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4 meilleurs frameworks dApp pour les développeurs Ethereum débutants

4 meilleurs frameworks dApp pour les développeurs Ethereum débutants

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Les développeurs Ethereum débutants peuvent facilement créer des applications décentralisées grâce aux 4 meilleurs frameworks d’app: Truffle, Embark, Dapp et Dapple.

## Qu’est-ce qu’une dApp ?

L’Ethereum a connu une croissance fulgurante ces dernières années. Selon YCharts, la blockchain programmable compte désormais environ 220 millions d’adresses uniques. Liée à l’augmentation des utilisateurs est une explosion du nombre de dApps. Des entreprises et des startups du monde entier, de la finance, des ventes, des RH, de la comptabilité, de la chaîne d’approvisionnement et de la fabrication, utilisent des dApps pour rationaliser les processus et intégrer de nouveaux clients. Plusieurs cadres existent qui simplifient le processus de développement de dApp pour les développeurs Web2 qui souhaitent participer à Web3. Ce post examine quatre des plus populaires. Mais tout d’abord, qu’est-ce qu’une dApp?

Qu’est-ce qu’une dApp?

Une dApp, ou application décentralisée, est un logiciel sans serveur qui s’exécute sur un réseau décentralisé et utilise une blockchain programmable pour la sécurité, la transparence et l’immuabilité. Une dApp combine des contrats intelligents avec une interface utilisateur frontale (HTML5, React, Angular). Les dApps peuvent être utilisées dans une variété d’industries et de services, des médias sociaux à la gestion de la chaîne d’approvisionnement, au suivi des paiements, à la résolution des plaintes et à toutes sortes de services comptables et financiers (décentralisés).

Les frameworks pour le développement de dApps sont essentiels pour permettre aux développeurs Web2 de participer à Web3. Les frameworks fournissent une architecture commune pour le développement et le déploiement de dApps. Ils fournissent également des outils et des bibliothèques qui facilitent le processus de développement et permettent aux développeurs Web2 de se familiariser avec les technologies Web3. Quatre des frameworks les plus populaires sont Ethereum, Hyperledger Fabric, EOS et Corda. Chacun offre des caractéristiques uniques qui répondent aux besoins des développeurs Web2.

Les frameworks pour le développement de dApps sont essentiels pour permettre aux développeurs Web2 de participer à Web3. Ethereum est le framework le plus populaire et le plus mature pour le développement de dApps. Il offre une architecture modulaire qui permet aux développeurs de créer des applications complexes avec des contrats intelligents. Ethereum fournit également une variété d’outils et de bibliothèques qui facilitent le processus de développement et permettent aux développeurs Web2 de se familiariser avec les technologies Web3. Hyperledger Fabric est un autre framework populaire pour le développement de dApps. Il offre une architecture modulaire qui permet aux développeurs de créer des applications complexes avec des contrats intelligents. Hyperledger Fabric fournit également une variété d’outils et de bibliothèques qui facilitent le processus de développement et permettent aux développeurs Web2 de se familiariser avec les technologies Web3. EOS est un autre framework populaire pour le développement de dApps. Il offre une architecture modulaire qui permet aux développeurs de créer des applications complexes avec des contrats intelligents. EOS fournit également une variété d’outils et de bibliothèques qui facilitent le processus de développement et permettent aux développeurs Web2 de se familiariser avec les technologies Web3. Enfin, Corda est un framework populaire pour le développement de dApps. Il offre une architecture modulaire qui permet aux développeurs de créer des applications complexes

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REST vs. Messagerie pour Microservices

REST vs. Messagerie pour Microservices

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Les microservices sont devenus une technologie populaire pour le développement d’applications. REST et Messagerie sont des méthodes populaires pour communiquer entre les microservices. Voyons les avantages et les inconvénients de chacun.

Rapport des tendances en matière d’intégration de logiciels de DZone 2023 : lire le rapport

En tant qu’informaticien enthousiaste, je suis très intéressé par l’architecture microservices. Cette architecture est une tendance très populaire dans le développement logiciel et elle est de plus en plus utilisée pour construire des systèmes complexes. La principale raison de son succès est qu’elle permet de découper un système complexe en petits modules indépendants qui peuvent être gérés plus facilement.

Cependant, il est important de noter que l’utilisation d’une architecture microservices nécessite une planification et une conception minutieuses. Les développeurs doivent prendre en compte plusieurs facteurs, notamment le nombre de services à créer, leur interdépendance et la façon dont ils communiquent entre eux. De plus, les tests sont essentiels pour s’assurer que chaque service fonctionne correctement et qu’il n’y a pas de problèmes de compatibilité entre les services.

Pour tirer le meilleur parti de l’architecture microservices, les développeurs doivent également mettre en place des outils et des processus de test efficaces. Ces outils peuvent être utilisés pour tester chaque service individuellement et pour vérifier que tous les services fonctionnent correctement ensemble. Les tests peuvent également être utilisés pour vérifier la sécurité et la fiabilité des services. Enfin, les tests peuvent être utilisés pour s’assurer que les performances des services sont optimales.

En conclusion, l’architecture microservices est une tendance très populaire dans le développement logiciel et elle peut être très utile pour construire des systèmes complexes. Cependant, il est important de bien planifier et concevoir l’architecture et d’utiliser des outils et des processus de test efficaces pour s’assurer que chaque service fonctionne correctement et qu’il n’y a pas de problèmes de compatibilité entre les services.

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Initiation à AWS CodeCommit et GitKraken: Compétences essentielles pour tout développeur

Initiation à AWS CodeCommit et GitKraken: Compétences essentielles pour tout développeur

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Apprenez les compétences essentielles pour tout développeur: initiation à AWS CodeCommit et GitKraken! Découvrez comment tirer le meilleur parti de ces outils.

Git est un système de gestion de code source qui suit les modifications apportées à sa base de code et qui permet la collaboration avec d’autres membres d’équipe. Il est couramment utilisé pour la gestion de code source dans le développement logiciel, mais il peut suivre les modifications apportées à n’importe quel ensemble de fichiers. Dans un système de contrôle de version, chaque fois qu’un fichier est modifié, une nouvelle version est créée et enregistrée. Cela permet aux utilisateurs de revenir aux versions précédentes du fichier et de permettre à plusieurs ingénieurs de collaborer simultanément sans se chevaucher.

Git est un système de gestion de code source qui enregistre les modifications apportées à la base de code et permet la collaboration entre les membres d’une équipe. Il est communément utilisé pour la gestion de code source dans le développement logiciel, mais peut suivre les changements apportés à n’importe quel ensemble de fichiers.

Dans un système de contrôle de version, chaque fois qu’un fichier est modifié, une nouvelle version est créée et enregistrée. Cela permet aux utilisateurs de revenir aux versions précédentes du fichier et de permettre à plusieurs ingénieurs de collaborer simultanément sans se chevaucher.

En tant qu’informaticien enthousiaste, je trouve que l’utilisation de Git pour le test est très pratique. En effet, cela permet aux développeurs de tester leurs modifications avant de les intégrer à la version principale. De plus, lorsque des erreurs sont détectées, il est facile de revenir à une version antérieure et de corriger le problème. Enfin, le système de contrôle de version permet aux développeurs d’effectuer des tests unitaires sur leurs modifications avant de les intégrer à la version principale.

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Fargate vs Lambda : Qui sera le vainqueur ?

Fargate vs Lambda : Qui sera le vainqueur ?

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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.

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Construire le prochain Data Lakehouse : 10X Performance

Construire le prochain Data Lakehouse : 10X Performance

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Construire le prochain Data Lakehouse pour obtenir une performance 10X plus rapide est un défi passionnant. Nous devons trouver des moyens innovants pour exploiter les technologies de données modernes.

Unification: La Nouvelle Paradigme du Data Lakehouse

unifying data, unifying analytics, and unifying governance.

En tant que scientifique informatique enthousiaste, je peux dire que le concept de data lakehouse est un paradigme révolutionnaire. Il a été défini par Bill Inmon il y a plus de 30 ans comme « une collection intégrée, non volatile et à temps variable de données à des fins de prise de décision ». Cependant, les premiers data warehouses étaient incapables de stocker des données hétérogènes massives, ce qui a conduit à la création des data lakes.

Aujourd’hui, le data lakehouse est une architecture de gestion de données ouverte dotée de puissantes capacités d’analyse et de gouvernance des données, d’une grande flexibilité et d’un stockage ouvert. Si je devais utiliser un seul mot pour décrire le data lakehouse de nouvelle génération, ce serait unification : unifier les données, unifier l’analyse et unifier la gouvernance.

Le data lakehouse est une solution idéale pour les entreprises qui souhaitent tirer parti de leurs données. Il permet aux entreprises d’accéder à des informations précieuses et d’utiliser des outils d’analyse avancés pour prendre des décisions plus éclairées. Grâce au data lakehouse, les entreprises peuvent facilement intégrer des données hétérogènes et obtenir des informations exploitables pour leurs activités. De plus, le data lakehouse offre une meilleure visibilité sur les données et une meilleure sécurité grâce à des fonctionnalités de codage avancées.

En conclusion, le data lakehouse est une solution innovante qui offre aux entreprises une meilleure gestion et une meilleure analyse des données. Il permet aux entreprises de tirer parti de leurs données pour prendre des décisions plus éclairées et améliorer leurs activités. Le data lakehouse est une solution idéale pour les entreprises qui cherchent à intégrer des données hétérogènes et à utiliser des outils d’analyse avancés pour améliorer leurs performances.

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SAP intègre Neobrain, la 1ère Talent Marketplace d’Europe, sur son SAP Store

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Le 27 février 2023, SAP France (SAP:SE) et Neobrain s’unissent en intégrant les solutions clés de la 1ère Talent Marketplace Européenne au sein du SAP Store, leur objectif étant de proposer aux clients SAP les outils cruciaux pour détecter, mobiliser et anticiper les compétences.

SAP Store est la marketplace en ligne où les clients SAP du monde entier peuvent découvrir, essayer, acheter et renouveler les solutions de SAP, mais aussi celles de ses partenaires de confiance. Disponible dans plus de 200 pays et territoires dans le monde, le SAP Store permet d’accéder à des solutions innovantes afin que chaque entreprise devienne plus intelligente et puisse accélérer ou transformer ses usages et activités.

Conscients de l’enjeu déterminant de proposer aux entreprises les outils les plus adaptés pour valoriser le travail des collaborateurs, suivre leurs évolutions et faire coïncider les enjeux RH et la croissance, SAP innove et intègre Neobrain dont les solutions répondent à ces besoins essentiels.

Neobrain offre en effet trois solutions permettant de répondre aux besoins urgents des RH et des managers : AI Skills Management, Talent Marketplace et Strategic Workforce Planning pour apporter des réponses aux besoins suivants :

  • Visualiser en temps réel les compétences disponibles ou émergentes des Talents sur son secteur d’activité
  • Rendre plus accessibles et transparentes les opportunités internes (formations, postes ouverts, passerelles métiers possibles, etc.)
  • Mettre en place les stratégies RH visant à assurer la croissance de l’entreprise

 

Thierry Mathoulin, Head of HXM at SAP SuccessFactors France, déclare : « L’intégration de Neobrain au SAP Store est une étape clé dans la démarche de SAP qui vise à offrir à nos clients des services complets pour répondre à chacun de leurs besoins. Avec des assets et outils RH aussi reconnus, nous offrons désormais la possibilité à tous de faire du Talent Management un levier au service de leur croissance. »

« Que de chemin parcouru en 5 ans ! Nous sommes fiers de la reconnaissance et de la confiance accordées par SAP. Cette présence sur la marketplace SAP Store matérialise notre parfaite intégration avec les solutions SAP SuccessFactors. Neobrain se positionne comme le moteur d’intelligence embarquée pour construire une organisation basée sur les compétences. » précise Paul Courtaud, CEO de Neobrain

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

Contact presse : sylvie.lechevin@sap.com

 

A propos de Neobrain

Fondée en 2018 par Paul Courtaud, jeune entrepreneur âgé de seulement 22 ans à l’époque, NEOBRAIN est une scale-up spécialisée dans l’utilisation de l’IA au service de la gestion des compétences et du Workforce Planning. Elle est à l’origine d’une technologie (plateformes et application) permettant d’anticiper les compétences qui émergent et d’identifier les gaps avec les ressources disponibles. Parmi ses 120 clients : SAGE, TotalEnergies ou encore BOSCH… En 2022, la société réalise une levée de fonds de plus de 20M€ et rachète WiserSkills. Aujourd’hui, Neobrain compte 140 Neobrainers répartis entre Paris, Lisbonne et Francfort.

Plus d’infos sur neobrain.io

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Créer des types de métadonnées avec des règles de validation [vidéo]

Créer des types de métadonnées avec des règles de validation [vidéo]

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Créer des métadonnées avec des règles de validation peut être un défi. Dans cette vidéo, je vous montrerai comment le faire facilement !

## Combiner des types de métadonnées personnalisés et des règles de validation pour une gestion des données plus efficace dans Salesforce

Finally, we’ll demonstrate how to use custom metadata types in validation rules.

En tant qu’informaticien enthousiaste, je sais que les types de métadonnées personnalisés et les règles de validation sont des fonctionnalités puissantes dans Salesforce qui peuvent aider à maintenir la qualité et la cohérence des données. Mais saviez-vous que vous pouvez les combiner pour rendre votre gestion des données encore plus efficace ? Dans cette vidéo, nous vous montrerons comment utiliser les valeurs maintenues dans les types de métadonnées personnalisés dans le cadre de vos règles de validation.

Tout d’abord, nous expliquerons ce qu’est un type de métadonnées personnalisé et pourquoi il est utile pour créer des paramètres personnalisés dans Salesforce. Nous montrerons également comment créer un type de métadonnées personnalisé et comment maintenir les valeurs dans celui-ci. Enfin, nous démontrerons comment utiliser les types de métadonnées personnalisés dans les règles de validation.

Les types de métadonnées personnalisés sont une fonctionnalité très utile pour gérer les paramètres personnalisés dans Salesforce. Ils peuvent être utilisés pour stocker des informations telles que des codes de couleur, des codes de devise ou des listes de valeurs prédéfinies. Ces informations peuvent ensuite être utilisées pour contrôler le comportement des applications et des processus automatisés. Les types de métadonnées personnalisés peuvent également être utilisés pour définir des règles de validation. Ces règles peuvent être appliquées à des champs spécifiques ou à l’ensemble du formulaire. Elles peuvent être basées sur des valeurs stockées dans une base de données externe ou sur des valeurs stockées dans un type de métadonnées personnalisé.

Lorsque vous utilisez des types de métadonnées personnalisés et des règles de validation ensemble, vous pouvez créer un système très puissant et efficace pour garantir la qualité et la cohérence des données. Les types de métadonnées personnalisés peuvent être utilisés pour stocker des informations telles que des codes de couleur, des codes de devise ou des listes de valeurs prédéfinies. Ces informations peuvent ensuite être utilisées pour contrôler le comportement des applications et des processus automatisés. Les règles de validation peuvent être basées sur ces informations pour s’assurer que les données saisies sont correctes et cohérentes. En combinant ces fonctionnalités, vous pouvez créer un système très efficace pour garantir la qualité et la cohérence des données dans votre base de données.

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Stratégies de déploiement Kubernetes

Stratégies de déploiement Kubernetes

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Les stratégies de déploiement Kubernetes peuvent aider les entreprises à améliorer leurs processus de développement et de déploiement. Elles offrent une solution pratique et évolutive pour gérer les applications.

Déployer des applications avec Kubernetes est devenu de plus en plus populaire en raison de ses nombreux avantages. Kubernetes permet une gestion facile des applications conteneurisées, fournissant une plateforme pour le déploiement, le dimensionnement et la gestion des applications. Avec Kubernetes, les applications peuvent être déployées rapidement et de manière cohérente sur différents environnements, y compris les plates-formes sur site et cloud.

Lors du déploiement d’applications avec Kubernetes, beaucoup d’entre nous auront des questions sur quel type de déploiement utiliser – roulement, bleu-vert, canari, etc. Dans cet article, nous discuterons de ces types de déploiement (canari, roulement et bleu-vert), de leur fonctionnement et de celui que vous devriez choisir.

En tant qu’informaticien enthousiaste, le déploiement d’applications avec Kubernetes est devenu de plus en plus populaire en raison de ses nombreux avantages. Kubernetes permet une gestion facile des applications conteneurisées, fournissant une plateforme pour le déploiement, le redimensionnement et la gestion des applications. Avec Kubernetes, les applications peuvent être déployées rapidement et de manière cohérente dans différents environnements, y compris sur les plates-formes en local et dans le cloud.

Lors du déploiement d’applications avec Kubernetes, beaucoup d’entre nous auront des questions sur quel type de déploiement utiliser – roulement, bleu-vert, canari, etc. Dans cet article, nous discuterons de ces types de déploiement (canari, roulement et bleu-vert), de la façon dont ils fonctionnent et de celui que vous devriez choisir.

Le type de déploiement le plus couramment utilisé est le déploiement à roulement. Cette méthode consiste à effectuer des mises à jour progressives sur un ensemble d’instances. Les instances sont mises à jour une par une, ce qui permet de s’assurer que chaque instance est correctement mise à jour avant de passer à la suivante. Cette méthode est très utile lorsque vous souhaitez mettre à jour un grand nombre d’instances sans interrompre le service.

Le déploiement bleu-vert est une autre méthode couramment utilisée pour le déploiement des applications. Cette méthode consiste à déployer une nouvelle version de l’application sur un nouvel environnement, puis à basculer l’utilisation sur ce nouvel environnement. Cette méthode est très utile lorsque vous souhaitez tester une nouvelle version de l’application avant de la mettre en production.

Le déploiement canari est une autre méthode couramment utilisée pour le déploiement des applications. Cette méthode consiste à déployer une nouvelle version de l’application sur un petit groupe d’utilisateurs. Une fois que la nouvelle version a été testée par ce groupe d’utilisateurs, elle peut être déployée sur l’ensemble des utilisateurs. Cette méthode est très utile lorsque vous souhaitez tester une nouvelle version de l’application avant de la mettre en production.

En conclusion, le choix du type de déploiement à utiliser dépendra des besoins spécifiques de votre application et de votre environnement. Chaque type de déploiement a ses avantages et ses inconvénients et peut être plus ou moins adapté à votre situation. Il est donc important de prendre le temps d’analyser les différents types de déploiement et de choisir celui qui convient le mieux à votre application et à votre environnement. En utilisant Kubernetes pour gérer vos applications, vous pouvez facilement choisir le type de déploiement qui convient le mieux à votre application et à votre environnement.

En tant qu’informaticien enthousiaste, le déploiement d’applications avec Kubernetes est devenu très populaire ces dernières années grâce aux nombreux avantages qu’il offre. Kubernetes simplifie la gestion des applications conteneurisées et fournit une plateforme pour le déploiement, le redimensionnement et

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Il est grand temps de prendre la « servitization » – les nouvelles prestations de services – au sérieux

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Les modèles « en tant que service » font désormais partie de notre quotidien de consommateurs. À quand remonte la dernière fois que vous avez acheté un CD ou un DVD ? En ce qui me concerne, je ne m’en souviens pas. Toute ma famille utilise des plateformes de diffusion continue pour tout cela. Mes fils et moi commandons même nos lames de rasoir et nos crèmes de rasage selon un modèle similaire. Bien sûr, on dirait bien que c’est toujours moi qui paye, mais c’est un autre sujet !

Ce concept de vente d’un résultat en tant que service est communément appelé « servitization ». Hier simple modèle de consommation, c’est aujourd’hui une approche commerciale plus large, dans laquelle les dépenses d’investissement pour un équipement représentent de plus en plus un obstacle aux yeux de l’acheteur. Souvent, il est bien plus intéressant d’avoir accès au même équipement moyennant des frais mensuels, basés sur une utilisation à l’heure ou encore sur le débit.

Grâce à la servitization, les fabricants trouvent de nouveaux moyens de se rapprocher de leurs clients à travers des modèles économiques inédits. Pour ce faire, ils établissent une relation suivie, basée sur des transactions mensuelles alignées sur la consommation, le débit, la disponibilité ou l’exploitation des équipements plutôt que sur une transaction ou une vente ponctuelle attribuant la responsabilité de la maintenance au prestataire de services.

La servitization appelle des produits plus intelligents

Pour rendre la servitization possible, les équipementiers doivent concevoir des produits plus intelligents, capables de collecter les informations nécessaires à une facturation précise de leurs clients. Ils doivent également s’assurer que leurs équipements fonctionnent en permanence, et génèrent les données dont ils ont besoin pour prévoir les opérations de maintenance qui éviteront les pannes. Grâce à l’Internet des Objets (IdO), des capteurs emmagasinent les informations d’utilisation, de débit ou de performances pertinentes pour alimenter le processus de gestion en tant que service.

Grâce à un jumeau numérique de la machine, le fabricant et le client sont tous deux en mesure d’en surveiller les performances et d’utiliser les algorithmes d’apprentissage automatique afin d’évaluer le degré d’efficacité de son utilisation.

La valeur ajoutée de la servitization

Faire des services une part croissante et dynamique de votre activité, c’est accéder à de nouvelles sources de revenus et améliorer vos marges tout en évitant la banalisation et en érigeant la durabilité en véritable facteur de différenciation.

Prenons un exemple fictif. Soit une entreprise qui produit des machines à laver. Cette entreprise souhaite mettre en place un modèle de « lavage en tant que service », dans lequel elle facturerait ses clients en fonction du nombre de lavages réalisés chaque mois par leurs appareils.

Si, comme moi, le client fait partie d’une famille de cinq personnes, qui utilise la machine quotidiennement, il paiera davantage qu’une personne seule qui ne l’utilise qu’une fois par semaine. Le dénominateur commun est que la machine à laver doit fonctionner à pleine performance chaque fois que nécessaire.

Réinventer les modèles de services

Cette nouvelle offre de service requiert des contrats basés sur les résultats, qui incluent des mesures de performances des cycles de lavage et des accords de niveaux de service (SLA) garantissant une disponibilité à 100 %.

Afin de proposer une expérience immersive aux clients, une application peut leur fournir des données en temps réel sur leurs cycles de lavage : le moment où ils se terminent, combien de cycles ont été exécutés dans le mois, le coût, l’empreinte carbone, les performances de la machine…

Ces informations sont également utilisées par le fabricant et par une société de maintenance tierce pour gérer le cycle de vie complet des services, dans tous ses aspects : de l’installation à la facturation en passant par la garantie, l’émission de tickets de service, les interventions sur site, les réparations en atelier, la facturation et les solutions de financement.

Le modèle de service réduira également l’impact environnemental global de la machine en permettant une surveillance de la consommation d’énergie et d’eau, ainsi qu’une prise en charge de la mise hors service et du recyclage afin de maintenir l’équipement dans l’économie circulaire.

Des services précis afin de réduire les coûts et d’améliorer l’expérience client

La disponibilité des données relatives aux machines aide le fabricant et le partenaire de maintenance à repenser leurs opérations de gestion des services. Ils s’appuient sur une planification avancée basée sur l’IA pour hiérarchiser les interactions, améliorer l’utilisation des ressources et réduire les temps de déplacement.

Lorsqu’un technicien de service est dépêché pour réparer une machine, il doit avoir toutes les pièces nécessaires et toutes les informations de dépannage à portée de main via un appareil mobile. Il peut même être guidé dans son travail de réparation grâce à des lunettes à réalité augmentée. Le problème peut ainsi être résolu en une intervention, ce qui évite les longs délais provoqués par une commande de matériel après le rendez-vous.

Révolutionner le retour sur investissement en augmentant les performances des équipements et en allongeant leur durée de vie

Grâce à la visibilité accrue garantie par les capteurs d’IdO intégrés aux machines à laver, le fabricant est désormais en mesure d’assurer un suivi continu des performances de tous les équipements utilisés. Il peut ainsi surveiller leur état et leurs performances par rapport aux accords de niveau de service.

Le fabricant peut également tirer parti des données émises par toutes les machines et, grâce à des algorithmes d’intelligence artificielle, identifier des tendances ou encore anticiper le risque de défaillance. Il peut aussi proposer des opérations de maintenance préventive afin de limiter les pannes et de renforcer le service client. Enfin, ces informations peuvent être transmises aux équipes de recherche et de développement afin qu’elles éliminent tout problème récurrent au moment de concevoir la prochaine génération de la machine.

Un cycle de service de lavage vraiment complet

Il est évident que le modèle économique « en tant que service » perdurera – dans nos vies privées bien sûr, mais aussi de plus en plus au sein des entreprises modernes, auxquelles il permettra de dégager des gains dans tous les domaines.

Pour découvrir comment tracer votre voie vers une gestion de service d’excellence, téléchargez le récent livre blanc de Copperberg intitulé « Transformer la gestion des services pour une servicisation fructueuse ».

 

– Richard Howells, Vice-président ERP et Supply Chain numérique chez SAP

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SAP France récompensé à deux reprises pour son engagement en qualité d’employeur d’exception

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Paris, le 20 janvier 2023 – SAP France distingué à deux reprises pour sa qualité d’employeur depuis 2023.

SAP France est fier d’annoncer son classement parmi le TOP 10 des employeurs Best Places to Work de Glassdoor 2023. Au sein de ce même classement, SAP France se hisse à la deuxième place des acteurs High Tech.

L’entreprise se distingue également de nouveau, et pour la 10ème année consécutive par son classement à Top Employer France 2023 en occupant la 8ème place.

Cette année encore, le Groupe a su se démarquer comme étant un employeur attractif et respectueux d’un environnement de travail où la culture du Talent est devenue la véritable pierre angulaire du management, SAP France ayant fait de plusieurs domaines un socle managérial pour attirer et sauvegarder ses Talents.

En offrant un environnement de travail flexible, qui contribue grandement à l’équilibre vie professionnelle / vie personnelle, et en assurant des engagements forts en matière de Diversité et d’Inclusion, dont notamment la valorisation de l’intergénérationnel et l’accompagnement des salariés aidants, SAP France ne cesse d’améliorer les conditions de travail de l’ensemble de ses équipes.

L’expérimentation de « New ways of Work » démontre à nouveau cette volonté d’aller toujours plus loin pour offrir aux Talents une culture et des engagements alignés avec leurs besoins et leur temps.

Autre facteur souligné des salariés, l’engagement de SAP France en tant qu’entreprise responsable, avec notamment son programme de QVT, sa politique de Mécénat et de mentoring de startups sociales.

“En qualité de géant de la Tech Européenne, nous devons montrer l’exemple. Nous devons transmettre et partager nos technologies business avec des entreprises qui en ont besoin. Nous devons offrir à nos Talents un environnement de travail qui puisse prendre en compte les évolutions sociétales, tout en étant à même de travailler l’individualité de chacun. Je m’étais engagé il y a quelques mois à offrir un environnement de confiance au business comme aux équipes SAP France. Ces distinctions prouvent que nous sommes sur la bonne voie, et qu’il nous faut continuer à privilégier une culture responsable du Talent”, indique Olivier Nollent, Président Directeur Général de SAP France.

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