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Modélisation des menaces informatiques

Modélisation des menaces informatiques

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La modélisation des menaces informatiques est une pratique essentielle pour protéger les systèmes informatiques contre les attaques. Elle permet d’identifier et de gérer les risques.

Designer des logiciels sécurisés offre une large gamme de bénéfices

Le codage sécurisé offre de nombreux avantages, allant de la réduction du nombre d’heures humaines passées à corriger les vulnérabilités de sécurité en production à la limitation des pertes financières et des pénalités réglementaires, ce qui permet d’obtenir un avantage concurrentiel et d’accroître la fidélité des clients.

Le modélisation des menaces est un élément essentiel des principes directeurs « Sécurité par conception ». Cette fiche de référence fournira les principes fondamentaux de la modélisation des menaces, les pratiques de base pour une mise en œuvre sécurisée et les éléments clés pour mener à bien des examens de modèles de menace réussis. En explorant l’importance des outils modernes pour automatiser et rationaliser les processus de modélisation des menaces, nous examinerons comment améliorer la précision des résultats et faciliter l’intégration et la collaboration entre les équipes de logiciels et de sécurité tout au long du cycle de développement logiciel.

Enfin, nous verrons comment le codage peut être utilisé pour améliorer la sécurité des logiciels. Les outils de codage peuvent être utilisés pour détecter et corriger les failles de sécurité dans le code source, ainsi que pour vérifier que le code est conforme aux normes de sécurité. Les outils peuvent également être utilisés pour surveiller les modifications apportées au code et identifier les vulnérabilités potentielles. De plus, ils peuvent être utilisés pour analyser le comportement du code et détecter les anomalies, ce qui permet aux développeurs de prendre des mesures pour corriger les problèmes avant qu’ils ne deviennent critiques.

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Questions d'entretien pour Scrum Master - Édition ChatGPT

Questions d’entretien pour Scrum Master – Édition ChatGPT

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Vous cherchez des questions d’entretien pour un Scrum Master ? Découvrez notre édition ChatGPT pour trouver les meilleures questions à poser.

Essai précédent : Comment ChatGPT répondait-il aux questions du Guide d’entretien du Scrum Master ? En janvier 2023, je n’aurais pas franchi la prochaine étape de l’entretien du Scrum Master, invitant ChatGPT à un entretien complet avec plusieurs membres de l’équipe Scrum. Alors, si les modèles GPT 3.5 ou 4.0 doivent encore être améliorés pour passer le cap de l’entretien, qu’en est-il de leur capacité à créer des questions d’entretien similaires ? Découvrez ci-dessous l’article sur mon excursion pour créer des questions d’entretien de Scrum Master avec ChatGPT.

Auparavant, j’ai testé comment ChatGPT répondrait aux questions du Guide d’entretien du Scrum Master; voir ci-dessous. En janvier 2023, je n’aurais pas pris la prochaine étape dans le processus d’entretien du Scrum Master, invitant ChatGPT à un entretien de grande taille avec plusieurs membres de l’équipe Scrum.

Donc, si les modèles GPT 3.5 ou 4.0 ont encore besoin d’être améliorés pour passer le seuil de l’entretien, qu’en est-il de leur capacité à créer des questions d’entretien similaires? Profitez de l’article suivant sur ma excursion pour créer des questions d’entretien du Scrum Master avec ChatGPT.

J’ai décidé de tester la capacité de ChatGPT à créer des questions d’entretien pour le Scrum Master. Pour ce faire, j’ai créé un corpus de données contenant des informations sur le rôle et les responsabilités du Scrum Master et j’ai demandé à ChatGPT de générer des questions à partir de ce corpus. J’ai été agréablement surpris par les résultats. Les questions générées par ChatGPT étaient pertinentes et couvraient un large éventail de sujets liés au rôle et aux responsabilités du Scrum Master.

Ensuite, j’ai décidé de tester la capacité de ChatGPT à générer des questions plus spécifiques et plus complexes. Pour ce faire, j’ai créé un autre corpus de données contenant des informations plus détaillées sur le rôle et les responsabilités du Scrum Master et j’ai demandé à ChatGPT de générer des questions à partir de ce corpus. De nouveau, les résultats étaient très satisfaisants. Les questions générées par ChatGPT étaient pertinentes et couvraient un large éventail de sujets liés au rôle et aux responsabilités du Scrum Master.

Enfin, j’ai décidé de tester la capacité de ChatGPT à générer des questions plus complexes et plus approfondies. Pour ce faire, j’ai créé un autre corpus de données contenant des informations très détaillées sur le rôle et les responsabilités du Scrum Master et j’ai demandé à ChatGPT de générer des questions à partir de ce corpus. Une fois encore, les résultats étaient très satisfaisants. Les questions générées par ChatGPT étaient pertinentes et couvraient un large éventail de sujets liés au rôle et aux responsabilités du Scrum Master.

Au final, je suis très impressionné par la capacité de ChatGPT à générer des questions d’entretien pour le Scrum Master. Les questions générées sont pertinentes, couvrent un large éventail de sujets liés au rôle et aux responsabilités du Scrum Master et sont suffisamment complexes pour être utilisées dans un entretien réel. Je pense que ChatGPT peut être un outil très utile pour les recruteurs qui cherchent à trouver le bon candidat pour un poste de Scrum Master.

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Traitement de flux supérieur : l'impact d'Apache Flink sur l'architecture Data Lakehouse.

Traitement de flux supérieur : l’impact d’Apache Flink sur l’architecture Data Lakehouse.

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Le traitement de flux supérieur est une technologie qui offre de nombreux avantages aux entreprises. Apache Flink est l’un des principaux outils pour exploiter pleinement les avantages de l’architecture Data Lakehouse.

« Explorer le Paradigme du Data Lakehouse: Une Solution Prometteuse pour les Décisions Basées sur les Données »

Dans l’ère de la prise de décision basée sur les données, le paradigme du Data Lakehouse est apparu comme une solution prometteuse, réunissant le meilleur des data lakes et des data warehouses. En combinant la scalabilité des data lakes avec les fonctionnalités de gestion des données des entrepôts, les Data Lakehouses offrent une infrastructure de données hautement scalable, agile et rentable. Ils fournissent un support robuste pour les charges de travail analytiques et opérationnelles, permettant aux organisations d’extraire plus de valeur de leurs données.

Dans nos articles précédents, nous avons exploré en profondeur le concept des Data Lakehouses. Data Lakehouses: The Future of Scalable, Agile, and Cost-Effective Data Infrastructure a posé les bases en mettant en évidence les principaux avantages commerciaux des lakehouses. A New Era of Data Analytics: Exploring the Innovative World of Data Lakehouse Architectures a examiné de plus près les aspects architecturaux des lakehouses, tandis que Delta, Hudi et Iceberg: The Data Lakehouse Trifecta se sont concentrés sur les trois principales solutions lakehouse: Delta Lake, Hudi et Iceberg.

Afin de mieux comprendre comment le Data Lakehouse peut être mis en œuvre dans un environnement d’entreprise, nous allons maintenant examiner le processus de testing. Le testing est un élément essentiel du développement logiciel et est également très important pour l’implémentation réussie des Data Lakehouses. Le processus de testing permet aux organisations de s’assurer que leurs systèmes sont conformes aux exigences et aux spécifications fonctionnelles et techniques. Il permet également de vérifier que le système est prêt à être mis en production et qu’il fonctionne correctement.

Le testing des Data Lakehouses peut être divisé en trois étapes principales : la vérification des fonctionnalités, la validation des performances et la validation des données. La vérification des fonctionnalités consiste à vérifier que toutes les fonctionnalités du système sont correctement implémentées et qu’elles répondent aux exigences et aux spécifications fonctionnelles. La validation des performances consiste à vérifier que le système est capable de gérer le volume et la variété des données et qu’il est capable de fournir les résultats attendus dans les délais impartis. Enfin, la validation des données consiste à vérifier que les données sont correctement stockées et accessibles dans le système.

Le processus de testing des Data Lakehouses est essentiel pour s’assurer que le système est conforme aux exigences et qu’il fonctionne correctement. Il permet aux organisations d’identifier et de résoudre rapidement tout problème avant la mise en production, ce qui permet d’améliorer la qualité du système et d’accroître sa fiabilité. En outre, le testing permet aux organisations de s’assurer que leurs systèmes sont prêts à être mis en production et qu’ils sont capables de fournir les résultats attendus.

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Guide à l'implémentation de l'architecture BLoC dans Flutter

Guide à l’implémentation de l’architecture BLoC dans Flutter

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Découvrez comment implémenter facilement l’architecture BLoC dans Flutter avec ce guide pratique ! Apprenez à créer des applications plus robustes et plus faciles à maintenir.

## Flutter : Un Cadre de Développement d’Applications Mobiles Open-Source Très Populaire Créé par Google

Le logiciel Flutter est un cadre de développement d’applications mobiles open source très populaire créé par Google. Il permet aux développeurs de créer des applications mobiles, web et de bureau natives à partir d’une seule base de code.

Selon le dernier sondage mené par Google, plus de 50 % des développeurs Flutter ont utilisé le cadre depuis moins d’un an. Près de 90 % ont déclaré être «satisfaits» ou «très satisfaits» de Flutter. De plus, Flutter a été reconnu comme un cadre à hautes performances en matière de satisfaction et d’adoption des développeurs par de nombreux rapports de l’industrie, tels que les «résultats du sondage des développeurs 2020» de Stack Overflow et le rapport «Cadres de développement d’applications mobiles 2021» de GoodFirms.

Flutter offre aux développeurs une variété d’outils et de fonctionnalités pour faciliter le développement d’applications mobiles. Il comprend un kit de développement logiciel (SDK) qui comprend des bibliothèques, des outils et des composants pour créer des applications natives pour iOS et Android. Il offre également des outils pour le développement Web, tels que le navigateur Web Flutter, qui permet aux développeurs de créer des applications Web à partir du même code source que les applications mobiles.

Flutter offre aux développeurs une variété d’outils et de fonctionnalités pour faciliter le développement d’applications mobiles. Il comprend un kit de développement logiciel (SDK) qui comprend des bibliothèques, des outils et des composants pour créer des applications natives pour iOS et Android. Il offre également des outils pour le développement Web, tels que le navigateur Web Flutter, qui permet aux développeurs de créer des applications Web à partir du même code source que les applications mobiles. De plus, Flutter propose une variété de widgets personnalisables qui peuvent être utilisés pour créer des interfaces utilisateur riches et intuitives. Les widgets sont conçus pour être facilement personnalisables et réutilisables, ce qui permet aux développeurs de créer rapidement des applications à l’aspect professionnel.

Enfin, Flutter est livré avec un ensemble complet d’outils de débogage et de tests pour aider les développeurs à tester et à déboguer leurs applications. Les outils comprennent un débogueur intégré, un simulateur mobile intégré et un ensemble d’outils de test automatisés. Ces outils permettent aux développeurs de tester facilement leurs applications et d’identifier rapidement les bogues avant la mise en production. En outre, Flutter est entièrement compatible avec les principaux systèmes d’exploitation mobiles, ce qui permet aux développeurs de publier facilement leurs applications sur les magasins d’applications respectifs.

En résumé, Flutter est une plateforme de développement d’applications mobile très populaire et puissante qui offre aux développeurs une variété d’outils et de fonctionnalités pour faciliter le développement d’applications mobiles. Les outils intégrés, tels que le SDK, le navigateur Web Flutter et les widgets personnalisables, permettent aux développeurs de créer rapidement des applications à l’aspect professionnel. De plus, Flutter est livré avec un ensemble complet d’outils de débogage et de tests pour aider les développeurs à tester

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Tutoriel de test en boîte blanche: guide complet avec exemples et meilleures pratiques

Tutoriel de test en boîte blanche: guide complet avec exemples et meilleures pratiques

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Apprenez à tester votre code avec cet incroyable tutoriel de test en boîte blanche! Découvrez les meilleures pratiques et des exemples pratiques pour vous aider à démarrer.

## Test de boîte blanche : une méthode de test logiciel

La méthode de test logiciel du White box testing est une méthode de test logiciel dans laquelle la structure interne et l’implémentation du logiciel testé sont connues et utilisées comme base pour concevoir les cas de test. Il implique le test du logiciel au niveau du code et nécessite une bonne compréhension du code et de la conception du logiciel. Il est également connu sous le nom de glass box, transparent box, clear box ou structural testing.

La plupart des testeurs ont déjà eu une certaine expérience avec ce type de test à un moment donné de leur carrière. Des techniques comme celles-ci se battent pour exister dans un monde de plus en plus axé sur l’agilité. L’adoption d’approches agiles ne signifie pas reporter des tâches pour mener le projet à bien.

Les bases de données sont un outil très important dans le processus de test White Box. Les bases de données peuvent être utilisées pour stocker les informations sur les tests et leurs résultats, ce qui permet aux testeurs d’accéder rapidement aux informations dont ils ont besoin pour effectuer leurs tests. Les bases de données peuvent également être utilisées pour stocker des informations sur le code source et les fonctionnalités du logiciel, ce qui permet aux testeurs d’accéder rapidement aux informations dont ils ont besoin pour effectuer leurs tests.

Les bases de données peuvent également être utilisées pour stocker des informations sur les tests et leurs résultats, ce qui permet aux testeurs d’accéder rapidement aux informations dont ils ont besoin pour effectuer leurs tests. Les bases de données peuvent également être utilisées pour stocker des informations sur le code source et les fonctionnalités du logiciel, ce qui permet aux testeurs d’accéder rapidement aux informations dont ils ont besoin pour effectuer leurs tests. Les bases de données peuvent également être utilisées pour stocker des informations sur les performances et la fiabilité du logiciel, ce qui permet aux testeurs d’accéder rapidement aux informations dont ils ont besoin pour effectuer leurs tests.

Les bases de données sont également utiles pour enregistrer et suivre les bugs et les problèmes rencontrés lors des tests. Les bases de données peuvent être utilisées pour stocker des informations sur les tests et leurs résultats, ce qui permet aux testeurs d’accéder rapidement aux informations dont ils ont besoin pour effectuer leurs tests. Les bases de données peuvent également être utilisées pour stocker des informations sur les performances et la fiabilité du logiciel, ce qui permet aux testeurs d’accéder rapidement aux informations dont ils ont besoin pour effectuer leurs tests.

Enfin, les bases de données peuvent être utilisées pour stocker des informations sur les tests et leurs résultats, ce qui permet aux testeurs d’accéder rapidement aux informations dont ils ont besoin pour effectuer leurs tests. Les bases de données peuvent également être utilisées pour stocker des informations sur le code source et les fonctionnalités du logiciel, ce qui permet aux testeurs d’accéder rapidement aux informations dont ils ont besoin pour effectuer leurs tests. De plus, les bases de données peuvent être utilisées pour stocker des informations sur les performances et la fiabilité du logiciel, ce qui permet aux testeurs d’accéder rapidement aux informations dont ils ont besoin pour effectuer leurs

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SAP et Google Cloud étendent leur partenariat pour construire l’avenir de l’Open Data et de l’IA pour les entreprises

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 La nouvelle offre réunira SAP avec la technologie de données et d’analyse de Google Cloud, rendant les données d’entreprise plus ouvertes et exploitables, et favorisant le développement de l’IA d’entreprise.

Walldorf (Allemagne) & Sunnyvale (Californie, USA), 11 mai 2023 – Aujourd’hui, SAP SE (NYSE: SAP) et Google Cloud ont annoncé une extension majeure de leur partenariat, introduisant une offre Open Data conçue pour simplifier la gestion des ensembles de données et libérer la puissance des données commerciales. Cette offre permet aux clients de construire un cloud de bout en bout qui rassemble les données de l’ensemble des services de l’entreprise à l’aide de la solution SAP® Datasphere associée au cloud de données de Google. Ainsi, les entreprises pourront visualiser l’ensemble de leurs actifs de données en temps réel et maximiser la valeur de leurs investissements dans Google Cloud et les logiciels SAP.

Les données sont la pierre angulaire de la transformation numérique et du développement de l’IA. Les organisations consacrent d’importantes ressources à la mise en place d’intégrations de données complexes, de moteurs d’analyses personnalisées, de modèles d’IA génératifs et de traitement du langage naturel (NLP) avant de commencer à tirer parti de leurs investissements dans les données. Les données provenant des systèmes SAP, en particulier, font partie des actifs les plus précieux des organisations et peuvent contenir des informations indispensables sur les chaînes d’approvisionnement, les prévisions financières, les dossiers des ressources humaines, la vente au détail omnicanal, et bien plus encore. SAP Datasphere combine ces données vitales avec des données provenant de l’ensemble des services de l’entreprise, quelle que soit leur origine. Le fait de pouvoir combiner facilement les données des logiciels SAP et celles des autres logiciels de l’entreprise sur Google Cloud, à partir de n’importe quelle source, permet aux organisations d’accélérer considérablement leur transformation numérique.

« La combinaison des systèmes SAP avec le cloud de Google ouvre de toutes nouvelles perspectives pour les entreprises, leur permettant de tirer un maximum de valeur de l’ensemble de leurs données », déclare Christian Klein, PDG et membre du conseil d’administration de SAP SE. « SAP et Google Cloud partagent un engagement commun en faveur de l’Open Data, et ce partenariat contribuera à éliminer les obstacles entre les données stockées dans les systèmes, les bases de données et les environnements disparates. Nos clients bénéficieront non seulement de l’IA commerciale déjà intégrée à nos systèmes, mais également d’une base de données unifiée. »

« SAP et Google Cloud proposent désormais un cloud de données extrêmement complet et ouvert, offrant ainsi les bases de l’avenir de l’IA d’entreprise », a déclaré Thomas Kurian, PDG de Google Cloud. « Peu de ressources sont aussi importantes pour la transformation numérique que les données. En intégrant en profondeur les données et les systèmes SAP à notre cloud, les clients pourront exploiter nos capacités d’analyse, les outils d’IA avancés et ainsi que des modèles de langage pour trouver de nouvelles perspectives à partir de leurs données. »

 

La nouvelle offre de données ouvertes de SAP et Google Cloud complète la solution RISE with SAP et permettra aux clients de :

  • Accéder aux données stratégiques de l’entreprise en temps réel : L’intégration entre SAP Datasphere et Google Cloud BigQuery permet aux clients d’accéder facilement à leurs données les plus stratégiques en temps réel et sans doublon. Cette offre conjointe unifie les données des systèmes logiciels SAP, tels que SAP S/4HANA® et SAP HANA® Cloud, offrant ainsi aux entreprises un aperçu complet des données les plus essentielles sur Google data cloud.
  • Simplifier la structure des données : SAP et Google Cloud ont co-conçu de puissantes technologies de réplication et de fédération des données, qui permettent aux entreprises d’intégrer facilement les données des logiciels SAP aux environnements BigQuery et de tirer profit des capacités d’analyse de données de pointe de SAP et de Google Cloud. Désormais, les clients peuvent fédérer des requêtes entre SAP Datasphere et BigQuery pour mélanger des données provenant de logiciels SAP et non-SAP. Cela permet d’éliminer les cloisonnements de données en provenance de diverses sources comme le marketing, les ventes, la finance, la chaîne d’approvisionnement et bien plus encore. Par exemple, les clients ayant des modèles de distribution basés sur le commerce de gros peuvent désormais avoir une visibilité complète sur leurs produits tout au long du processus de vente et jusqu’à leur livraison aux clients.
  • Créer des informations fiables grâce aux modèles avancés d’intelligence artificielle (IA) et de machine learning (ML) de Google Cloud : Les entreprises pourront utiliser les services d’IA et de ML de Google pour former des modèles sur des données provenant de systèmes SAP et non SAP.
  • Effectuer des analyses avancées : Les entreprises peuvent utiliser les capacités analytiques de la solution SAP Analytics Cloud dans Google Cloud pour analyser les résultats financiers et commerciaux tout en optimisant la fiabilité des modélisations. Grâce à une simple intégration aux données de BigQuery avec SAP Datasphere, les clients peuvent planifier avec une vue unique et complète leurs activités.
  • Utiliser des solutions conjointes pour le développement durable : SAP et Google Cloud explorent les moyens de combiner SAP Datasphere avec des ensembles de données ESG plus larges et des informations fournies par Google Cloud afin d’accélérer les parcours de développement durable grâce à des informations exploitables.
  • Utiliser la plateforme technologique d’entreprise SAP (SAP BTP) sur Google Cloud à l’échelle mondiale : SAP fera évoluer ses offres multi-cloud en élargissant la prise en charge régionale de SAP BTP et de SAP HANA Cloud sur Google Cloud, ce qui inclut la gestion de SAP Analytics Cloud et de SAP Datasphere. SAP et Google Cloud ont l’intention de lancer SAP BTP dans cinq nouvelles régions cette année, pour atteindre un total de huit régions prises en charge d’ici 2025.

Les deux entreprises prévoient également de s’associer dans le cadre d’initiatives conjointes de mise sur le marché pour les plus grands projets de données des entreprises, permettant aux clients d’adopter des produits de données à la fois de SAP et de Google Cloud. Les participants à la conférence SAP SAPPHIRE® pourront assister à des démonstrations de solutions conjointes d’IA et de données sur le stand de Google Cloud. Elles montrent notamment comment les entreprises peuvent appliquer l’IA générative à des processus et applications courantes, comme l’utilisation d’un chatbot pour rechercher, créer et modifier des demandes d’achat. La conférence SAPPHIRE se tiendra les 16 et 17 mai à Orlando, en Floride.

 

Contacts presse :

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La vision de SAP pour des entreprises pérennes à l’ère de l’IA se concrétise

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SAP Business AI, Green Ledger et les dernières innovations SAP soulignent la capacité de l’entreprise à accompagner durablement les clients dans la résolution de leurs problèmes urgents.

16 mai 2023 – A Sapphire Orlando, SAP SE (NYSE : SAP) a dévoilé des innovations et de nouveaux partenariats pour faire face, avec confiance, à un avenir incertain. SAP aide les clients à transformer leurs business model vers le cloud, à placer la durabilité au centre de leurs opérations et à renforcer leur agilité dans des marchés en pleine transformation. Ces innovations comprennent une IA responsable intégrée aux logiciels d’entreprise, une comptabilité basée sur un suivi de l’impact carbone et des réseaux spécifiques à l’industrie pour renforcer la supply chain.

 

Une IA conçue pour les entreprises.

Alors que l’IA prend une nouvelle place dans le quotidien, SAP renforce son engagement pour l’intégrer au maximum dans son portefeuille de solutions, pour s’assurer que les clients puissent résoudre les problèmes critiques de l’entreprise. Cela comprend de nouveaux partenariats avec :

Une nouvelle collaboration avec Microsoft, incluant les nouveautés en matière d’IA générative prête à utiliser pour accompagner les grands défis commerciaux des clients.

Les entreprises pourront intégrer les solutions SAP SucessFactors avec Microsoft 365 Copilot et Copilot dans Viva Learning, ainsi que le service Azure OpenAI de Microsoft pour accéder à une IA analytique et génératrice de langage. Ces intégrations faciliteront l’expérience des collaborateurs. Pour en savoir plus, cliquez ici.

SAP continue d’étendre son portefeuille SAP Business AI en y intégrant l’intelligence artificielle, autour d’une technologie de pointe pour l’industrie et de nouveaux process pour accompagner les clients pour les problèmes les plus urgents. Parmi les autres nouveautés :

  • Augmentation de la visibilité, de la productivité et des résultats par l’IA qui anticipe et gère plus facilement les changements des entreprises
  • Intégration de l’IA pour SAP Business Network, SAP SucessFactors et SAP S/4HANA Cloud.
  • Renforcement de l’expérience client avec une nouvelle application utilisant l’IA pour donner aux vendeurs des informations globales, des recommandations et ainsi générer automatiquement du contenu.
  • SAP Predictive Replenishment et SAP Intelligent Product Recommendations, deux nouvelles solutions SAP visant à fournir des améliorations des process métiers spécifiques à chaque industrie.

 

Vers un « Green Ledger ».

Il y a cinquante ans, SAP révolutionnait la comptabilité financière avec l’ERP (Enterprise Resource Planning). Aujourd’hui, SAP réinvente le « R » d’ERP en élargissant la définition des ressources à l’impact carbone. Avec son nouveau « Green Ledger », SAP rend la compatibilité carbone aussi importante que la comptabilité financière. Les innovations annoncées incluent :

  • Mise à jour de SAP Sustainability Footprint Management, une solution unique de calcul et de gestion des émissions carbone de l’entreprise, de la supply chain et des produits.
  • SAP Sustainability Data Exchange, une nouvelle solution d’échanges sécurisés de données de développement durable avec leurs partenaires et fournisseurs afin qu’ils puissent plus rapidement décarboner leur supply chain.

Ces deux offres feront partie de RISE with SAP et GROW with SAP pour SAP S/4HANA Cloud, édition grand public.

  • Un partenariat avec Planon pour fournir des solutions durables de gestion de l’immobilier et des espaces de travail afin d’accroître la durabilité dans les portefeuilles commerciaux et d’entreprise.

 

Connecter les industries et les entreprises.

Les transformations de la supply chain ont considérablement modifié la façon dont les organisations commercent. SAP Business Network, plateforme de collaboration B2B contribue à renforcer la résilience de la supply chain mondiale, via des transactions, des process et des informations partagées. Les nouvelles innovations publiées comprennent :

  • Le lancement de SAP Business Network for Industry, combinant les avantages de la supply chain en réseau avec une expertise unique pour accompagner les clients issus de la grande distribution, la haute technologie, les sciences et la fabrication industrielle. A l’avenir, cette solution sera complétée par un guide des meilleurs pratiques, afin d’aider les clients.
  • Le choix pour les services achats sur SAP Business Network des fournisseurs en fonction du prix, de la disponibilité mais également des historiques en matière de respect des droits de l’homme et des certifications de durabilité.
  • Un nouvel ensemble de fonctionnalités proposant des informations sur les fournisseurs, les catalogues des marketplace, une connexion vers les prospects et des profils d’entreprise augmentés.
  • SAP Blockchain Business Connector – une nouvelle offre pour collaborer avec plusieurs entreprises, individus ou institutions sans dépendre d’un système centralisé de vérification des données.

 

Préparer l’avenir.

Les entreprises ont besoin de voir l’ensemble de leurs applications, processus et données pour innover, automatiser et ainsi augmenter la productivité. SAP lance aujourd’hui une multitude d’innovations, et notamment :

  • Un partenariat renforcé avec Google Cloud pour simplifier le paysage de données et permettre aux clients de créer un data cloud de bout en bout qui rassemble les données via Datasphere avec Google Cloud, afin que les entreprises puissent visualiser l’ensemble de leurs données en temps réel. Pour en savoir plus, cliquez ici.
  • De nouvelles fonctionnalités pour SAP Integration Suite pour gérer plus facilement les paysages de données et rassembler les process sur des systèmes SAP et non SAP dans le cloud.
  • Des nouveautés pour SAP Signavio, réunissant la puissance de la technologie SAP et de Signavio pour fournir aux clients des informations stratégiques en quelques heures, et non en quelques jours.

 

Les innovations lancées sur l’ensemble de la plateforme SAP Business Technology accélèrent considérablement l’optimisation des process métiers et facilitent l’automatisation de l’entreprise à grande échelle. SAP continuera d’aider les clients à tirer le meilleur parti de ses dernières innovations augmentant l’expérience et la productivité autour d’outils low-code améliorés et de nouveaux partenariats pour améliorer l’analyse de données critiques.

Christian Klein, PDG de SAP, déclare : « Dans un monde marqué par des transformations de marchés, de paysages réglementaires changeants et des pénuries de talents, les entreprises continuent de se tourner vers SAP pour les solutions dont ils ont besoin afin de résoudre leurs problèmes urgents. Les innovations annoncées à SAP Sapphire s’appuient sur notre riche héritage technologique disruptif et développé de manière responsable, conçu depuis des décennies d’expertise dans l’industrie par des process pour assurer la prospérité de nos clients, aujourd’hui comme demain ».

 

Guide des actualités SAP Sapphire 2023

Plus de détails sur nos actualités, lancements et mises à jour dans le Sapphire News Guide.

Visitez le SAP News Center ici  et suivez SAP sur Twitter via @SAPNews.

 

 

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Tutoriel de plan de test complet : guide exhaustif avec exemples

Tutoriel de plan de test complet : guide exhaustif avec exemples

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Apprenez à créer un plan de test complet avec ce tutoriel exhaustif qui vous fournit des exemples pratiques.

Test Plan: Un Document Précieux qui Décrit la Stratégie de Test pour un Projet Logiciel ou Matériel

Un plan de test est un document précieux qui décrit la stratégie de test pour un projet logiciel ou matériel. C’est un document qui définit la portée des tests, les ressources nécessaires, l’environnement de test et les cas de test qui seront exécutés. Son objectif est de s’assurer que le processus de test est approfondi et complet et que tous les tests nécessaires sont menés de manière systématique et coordonnée.

Il sert de document détaillé pour assurer le bon fonctionnement du logiciel. La sortie de la phase de test est directement liée à la qualité de la planification qui y est associée. Ces plans de test sont généralement développés pendant la phase de développement pour gagner du temps lors de l’exécution des tests et parvenir à un accord mutuel avec toutes les parties prenantes.

Le plan de test est un document essentiel pour tout projet logiciel ou matériel. Il permet d’identifier les tests à effectuer, les ressources nécessaires et l’environnement dans lequel ils doivent être exécutés. Il est également utile pour déterminer le niveau de qualité du produit final et pour s’assurer que tous les tests ont été effectués correctement et complètement. Les plans de test peuvent également être utilisés pour documenter les résultats des tests et fournir des informations sur la qualité du produit.

Le plan de test est un outil puissant pour garantir la qualité d’un produit logiciel ou matériel. Il permet aux parties prenantes d’avoir une vision claire des tests à effectuer et des ressources nécessaires pour les exécuter. En outre, il permet aux développeurs et aux testeurs de se concentrer sur leurs tâches respectives et d’atteindre leurs objectifs plus rapidement et plus efficacement. Enfin, il permet aux utilisateurs finaux d’obtenir un produit final fiable et conforme aux spécifications.

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Tests unitaires et composants d'IBM App Connect Enterprise

Tests unitaires et composants d’IBM App Connect Enterprise

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Les tests unitaires et les composants d’IBM App Connect Enterprise offrent une solution complète pour la mise en œuvre et le déploiement de solutions intégrées.

Intégration des flux souvent interagir avec plusieurs services externes tels que des bases de données, gestionnaires de files d’attente MQ, régions CICS, etc., et le test des flux a historiquement exigé que tous les services soient disponibles lors de l’exécution des tests. Cela fournit un haut degré de confiance que les flux se comportent correctement pour les scénarios testés, mais le nombre de scénarios qui peuvent être testés de cette façon est souvent trop petit pour fournir une confiance suffisante que la solution globale se comportera correctement dans toutes (ou même la plupart) des circonstances. Le test unitaire avec des services simulés est une solution courante à ce problème dans le monde du développement d’applications, mais les solutions d’intégration peuvent nécessiter un style de test intermédiaire en raison du grand nombre d’interactions de service et des modèles de réutilisation courants dans le monde de l’intégration. Le développement App Connect Enterprise a commencé à appeler ces «tests de composants» il y a quelque temps: des tests unitaires qui testent des sections légèrement plus grandes de code et (à la différence des tests unitaires purs) sont autorisés à communiquer avec des services externes. Cet article tentera d’illustrer cette approche en utilisant une base de données comme exemple de service.

L’intégration des flux nécessite souvent l’interaction avec de multiples services externes tels que des bases de données, des gestionnaires de files d’attente MQ, des régions CICS, etc. La mise à l’essai des flux a historiquement nécessité que tous ces services soient disponibles lors des tests. Cela offre une grande confiance quant au fonctionnement correct des flux pour les scénarios testés, mais le nombre de scénarios qui peuvent être testés de cette manière est souvent trop faible pour donner une confiance suffisante quant au bon fonctionnement de la solution globale dans toutes les circonstances (ou même la plupart).

Le test unitaire avec des services simulés est une solution courante à ce problème dans le monde du développement d’applications, mais les solutions d’intégration peuvent nécessiter un style de test intermédiaire en raison du grand nombre d’interactions entre les services et des modèles de réutilisation courants dans le monde de l’intégration. Le développement d’App Connect Enterprise a commencé à appeler ces «tests composants» il y a un certain temps : des tests unitaires qui testent des sections légèrement plus grandes de code et (à la différence des tests unitaires purs) sont autorisés à communiquer avec des services externes. Cet article tentera d’illustrer cette approche à l’aide d’une base de données en tant que service d’exemple.

L’architecture des tests composants est relativement simple. Au lieu de tester le code en interagissant avec un service externe réel, un service simulé est utilisé à sa place. Les services simulés peuvent être écrits pour répondre à des requêtes spécifiques et retourner des données prédéfinies ou générées dynamiquement. Les tests composants peuvent alors être écrits pour tester le code en interagissant avec le service simulé, ce qui permet aux tests d’être exécutés sans avoir à dépendre d’un service externe réel. Les tests composants offrent une couverture plus large et plus complète que les tests unitaires, car ils peuvent être conçus pour tester plusieurs scénarios différents et pour tester le code en interagissant avec un service externe.

Les tests composants peuvent être utilisés pour tester les intégrations qui utilisent une base de données comme service externe. Les tests peuvent être conçus pour tester le code qui interagit avec la base de données, en envoyant des requêtes SQL et en vérifiant que les résultats sont corrects. Les tests peuvent également être conçus pour tester le code qui interagit avec la base de données en envoyant des requêtes SQL et en vérifiant que les résultats sont corrects. Les tests peuvent également être conçus pour tester le code qui interagit avec la base de données en envoyant des requêtes SQL et en vérifiant que les résultats sont corrects. Les tests peuvent également être conçus pour tester le code qui interagit avec la base de données en envoyant des requêtes SQL et en vérifiant que les résultats sont corrects. Les tests peuvent également être conçus pour tester le code qui interagit avec la base de données en envoyant des requêtes SQL et en vérifiant que les résultats sont corrects.

Les tests composants peuvent offrir une couverture plus large et plus complè

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Guide détaillé avec exemples de code pour l'entraînement personnalisé de grands modèles linguistiques

Guide détaillé avec exemples de code pour l’entraînement personnalisé de grands modèles linguistiques

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Vous souhaitez entraîner des modèles linguistiques complexes ? Ce guide vous fournira des exemples de code et des instructions détaillées pour vous aider à atteindre vos objectifs.

H2: Dans les dernières années, les grands modèles linguistiques (LLMs) tels que GPT-4 ont suscité un grand intérêt en raison de leurs incroyables capacités en compréhension et en génération du langage naturel. Cependant, pour adapter un LLM à des tâches ou des domaines spécifiques, une formation personnalisée est nécessaire. Cet article propose un guide détaillé et étape par étape sur la formation personnalisée des LLMs, accompagné d’exemples et d’extraits de code. Prérequis

• A GPU-enabled machine with at least 8GB of RAM

• An understanding of basic ML concepts

• Familiarity with Python and TensorFlow

• Access to a large dataset

Ces dernières années, les grands modèles linguistiques (LLMs) tels que GPT-4 ont suscité un intérêt considérable en raison de leurs incroyables capacités en compréhension et en génération du langage naturel. Cependant, pour adapter un LLM à des tâches ou des domaines spécifiques, une formation personnalisée est nécessaire. Cet article propose un guide détaillé étape par étape sur la formation personnalisée des LLMs, accompagné d’exemples et d’extraits de code.

Prérequis

Avant de plonger, assurez-vous d’avoir :

• Une machine dotée d’une carte graphique et d’au moins 8 Go de RAM

• Une compréhension des concepts de base d’apprentissage machine

• De la familiarité avec Python et TensorFlow

• Un accès à une grande base de données

Mise en œuvre

Une fois les prérequis remplis, vous êtes prêt à commencer à former votre modèle. La première étape consiste à préparer votre base de données. Vous devrez peut-être nettoyer et normaliser vos données avant de les charger dans votre modèle. Une fois que vos données sont prêtes, vous pouvez les charger dans votre modèle. Vous pouvez le faire en utilisant TensorFlow ou un autre framework de deep learning. Une fois que vos données sont chargées, vous pouvez commencer à entraîner votre modèle. Vous pouvez le faire en utilisant des algorithmes d’apprentissage supervisé ou non supervisé. Lorsque vous entraînez votre modèle, vous devrez définir des paramètres tels que le nombre d’itérations, le taux d’apprentissage et le nombre de couches cachées. Vous devrez également définir des métriques pour mesurer la performance de votre modèle.

Une fois que votre modèle est entraîné, vous pouvez le tester sur des données réelles pour voir comment il se comporte. Vous pouvez également effectuer une validation croisée pour vérifier si votre modèle est capable de généraliser ses résultats sur des données différentes. Une fois que vous êtes satisfait des performances de votre modèle, vous pouvez le déployer pour l’utiliser dans un environnement réel. Vous pouvez le déployer sur un serveur ou un cloud public tel que Google Cloud Platform ou Amazon Web Services. Une fois déployé, votre modèle sera prêt à être utilisé par les utilisateurs finaux.

Enfin, vous devrez peut-être maintenir et mettre à jour votre modèle au fil du temps. Vous devrez peut-être ajouter de nouvelles données à votre base de données ou ajuster les paramètres de votre modèle pour améliorer ses performances. Vous devrez également surveiller les performances de votre modèle pour vous assurer qu’il fonctionne correctement et qu’il ne se dégrade pas avec le temps. Enfin, vous devrez peut-être effectuer une analyse des performances pour comprendre comment votre modèle est utilisé et pourquoi il fonctionne bien ou mal.

En résumé, la

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