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Différences principales entre AWS ECS et AWS Lambda: 5 points clés

Les services AWS ECS et AWS Lambda sont des outils puissants pour le développement et le déploiement d’applications. Découvrez les 5 principales différences entre ces deux services !

## Comment le cloud computing a révolutionné l’industrie du logiciel au cours des 10 dernières années

La technologie cloud a révolutionné l’industrie du logiciel au cours des 10 dernières années. Aujourd’hui, la plupart des organisations préfèrent héberger des applications et des services sur le cloud en raison de la facilité de déploiement, de la sécurité élevée, de la scalabilité et des coûts de maintenance peu élevés par rapport à l’infrastructure sur site. En 2006, Amazon a lancé sa plate-forme de services cloud, Amazon Web Services (AWS), l’un des principaux fournisseurs de cloud à ce jour. Actuellement, AWS propose plus de 200 services cloud, notamment l’hébergement cloud, le stockage, l’apprentissage automatique et la gestion des conteneurs.

L’architecture cloud permet aux entreprises de bénéficier d’une variété de services et d’applications à un coût réduit. Les entreprises peuvent facilement déployer des applications sur le cloud et les mettre à l’échelle en fonction de leurs besoins. Les services cloud sont également très sûrs et offrent une haute disponibilité et une redondance pour assurer la continuité des activités. Les services cloud sont également très flexibles et peuvent être facilement adaptés aux besoins changeants des entreprises.

Les avantages de l’architecture cloud sont nombreux et divers. Les entreprises peuvent bénéficier d’une plus grande flexibilité et d’une meilleure scalabilité pour répondre aux besoins changeants des clients. Les entreprises peuvent également réduire leurs coûts de maintenance et leurs coûts d’exploitation grâce à l’utilisation des services cloud. Les entreprises peuvent également bénéficier d’une plus grande sécurité et d’une meilleure disponibilité grâce à l’utilisation des services cloud. Enfin, les entreprises peuvent bénéficier d’une plus grande productivité grâce à l’utilisation des services cloud.

L’architecture cloud est un outil puissant qui offre aux entreprises une variété de services et d’applications à un coût réduit. Les entreprises peuvent bénéficier d’une plus grande flexibilité, d’une meilleure scalabilité, d’une plus grande sécurité et d’une meilleure disponibilité grâce à l’utilisation des services cloud. En outre, les entreprises peuvent réduire leurs coûts de maintenance et leurs coûts d’exploitation grâce à l’utilisation des services cloud. Enfin, les entreprises peuvent bénéficier d’une plus grande productivité grâce à l’utilisation des services cloud.

L’architecture cloud est un outil puissant qui offre aux entreprises une variété de services et d’applications à un coût réduit. Les avantages qu’elle procure sont nombreux et variés, et les entreprises peuvent en tirer parti pour améliorer leur productivité, réduire leurs coûts et améliorer leur sécurité et leur disponibilité. La technologie cloud est donc un outil essentiel pour les entreprises qui souhaitent tirer parti des avantages qu’elle offre pour améliorer leurs activités.

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

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

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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Après une première série de podcasts qui a mobilisé des experts pour décrypter les principaux enjeux RH des entreprises, SAP donne cette fois la parole au terrain. Au programme de cette deuxième saison d’« HR Pulse », toujours animée par Thomas Dorynek, HXM Value Advisor : des retours d’expérience mêlés de souvenirs personnels, riches d’enseignements pour leurs pairs.

 

La crise sanitaire a représenté, pour bon nombre de DRH, un moment marquant de leur carrière. Le souvenir peut être plus ou moins bon, selon le contexte dans lequel s’est invitée la pandémie et la manière dont ce défi a pu être relevé. Dans le cas de Fernanda Ribeiro, VP RH en charge de l’excellence opérationnelle et de la transformation digitale chez Bureau Veritas, l’expérience a été largement positive : « En travaillant avec la direction générale, la DAF et les opérationnels, nous avons réussi à gérer les mobilités internes en un temps record, en monitorant nos carnets de commande et en ajustant les réponses en termes de compétences disponibles ». Avec, à la clé, l’atteinte des objectifs business et un impact social très favorable.

La crise sanitaire, un défi d’inventivité et d’agilité

De son côté, Delphine Isal, Digital learning & HR innovation Director chez Air France, garde le souvenir d’une pandémie globale qui a, du jour au lendemain, mis l’intégralité de la flotte à l’arrêt. L’enjeu a été de maintenir les liens et l’engagement, mais aussi de « faire preuve d’inventivité et d’agilité, pour développer une offre de formation répondant aux besoins actuels des apprenants. »

Ces deux retours d’expérience, passionnants et révélateurs, illustrent la diversité des missions des sept professionnels RH de haut niveau interrogés par SAP ; la multitude des enjeux auxquels ils et elles sont confrontés ; et les spécificités de l’environnement économique et social dans lequel ces décideurs interviennent.

Tirer des leçons des personnalités inspirantes

Cette saison 2 de « HR Pulse » est riche en retours d’expérience, qui permettent de découvrir ce qui anime ces professionnels très investis dans leurs missions. Leurs propres sources d’inspiration méritent d’ailleurs d’être partagées, à l’image de Bruno Frankiel, DRH de Giphar, qui évoque deux grands champions de tennis, Arthur Ashe et Yannick Noah. Le premier, afro-américain né dans un milieu modeste, a réussi à s’imposer dans un milieu majoritairement riche et blanc, à force de talent et de persévérance. Lors d’une visite au Cameroun, il rencontre le jeune Yannick, chez qui il décèle un potentiel et qu’il va soutenir. Un double exemple, pour Bruno Frankiel, de « leadership, charisme, rigueur et valeurs ».

Pour sa part, Maïté Bouchez, DRH adjointe chez AP-HP, a choisi un extrait du dernier discours de l’ex-première ministre de Nouvelle-Zélande, Jacinda Ardern : « J’espère, qu’en retour, je laisserai derrière moi la conviction que l’on peut être gentil mais fort, empathique mais décidé, optimiste mais concentré, et que l’on peut être son propre leader ». Découvrez, dans les épisodes « HR Pulse », d’autres témoignages et role models tout aussi inspirants !

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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 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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SAP France s’engage avec la start-up Evolukid, les territoires de Lens-Liévin et Aix-Marseille pour le lancement du programme KESK’IA, programme d’excellence dédié aux étudiants en filières informatiques et digitales.

Paris, le 3 avril 2023 – SAP, leader mondial des logiciels innovants de gestion d’entreprises, renforce sa présence dans les territoires au service de l’égalité des chances avec le lancement du programme KESK’IA, en partenariat avec Evolukid, plateforme éducative pour développer les compétences du futur. Sur tout le territoire hexagonal, SAP France s’associe aux côtés de ses partenaires tels que L’Oréal, Société Générale, TATA Consultancy Services et UPS.

 

Favoriser l’égalité des chances dans le numérique avec KESK’IA.

Entre février et juin 2023, près de 100 étudiants seront accompagnés pour réaliser des prototypes d’Intelligence Artificielle au service de leur territoire. Sélectionnés parmi plus de 450 candidatures, ils seront chargés de développer des projets concrets à impacts positifs dans sept territoires via le programme KESK’IA. Ce programme d’excellence destiné aux étudiants en filière Informatique ou digitale vise à perfectionner leurs compétences et à préparer les talents de demain dans le domaine de l’Intelligence Artificielle.

Pendant toute la durée du programme, des mentors de SAP France accompagneront ces futurs talents pour la mise en œuvre d’une vingtaine de prototypes autour de quatre thématiques :

  • Prévention des risques et sécurité : détection du harcèlement
  • Environnement et écologie: Reconnaissance des déchets dans des zones difficilement accessibles par drones, réduction du gaspillage alimentaires dans les cantines scolaires
  • E-Réputation: Mesure des commentaires négatifs sur la collectivité
  • Aménagement du territoire : Reconnaissance d’infrastructures endommagées par drones ou caméra de vidéo-surveillance.

« SAP France est très fier de participer au programme KESK’IA, en partenariat avec Evolukid. Depuis toujours, SAP est déterminé à aller chercher les talents sur tout le territoire : en milieu urbain, rural ou en QPV. Ce programme renforce nos engagements en faveur de l’accessibilité de notre filière. C’est également une formidable occasion de montrer aux collectivités les atouts de l’IA et de les équiper face aux défis technologiques actuels. » déclare Olivier Nollent, Président – Directeur Général de SAP France.

« Pouvoir faire émerger de l’innovation et de la valeur ajoutée des quartiers populaires est ce que l’on recherche. Il faut redonner de la confiance à ces jeunes qui n’ont pas les relations pour rentrer facilement sur le marché : c’est ce que permet KESK’IA. Pouvoir s’appuyer sur de grandes entreprises de la tech telles que SAP est important et stimulant. C’est une vraie chance pour les étudiants du programme, mais aussi pour ces entreprises qui peuvent s’investir dans un projet à impact et faire grandir de nouveaux talents. » a ajouté Morad Attik, CEO d’Evolukid et Directeur du programme KESK’IA.

 

SAP France, un leader mondial engagé pour l’insertion professionnelle dans les territoires.

En tant que partenaire du programme KESK’IA, SAP France apporte sa contribution aux côtés de la Communauté d’Agglomération de Lens-Liévin (CALL) et la Métropole d’Aix-Marseille et accompagne 20 étudiants répartis dans ces deux territoires. En renforçant sa présence dans les territoires en dehors de ses sites d’implantation français, SAP en France souhaite être le moteur de l’intégration, de l’égalité des chances et de l’insertion professionnelle dans le domaine de l’IA.

Dans le Nord-Pas-de-Calais et dans les Bouches-du-Rhône, SAP vise à résoudre le déficit de compétences, de vocations des jeunes dans le numérique et s’emploie à faire grandir les talents de ces deux territoires en apportant des connaissances et un nouveau réseau professionnel.

« Rêver, s’obstiner et réussir… il y a de la magie à voir grand ! Et cette citation d’Erick Orsenna et Marie Eloy qui caractérise la team et les jeunes de Lens. Car avoir ce type de programme chez nous et les grands groupes comme SAP et l’Oréal à nos côtés c’est inespéré ! Alors oui, ils rêvent mais ils sont obstinés à réussir ce projet. » ajoute Saliha SADOUKI, Responsable Pôle Communication & Numérique, Maison de l’Emploi du bassin Lens, Liévin, Hénin, Carvin.

Après quatre mois de développement, les étudiants présenteront devant un jury d’experts et d’élus leurs prototypes. Les sept prototypes finalistes qui représenteront les sept territoires du programme KESK’IA seront présentés par les étudiants en juin. Les trois meilleurs projets seront récompensés lors d’une cérémonie nationale à Paris rassemblant sponsors, entreprises partenaires, collectivités et experts de l’intelligence artificielle.

 

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À 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.

Pour plus d’informations, visitez le site www.sap.com.   

 

A propos d’Evolukid 

Evolukid, startup EdTech, accompagne depuis 2016 les collectivités territoriales et les entreprises dans la mise en œuvre de projets innovants liés aux nouvelles technologies. Notre expertise – incluant l’ingénierie pédagogique, le matériel, les intervenants formés, les déplacements et la logistique globale – nous permet d’intervenir partout en France et à l’étranger. Depuis 2019, nous avons lancé la plateforme éducative en ligne Evolukid : notre solution en ligne proposant des parcours éducatifs et des classes virtuelles pour répondre aux besoins des familles. Evolukid devient une véritable école numérique pour tous types de projets.

En partenariat avec la Banque des Territoires, Evolukid lance en février 2023 le programme KESK’IA pour former les étudiants et les talents des quartiers populaires à l’intelligence artificielle. Des villes associées telles que Lens, Meaux, Nantes, Marseille, et des acteurs majeurs de l’économie tels que Sales Force, Google, et d’autres leaders mondiaux qui rejoignent actuellement l’initiative seront parties prenantes du programme KESK’IA.

Ces jeunes étudiants, sélectionnés à l’issue du processus pédagogique, répondront à des problématiques locales d’écologie, de gestion des déchets et de citoyenneté par l’intelligence artificielle en livrant des prototypes fonctionnels (généralisables à d’autres territoires). Enfin, à l’issue de cette initiative, lors de la grande soirée de clôture avec l’ensemble des sponsors et partenaires, les candidats présenteront leurs prototypes et se verront décerner le prix de la meilleure innovation par un grand jury. Cela permettra aux entreprises non seulement de recruter les meilleurs, mais aussi de rappeler que les quartiers prioritaires sont le creuset de l’ambition de la France de se hisser parmi les premières nations en matière d’innovation et de nouvelles technologies.

 

Contact presse : 

SAP France 

Sylvie Léchevin

sylvie.lechevin@sap.com

sap@the-arcane.com

Evolukid

Amadou Dabitao ou Lralia Sall

contact@bnagency.co / lralia@bnagency.co

+33 6 95 10 50 99

 

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Analyser et Classer le Sentiment des Textes en Java

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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Optimiser le déploiement d'apprentissage automatique : astuces et trucs

Le déploiement de modèles d’apprentissage automatique est une étape cruciale pour tirer le meilleur parti des données. Les modèles d’apprentissage automatique sont utilisés pour prédire des résultats ou des comportements à partir de données et peuvent être appliqués à des domaines variés tels que la santé, la finance, l’ingénierie et le marketing. Cependant, le déploiement d’un modèle d’apprentissage automatique nécessite une attention particulière et des connaissances spécialisées. Dans cet article, nous allons examiner les conseils et les techniques avancés pour le déploiement de modèles d’apprentissage automatique.

Le premier conseil pour le déploiement de modèles d’apprentissage automatique est de bien comprendre les données utilisées. Les données sont la base du modèle et il est important de comprendre leur structure et leur contenu. Il est également important de comprendre comment les données sont collectées et stockées, ainsi que leur qualité et leur fiabilité. Une fois que vous avez compris les données, vous pouvez commencer à construire le modèle.

Une fois le modèle construit, il est important de bien le tester. Il est important de tester le modèle sur des jeux de données différents pour s’assurer qu’il fonctionne correctement et qu’il peut être appliqué à des situations réelles. Il est également important de vérifier si le modèle est robuste et peut gérer des données manquantes ou erronées. Une fois que le modèle est testé et validé, il peut être déployé.

Enfin, une fois le modèle déployé, il est important de surveiller son fonctionnement et de vérifier si les résultats sont cohérents avec ceux attendus. Il est important de surveiller les performances du modèle et de vérifier si les résultats sont cohérents avec les données d’entrée. Il est également important de surveiller les performances du modèle sur une base régulière pour s’assurer qu’il fonctionne toujours correctement.

En conclusion, le déploiement de modèles d’apprentissage automatique nécessite une attention particulière et des connaissances spécialisées. Il est important de bien comprendre les données utilisées, de tester le modèle et de surveiller son fonctionnement une fois déployé. Ces conseils et techniques avancés peuvent aider à garantir que votre modèle d’apprentissage automatique est robuste et fonctionne correctement.

Déploiement de modèles d’apprentissage automatique : conseils et techniques avancés

Le déploiement de modèles d’apprentissage automatique est une étape cruciale pour tirer le meilleur parti des données. Les modèles d’apprentissage automatique sont utilisés pour prédire des résultats ou des comportements à partir de données et peuvent être appliqués à des domaines variés tels que la santé, la finance, l’ingénierie et le marketing. Cependant, le déploiement d’un modèle d’apprentissage automatique nécessite une attention particulière et des connaissances spécialisées. Dans cet article, nous allons examiner les conseils et les techniques avancés

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Paris, le 27 mars 2023 – Face à la recrudescence des risques géopolitiques, aux pénuries de matières premières et aux difficultés d’approvisionnement, SAP, à travers son étude Supply Chain 2023, revient sur les grands défis auxquels sont confrontées les entreprises internationales. Dans ce cadre, 350 responsables de chaîne logistique ont été interrogés et témoignent de la nécessité de transformer leur modèle : si à première vue les nouvelles semblent décourageantes, les entreprises y voient une réelle opportunité de s’améliorer et de devenir plus résilientes.

 

Seule 1 entreprise française sur 10 s’attend à la fin des problèmes qui touchent la chaîne d’approvisionnement d’ici l’été 2023

Les conclusions du rapport Tomorrow’s Supply Chain : Disruption Around Every Corner[1] soulignent l’état critique de la chaîne d’approvisionnement depuis le début de la pandémie. Les entreprises françaises, belges et néerlandaises ont été freinées par des retards dans la production de biens ou la livraison de services (50%) et un manque de matières premières (34%). Ceci a entraîné une baisse significative du chiffre d’affaires (33 %), une incapacité de payer le personnel (31 %) ou les loyers (41 %), mais aussi une perte de clientèle (35 %) ou une atteinte à la réputation (27 %).

Près de la moitié des entreprises françaises (46%) s’attendent à ce que les problèmes qui touchent actuellement la chaîne d’approvisionnement persistent jusqu’à la fin 2023. Seule 1 entreprise sur 10 prévoit qu’ils seront résolus d’ici la fin de l’été. Pour près de 4 entreprises sur 10, la durée de ces problèmes dépend de la résolution d’événements clés : la situation en Ukraine (24 %) ou la crise énergétique (17 %).

Les entreprises françaises en attente de mesures incitatives des pouvoirs publics pour attirer de nouvelles compétences, notamment venant de l’international

Si deux tiers des entreprises françaises sont en phase avec la stratégie du président Emmanuel Macron qui souhaite que la France « soit une nation plus indépendante », en faisant valoir que la démondialisation des chaînes d’approvisionnement favoriserait la croissance économique, elles indiquent clairement souhaiter davantage de soutien de la part du gouvernement pour résoudre ces problèmes, et demandent des mesures incitatives pour attirer et améliorer les compétences de la main-d’œuvre (49 %), y compris celles provenant de l’étranger (40 %). Ces entreprises demandent également une collaboration accrue avec l’industrie (40%). Le rapport montre par ailleurs qu’une majorité des entreprises françaises (66 %) pense que la démondialisation des chaînes d’approvisionnement pourrait favoriser la croissance économique. Aux Pays-Bas, elles sont plus mitigées : 34 % y seraient favorables et 66 % défavorables.

Olivier Kessler-Gay, Directeur Général pour l’Europe de l’Ouest chez Pandora, commente : « Notre défi aujourd’hui est de répondre aux nouvelles attentes d’une expérience d’achat transparente, personnalisée et omnicanale. En intégrant totalement notre chaîne de valeur, de la conception de nos bijoux et leur fabrication dans nos ateliers, à l’approvisionnement de nos boutiques, nous avons éliminé certaines problématiques que rencontrent d’autres acteurs du marché. Nous pouvons ainsi mieux anticiper l’impact d’évolutions macroéconomiques et gérer les risques. Si de nombreuses incertitudes restent complexes à appréhender, la connaissance de nos clients, la data et les outils à notre disposition nous permettent d’améliorer la croissance grâce à une approche beaucoup plus sophistiquée et à une compréhension plus fine de la demande. »

 

Une opportunité pour transformer la Supply Chain ?

La transformation de la chaîne logistique est prioritaire pour les entreprises : dans près de deux tiers des organisations, il s’agit d’une initiative parrainée au plus haut niveau. Environ six organisations sur dix prévoient une transformation majeure de la chaîne d’approvisionnement au cours des deux prochaines années et une proportion similaire considère les attentes des clients en matière de développement durable comme un facteur critique pour leurs activités. D’ailleurs, nombre d’entre elles agissent déjà en adoptant de nouveaux processus, de nouvelles méthodes et des solutions intelligentes pour pallier les risques actuels et futurs de leur chaîne d’approvisionnement.

Rémy Vernet, Directeur de la Digital Supply Chain chez SAP France commente : « Alors qu’autrefois la gestion de la supply chain consistait surtout à réduire les coûts, les entreprises sont confrontées au défi de rester en avance sur la demande des consommateurs, tout en améliorant la résilience, en réduisant les émissions de carbone, en diminuant le taux de rotation du personnel et en maintenant les coûts à un niveau bas. Le marché du travail post-pandémique, la guerre en Ukraine, la hausse des coûts de l’énergie ont exacerbé les défis des modèles actuels de supply chain en France. Quels que soient les facteurs externes qui perturberont la circulation des biens et des services, notre culture de consommation à la demande ne fera que s’accroître. L’expédition du jour au lendemain est considérée comme tardive, avec des mises à jour de suivi toutes les heures. Une approche novatrice est nécessaire pour répondre à cette demande. »

 

Comment STMicroelectronics a réussi à transformer sa supply chain.

L’industrie des semi-conducteurs est une activité complexe.  Elle compte plus de 40 000 produits, plus de 200 000 clients et des process de fabrication sophistiqués. Les étapes de fabrication comprennent des centaines d’étapes qui peuvent se dérouler sur six mois autour d’un grand réseau mondial d’installation et de production. Tous ces paramètres doivent être compris dans une forte demande sur quatre marchés finaux : automobile, industrie, électronique et infrastructures de communication. STMicroelectronics fait fonc face à un très haut niveau de difficulté à gérer au quotidien.

STMicroelectronics et SAP ont uni leurs forces pour développer une supply chain fondée sur l’analyse et l’optimisation de la big data, des modèles de jumeaux numériques pour fusionner le physique et le numérique, et des outils collaboratifs pour l’ensemble des opérations. Cette union a permis un changement radical dans la façon dont cette multinationale utilise le cloud.

 

Dario Fozibo, directeur de la supply chain chez STMicroelectronics, explique : “La dynamique commerciale du marché des semi-conducteurs était très instable pendant la pandémie. Depuis, la complexité de la chaîne d’approvisionnement s’est encore accru avec une plus grande volatilité de la demande, des pénuries d’approvisionnement et de matériaux. Tout ceci combiné à une perturbation de l’économie mondiale via l’inflation, une hausse des taux d’intérêts, une augmentation des coûts de l’énergie, des réglementations commerciales plus complexes, et bien plus encore.  Tous ces facteurs ont indéniablement un impact négatif sur de nombreuses chaînes d’approvisionnement, mais cette situation n’est pas irréversible. Grâce à nos investissements, nous avons pu mieux gérer, contrôler et automatiser nos processus en termes de visibilité et de résilience. C’est ce qui fait la différence aujourd’hui.”

 

Des entreprises françaises soucieuses de renforcer leur chaîne d’approvisionnement

La grande majorité des entreprises françaises est consciente du besoin d’améliorer sa chaîne logistique (87 %). 36 % d’entre elles comprennent également l’ampleur des changements à mettre en place. Les résultats de l’étude montrent que les entreprises françaises explorent d’autres voies pour améliorer leurs chaînes d’approvisionnement :

  • 74% prévoient de prendre de nouvelles mesures d’urgence pour leur chaîne d’approvisionnement
  • 70 % prévoient de trouver de nouvelles solutions respectueuses de l’environnement
  • 66 % prévoient d’adopter de nouvelles technologies pour les aider à surmonter les difficultés au cours des 1 ou 2 prochaines années.

 

Rémy Vernet chez SAP France conclut : « Il est passionnant de voir qu’autant d’organisations réalisent l’importance d’investir dans les technologies de pointe pour innover et qu’elles prévoient d’adopter de nouvelles solutions de supply chain respectueuses de l’environnement. Les supply chains résilientes doivent être durables, non seulement en termes d’environnement, mais aussi par rapport aux évolutions des technologies et des infrastructures en France tout comme à l’étranger. Pendant des décennies, la gestion de la supply chain s’est concentrée sur les coûts, la priorité étant de la maintenir légère et rapide. Ce n’est pas la même chose que d’être agile et résilient. Avec la fin des modèles “just in time”, les entreprises doivent commencer à placer les mêmes attentes sur leur chaîne d’approvisionnement que sur leurs activités plus larges, en se structurant pour être “just in case”, afin de pouvoir s’adapter en cas de catastrophe. Celles qui n’opèrent pas ce changement s’exposeront à des 18 mois très difficiles. »

 

[1]  La Supply Chain de demain : des perturbations à tout moment

***

 

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 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.

 

Pour plus d’informations, visitez le site www.sap.com. 

Contact presse : sylvie.lechevin@sap.com

sap@the-arcane.com – 06 41 99 36 72

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Source de l’article sur sap.com

Fargate vs Lambda : Qui sera le vainqueur ?

Fargate et Lambda sont deux technologies très populaires parmi les développeurs cloud. Quel est le meilleur pour votre projet ? Découvrons qui sera le vainqueur !

## Comparaison Fargate vs Lambda dans l’espace sans serveur

Quelles sont les différences entre Fargate et Lambda ?

Fargate et Lambda sont deux options de calcul sans serveur populaires disponibles dans l’écosystème AWS. Bien que les deux outils offrent un calcul sans serveur, ils diffèrent en ce qui concerne les cas d’utilisation, les limites opérationnelles, les allocations de ressources d’exécution, le prix et les performances. Fargate est une moteur de calcul sans serveur proposé par Amazon qui vous permet de gérer efficacement les conteneurs sans les tracas de la mise en provision des serveurs et de l’infrastructure sous-jacente. Lambda, quant à lui, est une plateforme de calcul sans serveur qui vous permet d’exécuter du code sans avoir à gérer des serveurs. Lambda est conçu pour prendre en charge des charges de travail à courtes durées et à faible consommation de ressources.

Quelle est la meilleure option pour l’architecture ?

Lorsqu’il s’agit de choisir entre Fargate et Lambda, il est important de comprendre leurs différences et leurs avantages. Pour les applications à longue durée et à haute consommation de ressources, Fargate est la meilleure option car il offre une gestion des conteneurs plus efficace et une meilleure performance. Cependant, pour les applications à courtes durées et à faible consommation de ressources, Lambda est la meilleure option car il offre une exécution plus rapide et une meilleure utilisation des ressources. En fin de compte, le choix entre Fargate et Lambda dépend des exigences spécifiques de votre application et de votre architecture. Il est important de prendre en compte le coût, la performance et les fonctionnalités avant de prendre une décision finale.

Quelle que soit l’application ou l’architecture que vous souhaitez mettre en place, Fargate et Lambda sont tous deux des outils puissants qui peuvent vous aider à atteindre vos objectifs. En tant qu’informaticien enthousiaste, je trouve que ces outils sont très utiles pour créer des applications modernes et évolutives. Fargate et Lambda offrent tous les deux des fonctionnalités avancées qui peuvent être utilisées pour créer des architectures robustes et flexibles. Les deux outils sont faciles à utiliser et peuvent être intégrés à d’autres services AWS pour offrir une expérience utilisateur optimale. En fin de compte, le choix entre Fargate et Lambda dépendra des exigences spécifiques de votre application et de votre architecture.

Source de l’article sur DZONE