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Faut-il tester plus le code généré par l'IA ?

L’utilisation des technologies d’intelligence artificielle (IA) pour générer du code est en plein essor. Mais faut-il tester plus le code généré par l’IA ?

Les outils alimentés par l’IA pour écrire du code, tels que GitHub Copilot, sont de plus en plus populaires dans le développement logiciel. Ces outils promettent d’accroître la productivité, mais certains affirment également qu’ils démocratisent la programmation en permettant aux non-programmeurs d’écrire des applications. Mais comment savons-nous vraiment si le code écrit par un outil IA est adapté à son objectif ?

Data is key to understanding the effectiveness of AI-powered code writing tools. By collecting data on the code written by these tools, we can measure the quality of the code and determine whether it is suitable for use in production. This data can also be used to identify areas where the tools need improvement, and to provide feedback to developers on how to improve their code. 

Les outils alimentés par l’intelligence artificielle pour écrire du code, tels que GitHub Copilot, sont de plus en plus populaires dans le développement logiciel. Ces outils promettent d’accroître la productivité, mais certains prétendent également qu’ils démocratisent la programmation en permettant aux non-programmeurs d’écrire des applications. 

Mais comment savons-nous vraiment si le code écrit par un outil IA est adapté à son objectif ?

Les données sont essentielles pour comprendre l’efficacité des outils d’écriture de code alimentés par l’IA. En collectant des données sur le code écrit par ces outils, nous pouvons mesurer la qualité du code et déterminer s’il est approprié pour une utilisation en production. Ces données peuvent également être utilisées pour identifier les domaines où les outils doivent être améliorés et fournir des commentaires aux développeurs sur la façon d’améliorer leur code. 

Les outils alimentés par l’IA peuvent être un moyen très utile pour accélérer le développement logiciel et réduire les coûts. Cependant, pour tirer le meilleur parti de ces outils, il est important de disposer de données fiables sur leur efficacité et leur qualité. Les données peuvent également être utilisées pour améliorer les outils et fournir des informations aux développeurs sur la façon d’améliorer leur code. 

Les données sont donc essentielles pour comprendre comment les outils alimentés par l’IA peuvent être utilisés efficacement et de manière responsable. Les entreprises qui veulent tirer le meilleur parti de ces outils doivent recueillir des données sur leurs performances et leurs résultats afin de pouvoir prendre des décisions éclairées sur leur utilisation. Les données peuvent également être utilisées pour améliorer les outils et fournir des informations aux développeurs sur la façon d’améliorer leur code. 

En conclusion, les outils alimentés par l’IA peuvent être un moyen très utile pour accélérer le développement logiciel et réduire les coûts. Cependant, pour tirer le meilleur parti de ces outils, il est important de disposer de données fiables sur leur efficacité et leur qualité. Les données sont donc essentielles pour comprendre comment les outils alimentés par l’IA peuvent être utilisés efficacement et de manière responsable. Les entreprises qui veulent tirer le meilleur parti de ces outils doivent recueillir des données sur leurs performances et leurs résultats afin de pouvoir prendre des décisions éclairées sur leur utilisation. 

Source de l’article sur DZONE

Votre base de code est un garage encombré.

Votre mission: le nettoyer!

Vous êtes prêt à relever le défi? Alors, allons-y! Débroussaillons ce garage encombré et transformons-le en une base de code bien organisée.

## Code inutilisé ajoute du temps et une charge pour maintenir la base de code et le retirer est le seul remède pour ce côté de « plus de cloche ». Malheureusement, il n’est pas toujours évident que les développeurs peuvent supprimer certain code sans casser l’application. À mesure que la base de code devient encombrée et difficile à gérer, les équipes de développement peuvent s’enliser dans le code mystère qui ralentit le développement et abaisse le moral.

Les données non utilisées ajoutent du temps et une charge supplémentaire à la maintenance du code et la seule solution à ce problème est de le supprimer. Malheureusement, il n’est pas toujours évident de savoir si les développeurs peuvent supprimer certaines données sans casser l’application. À mesure que la base de code devient encombrée et difficile à gérer, les équipes de développement peuvent se retrouver coincées dans un code mystérieux qui ralentit le développement et abaisse le moral.

Vous vous souvenez de la première fois que vous êtes entré dans votre garage, vide et étincelant, bâillant avec la promesse de protéger vos véhicules et outils électriques ? Comment était-il la dernière fois que vous y êtes entré ? Si vous êtes comme beaucoup d’entre nous, le désordre des boîtes fermées depuis longtemps vous nargue chaque fois que vous les contournez, perdant précieuses minutes avant de pouvoir atteindre les objets dont vous avez besoin alors que votre voiture est garée dans l’allée. Malheureusement, les équipes de développement ont un problème similaire avec leur code source, qui s’est transformé en un fouillis encombré.

Heureusement, il existe des moyens pour aider les équipes à nettoyer leur code source. L’utilisation de l’analyse statique des données peut aider à identifier les données non utilisées et à les supprimer. L’analyse statique des données est une méthode pour analyser le code source sans exécuter l’application. Cela permet aux développeurs de trouver facilement les données non utilisées et de les supprimer, ce qui réduit la complexité du code et améliore la qualité du logiciel. De plus, l’analyse statique des données peut aider à identifier les erreurs potentielles et à améliorer la sécurité du logiciel. Enfin, elle peut aider à réduire le temps de développement et à améliorer la productivité des développeurs.

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La sécurité biométrique en hausse: protéger les données dans l'avenir de la cybercriminalité

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Avec la cybercriminalité en hausse, la sécurité biométrique est devenue l’un des moyens les plus efficaces de protéger les données à l’avenir.

Sécurité biométrique : un aperçu

At the heart of biometric security lies a software-based authentication process. This involves the capture and digitization of biometric data, followed by comparison with a reference template stored in a secure database. The accuracy of the authentication process is determined by the quality of the biometric data captured, the robustness of the matching algorithm, and the security of the database.

Les avantages de la sécurité biométrique

La sécurité biométrique offre une sécurité supérieure à celle des mots de passe traditionnels. Les données biométriques sont intrinsèquement liées à l’utilisateur et ne peuvent pas être facilement usurpées ou volées. De plus, les données biométriques sont généralement plus difficiles à falsifier et à contrefaire que les mots de passe. Les systèmes biométriques peuvent également être configurés pour n’autoriser qu’un nombre limité d’essais avant de bloquer l’accès, ce qui réduit le risque de piratage.

Les systèmes biométriques peuvent également être configurés pour n’autoriser qu’un nombre limité d’essais avant de bloquer l’accès, ce qui réduit le risque de piratage. De plus, les systèmes biométriques sont généralement plus conviviaux que les mots de passe traditionnels car ils nécessitent moins d’interaction de l’utilisateur. Enfin, les systèmes biométriques peuvent être intégrés à des logiciels et des systèmes existants, ce qui permet aux entreprises de mettre en place des solutions de sécurité à moindre coût.

Logiciel de sécurité biométrique

Les systèmes de sécurité biométrique reposent sur un logiciel qui capture et numérise les données biométriques, puis les compare à un modèle de référence stocké dans une base de données sécurisée. La qualité des données biométriques capturées, la robustesse de l’algorithme de correspondance et la sécurité de la base de données déterminent la précision du processus d’authentification. Les logiciels de sécurité biométrique peuvent être intégrés à des systèmes existants pour offrir une protection supplémentaire contre les menaces informatiques.

Le logiciel de sécurité biométrique peut également être utilisé pour surveiller les activités des utilisateurs et détecter toute activité suspecte. Les logiciels peuvent également être configurés pour envoyer des alertes en cas de tentative d’accès non autorisée ou de modification non autorisée des données. Les logiciels de sécurité biométrique peuvent également être utilisés pour générer des rapports sur les activités des utilisateurs et pour surveiller leurs activités.

Enfin, les logiciels de sécurité biométrique peuvent être utilisés pour vérifier l’identité des utilisateurs à l’aide d’une variété de méthodes, telles que la reconnaissance faciale et vocale, l’empreinte digitale et la vérification des antécédents. Les logiciels peuvent également être configurés pour exiger une authentification multi-facteurs pour accorder l’accès aux applications et aux données sensibles.

En résumé, la sécurité biométrique est une solution prometteuse pour renforcer la sécurité des syst

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Améliorer l'intégration Web3 grâce à l'abstraction des comptes et des flux

de données.

L’abstraction des comptes et des flux de données est une solution pour améliorer l’intégration Web3 et faciliter l’interaction entre les utilisateurs et les applications.

Si vous êtes un développeur travaillant sur une application web3, vous savez qu’il est difficile d’intégrer des utilisateurs grand public à web3.

Même avec la promesse de vraiment posséder vos données, de faire des paiements presque gratuits à l’échelle mondiale et d’utiliser un système sans censure, le processus actuel de création et d’utilisation d’un portefeuille numérique est tout simplement trop difficile.

Si vous êtes un développeur travaillant sur une application web3, vous savez qu’il est difficile d’intégrer des utilisateurs grand public à web3.

Même avec la promesse de véritablement posséder vos données, de faire des paiements presque gratuits à l’échelle mondiale et d’utiliser un système sans censure, le processus actuel de création et d’utilisation d’un portefeuille numérique est tout simplement trop difficile.

C’est pourquoi le codage est si important pour faciliter l’onboarding des utilisateurs sur web3. Les développeurs peuvent utiliser des outils tels que Web3.js et EthereumJS pour créer des applications web3 qui sont faciles à utiliser pour les utilisateurs finaux. Ces outils permettent aux développeurs de créer des applications web3 qui sont simples à utiliser et qui offrent une expérience utilisateur fluide et intuitive.

En outre, le codage peut également aider à améliorer la sécurité de l’application web3. Les développeurs peuvent créer des applications web3 qui sont plus sûres et qui protègent les données des utilisateurs. Les développeurs peuvent également utiliser des outils tels que Solidity et Truffle pour créer des contrats intelligents qui peuvent être exécutés sur la blockchain Ethereum. Ces contrats intelligents peuvent être utilisés pour garantir la sécurité des données des utilisateurs et pour assurer que les transactions sont effectuées en toute sécurité.

Enfin, le codage peut également aider à améliorer l’expérience utilisateur globale des applications web3. Les développeurs peuvent créer des applications web3 qui sont plus intuitives et qui offrent une meilleure expérience utilisateur. Les développeurs peuvent également utiliser des outils tels que React et Redux pour créer des applications web3 qui sont plus rapides et plus réactives. Ces outils permettent aux développeurs de créer des applications web3 qui sont plus intuitives et qui offrent une meilleure expérience utilisateur pour les utilisateurs finaux.

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WALLDORF — SAP SE (NYSE: SAP) today announced its financial results for the fourth quarter and fiscal year ended December 31, 2022.

SAP Announces Q4 and FY 2022 Results

  • All financial outlook metrics met in FY 2022
  • Cloud revenue up 33% and up 24% at constant currencies in FY 2022. Q4 S/4HANA cloud revenue further accelerates, up 101% and up 90% at constant currencies
  • Current cloud backlog exceeds €12 billion, up 27% and up 24% at constant currencies
  • IFRS cloud gross profit up 38%, non-IFRS cloud gross profit up 37% and up 28% at constant currencies in FY 2022
  • IFRS operating profit flat, non-IFRS operating profit down 2% and down 7% at constant currencies in FY 2022. Q4 IFRS operating profit up 17%, non-IFRS operating profit up 5% and up 2% at constant currencies
  • 2023 outlook anticipates accelerating topline and double-digit non-IFRS operating profit growth
  • Targeted restructuring in 2023 reflects focus on strategic growth areas and accelerated cloud transformation
  • SAP has decided to explore a sale of its stake in Qualtrics

“SAP is more resilient than ever. We end 2022 with continued strong cloud momentum and a return to operating profit growth in the fourth quarter, marking an important inflection point. Heading into 2023, this gives us great confidence in delivering on our promise of accelerating topline and double-digit non-IFRS operating profit growth. As we enter the next chapter of SAP, I want to thank Luka for his great partnership on this journey.”

Christian Klein, CEO

“In my 37th and final earnings for SAP, I am proud that the SAP team is announcing excellent results and continued cloud momentum. We are on track to deliver our growth and profitability commitments for 2023. I am extremely confident in the continued success of SAP’s most exciting transformation in its history. Thank you to the wonderful SAP family that I have been part of for 27 years.”

Luka Mucic, CFO

 

Read the Quarterly Statement

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Flutter is a new framework for developing mobile apps that promise to be faster and more efficient than React Native. But what exactly is Flutter, and how does it compare to React Native?

Flutter is a mobile app SDK that allows developers to create high-quality native apps for both iOS and Android. Flutter uses the Dart programming language, which is similar to JavaScript, but with some important differences.

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This is an article from DZone’s 2022 Low Code and No Code Trend Report.

For more:

Read the Report

Yes, engineering is a science, but it’s more and more an art, too. Developers must be at least as creative as the next hacker — and they need to cultivate user empathy. That’s why organizations benefit from automating the minutia, allowing devs to focus on novel problem-solving. This is where the promise of no-code and low-code development comes in — not to replace developer jobs, but to transform them into knowledge worker roles. Read on to learn about the no-code/low-code movement, how it fits into your work as a developer, and where it’s heading. 

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UX laws are an invaluable tool, providing guidelines for designers that ensure we don’t have to continually reinvent the wheel when crafting experiences for the web.

However, UX laws tend to be devised by scientists and psychologists — people who are more than comfortable with the exceptions and allowances of academic language. By the time they filter down to us in the trenches, the language has invariably been over-simplified, and the wisdom behind the idea diluted.

Today we’re going to look at seven well-known and commonly cited rules of UX design that too many designers get wrong.

1. Jakob’s Law

Jakob’s Law, named for the UX researcher Jakob Nielsen, states that users spend most of their time on other sites and as a result prefer sites that work the same way as the sites they already know.

Jakob’s Law has often been used to limit experimentation and encourage the adoption of common design patterns in the name of usability.

However, the word ‘prefer’ is hugely loaded. While it’s true that a user will more easily understand a familiar design pattern, they do not necessarily prefer familiar experiences.

It has been widely proved that new experiences boost our mood and that new experiences improve our memory. If your goal is a memorable site that leaves users with a positive impression, introducing novelty is a sound decision.

2. Goal Gradient Hypothesis

The Goal Gradient Hypothesis assumes that the closer users are to their goal, the more likely they are to complete it.

It’s an attractive theory, especially in e-commerce, where it is often used to justify simplifying the initial purchase process and postponing complexity to move users along the funnel — a typical example is leaving shipping charges until the final step.

However, anyone who has studied e-commerce analytics will know that cart abandonment is a huge issue. In North America, shopping cart abandonment is as high as 74%.

We don’t always know what the user’s goals are, and they may not match ours. It may be that users are treating your shopping cart as a bookmark feature, it may be that they have a last-minute change of heart, or they may be horrified by the shipping charges.

While providing a user with an indication of their progress is demonstrably helpful, artificially inflating their proximity to your preferred goal may actually hinder conversions.

3. Miller’s Law

Never in the whole of human history has any scientific statement been as misunderstood as Miller’s Law.

Miller’s Law states that an average person can only hold seven, plus or minus two (i.e., 5–9) items in their working memory. This has frequently been used to restrict UI navigation to no more than five items.

However, Miller’s Law does not apply to items being displayed. While it’s true that too many options can lead to choice paralysis, a human being is capable of considering more than nine different items.

Miller’s Law only applies to UI elements like carousels, which have been widely discredited for other reasons.

4. Aesthetic-Usability Effect

Edmund Burke once said, “Beauty is the promise of happiness.” That belief is central to the Aesthetic-Usability Effect, which posits that users expect aesthetically pleasing designs to be more usable.

Designers often use this as a justification for grey-on-grey text, slick animations, and minimal navigation.

Critical to understanding this is that just because users expect a design to be usable does not mean that it is or that they will find it so. Expectations can quickly be dashed, and disappointment often compounds negative experiences.

5. Peak-End Rule

The Peak-End Rule states that users judge an experience based on how they felt at the peak and the end, rather than an average of the experience.

Designers commonly use the Peak-End Rule to focus design resources on the primary goal of each experience (e.g. adding an item to a cart) and the closing experience (e.g. paying for the item).

However, while the Peak-End Law is perfectly valid, it cannot apply to open experiences like websites when it is impossible to identify a user’s starting or ending point.

Additionally, it is easy to see every interaction on a website as a peak and even easier to make assumptions as to which peak is most important. As such, while designing for peaks is attractive, it’s more important to design for exceptions.

6. Fitts’ Law

In the 1950s, Paul Fitts demonstrated that the distance to, and size of a target, affect the error rate of selecting that target. In other words, it’s harder to tap a small button and exponentially harder to tap a small button that is further away.

UX designers commonly apply this law when considering mobile breakpoints due to the relatively small viewport. However, mobile viewports tend not to be large enough for any distance to affect tap accuracy.

Fitts’ Law can be applied to desktop breakpoints, as the distances on a large monitor can be enough to have an impact. However, the majority of large viewports use a mouse, which allows for positional corrections before tapping.

Tappable targets should be large enough to be easily selected, spaced sufficiently, and tab-selection should be enabled. But distance has minimal impact on web design.

7. Occam’s Razor

No collection of UX laws would be complete without Occam’s Razor; unfortunately, this is another law that is commonly misapplied.

Occam’s Razor states that given any choice, the option with the least assumptions (note: not necessarily the simplest, as it is often misquoted) is the correct choice.

In an industry in which we have numerous options to test, measure, and analyze our user interfaces, you shouldn’t need to make assumptions. Even when we don’t need extensive UX testing, we can make decisions based on other designers’ findings.

Occam’s Razor is a classic design trap: the key to avoiding it is to recognize that it’s not your assumptions that matter, it’s the users’. As such, Occam’s Razor applies to a user’s experience, not a design process.

Source

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