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SAP et Mercedes-AMG PETRONAS F1 Team s’allient pour optimiser les performances sur la piste de course

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SAP et l’équipe Mercedes-AMG PETRONAS F1 Team s’allient pour optimiser les performances sur la piste de course

SAP devient le nouveau partenaire officiel de l’écurie.

Paris, le 28 novembre 2023 – A compter de 2024, SAP, leader mondial des logiciels d’entreprises, sera partenaire officiel de l’écurie Mercedes-AMG PETRONAS F1 Team. Le partenariat s’établira sur plusieurs années et l’écurie bénéficiera de plusieurs solutions SAP visant à réduire les coûts.

SAP devient le partenaire officiel de l’équipe Mercedes-AMG PETRONAS F1 Team pour accélérer l’efficacité et tirer parti de nouvelles données en vue d’optimiser les performances. L’équipe s’appuie sur le logiciel SAP S/4HANA Cloud pour évaluer la manière dont l’intelligence artificielle et les solutions cloud de SAP améliorent la prise de décisions, optimisent les ressources et assurent la durabilité de leur infrastructure informatique.

L’efficacité est la pierre angulaire du succès en Formule 1. Dans le cadre de ce partenariat,  la maîtrise des coûts et l’optimisation de la chaîne d’approvisionnement sont les deux deux domaines d’intervention privilégiés.

Les sportifs savent que la maîtrise des coûts en F1 limite les dépenses des équipes chaque saison, car elle n’engendre pas de pénalités sévères. L’équipe Mercedes-AMG PETRONAS F1 Team prévoit de gérer le plafond des coûts en utilisant la solution SAP S/4HANA Finance afin d’allouer, d’économiser et d’utiliser les ressources de manière plus efficace.

Grâce à la technologie SAP Business AI intégrée, l’équipe prévoit les coûts, les besoins budgétaires finaux et ainsi optimise à la fois la chaîne d’approvisionnement et les articles stockés.

Pour mener à bien ses opérations de pointe, l’écurie Mercedes-AMG PETRONAS F1 Team compte s’appuyer sur SAP S/4HANA Cloud private edition, pour un environnement cloud sécurisé et à l’épreuve du temps.

L’équipe peut également utiliser les solutions SAP Build et SAP Business Technology Platform pour instaurer une architecture d’entreprise transparente et intelligente. Ainsi, en regroupant les données et les systèmes provenant de diverses sources à travers toute l’organisation, Mercedes-AMG PETRONAS F1 Team réduira les délais d’approvisionnement des composants essentiels de la voiture et assurera un flux continu de pièces pendant les week-ends de course. 

“La Formule 1 est l’un des sports les plus innovants au monde sur le plan technologique, où les améliorations progressives donnent des résultats significatifs. Compte tenu des conditions extrêmes dans lesquelles les équipes de Formule 1 évoluent, les sports mécaniques offrent une plateforme mondiale pour mettre en valeur les compétences et l’excellence en ingénierie.” déclare Julia White, membre du conseil d’administration de SAP SE et directrice du marketing et des solutions. “Mais au-delà des performances réalisées le jour de la course, il se passe beaucoup de choses en coulisses. SAP est fière de s’associer à l’équipe Mercedes-AMG PETRONAS F1 Team pour s’assurer que ses opérations soient aussi bien réglées que ses voitures. » 

Ce partenariat a la capacité de créer un nouveau standard pour l’industrie automobile. C’est en F1 que les dernières innovations de l’industrie automobile sont inventées et présentées en avant-première. Ensemble, SAP et l’écurie Mercedes-AMG PETRONAS F1 Team introduiront de nouvelles innovations soutenues par l’expertise de la Formule 1 et qui serviront les activités d’autres clients de SAP.

“Nous sommes ravis d’annoncer que SAP est le partenaire officiel de l’équipe Mercedes-AMG PETRONAS F1 Team”, a déclaré Toto Wolff, PDG et directeur de l’équipe Mercedes-AMG PETRONAS F1 Team. “Nous partageons le même héritage et le même engagement en faveur de l’innovation et de l’amélioration, ce qui contribuera de manière significative à nos performances sur la piste. SAP est un leader mondial dans son domaine, et nous ne pouvions pas rêver d’un meilleur partenaire pour nous aider à améliorer notre efficacité en 2024 et au-delà.“

 

À propos de SAP :

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

À propos de Mercedes-AMG PETRONAS F1 Team :

Mercedes-AMG PETRONAS F1 Team est l’équipe d’usine de Mercedes-AMG, qui concourt au sommet du sport automobile – le championnat du monde de Formule 1™ de la FIA. La Formule 1 est un sport qui ne ressemble à aucun autre. En combinant un travail d’équipe d’élite, des technologies et des innovations de pointe, une gestion performante et des compétences de conduite exceptionnelles, les équipes développent des voitures de course capables de rivaliser avec leurs concurrents dans un environnement à fort indice d’octane qui s’étend sur plus de 20 courses à travers les cinq continents tout au long de chaque saison.

L’équipe Mercedes-AMG PETRONAS F1 Team, basée dans les centres technologiques de Brackley et Brixworth au Royaume-Uni, rassemble plus de 1 000 personnes dévouées et déterminées qui conçoivent, développent, fabriquent et font courir les voitures pilotées par Lewis Hamilton, sept fois champion du monde, et George Russell, vainqueur du Grand Prix.

En remportant sept doubles championnats du monde consécutifs des pilotes et des constructeurs de 2014 à 2020 et en s’assurant un huitième succès consécutif record au championnat des constructeurs en 2021, l’équipe est l’une des plus performantes de l’histoire de ce sport.

Entre son retour en tant que constructeur en 2010 et la fin de la saison 2022, l’équipe Mercedes-AMG works a remporté 116 victoires, 264 podiums, 128 pole positions, 91 tours les plus rapides et 54 doublés en 259 courses.

Contact presse :

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

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Qu'est-ce qu'une base de données vectorielle SQL ?

Qu’est-ce qu’une base de données vectorielle SQL ?

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Une base de données vectorielle SQL est un système de gestion de données qui permet de stocker, gérer et extraire des informations.

## Les modèles de langue larges (LLMs) ont facilité de nombreuses tâches, comme la création de chatbots, la traduction de langues, la résumé de texte et bien d’autres. Autrefois, nous devions écrire des modèles pour différentes tâches et il y avait toujours le problème de leur performance. Maintenant, nous pouvons facilement effectuer la plupart des tâches grâce aux LLMs. Cependant, les LLMs ont quelques limites lorsqu’ils sont appliqués à des cas d’utilisation du monde réel. Ils manquent d’informations spécifiques ou à jour, ce qui entraîne un phénomène appelé hallucination où le modèle génère des résultats incorrects ou imprévisibles. Les bases de données vectorielles se sont avérées très utiles pour atténuer le problème d’hallucination dans les LLMs en fournissant une base de données de données spécifiques au domaine que les modèles peuvent référencer. Cela réduit les instances de réponses inexactes ou incohérentes.

Coding is an essential part of LLMs. It is used to create the algorithms that are used to train the model. It also helps in creating the architecture of the model, which is the way the model is structured. The code helps the model to understand the data and make predictions. It also helps in optimizing the performance of the model by making sure that it is using the right parameters and hyperparameters.

Les grandes modèles linguistiques (LLMs) ont rendu de nombreuses tâches plus faciles, comme la création de chatbots, la traduction de langue, le résumé de texte et bien d’autres. Dans le passé, nous devions écrire des modèles pour différentes tâches, et il y avait toujours le problème de leur performance. Maintenant, nous pouvons facilement faire la plupart des tâches avec l’aide des LLMs. Cependant, les LLMs ont quelques limitations lorsqu’elles sont appliquées à des cas d’utilisation du monde réel. Elles manquent d’informations spécifiques ou à jour, ce qui conduit à un phénomène appelé hallucination où le modèle génère des résultats incorrects ou imprévisibles.

Les bases de données vectorielles se sont avérées très utiles pour atténuer le problème de l’hallucination dans les LLMs en fournissant une base de données de données spécifiques au domaine que les modèles peuvent référencer. Cela réduit les cas de réponses inexactes ou incohérentes.

Le codage est une partie essentielle des LLMs. Il est utilisé pour créer les algorithmes qui sont utilisés pour entraîner le modèle. Il aide également à créer l’architecture du modèle, qui est la façon dont le modèle est structuré. Le code aide le modèle à comprendre les données et à faire des prédictions. Il aide également à optimiser les performances du modèle en s’assurant qu’il utilise les bons paramètres et hyperparamètres.

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Réussir durablement ? Les dirigeants français font face à des obstacles malgré les stratégies et les investissements actuels

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Paris – le 27 novembre 2023 – À l’occasion de la COP28,  SAP SE dévoile les résultats de son Rapport annuel sur la durabilité, révélant que 87 % des dirigeants français maintiendront ou augmenteront leurs investissements dans les démarches durables d’ici à 2026, dans le but d’obtenir de meilleurs rendements économiques. Cependant, malgré ces ambitions, les entreprises françaises continuent de créer leurs propres obstacles à cette progression.

L’étude mondiale qui a interrogé plus de 4 700 dirigeants d’entreprise, dont 200 en France, est la troisième édition du Rapport annuel sur la durabilité de SAP. Il explore les motivations et les défis clés auxquels font face les organisations cherchant à réduire leur impact environnemental à grande échelle.

Le rapport révèle que 13 % des entreprises françaises déclarent que leurs initiatives environnementales ont déjà un impact positif sur leurs revenus et leurs opportunités de profit, tandis que seulement 12 % d’entre-elles ont désigné le Directeur Financier, pourtant essentiel à la stratégie d’investissement, comme responsable de ces efforts. Quatre entreprises sur dix (41 %) rencontrent des difficultés à mesurer le retour sur investissement, et près d’un tiers (32 %) citent une incapacité à inciter les partenaires et les fournisseurs à agir, rendant ainsi plus difficile la démonstration et la pérennisation des progrès à long terme.

 

La durabilité, en tant qu’opportunité financière, ne doit pas être perçue comme une charge

Autrefois perçues comme des obligations morales ou éthiques, les initiatives visant à protéger la planète sont désormais considérées par les entreprises françaises comme des opportunités financières à long terme. En effet, 34 % d’entre ellesaffirment que les opportunités de revenus et de profit sont le moteur majeur des investissements durables.

Dans un contexte d’inflation, de problèmes d’approvisionnement et de hausse des coûts de la vie, les dirigeants français maintiennent leurs engagements environnementaux, considérant les actions durables comme un moyen de compenser l’incertitude économique. À présent, plus de la moitié (53 %) de ces dirigeants anticipent un rendement financier positif sur leurs investissements en durabilité au cours des cinq prochaines années.

 

Des barrières internes à la prise de décision

Malgré le lien entre les actions environnementales et la hausse des profits à long terme, l’étude de SAP montre que les entreprises françaises n’impliquent que très peu les Directeurs Financiers dans leur feuille de route environnementale, ce qui freine les progrès.

Actuellement, seulement 7 % des entreprises confient la responsabilité de la direction stratégique des actions durables à leur Directeur Financier. Cette responsabilité revient plutôt à d’autres responsables, dont les Directeurs des risques (10 %), les Directeurs des Opérations (11 %), les PDG (24 %) et le Conseil d’Administration (22 %). L’étude suggère que cette approche ne fonctionne pas pour traduire la valeur économique des progrès en matière de développement durable dans l’ensemble de l’entreprise. Jusqu’à 36 % des entreprises françaises identifient les problèmes de financement comme l’une des cinq principales barrières aux actions durables, tandis que 15 % ne parviennent pas à obtenir le soutien des principaux décideurs pour prendre des mesures concertées. Une plus grande responsabilité du Directeur Financier pourrait remédier à cela.

 

La nécessité de mesurer avant d’agir

Seulement 43 % des entreprises sont en mesure de calculer leurs émissions de gaz à effet de serre liées à leur activité. Par ailleurs, 12 % d’entre-elles ne peuvent pas suivre les émissions produites indirectement dans la chaîne d’approvisionnement. Par conséquent, de nombreux dirigeants se tournent vers des estimations pour évaluer l’impact environnemental. Les dirigeants français peinent également à adopter un cadre de rapport normalisé, avec plus d’un tiers (34 %) n’ayant aucune méthodologie cohérente pour calculer l’impact environnemental de leur production.

Cette ambiguïté est exacerbée par l’utilisation de méthodes de mesure conflictuelles dans leurs rapports. Alors que les dirigeants privilégient la mesure directe pour suivre les émissions énergétiques (91 %), la disponibilité des ressources (78 %), les déchets solides (79 %) et l’utilisation de matériaux (78 %), ils s’appuient sur des conjectures et des estimations pour la pollution de l’eau (68 %), l’impact de la chaîne d’approvisionnement (65 %), la perte de la nature (81 %) et la pollution de l’air (89 %). Cette situation conduit à des difficultés signalées par plus de 90 % des entreprises pour recueillir et analyser des données pour la conformité réglementaire. Cela survient à un moment où les dirigeants français doivent déjà naviguer entre une série de réglementations, taxes et prélèvements liés à leur empreinte carbone.

“Dans un contexte où des réglementations plus strictes exigent désormais des entreprises qu’elles divulguent leur impact environnemental, les dirigeants qui ne peuvent pas rapporter avec précision ces données encourent non seulement des allégations de greenwashing, mais également des amendes et des dommages à leur réputation. Se concentrer sur la mise en œuvre d’un cadre de reporting standardisé est une priorité : pour que les entreprises justifient leurs compétences écologiques, obtiennent des mesures précises et mettent en place des actions qui conduiront directement à un impact bénéfique à long terme » conclut Stephen Jamieson, responsable mondial des solutions d’économie circulaire chez SAP.

 

A propos de SAP :

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

 

Contacts presse :

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

 

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

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

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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. 

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Vues PostgreSQL avec paramètres d'exécution

Vues PostgreSQL avec paramètres d’exécution

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Les vues PostgreSQL sont une fonctionnalité puissante qui permettent aux utilisateurs de créer des vues avec des paramètres d’exécution spécifiques. Découvrez comment les utiliser!

Il y a de nombreuses situations où les applications sont demandées pour être assez agiles et polyvalentes afin qu’elles puissent exécuter des rapports dynamiques dont les entrées sont fournies à l’exécution.

Cet article vise à présenter une façon d’atteindre cet objectif en utilisant les paramètres de configuration temporaires pris en charge par les bases de données PostgreSQL.

The idea is to create a database table that will contain the parameters that will be used by the application. The application will be responsible for populating this table with the required parameters before running the report. The report query can then use the parameters from this table to filter the data.

Il y a de nombreuses situations où des applications doivent être suffisamment agiles et polyvalentes pour pouvoir exécuter des rapports dynamiques dont les entrées sont fournies à l’exécution.

Cet article vise à présenter une façon d’atteindre cet objectif en utilisant les paramètres de configuration temporaires pris en charge par les bases de données PostgreSQL.

L’idée est de créer une table de base de données qui contiendra les paramètres qui seront utilisés par l’application. L’application sera responsable du remplissage de cette table avec les paramètres nécessaires avant de lancer le rapport. La requête du rapport peut alors utiliser les paramètres de cette table pour filtrer les données.

Les bases de données PostgreSQL offrent un moyen pratique de gérer ces paramètres temporaires. La fonctionnalité de configuration temporaire permet aux développeurs d’utiliser des variables pour stocker des valeurs qui peuvent être modifiées à la volée. Ces variables peuvent être utilisées dans les requêtes SQL pour filtrer les données et fournir des résultats dynamiques.

Les variables de configuration temporaire peuvent être définies à l’aide de la commande SET ou de la fonction spéciale SET_CONFIG. Les variables peuvent être récupérées à l’aide de la fonction GET_CONFIG et peuvent être supprimées à l’aide de la commande RESET ou de la fonction spéciale RESET_CONFIG.

Les développeurs peuvent créer une table de base de données qui contiendra les paramètres nécessaires à l’exécution du rapport. L’application peut alors remplir cette table avec les paramètres nécessaires avant l’exécution du rapport. La requête du rapport peut alors utiliser ces paramètres pour filtrer les données et fournir des résultats dynamiques.

La fonctionnalité de configuration temporaire est très utile pour les applications qui doivent générer des rapports dynamiques dont les entrées sont fournies à l’exécution. Elle permet aux développeurs de créer des rapports flexibles et dynamiques sans avoir à modifier le code source. En outre, elle offre une solution simple et efficace pour gérer les paramètres d’une application.

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Maîtrise de l'ingénierie des modèles de langage AI.

Maîtrise de l’ingénierie des modèles de langage AI.

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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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L'Influence de l'IA sur la Prédiction du Comportement des Consommateurs.

L’Influence de l’IA sur la Prédiction du Comportement des Consommateurs.

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L’intelligence artificielle est en train de révolutionner la prédiction du comportement des consommateurs. Grâce à des algorithmes avancés, l’IA permet d’analyser et de comprendre les comportements des consommateurs de manière plus précise.

L’importance de l’IA dans la prédiction du comportement de paiement

Logiciel pour prédire le comportement des paiements

Les données sont à la base des décisions commerciales d’aujourd’hui. Prédire le comportement des paiements des consommateurs est devenu un aspect essentiel de la stabilité financière pour de nombreuses organisations. Les retards de paiement ont des effets néfastes sur le flux de trésorerie et les opérations commerciales. Heureusement, les modèles d’intelligence artificielle avancés permettent aux développeurs de créer des outils puissants pour prédire avec précision le comportement des paiements des consommateurs.

L’intelligence artificielle, alimentée par l’apprentissage automatique, excelle dans la reconnaissance des modèles et l’extraction d’informations précieuses à partir des données. En analysant les données de paiement historiques, les modèles d’IA peuvent identifier des tendances et des corrélations que les humains pourraient manquer. Voici comment les développeurs utilisent l’IA pour prédire efficacement le comportement des paiements des consommateurs.

Les avantages du logiciel pour prédire le comportement des paiements

Les logiciels basés sur l’IA offrent plusieurs avantages pour prédire le comportement des paiements des consommateurs. Tout d’abord, ils sont plus rapides et plus précis que les méthodes manuelles. Les logiciels peuvent analyser rapidement des milliers de données et fournir des résultats plus précis que ceux obtenus par les humains. De plus, les logiciels peuvent être mis à jour en temps réel et sont capables d’apprendre à partir de nouvelles données. Cela signifie qu’ils peuvent s’adapter aux changements du marché et fournir des prédictions plus précises.

De plus, les logiciels peuvent être facilement intégrés à d’autres systèmes pour automatiser les processus et améliorer l’efficacité. Les entreprises peuvent également utiliser ces logiciels pour surveiller en temps réel le comportement des paiements et prendre des mesures correctives en cas de retards ou de défauts de paiement. Enfin, les logiciels peuvent être personnalisés pour répondre aux besoins spécifiques d’une entreprise.

Les logiciels basés sur l’intelligence artificielle sont un outil essentiel pour prédire le comportement des paiements des consommateurs. Ils offrent aux entreprises une précision et une vitesse accrues, ainsi qu’une intégration facile à d’autres systèmes. Les entreprises peuvent utiliser ces logiciels pour surveiller en temps réel le comportement des paiements et prendre des mesures correctives en cas de retards ou de défauts de paiement. Les logiciels peuvent également être personnalisés pour répondre aux besoins spécifiques d’une entreprise.

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Réduire les Hallucinations LLM

Réduire les Hallucinations LLM

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Réduire les Hallucinations LLM est une tâche difficile, mais pas impossible. Nous allons découvrir ensemble les moyens pour y parvenir.

LLM Hallucination : Les Effets de l’IA Générative

One approach to reducing AI hallucinations is to simplify the architecture of the model. This involves reducing the number of layers and neurons, as well as reducing the complexity of the activation functions. Additionally, regularization techniques such as dropout and weight decay can be used to reduce overfitting. 

L’hallucination LLM fait référence au phénomène où de grands modèles linguistiques tels que des chatbots ou des systèmes de vision informatique génèrent des sorties non sensées ou inexactes qui ne correspondent pas aux vrais modèles ou objets. Ces faux résultats de l’IA proviennent de divers facteurs. Le surajustement à des données d’entraînement limitées ou biaisées est un grand coupable. Une grande complexité du modèle contribue également, permettant à l’IA de percevoir des corrélations qui n’existent pas.

Les grandes entreprises qui développent des systèmes génératifs d’IA prennent des mesures pour résoudre le problème des hallucinations de l’IA, bien que certains experts pensent que l’élimination complète des faux résultats ne soit pas possible.

Une approche pour réduire les hallucinations de l’IA consiste à simplifier l’architecture du modèle. Cela implique de réduire le nombre de couches et de neurones, ainsi que la complexité des fonctions d’activation. De plus, des techniques de régularisation telles que le dropout et le déclin des poids peuvent être utilisées pour réduire le surajustement.

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Comment se démarquer lors d'entretiens comportementaux en ingénierie

Comment se démarquer lors d’entretiens comportementaux en ingénierie

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Pour se démarquer lors d’un entretien comportemental en ingénierie, il est important de se préparer et de montrer ses compétences. Faites une bonne impression et démontrez vos capacités !

## Comment utiliser le format STAR pour répondre aux questions comportementales

Après avoir mené des entretiens avec des centaines d’ingénieurs et de gestionnaires d’ingénierie chez Meta, Twitter et d’autres entreprises, j’ai remarqué des modèles communs dans la façon dont les candidats abordaient les questions d’entretien comportemental. Alors que de nombreux candidats se sont bien débrouillés sur le plan technique, ils ont souvent eu du mal à articuler leur travail, leurs réalisations et leurs défis lors d’un entretien, ce qui a entraîné des refus.

Cet article aborde les conseils pour utiliser efficacement le format STAR largement connu pour répondre aux questions comportementales. Il aborde les pièges courants et fournit des exemples illustratifs pour aider les candidats à comprendre comment utiliser le format STAR pour communiquer clairement et se démarquer. C’est le cadre qui m’a aidé à passer avec succès des entretiens de direction technique chez Databricks, Twitter, Airbnb, Plaid, Notion, Uber et d’autres entreprises.

Le format STAR est une méthode très utile pour répondre aux questions comportementales lors des entretiens. Il permet aux candidats de structurer leurs réponses et de fournir des informations complètes et précises. La méthode STAR est basée sur quatre étapes : Situation, Tâche, Action et Résultat. Chaque étape est essentielle pour répondre à une question comportementale et fournir une réponse complète.

Lorsque vous répondez à une question comportementale en utilisant la méthode STAR, vous devez commencer par décrire la situation ou le contexte dans lequel vous avez travaillé. Vous devez ensuite expliquer la tâche à laquelle vous avez été confronté et comment vous l’avez abordée. Ensuite, vous devez expliquer les actions que vous avez prises pour résoudre le problème. Enfin, vous devez expliquer les résultats obtenus grâce à votre travail. Il est important de se rappeler que les résultats doivent être quantifiables et mesurables.

Par exemple, si un recruteur vous demande comment vous avez contribué à améliorer la base de données d’une entreprise, vous pouvez utiliser la méthode STAR pour répondre à cette question. Vous pouvez commencer par expliquer la situation : «J’ai été embauché par une entreprise pour améliorer sa base de données.» Vous pouvez ensuite expliquer la tâche : «Ma tâche consistait à analyser la base de données existante et à identifier les lacunes.» Ensuite, vous pouvez expliquer les actions que vous avez prises : «J’ai analysé la base de données et j’ai identifié plusieurs lacunes. J’ai ensuite mis en œuvre des modifications pour améliorer la qualité et la performance de la base de données.» Enfin, vous pouvez expliquer les résultats obtenus : «Grâce à mes modifications, la base de données a été améliorée de 10 % en termes de qualité et de performance.»

En conclusion, l’utilisation du format STAR est un excellent moyen pour les candidats de structurer leurs réponses aux questions comportementales lors des entretiens. Il permet aux candidats de communiquer clairement leurs réalisations et leurs

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Transfert de données depuis SQL Server vers Excel

Transfert de données depuis SQL Server vers Excel

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Le transfert de données depuis SQL Server vers Excel est un processus important pour les entreprises qui souhaitent faciliter l’analyse et le partage des informations.

Dans cet article, je partagerai des informations sur la façon de transférer des données de n’importe quelle table de notre base de données vers un fichier Excel personnalisé à l’aide de l’outil SSIS fourni par les développeurs MSSQL.

Once the installation is complete, we can open Visual Studio and create a new project. We will select the Integration Services Project type, which will allow us to create a package that will contain our data transfer process. After that, we can add a Data Flow Task to our package. This task will be responsible for transferring data from any table in our database to the custom-designed Excel file.

In order to do this, we need to configure the Data Flow Task. We will start by adding an OLE DB Source component to our Data Flow Task. This component will be used to connect to our database and retrieve the data from the table we want to transfer. We then need to configure the Excel Destination component, which will be used to write the data into the custom-designed Excel file.

Finally, we can configure the Data Flow Task to run in debug mode. This will allow us to test the data transfer process and make sure that it is working correctly. Once we are satisfied with the results, we can deploy the package to our production environment and start using it for our data transfer needs.

Dans cet article, je partagerai des informations sur la façon de transférer des données à partir de n’importe quelle table de notre base de données vers un fichier Excel personnalisé à l’aide de l’outil SSIS fourni par les développeurs MSSQL.

Tout d’abord, pour permettre notre développement via Visual Studio, nous devons installer Microsoft SQL Server Data Tools sur notre ordinateur.

Une fois l’installation terminée, nous pouvons ouvrir Visual Studio et créer un nouveau projet. Nous sélectionnerons le type de projet Integration Services, qui nous permettra de créer un package qui contiendra notre processus de transfert de données. Après cela, nous pouvons ajouter une tâche de flux de données à notre package. Cette tâche sera responsable du transfert des données à partir de n’importe quelle table de notre base de données vers le fichier Excel personnalisé.

Pour ce faire, nous devons configurer la tâche de flux de données. Nous commencerons par ajouter un composant Source OLE DB à notre tâche de flux de données. Ce composant sera utilisé pour se connecter à notre base de données et récupérer les données de la table que nous voulons transférer. Nous devons ensuite configurer le composant Destination Excel, qui sera utilisé pour écrire les données dans le fichier Excel personnalisé.

Enfin, nous pouvons configurer la tâche de flux de données pour qu’elle s’exécute en mode débogage. Cela nous permettra de tester le processus de transfert de données et de nous assurer qu’il fonctionne correctement. Une fois que nous sommes satisfaits des résultats, nous pouvons déployer le package dans notre environnement de production et commencer à l’utiliser pour nos besoins de transfert de données.

Pour vérifier que le transfert des données se déroule correctement, nous pouvons utiliser l’outil SSIS pour exécuter des tests unitaires sur le package. Ces tests unitaires vérifieront que les données sont transférées correctement et que le fichier Excel personnalisé est correctement mis à jour avec les données provenant de la base de données. Une fois que les tests unitaires sont terminés

Source de l’article sur DZONE

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