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Apprentissage profond en reconnaissance d'images: Techniques et défis

Apprentissage profond en reconnaissance d’images: Techniques et défis

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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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Créer des définitions de ressources clients sur Kubernetes

Créer des définitions de ressources clients sur Kubernetes

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Créer des définitions de ressources clients sur Kubernetes est une tâche importante pour garantir le bon fonctionnement de votre application. Découvrez comment le faire facilement!

## Kubernetes Custom Resource Definitions (CRDs) : Un tutoriel

First, you’ll need to define the custom resource. This is done using the Kubernetes API, which is a declarative way of defining objects. You’ll need to provide the name of the resource, its fields, and any validation rules you want to apply. Once you’ve defined the resource, you can create instances of it using the Kubernetes API.

Next, you’ll need to create a controller for the CRD. This is a piece of code that will watch for changes to the custom resource and take action accordingly. For example, if you create a new instance of the resource, the controller could create a new pod or service based on the data in the resource. The controller can also be used to update existing resources when their data changes.

Finally, you’ll need to deploy the controller. This is done using the Kubernetes API, and it will allow the controller to start watching for changes to the custom resource. Once deployed, the controller will be able to take action based on changes to the custom resource.

Kubernetes est une plateforme open-source populaire utilisée pour automatiser le déploiement, le dimensionnement et la gestion des applications conteneurisées. Il fournit une puissante API pour gérer les ressources, mais parfois ses ressources intégrées ne sont pas suffisantes pour votre cas d’utilisation. C’est là que les définitions de ressources personnalisées (CRD) de Kubernetes entrent en jeu. Les CRD vous permettent de définir vos propres ressources personnalisées, qui peuvent être gérées de la même manière que les ressources intégrées telles que les pods et les services.

Dans ce tutoriel, nous allons passer en revue les étapes pour mettre en œuvre une CRD Kubernetes.

Tout d’abord, vous devrez définir la ressource personnalisée. Cela se fait à l’aide de l’API Kubernetes, qui est une manière déclarative de définir des objets. Vous devrez fournir le nom de la ressource, ses champs et toutes les règles de validation que vous souhaitez appliquer. Une fois la ressource définie, vous pouvez créer des instances de celle-ci à l’aide de l’API Kubernetes.

Ensuite, vous devrez créer un contrôleur pour la CRD. Il s’agit d’un morceau de code qui surveillera les modifications apportées à la ressource personnalisée et agira en conséquence. Par exemple, si vous créez une nouvelle instance de la ressource, le contrôleur peut créer un nouveau pod ou un nouveau service en fonction des données de la ressource. Le contrôleur peut également être utilisé pour mettre à jour les ressources existantes lorsque leurs données changent.

Enfin, vous devrez déployer le contrôleur. Cela se fait à l’aide de l’API Kubernetes et permettra au contrôleur de commencer à surveiller les modifications apportées à la ressource personnalisée. Une fois déployé, le contrôleur sera en mesure d’agir en fonction des modifications apportées à la ressource personnalisée.

Les CRD Kubernetes offrent une grande flexibilité et permettent aux développeurs d’utiliser des données personnalisées pour gérer leurs applications sur Kubernetes. Les CRD peuvent être utilisés pour créer des objets personnalisés tels que des bases de données, des services réseau ou des services d’analyse. Les contrôleurs associés

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Ne commettez pas ces erreurs dans le développement IA.

Ne commettez pas ces erreurs dans le développement IA.

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Ne prenez pas le développement IA à la légère ! Évitez ces erreurs courantes pour réussir votre projet.

La preuve est dans la préparation

The key to success is data. AI models need data to learn and improve. The more data you have, the better your model will be. It’s important to have a clear understanding of the data you’re working with. You need to know what data is available, what data is missing, and what data is relevant. You also need to make sure that your data is clean and consistent. Once you have the right data, you can start building your model.

La preuve est dans la préparation

Entraîner un modèle d’IA peut sembler facile : donnez à un réseau neuronal des données et vous avez votre IA. Ce n’est pas du tout le cas et il y a de nombreux facteurs à prendre en compte pour développer le bon modèle pour le bon travail.

Développer et mettre en œuvre des systèmes d’IA de qualité est un processus complexe qui comporte des pièges potentiels. Ces lacunes peuvent entraîner des résultats suboptimaux, une utilisation inefficace des ressources et même des défis importants.

La clé du succès est les données. Les modèles d’IA ont besoin de données pour apprendre et s’améliorer. Plus vous avez de données, meilleur sera votre modèle. Il est important de bien comprendre les données avec lesquelles vous travaillez. Vous devez savoir quelles données sont disponibles, quelles données manquent et quelles données sont pertinentes. Vous devez également vous assurer que vos données sont propres et cohérentes. Une fois que vous avez les bonnes données, vous pouvez commencer à construire votre modèle.

Une fois que vous avez les bonnes données, vous pouvez commencer à construire votre modèle. Vous devez déterminer quel type de modèle convient le mieux à votre problème et le configurer correctement. Une fois le modèle configuré, vous pouvez entraîner le modèle sur les données et le tester pour voir comment il se comporte. Vous pouvez ensuite affiner le modèle en ajustant les paramètres et en lui fournissant plus de données.

Une fois le modèle entraîné, vous pouvez le déployer et le surveiller en continu pour voir comment il se comporte dans la pratique. Le déploiement et la surveillance sont essentiels pour garantir que votre modèle fonctionne correctement et produit des résultats précis et fiables.

En résumé, le développement et la mise en œuvre réussis d’un système d’IA reposent sur une préparation minutieuse et une surveillance constante. Les données sont la clé du succès et il est important de comprendre ce qui est disponible, ce qui manque et ce qui est pertinent. Une fois que vous avez les bonnes données, vous pouvez commencer à construire votre modèle et le déployer avec succès.

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Implémentation d'Istio et API Gateway

Implémentation d’Istio et API Gateway

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L’implémentation d’Istio et d’un API Gateway peut offrir une meilleure sécurité et une plus grande flexibilité pour votre système. Découvrez les avantages de cette solution !

Avec l’arrivée des microservices, du cloud et des conteneurs, les architectes et l’équipe DevOps doivent repenser et réinventer comment simplifier la complexité du réseau et atteindre une sécurité réseau sans confiance avant d’être dans de mauvaises eaux. Il y a des limites aux passerelles API dans le parcours de modernisation des applications lorsque nous considérons Istio par rapport aux passerelles API. Cependant, cet article discutera de différents scénarios pour mettre en œuvre Istio avec votre infrastructure de passerelle API existante.

## Avec l’arrivée des microservices, du cloud et des conteneurs, les architectes et l’équipe DevOps doivent réinventer la simplification de la complexité du réseau et atteindre une sécurité réseau sans confiance

Avec l’avènement des microservices, du cloud et des conteneurs, les architectes et l’équipe DevOps doivent repenser et réinventer la manière de simplifier la complexité du réseau et d’atteindre une sécurité de réseau sans confiance avant de se retrouver dans de mauvaises eaux. Il existe des limites aux passerelles API dans le parcours de modernisation de l’application lorsque nous considérons Istio par rapport aux passerelles API. Cependant, cet article discutera de différents scénarios pour mettre en œuvre Istio avec votre infrastructure existante de passerelle API.

Une des principales raisons pour lesquelles les entreprises choisissent Istio est sa capacité à fournir une sécurité de réseau sans confiance. Istio peut être utilisé pour fournir une sécurité de réseau sans confiance en utilisant des stratégies de contrôle d’accès basées sur les rôles, des stratégies de sécurité basées sur le contenu et des stratégies de sécurité basées sur le comportement. Les stratégies de sécurité basées sur le contenu peuvent être appliquées à l’aide d’une base de données qui stocke des informations sur les requêtes et les réponses entre le client et le serveur. Les stratégies de sécurité basées sur le comportement peuvent être appliquées en surveillant les activités des utilisateurs et en identifiant les comportements suspects.

En outre, Istio peut être utilisé pour fournir une visibilité complète du trafic entrant et sortant à l’aide d’un moteur de journalisation intégré. Les journaux peuvent être stockés dans une base de données pour une analyse ultérieure. Les journaux peuvent être utilisés pour surveiller les activités des utilisateurs, identifier les comportements suspects et appliquer des stratégies de sécurité basées sur le comportement. Les journaux peuvent également être utilisés pour déterminer si des attaques ont été effectuées contre le réseau et pour identifier les vulnérabilités du réseau. Enfin, Istio peut être utilisé pour fournir une authentification et une autorisation robustes à l’aide d’une base de données qui stocke des informations sur les utilisateurs et leurs rôles.

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Qu'est-ce que Envoy Gateway et pourquoi est-il nécessaire pour Kubernetes ?

Qu’est-ce que Envoy Gateway et pourquoi est-il nécessaire pour Kubernetes ?

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Envoy Gateway est un service proxy open source qui fournit une connectivité sécurisée et un routage intelligent pour les applications Kubernetes. Il est nécessaire pour assurer la sécurité et la disponibilité des applications.

## Envoy Gateway : Faciliter la configuration d’Envoy proxy comme passerelle API et contrôleur d’entrée

Envoy Gateway est un projet qui a été créé pour faciliter le codage des applications multicloud. Il est basé sur le proxy Envoy, qui est le plan de données du service mesh Istio. Envoy est utilisé pour gérer le trafic est-ouest (communication de service à service à l’intérieur d’un centre de données). Cependant, pour que Istio gère un réseau d’applications multicloud, Envoy a été configuré comme un proxy côté pour gérer le trafic nord-sud (trafic entrant et sortant des centres de données).

Il a été constaté que les développeurs d’applications trouvaient difficile de configurer le proxy Envoy en tant que passerelle API et contrôleur d’entrée. Cela prenait beaucoup de temps, ce qui a conduit la communauté à utiliser l’API Gateway Kubernetes en tant que partie du projet Envoy et à finalement construire Envoy Gateway. Envoy Gateway est conçu pour être facilement configurable et peut être utilisé pour fournir des fonctionnalités telles que la sécurité, la mise en cache, la journalisation et la surveillance des API. Il peut également être utilisé pour fournir des fonctionnalités telles que la mise en œuvre de règles de routage, la gestion des certificats TLS et le contrôle d’accès.

Envoy Gateway est un outil très pratique pour les développeurs d’applications multicloud. Il permet aux développeurs de configurer et de gérer facilement leurs applications multicloud. Il permet également aux développeurs de mettre en œuvre des fonctionnalités avancées telles que la sécurité, la mise en cache, la journalisation et la surveillance des API. En outre, il permet aux développeurs de mettre en œuvre des règles de routage, de gérer les certificats TLS et de contrôler l’accès aux applications. Enfin, Envoy Gateway offre une grande flexibilité et une grande scalabilité pour les applications multicloud.

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Olena Kushakovska est nommée Présidente de SAP Labs France

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Paris – 1er juillet 2023. Olena Kushakovska (50 ans) actuelle Directrice Générale de SAP Labs France devient la nouvelle Présidente de l’entité R&D de SAP en France.

 

Diplômée de l’Université de Kiev en mathématiques appliquées, de SKEMA Business School et de l’École Polytechnique, Olena Kushakovska rejoint SAP en 2000 en tant qu’ingénieure logicielle. Après plusieurs postes à responsabilité au sein des équipes de développement du Groupe, elle prend la tête du site SAP Labs France de Sophia-Antipolis en 2017. Elle s’engage dans l’écosystème local où elle favorise la création d’un consortium d’entreprises dédié à la recherche en intelligence artificielle.

Après ses succès dans la coordination des activités de R&D et la livraison des services aux clients, elle aura pour mission de renforcer l’attractivité de SAP Labs France en axant sa politique sur trois piliers : excellence opérationnelle, expertise technologique et engagement pour le développement durable.

Actuelle Directrice Générale de SAP Labs France et co-dirigeante du Conseil Industriel pour la Recherche en Intelligence Artificielle (ICAIR), elle devient Présidente de l’entité R&D et succède à Hanno Klausmeier, à ce poste depuis 2007.

« J’ai démarré chez SAP il y a 22 ans en tant que développeuse. J’ai gravi les échelons, jusqu’à prendre la tête aujourd’hui de SAP Labs France. Je ressens de la fierté d’accompagner une équipe de 400 experts et de la reconnaissance envers Clas qui me permet de relever ce nouveau défi », déclare Olena Kushakovska, Présidente de SAP Labs France.

« SAP Labs France, à travers la conception de solutions technologiques innovantes, joue un rôle essentiel dans l’accompagnement de la transformation de nos clients en France et à l’étranger. Je suis ravi que nous ayons trouvé en Olena un grand leader pour SAP Labs France. C’est une dirigeante qui a fait ses preuves et qui saura accomplir les missions qui lui sont confiées.», conclut Clas Neumann, Senior VP – Head of Global SAP Labs Network.

À propos de SAP

La stratégie de SAP est d’aider chaque organisation à fonctionner en « entreprise intelligente » et durable. En tant que leader du marché des logiciels d’application d’entreprise, nous aidons les entreprises de toutes tailles et de tous secteurs à opérer au mieux : 87 % du commerce mondial total est généré par nos clients. Nos technologies de Machine Learning, d’Internet des objets (IoT) et d’analyse avancée aident nos clients à transformer leurs activités en « entreprises intelligentes ». SAP permet aux personnes et aux organisations d’avoir une vision approfondie de leur business et favorise la collaboration pour qu’ils puissent garder une longueur d’avance sur leurs concurrents. Nous simplifions la technologie afin que les entreprises puissent utiliser nos logiciels comme elles le souhaitent, sans interruption. Notre suite d’applications et de services end-to-end permet aux clients privés et publics de 25 secteurs d’activité dans le monde entier, de fonctionner de manière rentable, de s’adapter en permanence et de faire la différence. Grâce à un réseau mondial de clients, de partenaires, d’employés et de leaders d’opinion, SAP aide le monde à mieux fonctionner et à améliorer la vie de chacun.

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

 

Contact presse : sylvie.lechevin@sap.com

sap@the-arcane.com

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Optimiser l'utilisation des ressources API avec limitation de taux et contrôles de régulation.

Optimiser l’utilisation des ressources API avec limitation de taux et contrôles de régulation.

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Apprenez à optimiser l’utilisation des ressources API avec des techniques de limitation de taux et de contrôles de régulation pour améliorer la productivité et la sécurité.

Comment optimiser l’utilisation des ressources API ?

Les API sont un composant essentiel dans le paysage numérique moderne, permettant aux applications d’interagir entre elles et d’accéder à des données provenant de différentes sources. Cependant, à mesure que le nombre d’applications qui dépendent des API continue de croître, il est de plus en plus crucial de s’assurer que les API peuvent gérer la charge et fonctionner efficacement. C’est là que l’optimisation de l’utilisation des ressources API entre en jeu.

L’utilisation des ressources API fait référence à l’utilisation de ressources telles que le CPU, la mémoire et la bande passante réseau par les API pour traiter les demandes entrantes. Si l’utilisation de ces ressources n’est pas optimisée, cela peut entraîner une mauvaise performance, des problèmes de stabilité et une mauvaise expérience utilisateur.

Il existe plusieurs façons d’optimiser l’utilisation des ressources API. La première consiste à surveiller les performances des API afin de déterminer si elles sont surchargées ou sous-utilisées. Cela permet d’identifier les points faibles et de prendre les mesures nécessaires pour améliorer la performance des API. Une autre façon d’optimiser l’utilisation des ressources API est de mettre en œuvre des stratégies de mise en cache. Cela permet de réduire le nombre de requêtes envoyées aux API et d’améliorer le temps de réponse. Enfin, il est important d’utiliser des outils tels que les journaux et les tableaux de bord pour surveiller en temps réel l’utilisation des ressources API et identifier les problèmes potentiels.

En somme, l’optimisation de l’utilisation des ressources API est essentielle pour assurer le bon fonctionnement des API et offrir une bonne expérience utilisateur. Il existe plusieurs façons d’optimiser l’utilisation des ressources API, notamment la surveillance des performances, la mise en œuvre de stratégies de mise en cache et l’utilisation d’outils tels que les journaux et les tableaux de bord pour surveiller en temps réel l’utilisation des données. En prenant ces mesures, vous pouvez vous assurer que vos API sont optimisées et prêtes à gérer la charge et à fournir une expérience utilisateur optimale.

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Maîtriser la Défense Proactive : le Visage Changeant de la Chasse aux Menaces

Maîtriser la Défense Proactive : le Visage Changeant de la Chasse aux Menaces

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La Défense Proactive est l’avenir de la sécurité informatique. Apprenez à maîtriser cette approche pour protéger votre entreprise contre les menaces en constante évolution.

L’évolution de la chasse aux menaces

This proactive approach allows organizations to identify and mitigate potential threats before they can cause damage.

L’évolution de la chasse aux menaces

La chasse aux menaces a évolué d’une approche réactive à une approche proactive. Traditionnellement, les organisations se fient à des outils de sécurité qui détectent les menaces connues ou les anomalies après une attaque. Cependant, une défense agressive est devenue essentielle avec la complexité croissante et la fréquence des attaques. La chasse aux menaces implique désormais de rechercher activement des signes de compromission au sein du réseau et des systèmes d’une organisation avant qu’une attaque ne se produise. Cette approche proactive permet aux organisations de détecter et de maîtriser les menaces potentielles avant qu’elles ne puissent causer des dommages.

Les tests pour la chasse aux menaces

Les tests permettent aux professionnels de la cybersécurité de mieux comprendre leurs systèmes et leurs réseaux afin de mieux les protéger contre les menaces. Les tests peuvent être utilisés pour identifier les vulnérabilités, les failles et les points faibles qui pourraient être exploités par des attaquants. Les tests peuvent également être utilisés pour vérifier l’efficacité des mesures de sécurité mises en place par une organisation et pour déterminer si elles sont suffisantes pour protéger contre les menaces actuelles et futures. Les tests sont un outil essentiel pour les professionnels de la cybersécurité qui souhaitent adopter une défense proactive et maîtriser la chasse aux menaces en 2023.

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Hunkemöller collabore avec Google Cloud et RISE with SAP® pour offrir une expérience de vente axée sur les données

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Le leader mondial du commerce omnicanal va utiliser RISE with SAP® pour migrer ses systèmes logiciels SAP® vers Google Cloud, réduisant ainsi les coûts et augmentant la productivité.

 

Paris, le 15 juin 2023 – Google Cloud a annoncé hier un nouveau partenariat avec Hunkemöller, leader mondial de la lingerie féminine, pour l’aider à améliorer son expérience client et accélérer sa stratégie de croissance omnicanale. Cet acteur reconnu utilisera la solution RISE with SAP® pour migrer ses données SAP® et son infrastructure informatique vers Google Cloud afin de réaliser une approche plus flexible, évolutive et axée sur les données qui permettra une expérience client fluide via sa marque.

Hunkemöller est l’un des principaux spécialistes européens de la lingerie : 23 pays de distribution, 850 magasins et 15 boutiques en ligne, dont le siège social est aux Pays-Bas. Tous ces canaux travaillent ensemble et de manière transparente pour offrir aux clients la meilleure expérience d’achat. Pour soutenir sa croissance et répondre aux attentes de ses clients en constante évolution, l’entreprise a décidé de migrer d’une infrastructure informatique sur site vers Google Cloud, dans le but d’aider à créer une stratégie axée sur les données et de trouver de nouvelles économies d’échelle au sein des opérations de Hunkemöller dans le monde entier.

En tirant parti des capacités de données et d’analyse de Google Cloud (Looker, BigQuery et Vertex AI), Hunkemöller sera en mesure de segmenter et d’attirer avec précision ses clients conformément aux politiques de données locales. Par exemple, en utilisant les données sur ses membres enregistrés, à la fois à l’intérieur et à l’extérieur de l’environnement logiciel SAP® de Hunkemöller, Hunkemöller peut suggérer la bonne taille aux clients en fonction de leur historique d’achat et de leurs préférences. Cela offrira non seulement une expérience d’achat plus personnalisée, mais permettra également à l’entreprise de réduire le nombre de retours, rationaliser les processus et ainsi offrir une expérience omnicanale améliorée.

Avec RISE with SAP® sur Google Cloud, Hunkemöller prévoit de migrer son environnement logiciel SAP® et d’autres applications vers le cloud, ce qui aidera l’entreprise à réduire ses coûts, à faire évoluer ses activités plus facilement et à mieux innover à l’avenir. Plusieurs espaces de stockage stratégiques sont stockées à différents endroits, mais elles seront consolidées dans le cloud, ce qui facilitera l’accès et l’analyse des données provenant de diverses sources.

“En déplaçant nos données sur site vers le cloud et en tirant parti des technologies Google Cloud, nous pouvons offrir à nos clients la meilleure expérience possible, pilotée par le numérique et facilitée par les données“, a déclaré Gordon Smit, Directeur Informatique monde chez Hunkemöller.  “Les développements se produisent à la vitesse de l’éclair dans le commerce, et nous voulons être un leader du marché en matière d’applications numériques et d’utilisation des données pour une meilleure expérience client et un meilleur fonctionnement de l’entreprise. Nous avons travaillé intensivement avec des experts de Google Cloud et ses partenaires pour réaliser le plan de migration vers le cloud.

« Hunkemöller, comme de nombreuses autres marques, a accès à de grandes quantités de données, qui sont fréquemment stockées dans les systèmes logiciels SAP®. Ces données peuvent être utilisées pour mieux comprendre le comportement des clients et les tendances du marché. Nous sommes ravis de collaborer avec Hunkemöller pour migrer ses systèmes et données vers le cloud, afin d’aider la marque à établir une base axée sur les données pour sa croissance future », a précisé Joris Schoonis, Directeur Général de Google Cloud Benelux.

“Nous sommes fiers de nous associer à Hunkemoller et Google pour accélérer la transformation vers le cloud et jeter ensemble les bases de nouvelles innovations numériques”, a déclaré Bart Doomen, Head of Industries, SAP Netherlands.

 

À propos de Google Cloud
Google Cloud accélère la capacité de chaque organisation à transformer numériquement son activité. Nous fournissons des solutions d’entreprise qui exploitent la technologie de pointe de Google, le tout sur le cloud le plus sécurisé du secteur. Des clients dans plus de 200 pays et territoires se tournent vers Google Cloud en tant que partenaire de confiance pour favoriser la croissance et résoudre leurs problèmes commerciaux les plus critiques.

À propos de Hunkemöller
Hunkemöller est l’une des marques de lingerie leaders et à la croissance la plus rapide d’Europe, avec plus de 850 magasins dans 22 pays. Fondée à Amsterdam en 1886, la société est depuis devenue une marque de lingerie omnicanale européenne. Hunkemöller propose des vêtements de corps parfaitement ajustés, à la mode et de haute qualité (soutiens-gorge, sous-vêtements, vêtements de nuit, maillots de bain et autres catégories, y compris les équipements de fitness). Hunkemöller est un véritable détaillant omnicanal et a intégré la technologie dans tous les aspects de l’entreprise ; d’un profilage client étendu basé sur une large base de membres actifs du programme de fidélité, à un processus de recrutement et de formation digitalisé pour les employés du commerce de détail. Le parcours client est au cœur de la stratégie de Hunkemöller et a abouti à une interaction transparente entre l’environnement physique et numérique grâce à ses initiatives click2brick. Un voyage durable Together Tomorrow a été lancé en 2020, un nom créé pour unir toutes les activités qui prennent soin de la planète et de ses habitants.www.Hunkemöller.com

A propos de SAP en France

La stratégie de SAP est d’aider chaque organisation à fonctionner en « entreprise intelligente » et durable. En tant que leader du marché des logiciels d’application d’entreprise, nous aidons les entreprises de toutes tailles et de tous secteurs à opérer au mieux : 87 % du commerce mondial total est généré par nos clients. Nos technologies de Machine Learning, d’Internet des objets (IoT) et d’analyse avancée aident nos clients à transformer leurs activités en « entreprises intelligentes ». SAP permet aux personnes et aux organisations d’avoir une vision approfondie de leur business et favorise la collaboration pour qu’ils puissent garder une longueur d’avance sur leurs concurrents. Nous simplifions la technologie afin que les entreprises puissent utiliser nos logiciels comme elles le souhaitent, sans interruption. Notre suite d’applications et de services end-to-end permet aux clients privés et publics de 25 secteurs d’activité dans le monde entier, de fonctionner de manière rentable, de s’adapter en permanence et de faire la différence. Grâce à un réseau mondial de clients, de partenaires, d’employés et de leaders d’opinion, SAP aide le monde à mieux fonctionner et à améliorer la vie de chacun.

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

Contact presse SAP : sylvie.lechevin@sap.com / sap@the-arcane.com

Contact presse Google Cloud : Frédéric Boullard – fboullard@google.com

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Recruter des freelances

Recruter des freelances

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Trouver les bons freelances pour votre projet peut être un défi. Découvrez comment recruter les meilleurs freelances pour votre entreprise.

## Bénéfices du recrutement de profils freelances

Les avantages du recrutement de profils freelances

Le recrutement de profils freelances peut offrir de nombreux avantages aux entreprises. Tout d’abord, faire appel à des sociétés spécialisées dans le sourcing de profils freelances permet aux entreprises de gagner du temps et de l’argent en externalisant la recherche de talents qualifiés. Ces sociétés ont souvent accès à un large réseau de freelances et peuvent donc trouver rapidement des candidats correspondant aux besoins spécifiques de l’entreprise. En outre, elles peuvent aider les entreprises à évaluer les compétences des candidats et à s’assurer qu’ils sont bien adaptés à la mission et culture de l’entreprise.

De plus, le recrutement de profils freelances peut être bénéfique pour les entreprises en termes de coûts. En effet, faire appel à des freelances peut permettre aux entreprises de réduire les coûts, car elles ne recrutent pas de collaborateurs permanents mais font appel à des prestataires de services sur demande pour une durée déterminée, avec des compétences attendues référencées dans le contexte d’un objectif à atteindre. Une fois les travaux attendus réalisés par le freelance, le contrat prend fin par une simple notification du client.

Enfin, les sociétés spécialisées peuvent également apporter un avantage supplémentaire en termes d’agrégation des fournisseurs. En assurant la facturation des prestations sous-traitées par chaque freelance délégué, elles apportent une solution de consolidation de contrats pour les clients et une simplification des fonctions Supplier Relationship Management [SRM].

En somme, le recrutement de profils freelances peut offrir aux entreprises des avantages considérables en termes de temps et d’argent, tout en leur permettant d’accéder à des talents qualifiés et d’améliorer leurs processus de gestion des fournisseurs. Les entreprises qui souhaitent tirer parti des avantages du recrutement de profils freelances peuvent faire appel à des sociétés spécialisées pour leur fournir un accès à un large réseau de freelances et leur permettre d’accéder aux meilleures compétences disponibles sur le marché. De plus, ces sociétés peuvent aider les entreprises à évaluer les compétences des candidats et à s’assurer qu’ils sont bien adaptés à la mission et culture de l’entreprise, tout en leur offrant une solution de consolidation des contrats et une simplification des processus SRM.

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