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Agroalimentaire : Ocealia bascule vers l’offre RISE with SAP avec PASàPAS

Ocealia opte pour l’ERP SAP S/4HANA en mode cloud, déployé chez un hyperscaler avec l’appui des équipes de PASàPAS. Un projet mené à bien en huit mois, qui permet au groupe de disposer d’un outil innovant, sur le plan fonctionnel comme ergonomique.

 

Ocealia est un acteur du secteur de l’agroalimentaire présent dans le centre ouest de la France (Poitou-Charentes, Dordogne et Limousin). Particulièrement polyvalent, ce groupe coopératif rassemble 10.000 adhérents, avec un réseau de distribution couvrant 340 implantations.

Ses multiples filiales lui permettent de couvrir un vaste spectre d’activités : productions végétales et animales, viticulture, jardinerie, snacking, mais aussi de l’alimentation animale ainsi qu’une filiale dédiée au transport. Ocealia réalise un chiffre d’affaires annuel de 810 millions d’euros, pour 1533 collaborateurs.

En 2009, Ocealia met en place un ERP SAP, qui l’accompagne depuis dans sa croissance et ses opérations de fusion/acquisition. Cet ERP reste aujourd’hui une des pièces centrales du système d’information du groupe.

« De multiples facteurs nous ont poussés à réfléchir à la modernisation de notre ERP, explique Philippe Cote, DSI d’Ocealia. Nous avions la volonté d’intégrer de nouveaux processus dans l’ERP, comme la gestion de la trésorerie et des rapprochements bancaires. La fin de maintenance annoncée de l’ERP SAP ECC 6 a également motivé cette décision. Nous souhaitions aussi bénéficier d’autres avancées apportées par l’ERP SAP S/4HANA : interface utilisateur rénovée, meilleure automatisation des processus, analytique intégrée ou encore l’accès à de nouvelles technologies comme l’IoT ou l’IA. »

Enfin, Ocealia voulait profiter de ce projet de conversion pour basculer vers le cloud d’un hyperscaler. Son contrat d’hébergement arrivant à terme en mars 2022, le nouvel ERP devait être prêt à cette date.

 

Un choix mûrement réfléchi

Le projet démarre en septembre 2020, lors d’un passage du CODIR à l’Experience Business Center parisien de SAP. Une visite suivie de démonstrations permettant de découvrir les fonctionnalités clés de l’ERP SAP S/4HANA.

Convaincu, Ocealia se tourne vers PASàPAS pour prendre en charge ce projet de migration de SAP ECC vers l’ERP SAP S/4HANA. « PASàPAS assure la TMA de notre environnement SAP depuis de nombreuses années, rappelle Philippe Cote. Ses équipes nous ont également accompagnés en 2018 lors de la mise à niveau de notre environnement SAP ECC et du passage vers la base de données SAP HANA. »

De janvier à mai 2021, Ocealia et PASàPAS travaillent au cadrage et à la méthodologie du projet. « Cette phase nous a permis de définir nos besoins, de structurer et de sécuriser nos travaux. Nous avons choisi de migrer notre ERP à fonctionnalités équivalentes, tout en définissant une feuille de route permettant l’intégration ultérieure de nouvelles fonctionnalités. »

En mai 2021, une “conversion à blanc” avec les données de productions est mis en place, afin de s’assurer de la faisabilité de la migration, mais également de permettre la réalisation de premiers tests. Cette préparation minutieuse a participé à un déroulé fluide du projet pendant les huit mois suivants, avec un démarrage à la date prévue et sans difficulté majeure, le 14 février 2022.

« La conversion factory de PASàPAS est indéniablement un atout sur ce type de projet. Les processus sont bien rodés, avec un suivi hebdomadaire des tâches à réaliser qui permet de s’assurer de ne rien rater, tout en offrant l’opportunité de régler les problèmes au fil de l’eau. »

Agroalimentaire : Ocealia bascule vers l’offre RISE with SAP avec PASàPAS (French)

Une bascule vers un hyperscaler

Lors de la migration vers l’ERP SAP S/4HANA, Ocealia a fait le choix de passer d’un cloud privé hébergé vers une solution proposée par un hyperscaler. En l’occurrence Google, au travers de l’offre RISE with SAP S/4HANA.

« Nous étions déjà clients de Google sur son offre Workspace et souhaitions continuer à travailler avec cette entreprise, explique Philippe Cote. Aujourd’hui, nous avons d’un côté une offre RISE, hébergée sur les serveurs de Google et garantie par SAP, et d’autre part des serveurs complémentaires dédiés aux autres composants de notre SI SAP (BW, BO, Content Server…), hébergés eux aussi chez Google, mais opérés par PASàPAS.”

La conciergerie, un service de pilotage global mis en place par PASàPAS, permet de faciliter la gestion au quotidien de l’ensemble. « La partie technologique est entièrement prise en charge par PASàPAS, ce qui nous permet de nous concentrer sur les développements métiers. »

Via ce service, PASàPAS accompagne également ses clients de façon proactive dans la gestion des cycles de vie de leur solution ERP dans RISE en leur proposant également des services complémentaires contextualisés à leurs organisations.

 

Un ERP en cours de fiorisation

« C’est un projet réussi, résume le DSI d’Ocealia. Les équipes se sont bien entendues, malgré les périodes de stress et de tension… et la crise sanitaire, qui nous a obligés à travailler en distanciel. Les métiers ont parfaitement joué le jeu, avec beaucoup de temps passé sur les tests. »

La migration à fonctionnalités équivalentes a permis de limiter les perturbations pour les utilisateurs. Mais Ocealia entend bien profiter rapidement des avancées proposées par l’ERP SAP S/4HANA. Les travaux ont ainsi débuté sur la gestion de la trésorerie et des rapprochements bancaires. D’ici la fin de l’année, des tuiles Fiori seront également déployées sur des fonctionnalités plus classiques, afin de quitter progressivement le mode transactionnel pour adopter une approche plus moderne.

« Nous allons mettre en place un laboratoire interne regroupant des utilisateurs qui disposeront d’un environnement “fiorisé”. Ceci nous permettra ainsi d’avancer sur la modernisation de l’interface utilisateur de notre ERP, tout en formant des key users qui participeront à son adoption auprès des équipes métiers. »

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Observabilité des données : fiabilité à l'ère de l'IA

L’observabilité des données est un concept clé pour assurer la fiabilité des systèmes à l’ère de l’IA. Découvrez comment elle peut vous aider.

Lorsque nous avons introduit le concept de l’observabilité des données il y a quatre ans, cela a résonné avec les organisations qui avaient débloqué de nouvelles valeurs… et de nouveaux problèmes grâce à la pile de données moderne. 

Quatre ans plus tard, nous voyons les organisations faire face au potentiel considérable… et aux défis considérables posés par l’IA générative. 

Software is the key to unlocking the potential of data observability and generative AI. It’s the tool that allows organizations to quickly and easily gain visibility into their data, identify problems, and take action. 

Il y a quatre ans, lorsque nous avons introduit le concept de data observability, il a résonné avec les organisations qui ont débloqué de nouvelles valeurs… et de nouveaux problèmes grâce à la pile de données moderne. 

Quatre ans plus tard, nous voyons les organisations faire face aux incroyables potentiels… et aux incroyables défis posés par l’IA générative. 

Le logiciel est la clé pour débloquer le potentiel de l’observabilité des données et de l’IA générative. C’est l’outil qui permet aux organisations d’obtenir rapidement et facilement une visibilité sur leurs données, d’identifier les problèmes et d’agir. 

Le logiciel est un outil essentiel pour exploiter pleinement les avantages de l’observabilité des données et de l’IA générative. Il permet aux organisations de surveiller leurs données en temps réel, de détecter les anomalies et de prendre des mesures correctives. Les outils logiciels peuvent également aider les organisations à créer des modèles prédictifs et à développer des applications basées sur l’IA. 

Les outils logiciels peuvent également aider les organisations à améliorer leurs processus métiers et à réduire les coûts opérationnels. Les outils logiciels peuvent être utilisés pour automatiser les processus métiers, ce qui permet aux organisations de réaliser des gains de productivité et d’efficacité. Les outils logiciels peuvent également aider les organisations à améliorer la qualité des données et à améliorer la prise de décision. 

Enfin, le logiciel peut aider les organisations à améliorer la sécurité des données et à se conformer aux exigences réglementaires. Les outils logiciels peuvent être utilisés pour surveiller les données et détecter les violations de sécurité. Les outils logiciels peuvent également aider les organisations à se conformer aux exigences réglementaires en matière de confidentialité des données et à limiter leur exposition aux risques juridiques et financiers.

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Diriger le logiciel dans une ère dynamique.

Diriger le logiciel dans une ère dynamique nécessite une compréhension approfondie des technologies actuelles et des tendances à venir. Nous devons nous adapter et trouver des solutions innovantes pour réussir.

Dans le domaine des poursuites professionnelles, il existe une idée fausse commune selon laquelle gérer le développement logiciel est similaire à faire du vélo – une compétence statique qui, une fois acquise, peut être pédalée en avant avec des ajustements minimes. Cependant, dans le paysage en constante évolution de la technologie, une telle comparaison n’est pas seulement trop simpliste, mais peut entraîner de profondes erreurs de jugement en matière de leadership. Contrairement à la prévisibilité inébranlable d’une balade à vélo, le développement logiciel est un processus dynamique et en constante évolution qui défie la nature statique des analogies traditionnelles.

Le développement logiciel est un domaine qui évolue rapidement et qui ne peut pas être comparé à la conduite d’un vélo. Alors que nous célébrons le premier anniversaire de nos projets logiciels, il est important de comprendre que la gestion des projets logiciels est beaucoup plus complexe que de simplement conduire un vélo sur une route familière. Cette méconnaissance provient souvent de dirigeants qui, une fois maîtrisés le codage ou la gestion de projet, se retrouvent piégés dans un état d’esprit qui sous-estime la fluidité du processus de développement logiciel.

Pour comprendre pourquoi le développement logiciel est fondamentalement différent de la conduite d’un vélo, nous devons examiner les différents aspects du processus. Tout d’abord, le développement logiciel est un processus itératif qui nécessite une planification et une exécution minutieuses. Chaque étape du processus doit être testée et validée avant que le projet ne puisse passer à l’étape suivante. En outre, le développement logiciel implique souvent des changements et des ajustements en cours de route, ce qui nécessite une flexibilité et une réactivité constantes de la part des gestionnaires. Enfin, le développement logiciel peut être influencé par des facteurs externes tels que les tendances technologiques et les pratiques commerciales, ce qui signifie que les gestionnaires doivent être conscients des changements et s’adapter rapidement.

En conclusion, le développement logiciel est un processus dynamique qui nécessite une planification et une exécution minutieuses. Il est essentiel que les gestionnaires comprennent que le développement logiciel est très différent de la conduite d’un vélo et qu’il nécessite une flexibilité et une réactivité constantes pour s’adapter aux changements en cours de route. Les tests sont essentiels pour s’assurer que chaque étape du processus est validée avant de passer à l’étape suivante et pour s’adapter aux tendances technologiques et aux pratiques commerciales.

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Les 5 meilleurs outils pour les tests automatisés du front-end

Découvrez les 5 meilleurs outils pour vous aider à effectuer des tests automatisés du front-end de manière efficace et simple !

Test de l’interface utilisateur (UI) et de l’expérience utilisateur (UX) d’une application web

The most important benefit of automated front-end testing is that it allows for the creation of a database of test results. This database can be used to compare different versions of the application and to identify issues that have been fixed since the last version. This helps to ensure that the application is always up to date and that any problems are quickly identified and resolved. 

Le test frontal fait référence à l’évaluation de l’interface utilisateur (UI) et de l’expérience utilisateur (UX) d’une application Web. Étant donné qu’il garantit que le programme est convivial et fonctionne comme prévu, cette phase est essentielle dans le processus de développement logiciel.  

Le test frontal automatisé implique l’utilisation d’outils pour automatiser le processus de test. Cette approche permet de gagner du temps et des ressources en permettant aux testeurs d’exécuter des tests efficacement. De plus, elle améliore la qualité des tests en permettant de tester une variété de scénarios, ce qui facilite la découverte de problèmes qui autrement seraient impossibles à trouver. 

Le principal avantage du test frontal automatisé est qu’il permet de créer une base de données de résultats de tests. Cette base de données peut être utilisée pour comparer différentes versions de l’application et pour identifier les problèmes qui ont été résolus depuis la dernière version. Cela permet de s’assurer que l’application est toujours à jour et que tous les problèmes sont rapidement identifiés et résolus. 

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Méthodes de sauvegarde et restauration de base de données SQL Server

Les bases de données SQL Server sont essentielles pour les entreprises. Apprenez à sauvegarder et à restaurer ces bases de données en utilisant des méthodes fiables et efficaces.

Dans SQL Server, la création d’une sauvegarde et la réalisation d’une opération de restauration sont essentielles pour assurer l’intégrité des données, la récupération après sinistre et l’entretien de la base de données. Voici un aperçu des procédures de sauvegarde et de restauration :

BACKUP DATABASE [DatabaseName] TO DISK = 'C:BackupDatabaseName.bak' WITH INIT;

2. Differential Database Backup

BACKUP DATABASE [DatabaseName] TO DISK = 'C:BackupDatabaseName.bak' WITH DIFFERENTIAL;

3. Transaction Log Backup

BACKUP LOG [DatabaseName] TO DISK = 'C:BackupDatabaseName.bak' WITH INIT;

Restore SQL Database Using Transact-SQL (T-SQL) Commands

1. Full Database Restore

RESTORE DATABASE [DatabaseName] FROM DISK = 'C:BackupDatabaseName.bak' WITH REPLACE;

2. Differential Database Restore

RESTORE DATABASE [DatabaseName] FROM DISK = 'C:BackupDatabaseName.bak' WITH RECOVERY;

3. Transaction Log Restore

RESTORE LOG [DatabaseName] FROM DISK = 'C:BackupDatabaseName.bak' WITH RECOVERY;

Architecture de sauvegarde et restauration de la base de données SQL Server

Dans SQL Server, créer une sauvegarde et effectuer une opération de restauration est essentiel pour assurer l’intégrité des données, la récupération en cas de sinistre et l’entretien de la base de données. Voici un aperçu des procédures de sauvegarde et de restauration :

Méthode 1. Sauvegarde et restauration de la base de données à l’aide de SQL Server Management Studio (SSMS)

Suivez les étapes SSMS pour sauvegarder la base de données SQL

  • Ouvrez SSMS et connectez-vous à votre instance SQL Server.
  • Faites un clic droit sur la base de données que vous souhaitez sauvegarder.
  • Accédez à « Tâches » > « Sauvegarde ».
  • Choisissez le type de sauvegarde (complète, différentielle, journal des transactions).
  • Définissez les options de sauvegarde, telles que la destination, le nom, la compression, etc.
  • Cliquez sur « OK » pour exécuter la sauvegarde.

Suivez les étapes SSMS pour restaurer la base de données SQL

  • Ouvrez SSMS et connectez-vous à votre instance SQL Server.
  • Faites un clic droit sur « Bases de données » > « Restaurer la base de données ».
  • Choisissez la source (dispositif ou fichier de sauvegarde).
  • Spécifiez les ensembles de sauvegarde à restaurer.
  • Configurez des options telles que les chemins des fichiers, l’état de récupération, etc.
  • Cliquez sur « OK » pour exécuter le processus de restauration.

Méthode 2. Sauvegarde et restauration de la base de données dans SQL Server à l’aide des commandes Transact-SQL (

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Déployer GitLab sur AWS EC2 avec Walrus

Déployer GitLab sur AWS EC2 avec Walrus est une tâche complexe, mais pas impossible. Découvrez comment le faire dans ce tutoriel !

  • An AWS Account with access to EC2 and VPC.

  • A Walrus Account.

  • H2 : Walrus, plateforme open-source de gestion d’applications, équipe votre équipe avec des modèles conçus pour optimiser les meilleures pratiques. Dans cet article, nous vous guiderons à travers le processus de création d’un modèle AWS GitLab et déploiement d’un serveur GitLab sur une instance EC2 AWS.

  • An AWS account with permissions to create and manage EC2 instances.

  • A Walrus account with access to the Walrus CLI.

  • Creating the Template

    The first step is to create a template for your GitLab server. This template will define the configuration of the server, such as the instance type, the operating system, and the software packages that will be installed. You can use the Walrus CLI to create a template from scratch, or you can use one of the pre-built templates provided by Walrus.

    Une plateforme de gestion d’applications open source appelée Walrus équipe votre équipe de modèles conçus pour optimiser les meilleures pratiques. Dans cet article, nous vous guiderons à travers le processus de création d’un modèle AWS GitLab et de déploiement d’un serveur GitLab sur une instance EC2 AWS.

    Prérequis

    1. Un dépôt GitHub ou GitLab pour stocker le modèle.

    2. Un compte AWS avec les autorisations nécessaires pour créer et gérer des instances EC2.

    3. Un compte Walrus avec accès à la ligne de commande Walrus.

    Créer le modèle

    La première étape consiste à créer un modèle pour votre serveur GitLab. Ce modèle définira la configuration du serveur, telles que le type d’instance, le système d’exploitation et les logiciels qui seront installés. Vous pouvez utiliser la ligne de commande Walrus pour créer un modèle à partir de zéro ou utiliser l’un des modèles préconstruits fournis par Walrus.

    Une fois que vous avez créé le modèle, vous pouvez le stocker dans votre dépôt GitHub ou GitLab. Vous pouvez ensuite utiliser le logiciel Walrus pour déployer le modèle sur votre instance EC2. Le logiciel Walrus vous permet de définir des paramètres tels que la taille de l’instance, le système d’exploitation et les packages logiciels à installer. Une fois que vous avez configuré tous les paramètres, vous pouvez cliquer sur le bouton « Déployer » pour déployer le modèle sur votre instance EC2.

    Une fois le déploiement terminé, vous pouvez accéder à votre serveur GitLab en utilisant l’adresse IP publique de votre instance EC2. Vous pouvez également utiliser le logiciel Walrus pour surveiller l’état de votre serveur GitLab et mettre à jour le modèle si nécessaire. Vous pouvez également utiliser le logiciel Walrus pour sauvegarder et restaurer votre serveur GitLab en cas de problème.

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    Démarrer avec Jenkins

    Découvrez comment démarrer avec Jenkins et profitez de ses avantages pour automatiser vos processus de développement.

    Jenkins, un pilier de l’automatisation logicielle depuis plus d’une décennie grâce à ses outils riches en fonctionnalités et son adaptabilité.

    Jenkins est un outil d’automatisation de logiciels très populaire depuis plus d’une décennie, grâce à ses fonctionnalités riches et sa grande adaptabilité. Bien que de nombreuses alternatives impressionnantes soient apparues sur le marché, Jenkins reste l’un des vétérans. Malgré son succès, Jenkins peut être difficile à apprendre et sauter dans le vaste monde des plugins et des fonctionnalités Jenkins peut rapidement devenir déroutant.

    Dans cet article, nous allons décomposer cette complexité en comprenant d’abord les fondements et les concepts qui sous-tendent Jenkins. Avec cette base, nous apprendrons comment créer un pipeline simple dans Jenkins pour construire et tester une application. Enfin, nous examinerons comment améliorer cet exemple simple pour en faire un projet plus complexe et explorerons quelques alternatives à Jenkins.

    Afin de pouvoir bien comprendre Jenkins, il est important de connaître les bases de la base de données. Une base de données est une collection organisée de données qui peut être facilement consultée, modifiée et mise à jour. Jenkins utilise une base de données pour stocker des informations telles que les paramètres du projet, les informations sur les builds et les informations sur les tests. Les bases de données sont également utilisées pour stocker des informations sur les plugins et les outils qui sont utilisés par Jenkins.

    Une fois que nous avons compris la base de données, nous pouvons passer à la création d’un pipeline Jenkins pour construire et tester une application. Un pipeline est un ensemble d’étapes qui sont exécutées dans un ordre spécifique afin de produire un résultat final. Les pipelines Jenkins peuvent être configurés pour exécuter des tâches telles que la compilation du code source, le déploiement de l’application et le test des fonctionnalités. Les pipelines peuvent également être configurés pour envoyer des notifications lorsque des erreurs sont détectées ou lorsque des tests échouent.

    Une fois que nous avons compris comment créer un pipeline Jenkins simple, nous pouvons passer à des projets plus complexes. Les pipelines Jenkins peuvent être configurés pour exécuter des tâches plus complexes telles que le déploiement dans le cloud, l’intégration continue et le déploiement continu. Ces pipelines peuvent également être configurés pour exécuter des tests plus complexes tels que les tests d’intégration et les tests de performance. Enfin, nous pouvons également explorer des alternatives à Jenkins telles que Travis CI, CircleCI et GitLab CI.

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    Amélioration des performances des applications modernes

    Les applications modernes sont de plus en plus complexes et nécessitent une amélioration des performances pour répondre aux exigences des utilisateurs. Cet article explorera les moyens d’améliorer les performances des applications modernes.

    Rapport de tendances 2023 sur l’observabilité et les performances des applications de DZone

    La télémétrie est un processus qui consiste à recueillir des données sur l’état et les performances des applications et des systèmes. Ces données sont ensuite analysées pour comprendre le comportement des applications et identifier les problèmes. La télémétrie est essentielle pour surveiller et gérer les performances des applications. Elle fournit des informations précieuses sur les performances, les erreurs et les anomalies. Les données recueillies par la télémétrie peuvent être utilisées pour améliorer la qualité et l’efficacité des applications.

    L’observabilité est une notion plus large qui s’intéresse à la façon dont les systèmes et les applications sont conçus et comment ils sont surveillés. L’observabilité est une partie importante de l’architecture logicielle. Elle permet aux développeurs et aux administrateurs de systèmes de mieux comprendre le fonctionnement des applications et de les surveiller efficacement. L’observabilité permet aux développeurs de mieux comprendre leur architecture logicielle, de déboguer plus rapidement et de résoudre plus facilement les problèmes. Elle permet également aux administrateurs de systèmes de surveiller et de gérer les performances des applications.

    En résumé, la télémétrie et l’observabilité sont des outils essentiels pour surveiller et gérer les performances des applications. La télémétrie fournit des informations précieuses sur les performances, les erreurs et les anomalies. L’observabilité permet aux développeurs et aux administrateurs de systèmes de mieux comprendre le fonctionnement des applications et de les surveiller efficacement. La bonne combinaison de ces outils peut aider les entreprises à améliorer leur architecture logicielle, à déboguer plus rapidement et à résoudre plus facilement les problèmes.

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    Dévoiler la feuille de route de modernisation d'application : Un voyage rapide et sécurisé vers le cloud.

    Découvrez comment moderniser vos applications et les déplacer vers le cloud en toute sécurité et rapidité grâce à notre feuille de route de modernisation !

    Exploration de la feuille de route de modernisation des applications

    Les essentiels de la modernisation des applications

    A mesure que les entreprises évoluent, leurs besoins technologiques évoluent également. Les systèmes hérités qui étaient autrefois le pilier des opérations peuvent devenir des obstacles à la progression. La modernisation des applications est le processus stratégique de revitalisation des applications existantes, les rendant plus efficaces, plus évolutives et alignées sur les exigences commerciales contemporaines.

    Les étapes de la modernisation des applications

    La modernisation des applications commence par une évaluation approfondie de l’infrastructure et des processus actuels. Une fois que l’état actuel est clairement défini, l’équipe peut commencer à planifier le processus de modernisation. La modernisation des applications comprend généralement les étapes suivantes :

    • Identification des applications à moderniser.
    • Évaluation des fonctionnalités et des performances.
    • Migration vers le cloud.
    • Mise à niveau des technologies.
    • Tests et déploiement.

    L’identification des applications à moderniser est un processus critique. Il est important de déterminer quelles applications sont les plus importantes pour l’entreprise et lesquelles peuvent être modernisées avec le plus grand avantage. Une fois que les applications à moderniser ont été identifiées, l’équipe peut procéder à l’évaluation des fonctionnalités et des performances. Cette étape est cruciale pour déterminer quelles technologies et quels processus doivent être mis à niveau pour répondre aux exigences actuelles.

    Test et déploiement

    Une fois que les technologies et les processus ont été mis à niveau, il est temps de procéder aux tests et au déploiement. Les tests sont essentiels pour s’assurer que les applications modernisées fonctionnent correctement et répondent aux exigences de l’entreprise. Les tests doivent couvrir tous les aspects des applications, y compris la sécurité, la performance et la fiabilité. Une fois que les tests sont terminés avec succès, l’application peut être déployée dans le cloud.

    La modernisation des applications est un processus complexe qui nécessite une planification minutieuse et une attention aux détails. Cependant, une fois le processus achevé, les entreprises peuvent profiter d’une infrastructure plus agile et plus sûre qui peut répondre aux exigences actuelles et futures.

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    Maîtrise de l'ingénierie des modèles de langage AI.

    La maîtrise de l’ingénierie des modèles de langage AI est une compétence essentielle pour les développeurs qui souhaitent créer des applications modernes.

    Ingénierie de prompt, un aspect vital pour tirer le plein potentiel des modèles de langage IA

    2. Testing

    Testing is an important part of prompt engineering. It helps to identify any errors or inconsistencies in the instructions given to the model. This can be done by running the model on a set of test data and comparing the results with the desired output. This helps to identify any potential issues and allows for adjustments to be made accordingly.

    3. Iterative Process

    Prompt engineering is an iterative process. After testing, adjustments can be made to the instructions given to the model. This can include changing the wording, adding additional information, or providing more specific instructions. The process is repeated until the desired output is achieved.

    Limitations of Prompt Engineering

    Prompt engineering is not without its limitations. It can be difficult to write clear and specific instructions that are tailored to the task at hand. Additionally, the process can be time-consuming and requires a certain level of expertise in order to achieve the desired results. Finally, prompt engineering is not a one-size-fits-all solution and may not be suitable for all tasks.

    Potential Applications of Prompt Engineering

    Prompt engineering has a wide range of potential applications. It can be used to improve the accuracy of AI language models, such as natural language processing (NLP) and machine translation. It can also be used to create more engaging and interactive user experiences, such as chatbots and virtual assistants. Finally, prompt engineering can be used to develop more accurate and contextually relevant responses from AI systems.

    Principes de l’ingénierie de prompt

    1. Écrire des instructions claires et spécifiques

    Le succès de l’ingénierie de prompt commence par fournir des instructions claires et non ambiguës. Clair ne signifie pas nécessairement une courte description. Être spécifique sur la sortie souhaitée aide le modèle à comprendre plus précisément la tâche. Par exemple, demandez à LLA d’être un expert dans le domaine que vous demandez.

    2. Test

    Le test est une partie importante de l’ingénierie de prompt. Il permet d’identifier toutes les erreurs ou incohérences dans les instructions données au modèle. Cela peut être fait en faisant fonctionner le modèle sur un jeu de données de test et en comparant les résultats avec la sortie souhaitée. Cela permet d’identifier tout problème potentiel et permet d’effectuer des ajustements en conséquence.

    3. Processus itératif

    L’ingénierie de prompt est un processus itératif. Après le test, des ajustements peuvent être apportés aux instructions données au modèle. Cela peut inclure le changement du mot, l’ajout d’informations supplémentaires ou la fourniture d’instructions plus spécifiques. Le processus est répété jusqu’à ce que la sortie souhaitée soit obtenue.

    Limites de l’ingénierie de prompt

    L’ingénierie de prompt n’est pas sans ses limites. Il peut être difficile d’écrire des instructions claires et spécifiques qui sont adaptées à la tâche à accomplir. De plus, le processus peut être long et nécessite un certain niveau d’expertise pour obtenir les résultats souhaités. Enfin, l’ingénierie de prompt n’est pas une solution unique et peut ne pas être adaptée à toutes les tâches.

    Applications
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