mai à Orlando, en Floride.

 

Contacts presse :

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La vision de SAP pour des entreprises pérennes à l’ère de l’IA se concrétise

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SAP Business AI, Green Ledger et les dernières innovations SAP soulignent la capacité de l’entreprise à accompagner durablement les clients dans la résolution de leurs problèmes urgents.

16 mai 2023 – A Sapphire Orlando, SAP SE (NYSE : SAP) a dévoilé des innovations et de nouveaux partenariats pour faire face, avec confiance, à un avenir incertain. SAP aide les clients à transformer leurs business model vers le cloud, à placer la durabilité au centre de leurs opérations et à renforcer leur agilité dans des marchés en pleine transformation. Ces innovations comprennent une IA responsable intégrée aux logiciels d’entreprise, une comptabilité basée sur un suivi de l’impact carbone et des réseaux spécifiques à l’industrie pour renforcer la supply chain.

 

Une IA conçue pour les entreprises.

Alors que l’IA prend une nouvelle place dans le quotidien, SAP renforce son engagement pour l’intégrer au maximum dans son portefeuille de solutions, pour s’assurer que les clients puissent résoudre les problèmes critiques de l’entreprise. Cela comprend de nouveaux partenariats avec :

Une nouvelle collaboration avec Microsoft, incluant les nouveautés en matière d’IA générative prête à utiliser pour accompagner les grands défis commerciaux des clients.

Les entreprises pourront intégrer les solutions SAP SucessFactors avec Microsoft 365 Copilot et Copilot dans Viva Learning, ainsi que le service Azure OpenAI de Microsoft pour accéder à une IA analytique et génératrice de langage. Ces intégrations faciliteront l’expérience des collaborateurs. Pour en savoir plus, cliquez ici.

SAP continue d’étendre son portefeuille SAP Business AI en y intégrant l’intelligence artificielle, autour d’une technologie de pointe pour l’industrie et de nouveaux process pour accompagner les clients pour les problèmes les plus urgents. Parmi les autres nouveautés :

  • Augmentation de la visibilité, de la productivité et des résultats par l’IA qui anticipe et gère plus facilement les changements des entreprises
  • Intégration de l’IA pour SAP Business Network, SAP SucessFactors et SAP S/4HANA Cloud.
  • Renforcement de l’expérience client avec une nouvelle application utilisant l’IA pour donner aux vendeurs des informations globales, des recommandations et ainsi générer automatiquement du contenu.
  • SAP Predictive Replenishment et SAP Intelligent Product Recommendations, deux nouvelles solutions SAP visant à fournir des améliorations des process métiers spécifiques à chaque industrie.

 

Vers un « Green Ledger ».

Il y a cinquante ans, SAP révolutionnait la comptabilité financière avec l’ERP (Enterprise Resource Planning). Aujourd’hui, SAP réinvente le « R » d’ERP en élargissant la définition des ressources à l’impact carbone. Avec son nouveau « Green Ledger », SAP rend la compatibilité carbone aussi importante que la comptabilité financière. Les innovations annoncées incluent :

  • Mise à jour de SAP Sustainability Footprint Management, une solution unique de calcul et de gestion des émissions carbone de l’entreprise, de la supply chain et des produits.
  • SAP Sustainability Data Exchange, une nouvelle solution d’échanges sécurisés de données de développement durable avec leurs partenaires et fournisseurs afin qu’ils puissent plus rapidement décarboner leur supply chain.

Ces deux offres feront partie de RISE with SAP et GROW with SAP pour SAP S/4HANA Cloud, édition grand public.

  • Un partenariat avec Planon pour fournir des solutions durables de gestion de l’immobilier et des espaces de travail afin d’accroître la durabilité dans les portefeuilles commerciaux et d’entreprise.

 

Connecter les industries et les entreprises.

Les transformations de la supply chain ont considérablement modifié la façon dont les organisations commercent. SAP Business Network, plateforme de collaboration B2B contribue à renforcer la résilience de la supply chain mondiale, via des transactions, des process et des informations partagées. Les nouvelles innovations publiées comprennent :

  • Le lancement de SAP Business Network for Industry, combinant les avantages de la supply chain en réseau avec une expertise unique pour accompagner les clients issus de la grande distribution, la haute technologie, les sciences et la fabrication industrielle. A l’avenir, cette solution sera complétée par un guide des meilleurs pratiques, afin d’aider les clients.
  • Le choix pour les services achats sur SAP Business Network des fournisseurs en fonction du prix, de la disponibilité mais également des historiques en matière de respect des droits de l’homme et des certifications de durabilité.
  • Un nouvel ensemble de fonctionnalités proposant des informations sur les fournisseurs, les catalogues des marketplace, une connexion vers les prospects et des profils d’entreprise augmentés.
  • SAP Blockchain Business Connector – une nouvelle offre pour collaborer avec plusieurs entreprises, individus ou institutions sans dépendre d’un système centralisé de vérification des données.

 

Préparer l’avenir.

Les entreprises ont besoin de voir l’ensemble de leurs applications, processus et données pour innover, automatiser et ainsi augmenter la productivité. SAP lance aujourd’hui une multitude d’innovations, et notamment :

  • Un partenariat renforcé avec Google Cloud pour simplifier le paysage de données et permettre aux clients de créer un data cloud de bout en bout qui rassemble les données via Datasphere avec Google Cloud, afin que les entreprises puissent visualiser l’ensemble de leurs données en temps réel. Pour en savoir plus, cliquez ici.
  • De nouvelles fonctionnalités pour SAP Integration Suite pour gérer plus facilement les paysages de données et rassembler les process sur des systèmes SAP et non SAP dans le cloud.
  • Des nouveautés pour SAP Signavio, réunissant la puissance de la technologie SAP et de Signavio pour fournir aux clients des informations stratégiques en quelques heures, et non en quelques jours.

 

Les innovations lancées sur l’ensemble de la plateforme SAP Business Technology accélèrent considérablement l’optimisation des process métiers et facilitent l’automatisation de l’entreprise à grande échelle. SAP continuera d’aider les clients à tirer le meilleur parti de ses dernières innovations augmentant l’expérience et la productivité autour d’outils low-code améliorés et de nouveaux partenariats pour améliorer l’analyse de données critiques.

Christian Klein, PDG de SAP, déclare : « Dans un monde marqué par des transformations de marchés, de paysages réglementaires changeants et des pénuries de talents, les entreprises continuent de se tourner vers SAP pour les solutions dont ils ont besoin afin de résoudre leurs problèmes urgents. Les innovations annoncées à SAP Sapphire s’appuient sur notre riche héritage technologique disruptif et développé de manière responsable, conçu depuis des décennies d’expertise dans l’industrie par des process pour assurer la prospérité de nos clients, aujourd’hui comme demain ».

 

Guide des actualités SAP Sapphire 2023

Plus de détails sur nos actualités, lancements et mises à jour dans le Sapphire News Guide.

Visitez le SAP News Center ici  et suivez SAP sur Twitter via @SAPNews.

 

 

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in Natural Language ProcessingChatGPT : Révolution dans le traitement du langage naturel

in Natural Language ProcessingChatGPT : Révolution dans le traitement du langage naturel

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Le traitement du langage naturel est en train de connaître une révolution avec ChatGPT, une technologie innovante qui offre des possibilités inédites.

## ChatGPT-4, la nouvelle révolution pour l’industrie du corporate

ChatGPT-4 est la nouvelle révolution pour l’industrie des entreprises. Quatre est la dernière version développée par Open AI – ChatGPT, nommée Generative Pre-Trained Transformer. Cela changera la perception de l’industrie par rapport à la communication avec les machines.

L’apprentissage automatique joue un rôle important en tant que composant dans ChatGPT. ChatGPT comprend l’apprentissage profond et génère des réponses de haute qualité à l’utilisateur en fonction de ses entrées. Il s’agit d’un type de modèle de réseau que nous pouvons considérer comme un modèle de réseau neuronal dans l’apprentissage automatique. Les modèles ne sont rien; certains données formées sur de grands jeux de données textuelles pour comprendre et générer une relation entre les mots ainsi qu’avec des phrases.

ChatGPT-4 est très précis et peut fournir des réponses appropriées à la demande de l’utilisateur. Il peut également être utilisé pour le traitement du langage naturel (NLP), qui est un domaine qui se concentre sur le traitement des données textuelles et leur interprétation. La technologie NLP est utilisée pour analyser et comprendre le langage humain et pour interagir avec lui. ChatGPT-4 peut être utilisé pour analyser les données textuelles et générer des réponses précises et pertinentes à la demande de l’utilisateur.

ChatGPT-4 est une technologie très puissante qui peut être utilisée pour améliorer les processus commerciaux. Il peut être utilisé pour automatiser des tâches répétitives, telles que le traitement des données, la prise de décisions et la gestion des relations avec les clients. Il peut également être utilisé pour améliorer la qualité des services fournis aux clients et pour réduire les coûts liés à la gestion des données. La technologie ChatGPT-4 peut être utilisée pour améliorer la productivité et la rentabilité de l’entreprise en fournissant des informations précises et pertinentes basées sur les données.

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Guide détaillé avec exemples de code pour l'entraînement personnalisé de grands modèles linguistiques

Guide détaillé avec exemples de code pour l’entraînement personnalisé de grands modèles linguistiques

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Vous souhaitez entraîner des modèles linguistiques complexes ? Ce guide vous fournira des exemples de code et des instructions détaillées pour vous aider à atteindre vos objectifs.

H2: Dans les dernières années, les grands modèles linguistiques (LLMs) tels que GPT-4 ont suscité un grand intérêt en raison de leurs incroyables capacités en compréhension et en génération du langage naturel. Cependant, pour adapter un LLM à des tâches ou des domaines spécifiques, une formation personnalisée est nécessaire. Cet article propose un guide détaillé et étape par étape sur la formation personnalisée des LLMs, accompagné d’exemples et d’extraits de code. Prérequis

• A GPU-enabled machine with at least 8GB of RAM

• An understanding of basic ML concepts

• Familiarity with Python and TensorFlow

• Access to a large dataset

Ces dernières années, les grands modèles linguistiques (LLMs) tels que GPT-4 ont suscité un intérêt considérable en raison de leurs incroyables capacités en compréhension et en génération du langage naturel. Cependant, pour adapter un LLM à des tâches ou des domaines spécifiques, une formation personnalisée est nécessaire. Cet article propose un guide détaillé étape par étape sur la formation personnalisée des LLMs, accompagné d’exemples et d’extraits de code.

Prérequis

Avant de plonger, assurez-vous d’avoir :

• Une machine dotée d’une carte graphique et d’au moins 8 Go de RAM

• Une compréhension des concepts de base d’apprentissage machine

• De la familiarité avec Python et TensorFlow

• Un accès à une grande base de données

Mise en œuvre

Une fois les prérequis remplis, vous êtes prêt à commencer à former votre modèle. La première étape consiste à préparer votre base de données. Vous devrez peut-être nettoyer et normaliser vos données avant de les charger dans votre modèle. Une fois que vos données sont prêtes, vous pouvez les charger dans votre modèle. Vous pouvez le faire en utilisant TensorFlow ou un autre framework de deep learning. Une fois que vos données sont chargées, vous pouvez commencer à entraîner votre modèle. Vous pouvez le faire en utilisant des algorithmes d’apprentissage supervisé ou non supervisé. Lorsque vous entraînez votre modèle, vous devrez définir des paramètres tels que le nombre d’itérations, le taux d’apprentissage et le nombre de couches cachées. Vous devrez également définir des métriques pour mesurer la performance de votre modèle.

Une fois que votre modèle est entraîné, vous pouvez le tester sur des données réelles pour voir comment il se comporte. Vous pouvez également effectuer une validation croisée pour vérifier si votre modèle est capable de généraliser ses résultats sur des données différentes. Une fois que vous êtes satisfait des performances de votre modèle, vous pouvez le déployer pour l’utiliser dans un environnement réel. Vous pouvez le déployer sur un serveur ou un cloud public tel que Google Cloud Platform ou Amazon Web Services. Une fois déployé, votre modèle sera prêt à être utilisé par les utilisateurs finaux.

Enfin, vous devrez peut-être maintenir et mettre à jour votre modèle au fil du temps. Vous devrez peut-être ajouter de nouvelles données à votre base de données ou ajuster les paramètres de votre modèle pour améliorer ses performances. Vous devrez également surveiller les performances de votre modèle pour vous assurer qu’il fonctionne correctement et qu’il ne se dégrade pas avec le temps. Enfin, vous devrez peut-être effectuer une analyse des performances pour comprendre comment votre modèle est utilisé et pourquoi il fonctionne bien ou mal.

En résumé, la

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De zéro à héros: Apprendre Web3 avec Infura et Python

De zéro à héros: Apprendre Web3 avec Infura et Python

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

Comment démarrer avec le Web3

Pour commencer

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

Comprendre les prérequis

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

Test

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

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Créer une chaîne de données optimisée sur Azure avec Spark, Data Factory, Databricks et Synapse Analytics

Créer une chaîne de données optimisée sur Azure avec Spark, Data Factory, Databricks et Synapse Analytics

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Créer une chaîne de données optimisée sur Azure n’est pas une tâche facile. Heureusement, avec Spark, Data Factory, Databricks et Synapse Analytics, vous pouvez le faire rapidement et efficacement.

Intégration de données avec Azure Data Factory

Processing Data With Apache Spark 

Apache Spark is an open-source distributed computing framework used for big data processing. It is designed to process data in memory, making it much faster than traditional disk-based processing. Spark can be used to process data from various sources such as databases, file systems, and cloud storage. It also provides a rich set of APIs and libraries for data manipulation, machine learning, and graph processing.

Analyzing Data With Azure Synapse Analytics 

Azure Synapse Analytics is a cloud-based analytics platform that enables you to analyze data from various sources. It provides a unified workspace for data preparation, data warehousing, and advanced analytics. It also offers a wide range of features such as data virtualization, machine learning, and natural language processing.

Le traitement des données dans le cloud est devenu de plus en plus populaire en raison de sa scalabilité, de sa flexibilité et de son efficacité économique. Les stacks technologiques modernes tels que Apache Spark, Azure Data Factory, Azure Databricks et Azure Synapse Analytics offrent des outils puissants pour créer des pipelines de données optimisés qui peuvent ingérer et traiter efficacement les données dans le cloud. Cet article explorera comment ces technologies peuvent être utilisées ensemble pour créer un pipeline de données optimisé pour le traitement des données dans le cloud.

Ingestion des données avec Azure Data Factory 

Azure Data Factory est un service d’intégration de données basé sur le cloud qui vous permet d’ingérer des données à partir de diverses sources vers un lac ou un entrepôt de données basé sur le cloud. Il fournit des connecteurs intégrés pour diverses sources de données telles que des bases de données, des systèmes de fichiers, un stockage dans le cloud et plus encore. En outre, vous pouvez configurer Data Factory pour planifier et orchestrer les processus d’ingestion de données et définir les transformations des flux de données.

Traitement des données avec Apache Spark 

Apache Spark est un cadre de calcul distribué open source utilisé pour le traitement des données volumineuses. Il est conçu pour traiter les données en mémoire, ce qui le rend beaucoup plus rapide que le traitement traditionnel basé sur le disque. Spark peut être utilisé pour traiter des données provenant de diverses sources telles que des bases de données, des systèmes de fichiers et un stockage dans le cloud. Il fournit également une riche gamme d’API et de bibliothèques pour la manipulation des données, l’apprentissage automatique et le traitement des graphes.

Analyse des données avec Azure Synapse Analytics 

Azure Synapse Analytics est une plateforme d’analyse basée sur le cloud qui vous permet d’analyser des données provenant de diverses sources. Il fournit un espace de travail unifié pour la préparation des données, le stockage des données et l’analyse avancée. Il offre également une large gamme de fonctionnalités telles que la virtualisation des données, l’apprentissage automatique et le traitement du langage naturel.

Le logiciel est l’outil principal pour le traitement des données dans le cloud. Les technologies modernes telles qu’Apache Spark, Azure Data Factory, Azure Databricks et Azure Synapse Analytics offrent aux développeurs et aux entreprises une variété d’options pour créer des pipelines de données optimisés qui peuvent ingérer et traiter efficacement les données dans le cloud. Apache Spark est un cadre open source qui permet un traitement rapide des données volumineuses en m

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Analyser et Classer le Sentiment des Textes en Java

Analyser et Classer le Sentiment des Textes en Java

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Découvrez comment analyser et classer le sentiment des textes en Java grâce à cet article ! Nous allons vous guider pas à pas pour vous aider à maîtriser cette technique.

L’empathie mutuelle joue un rôle clé dans la définition du succès de la relation entre une entreprise et ses clients

De la même manière que l’empathie mutuelle définit le développement de relations à long terme avec nos amis, elle joue également un rôle clé dans la définition du succès de la relation de notre entreprise avec ses clients. Lorsque les clients prennent le temps de taper leurs pensées et leurs sentiments dans une critique d’un produit ou d’un service, partager leurs sentiments via une plate-forme de médias sociaux ou fournir des commentaires via un médium similaire, il est de notre devoir d’éprouver de l’empathie pour eux en tant qu’êtres humains et de déterminer collectivement comment ils se sentent par rapport à ce qu’ils ont vécu. En utilisant des solutions programmatiques, nous pouvons rapidement analyser et ensuite ajuster (ou maintenir) l’expérience que nous offrons à nos clients à grande échelle, améliorant efficacement les relations des clients avec notre marque.

Bien sûr, contrairement au cerveau humain, les ordinateurs ne sont pas élevés et socialisés pour tirer des conclusions émotionnelles spécifiques d’une langue humaine en évolution. Ils doivent être formés pour le faire – et c’est là que le domaine de l’analyse et de la classification des sentiments entre en jeu. En utilisant des techniques de traitement du langage naturel (NLP), nous pouvons former des algorithmes d’apprentissage automatique pour analyser et classer des sentiments uniques dans le texte. Ces algorithmes peuvent être entraînés sur des jeux de données étiquetés qui contiennent des exemples de phrases et de leurs sentiments associés. Une fois entraînés, ces algorithmes peuvent être appliqués à des données non étiquetées pour prédire le sentiment associé à chaque phrase.

Les algorithmes d’analyse et de classification des sentiments peuvent être utilisés pour comprendre les sentiments des clients à l’égard de votre marque, produit ou service. Les données collectées peuvent être analysées pour déterminer si les clients sont satisfaits ou insatisfaits, et pourquoi. Les données peuvent également être utilisées pour identifier les points forts et les points faibles du produit ou du service, ainsi que pour comprendre les tendances et les préférences des clients. Les données peuvent également être utilisées pour améliorer l’expérience client en répondant aux besoins et aux préférences des clients. Enfin, les données peuvent être utilisées pour aider à développer des stratégies marketing plus efficaces et plus ciblées.

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Quelle est l'adresse Kafka annoncée ?

Quelle est l’adresse Kafka annoncée ?

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du logiciel

En tant qu’informaticien enthousiaste, je suis toujours à la recherche des dernières technologies et des meilleurs outils pour aider mes clients à atteindre leurs objectifs. L’un des domaines les plus importants de l’informatique est le logiciel. Les logiciels sont des programmes informatiques qui peuvent être utilisés pour effectuer des tâches spécifiques. Il existe de nombreux types de logiciels, allant des systèmes d’exploitation aux applications de bureau, en passant par les jeux et les applications mobiles. Apprendre à utiliser ces logiciels peut être une tâche ardue, mais avec un peu de patience et de pratique, vous pouvez maîtriser les bases du logiciel.

Afin de bien comprendre les bases du logiciel, il est important de comprendre le langage de programmation. Le langage de programmation est un langage spécial qui permet aux développeurs de créer des logiciels. Il existe de nombreux langages de programmation différents, chacun ayant ses propres caractéristiques et avantages. Apprendre un langage de programmation peut prendre du temps et de la pratique, mais une fois que vous avez maîtrisé le langage, vous serez en mesure de créer des logiciels plus efficacement et plus rapidement.

Une fois que vous avez compris le langage de programmation, vous devrez apprendre à utiliser les outils et les technologies qui sont associés à ce langage. Les outils et les technologies peuvent inclure des bibliothèques, des frameworks et des outils de développement. Ces outils et technologies peuvent vous aider à développer des logiciels plus rapidement et plus efficacement. Apprendre à utiliser ces outils et technologies peut prendre du temps et de la pratique, mais une fois que vous avez maîtrisé ces outils et technologies, vous serez en mesure de créer des logiciels plus rapidement et plus efficacement.

En tant qu’informaticien enthousiaste, je sais que maîtriser les bases du logiciel est essentiel pour réussir dans ce domaine. Apprendre à utiliser le langage de programmation, ainsi que les outils et technologies associés, est un processus long et difficile, mais une fois que vous avez maîtrisé ces compétences, vous serez en mesure de créer des logiciels plus efficacement et plus rapidement. Avec un peu de patience et de pratique, vous pouvez maîtriser les bases du logiciel et réussir dans ce domaine passionnant.

## Démarrage avec les bases du logiciel

En tant qu’informaticien enthousiaste, je suis toujours à la recherche des dernières technologies et des meilleurs outils pour aider mes clients à atteindre leurs objectifs. L’un des domaines les plus importants de l’informatique est le logiciel. Les logiciels sont des programmes informatiques qui peuvent être utilisés pour effectuer des tâches spécifiques. Il existe de nombreux types de logiciels, allant des systèmes d’exploitation aux applications de bureau, en passant par les jeux et les applications mobiles. Apprendre à utiliser ces logiciels peut être une tâche ardue, mais avec un peu de patience et de pratique, vous pouvez maîtriser les bases du logiciel.

Afin de bien comprendre les bases du logiciel, il est important de comprendre le langage de programmation. Le langage de programmation est un langage spécial

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Utiliser GPT-3 dans nos applications.

Utiliser GPT-3 dans nos applications.

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GPT-3 est une technologie révolutionnaire qui peut être intégrée dans nos applications pour améliorer leurs performances et leur fonctionnalité. Découvrons comment l’utiliser !

Bienvenue à un nouvel épisode sur l’intelligence artificielle. Comme je l’ai expliqué dans mon précédent article, GPT-3 (Generative Pretrained Transformer 3) est un modèle de traitement du langage de pointe développé par OpenAI. Il a été entraîné sur une grande quantité de données et peut générer du texte similaire à celui des humains sur une large gamme de sujets. L’une des façons d’accéder aux capacités de GPT-3 est via son API, qui permet aux développeurs d’intégrer facilement GPT-3 dans leurs applications.

Dans cet article, nous fournirons un guide détaillé sur la façon d’utiliser l’API GPT-3, y compris comment configurer votre clé API, générer des réponses et accéder au texte généré. À la fin de cet article, nous aurons une base pour savoir comment utiliser GPT-3 dans nos propres projets et applications.

## Guide détaillé pour utiliser l’API GPT-3

Bienvenue dans un nouvel article sur l’intelligence artificielle. Comme je l’ai expliqué dans mon précédent article, GPT-3 (Generative Pretrained Transformer 3) est un modèle de traitement du langage de pointe développé par OpenAI. Il a été entraîné sur une grande quantité de données et peut générer du texte similaire à celui des humains sur une large gamme de sujets. L’une des façons d’accéder aux capacités de GPT-3 est via son API, qui permet aux développeurs d’intégrer facilement GPT-3 dans leurs applications.

Dans cet article, nous fournirons un guide détaillé sur la façon d’utiliser l’API GPT-3, y compris comment configurer votre clé API, générer des réponses et accéder au texte généré. À la fin de cet article, nous aurons une base pour savoir comment utiliser GPT-3 dans nos propres projets et applications.

En tant qu’informaticien enthousiaste, je voudrais partager mon expérience avec l’API GPT-3. Pour commencer, vous devez créer un compte OpenAI et obtenir votre clé API. Une fois que vous avez votre clé API, vous pouvez l’utiliser pour accéder à l’API GPT-3 et générer des réponses à partir de données textuelles. Vous pouvez également spécifier des paramètres supplémentaires pour contrôler le type de réponse que vous souhaitez obtenir. Par exemple, vous pouvez spécifier le nombre de mots que vous souhaitez générer, le type de langage à utiliser et le type de contenu que vous souhaitez obtenir.

Une fois que vous avez généré des réponses à partir de l’API GPT-3, vous pouvez les afficher dans votre application ou les enregistrer dans un fichier pour une utilisation ultérieure. Vous pouvez également utiliser ces réponses pour entraîner un modèle personnalisé qui peut être utilisé pour générer des réponses plus spécifiques à des questions spécifiques. Enfin, vous pouvez également utiliser ces réponses pour créer des applications plus intelligentes qui peuvent comprendre et répondre aux questions des utilisateurs.

En conclusion, l’API GPT-3 est un outil puissant qui peut être utilisé pour créer des applications plus intelligentes et plus interactives. Il offre aux développeurs une façon simple et rapide d’accéder aux capacités de GPT-3 et de générer des réponses à partir de données textuelles. En utilisant cette API, les développeurs peuvent créer des applications plus intelligentes et plus interactives qui peuvent comprendre et répondre aux questions des utilisateurs.

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Analyse des sentiments : Quoi, Pourquoi et Comment ?

Analyse des sentiments : Quoi, Pourquoi et Comment ?

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L’analyse des sentiments est un domaine important pour comprendre les opinions et les émotions des gens. Découvrons ensemble ce qu’elle est, pourquoi elle est importante et comment elle peut être appliquée.

## Qu’est-ce que l’analyse des sentiments ?

Sentiment analysis is the process of understanding the emotions and opinions of people regarding a particular topic. It is a type of natural language processing (NLP) that helps to identify and extract opinions from text. The goal of sentiment analysis is to determine the attitude of a speaker or writer with respect to some topic or the overall contextual polarity of a document.

En tant qu’enthousiaste informaticien, je suis très intéressé par le sentiment analysis. C’est un type de traitement du langage naturel (NLP) qui aide à identifier et à extraire les opinions d’un texte. L’objectif du sentiment analysis est de déterminer l’attitude d’un locuteur ou d’un écrivain par rapport à un sujet donné ou à la polarité globale d’un document.

Avec l’augmentation des utilisateurs sur les médias sociaux, le sentiment analysis est devenu une partie importante de la stratégie marketing des entreprises. Les entreprises peuvent utiliser le sentiment analysis pour comprendre les sentiments des utilisateurs sur leurs produits et services. En analysant les données des médias sociaux, les entreprises peuvent obtenir des informations précieuses sur leurs clients et leurs produits.

Le sentiment analysis est un outil puissant qui peut être utilisé pour tester la réputation et la perception des produits et services d’une entreprise. Les entreprises peuvent également utiliser le sentiment analysis pour surveiller la satisfaction des clients et prendre des mesures pour améliorer leurs produits et services. De plus, le sentiment analysis peut être utilisé pour analyser les tendances et les préférences des consommateurs. Les entreprises peuvent utiliser ces informations pour adapter leurs produits et services aux besoins des consommateurs.

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