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

 

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

 

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

 

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

 

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

 

À propos de SAP :  

La stratégie de SAP est d’aider chaque organisation à fonctionner en « entreprise intelligente » et durable. En tant que leader du marché des logiciels d’application d’entreprise, nous aidons les entreprises de toutes tailles et de tous secteurs à opérer au mieux : 87 % du commerce mondial total est généré par nos clients. Nos technologies de Machine Learning, d’Internet des objets (IoT) et d’analyse avancée aident nos clients à transformer leurs activités en « entreprises intelligentes ». SAP permet aux personnes et aux organisations d’avoir une vision approfondie de leur business et favorise la collaboration pour qu’ils puissent garder une longueur d’avance sur leurs concurrents. Nous simplifions la technologie afin que les entreprises puissent utiliser nos logiciels comme elles le souhaitent, sans interruption. Notre suite d’applications et de services end-to-end permet aux clients privés et publics de 26 secteurs d’activité dans le monde entier, de fonctionner de manière rentable, de s’adapter en permanence et de faire la différence. Grâce à un réseau mondial de clients, de partenaires, d’employés et de leaders d’opinion, SAP aide le monde à mieux fonctionner et à améliorer la vie de chacun. Pour plus d’information, visitez www.sap.com.

 

Contact presse :  

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

[1] Organisation pilotée par les données

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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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Algorithmes d'apprentissage machine et GANs

sont des outils puissants qui peuvent être utilisés pour résoudre des problèmes complexes. Découvrons ensemble leurs avantages et leurs limites.

Aujourd’hui, le monde court derrière le concept des machines effectuant des activités similaires à celles des humains de manière beaucoup plus efficace. Mais, vous vous êtes-vous déjà demandé, d’où ces machines ont-elles acquis autant d’intelligence ?? Est-ce intégré pour avoir un cerveau comme les humains ou ont-ils été formés pour effectuer ces activités?

ML algorithms are nothing but a set of instructions that are fed to the computers to perform certain activities. These instructions are designed in such a way that the computer can understand and perform the activities in a much more efficient way. The architecture of ML algorithms is designed in such a way that it can learn from the data and can give better results with time. 

Aujourd’hui, le monde court derrière le concept des machines qui effectuent des activités similaires à celles des humains de manière beaucoup plus efficace. Mais, vous vous êtes-vous jamais demandé, d’où ces machines ont acquis tant d’intelligence ?? Est-ce intégré pour avoir un cerveau comme les humains ou ont-ils été formés pour effectuer ces activités ?

Pour mettre en œuvre ces activités de base, un certain niveau d’expérience est requis par l’ordinateur. Cette intelligence pour effectuer des tâches est offerte aux machines par des algorithmes d’apprentissage automatique qui nous aident pour les tâches automatisées. Maintenant, plongeons plus profondément dans les algorithmes d’apprentissage automatique et comprenons leur importance.

Les algorithmes d’apprentissage automatique ne sont rien d’autre qu’un ensemble d’instructions qui sont fournies aux ordinateurs pour effectuer certaines activités. Ces instructions sont conçues de telle manière que l’ordinateur puisse comprendre et effectuer les activités de manière beaucoup plus efficace. L’architecture des algorithmes d’apprentissage automatique est conçue de telle manière qu’elle puisse apprendre des données et puisse donner de meilleurs résultats avec le temps.

Les algorithmes d’apprentissage automatique sont très importants car ils permettent aux machines de prendre des décisions et de s’adapter aux changements environnementaux. Les algorithmes d’apprentissage automatique sont conçus pour apprendre des données et produire des résultats précis et cohérents. Les algorithmes d’apprentissage automatique peuvent être utilisés pour résoudre des problèmes complexes et prendre des décisions plus rapidement que les humains.

Les algorithmes d’apprentissage automatique sont très utiles pour les entreprises car ils peuvent être utilisés pour améliorer leurs processus et leurs produits. Les entreprises peuvent utiliser les algorithmes d’apprentissage automatique pour améliorer leurs systèmes et leurs produits en analysant les données et en prenant des décisions plus rapidement et plus efficacement. Les algorithmes d’apprentissage automatique peuvent également être utilisés pour améliorer la prise de décision et la prédiction des tendances futures.

En résumé, les algorithmes d’apprentissage automatique sont très importants car ils permettent aux machines de prendre des décisions et de s’adapter aux changements environnementaux. L’architecture des algorithmes d’apprentissage automatique est conçue de telle manière qu’elle puisse apprendre des données et puisse donner de meilleurs résultats avec le temps. Les entreprises peuvent également tirer parti des algorithmes d’apprentissage automatique pour améliorer leurs systèmes et leurs produits en analysant les données et en prenant des décisions plus rapidement et plus efficacement.
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Préserver le contexte entre les threads.

Préserver le contexte entre les threads est essentiel pour assurer une communication fluide et une bonne coordination entre les différents processus.

Quand on construit une grande architecture de microservices prête à la production, nous rencontrons toujours le défi commun de préserver le contexte de la demande à travers les services et les threads, y compris la propagation du contexte aux threads enfants.

In a microservices architecture, context propagation is the process of passing contextual information from one service to another. This is necessary when a request needs to be processed by multiple services. The context can contain information such as user identity, authentication tokens, and other data that must be passed between services.

Testing Context Propagation

Testing context propagation is an important part of ensuring that the microservices architecture is working properly. It is important to test that the context is being propagated correctly between services and that the data is being passed securely.

The most common way to test context propagation is to use integration tests. Integration tests are designed to test the interaction between different components or services. They can be used to test that the context is being passed correctly between services and that the data is being passed securely.

Another way to test context propagation is to use unit tests. Unit tests are designed to test the individual components or services in isolation. They can be used to test that the context is being passed correctly between services and that the data is being passed securely.

Propagation du contexte : Qu’est-ce que c’est ?

La propagation du contexte signifie le passage d’informations ou d’états contextuels entre différents composants ou services dans un système distribué où les applications sont souvent composées de plusieurs services exécutés sur différentes machines ou conteneurs. Ces services doivent communiquer et collaborer pour satisfaire une demande de l’utilisateur ou effectuer un processus commercial.

Dans une architecture de microservices, la propagation du contexte est le processus de transmission d’informations contextuelles d’un service à un autre. Cela est nécessaire lorsqu’une demande doit être traitée par plusieurs services. Le contexte peut contenir des informations telles que l’identité de l’utilisateur, les jetons d’authentification et autres données qui doivent être transmises entre les services.

Tester la propagation du contexte

Tester la propagation du contexte est une partie importante pour s’assurer que l’architecture de microservices fonctionne correctement. Il est important de tester que le contexte est bien propagé entre les services et que les données sont transmises de manière sécurisée.

La manière la plus courante de tester la propagation du contexte est d’utiliser des tests d’intégration. Les tests d’intégration sont conçus pour tester l’interaction entre différents composants ou services. Ils peuvent être utilisés pour tester que le contexte est bien propagé entre les services et que les données sont transmises de manière sécurisée.

Une autre façon de tester la propagation du contexte est d’utiliser des tests unitaires. Les tests unitaires sont conçus pour tester les composants ou services individuels en isolation. Ils peuvent être utilisés pour tester que le contexte est bien propagé entre les services et que les données sont transmises de manière sécurisée.

Enfin, il est possible de tester la propagation du contexte en utilisant des tests de charge. Les tests de charge sont conçus pour tester le comportement d’un système lorsqu’il est soumis à une charge importante. Ils peuvent être utilisés pour tester que le contexte est bien propagé entre les services et que les données sont transmises de manière sécurisée.

Conclusion

La propagation du contexte est un élément essentiel dans une architecture de

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Les pièges de l'utilisation de l'IA générale en développement logiciel : un cas pour une approche centrée sur l'humain.

Les développeurs logiciels sont confrontés aux risques liés à l’utilisation de l’intelligence artificielle générale. Une approche centrée sur l’humain est nécessaire pour éviter ces pièges.

## Avec le développement de l’intelligence artificielle générale, elle prend également sa place dans les emplois qui nécessitent des connaissances intellectuelles et de la créativité.

The primary challenge is testing. Testing is a critical step in the software development process, as it ensures that the code is functioning correctly and that the system is performing as expected. However, when it comes to General AI-based systems, testing can be a daunting task. This is because the system’s behavior is not predetermined, but rather determined by its own internal logic and learning algorithms. As such, it is difficult to anticipate how the system will behave in a given situation, making it difficult to test for potential bugs and errors.

Avec le développement de l’intelligence artificielle générale, elle prend également sa place dans les emplois qui nécessitent des connaissances intellectuelles et de la créativité. Dans le domaine du développement logiciel, l’idée d’utiliser les capacités cognitives de l’IA générale a suscité un intérêt considérable. L’idée d’un logiciel qui peut penser, apprendre et s’adapter comme un programmeur humain est séduisante et promet de rationaliser les processus de développement et de potentiellement révolutionner l’industrie. Cependant, sous le charme de surface se trouve un défi important : la difficulté de modifier les systèmes basés sur l’IA générale une fois qu’ils sont déployés.

L’IA générale, également connue sous le nom d’intelligence artificielle générale (AGI), incarne le concept des machines possédant une intelligence et une adaptabilité humaines. Dans le monde du développement logiciel, elle a le potentiel d’automatiser une multitude de tâches, allant du codage au débogage. Néanmoins, à mesure que nous plongeons dans les promesses et les périls de l’intégration de l’IA générale dans le processus de développement logiciel, une série de préoccupations et de défis critiques se présentent.

Le défi principal est le test. Le test est une étape essentielle du processus de développement logiciel, car il garantit que le code fonctionne correctement et que le système se comporte comme prévu. Cependant, lorsqu’il s’agit des systèmes basés sur l’IA générale, le test peut être une tâche redoutable. Cela est dû au fait que le comportement du système n’est pas prédéterminé, mais déterminé par sa propre logique interne et ses algorithmes d’apprentissage. Par conséquent, il est difficile de prévoir comment le système se comportera dans une situation donnée, ce qui rend difficile le test des bogues et des erreurs potentiels.

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Guide complet AWS ECS vs Kubernetes

Vous cherchez à comprendre les différences entre AWS ECS et Kubernetes ? Découvrez notre guide complet pour vous aider à choisir le bon outil !

Containerisation : la solution moderne pour un déploiement multi-plateforme où l’application entière vit dans un conteneur qui se déploie sur différentes machines

Software such as Kubernetes, Docker Swarm, and Apache Mesos are the most popular container orchestration tools. They provide a platform for developers to deploy, manage, and scale applications quickly and easily.

La conteneurisation est la solution moderne pour une déploiement multi-plateforme où l’application entière vit à l’intérieur d’un conteneur qui se déploie sur différentes machines. Les conteneurs uniques fonctionnent parfaitement pour les applications simples, mais avec une architecture de micro-services, chaque service nécessite un conteneur séparé.

Cependant, gérer plusieurs conteneurs peut être fastidieux, c’est pourquoi vous disposez d’outils d’orchestration de conteneurs qui facilitent la communication entre conteneurs, le suivi de la santé et la gestion, ainsi que les processus de protocole de sécurité.

Des logiciels tels que Kubernetes, Docker Swarm et Apache Mesos sont les outils d’orchestration de conteneurs les plus populaires. Ils fournissent une plate-forme aux développeurs pour déployer, gérer et mettre à l’échelle rapidement et facilement des applications. Ces outils permettent aux développeurs de créer des applications robustes et évolutives en utilisant des conteneurs qui peuvent être déployés sur des environnements différents. Les outils d’orchestration de conteneurs permettent aux développeurs de gérer et de surveiller facilement leurs applications, ce qui leur permet d’effectuer des mises à jour et des modifications sans interruption des services.

Les outils d’orchestration de conteneurs sont essentiels pour les développeurs qui souhaitent créer des applications modernes et évolutives. Les outils d’orchestration de conteneurs offrent une solution complète pour le déploiement, la gestion et le développement des applications. Ils offrent une solution pratique et efficace pour le déploiement et la gestion des applications sur différentes plateformes. Les outils d’orchestration de conteneurs permettent aux développeurs de créer des applications robustes et évolutives en utilisant des conteneurs qui peuvent être déployés sur des environnements différents.

Les outils d’orchestration de conteneurs sont indispensables pour les développeurs qui souhaitent créer des applications modernes et évolutives. Les outils d’orchestration de conteneurs offrent une solution complète pour le déploiement, la gestion et le développement des applications. Ils offrent une solution pratique et efficace pour le déploiement et la gestion des applications sur différentes plateformes. Les outils d’orchestration de conteneurs permettent aux développeurs de gérer facilement leurs applications et leur permettent d’effectuer des mises à jour et des modifications sans interruption des services.

Les outils d’orchestration de conteneurs sont indispensables pour les développeurs qui souhaitent créer des applications modernes et évolutives. Les outils d’orchestration de conteneurs tels que Kubernetes, Docker Swarm et Apache Mesos sont les plus populaires et offrent une plate-forme aux développeurs pour déployer, gérer et mettre à l’échelle rapidement et facilement des applications. Ces outils permettent aux développeurs de créer des applications robustes et évolutives en utilisant des conteneurs qui peuvent être déployés sur des environnements différents. Les outils d’orchestration de conteneurs permettent aux développeurs de

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Exploration des aspects techniques des API météo

L’exploration des aspects techniques des API météo est une tâche complexe et passionnante. Dans cet article, nous allons examiner en détail les différentes possibilités offertes par ces API.

Intégration des applications avec des données météorologiques en temps réel

Pour intégrer des applications avec des données météorologiques en temps réel, les interfaces de programmation d’applications (API) pour la météo sont des outils essentiels. Dans les coulisses, ces API météorologiques dépendent de divers composants et procédures technologiques pour fournir aux développeurs des informations météorologiques fiables et à jour. Voyons plus en détail les nombreuses facettes de la technologie qui composent les API météorologiques.

La compilation des données et ses sources

Les données fournies par les API météorologiques proviennent de diverses sources, notamment les stations météorologiques, les satellites et les modèles météorologiques informatiques. Les données brutes peuvent être obtenues à partir de ces sources: température, humidité, vitesse du vent et précipitations. Ces données brutes sont traitées par le backend de l’API, qui génère ensuite des prédictions et des rapports détaillés sur l’état actuel.

Une fois que les données brutes sont collectées et traitées, elles sont organisées en différents formats pour être utilisables par les développeurs. Les API météorologiques offrent généralement des données structurées sous forme de tableaux ou de fichiers XML et JSON. Ces formats sont faciles à intégrer dans les applications et à lire par les machines, ce qui permet aux développeurs d’accéder rapidement aux données dont ils ont besoin.

Enfin, pour assurer la qualité et la fiabilité des données fournies par les API météorologiques, des algorithmes complexes sont utilisés pour traiter et analyser les données brutes. Ces algorithmes peuvent être utilisés pour corriger les erreurs ou pour combiner plusieurs sources de données pour obtenir des résultats plus précis. Les algorithmes peuvent également être utilisés pour générer des prévisions météorologiques à court terme ou à long terme.

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Apprentissage profond en reconnaissance d'images: Techniques et défis

L’apprentissage profond en reconnaissance d’images est une technologie puissante qui permet de résoudre des problèmes complexes. Découvrez les techniques et les défis associés à cette technologie.

Dans le vaste royaume de l’intelligence artificielle, l’apprentissage profond est devenu un jeu-changer, en particulier dans le domaine de la reconnaissance d’images. La capacité des machines à reconnaître et à catégoriser des images, à la manière du cerveau humain, a ouvert une multitude d’opportunités et de défis. Plongeons-nous dans les techniques que l’apprentissage profond offre pour la reconnaissance d’images et les obstacles qui y sont associés.

Data: For CNNs to work, large amounts of data are required. The more data that is available, the more accurate the results will be. This is because the network needs to be trained on a variety of images, so it can learn to recognize patterns and distinguish between different objects.

Hurdles: The main challenge with CNNs is that they require a lot of data and computing power. This can be expensive and time-consuming, and it can also lead to overfitting if not enough data is available. Additionally, CNNs are not able to generalize well, meaning they are not able to recognize objects that they have not been trained on.

Réseaux de neurones convolutionnels (CNN)

Technique : Les CNN sont le pilier des systèmes de reconnaissance d’images modernes. Ils se composent de plusieurs couches de petites collections de neurones qui traitent des parties de l’image d’entrée, appelées champs réceptifs. Les résultats de ces collections sont ensuite assemblés de manière à se chevaucher, afin d’obtenir une meilleure représentation de l’image d’origine ; c’est une caractéristique distinctive des CNN.

Données : Pour que les CNN fonctionnent, des quantités importantes de données sont nécessaires. Plus il y a de données disponibles, plus les résultats seront précis. C’est parce que le réseau doit être formé sur une variété d’images, afin qu’il puisse apprendre à reconnaître des modèles et à distinguer différents objets.

Hurdles : Le principal défi avec les CNN est qu’ils nécessitent beaucoup de données et de puissance de calcul. Cela peut être coûteux et prendre du temps, et cela peut également entraîner un surajustement si pas assez de données sont disponibles. De plus, les CNN ne sont pas en mesure de généraliser bien, ce qui signifie qu’ils ne sont pas en mesure de reconnaître des objets qu’ils n’ont pas été formés.

Réseaux neuronaux profonds (DNN)

Technique : Les DNN sont une variante des CNN qui peuvent être utilisés pour la reconnaissance d’images. Ils sont constitués de plusieurs couches de neurones qui traitent des parties de l’image d’entrée et produisent des résultats plus précis que les CNN. Les DNN peuvent également être utilisés pour la classification d’images et la segmentation d’images.

Données : Les DNN nécessitent également des grandes quantités de données pour fonctionner correctement. Cependant, ils peuvent être entraînés sur des jeux de données plus petits que les CNN et peuvent donc être plus efficaces lorsqu’il n’y a pas assez de données disponibles.

Hurdles : Le principal défi avec les DNN est qu’ils nécessitent beaucoup de temps et de puissance de calcul pour être entraînés correctement. De plus, ils sont sensibles aux bruit et aux variations dans les données d’entrée, ce qui peut entraîner des résultats imprécis.

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Expliquer l'IIoT : exemples, technologies, avantages et défis.

L’IIoT (Internet des Objets Industriel) est un domaine en pleine expansion qui combine les technologies de l’information et de la communication pour améliorer l’efficacité et la productivité des processus industriels. Découvrez les exemples, technologies, avantages et défis de l’IIoT.

Qu’est-ce que l’Internet industriel des objets (IIoT) ?

IIoT technology is being used in a variety of industrial settings, from manufacturing to energy production. It’s enabling the development of smart factories, where machines are connected to the internet and can communicate with each other. This allows for greater automation, improved efficiency, and increased productivity. Additionally, IIoT technology is being used in predictive maintenance, where sensors monitor machinery and alert operators when maintenance is needed. This reduces downtime and improves safety.

Qu’est-ce que l’Internet Industriel des Objets (IIoT) ?

L’Internet Industriel des Objets (IIoT), ou IIoT, est un terme utilisé pour décrire l’application de la technologie de l’Internet des Objets (IoT) dans des environnements industriels. Il englobe l’intégration de capteurs avancés, de logiciels et de machines avec une connectivité Internet pour collecter, analyser et agir sur d’immenses quantités de données. Cette approche basée sur les données permet de prendre des décisions en temps réel et d’utiliser l’analyse prédictive, ce qui conduit à une efficacité opérationnelle améliorée, des coûts réduits et une qualité de produit améliorée.

L’IIoT est un composant clé de l’Industrie 4.0, la quatrième révolution industrielle, caractérisée par la fusion des technologies numériques, physiques et biologiques. Il révolutionne les industries traditionnelles, facilitant la transformation des processus manuels et intensifs en main-d’œuvre en opérations automatisées et basées sur les données.

La technologie IIoT est utilisée dans une variété de contextes industriels, allant de la fabrication à la production d’énergie. Elle permet le développement de usines intelligentes, où les machines sont connectées à Internet et peuvent communiquer entre elles. Cela permet une plus grande automatisation, une efficacité accrue et une productivité accrue. De plus, la technologie IIoT est utilisée dans la maintenance prédictive, où des capteurs surveillent les machines et alertent les opérateurs lorsqu’une maintenance est nécessaire. Cela réduit les temps d’arrêt et améliore la sécurité.

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Auto-apprentissage en informatique

L’auto-apprentissage en informatique est une technologie révolutionnaire qui permet aux machines d’apprendre et de s’améliorer sans intervention humaine.

« Les informaticiens autodidactes et les filières informatique »

L’informatique est un domaine en pleine croissance et de plus en plus de personnes sont attirées par cette discipline. Les informaticiens autodidactes sont de plus en plus nombreux et leur présence est de plus en plus visible. JobSkills.center a récemment publié un sondage sur Linkedin pour évaluer l’adéquation du métier d’informaticien avec une formation autodidacte.

Les informaticiens autodidactes sont ceux qui ont appris à coder par eux-mêmes, sans suivre de formation formelle, et qui ont acquis des compétences et des connaissances dans le domaine de l’informatique. Ces personnes ont souvent été motivées par une passion pour l’informatique et ont décidé de se former par elles-mêmes. Les langages et bases de données open-source téléchargeables et gratuits ont contribué à faciliter cette démarche.

Pour se former en informatique, il faut commencer par acquérir l’outillage nécessaire à l’exercice de son activité. Les concepts du développement peuvent nécessiter des licences de compilateur ou de SGBD, tandis que l’infrastructure peut nécessiter des serveurs, des switches, des câbles, des baies et des licences logicielles. Les informaticiens autodidactes doivent également apprendre les processus métier et organisationnels pour exercer leur activité.

L’un des principaux défis auxquels sont confrontés les informaticiens autodidactes est la validation des acquis. Les profils qui ont la chance d’être intégrés à une équipe projet peuvent confronter leurs connaissances avec celles des autres membres et démontrer leur expérience à l’issue de la mission. Pour les profils en recherche d’un emploi ou d’une mission, passer des certifications est un moyen de démontrer leur compréhension des concepts et de la logique des techniques. Heureusement, il existe de nombreuses certifications disponibles que chacun peut passer individuellement dans un centre Person Vue ou Prometric.

Il existe également plusieurs moyens pour se former à l’informatique, notamment rejoindre une session en centre de formation, suivre des sessions MOOC payantes ou gratuites ou encore acquérir des ouvrages pédagogiques. Une fois formés, les informaticiens autodidactes doivent trouver du travail ou des missions. Les critères prédominants du recrutement en France sont le cursus d’étude suivi, les certifications disponibles, l’expérience acquise et les références disponibles. Se former en complément à l’anglais peut être une solution pour les autodidactes qui veulent se donner les meilleures chances de réussir leur recherche d’emploi.

En conclusion, apprendre à coder par soi-même est tout à fait possible et il existe de nombreuses possibilités pour se former à l’informatique. Les informaticiens autodidactes doivent cependant trouver des moyens pour valider leurs acquis et démontrer leur niveau aux potentiels employeurs. Se former en complément à l’anglais peut être une bonne solution pour les autodidactes qui veulent se donner les meilleures chances de décrocher le graal.

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