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Améliorer les réponses d'erreur API avec le modèle Result

Améliorer les réponses d’erreur API avec le modèle Result

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Améliorer les réponses d’erreur API est essentiel pour une expérience utilisateur optimale. Découvrez comment le modèle Result peut vous aider à y parvenir.

Dans l’univers en expansion des APIs, les réponses d’erreur significatives peuvent être tout aussi importantes que les réponses de succès bien structurées.

Architecture des réponses d’erreur

Dans le monde en expansion des APIs, les réponses d’erreur significatives peuvent être aussi importantes que les réponses de succès bien structurées. Dans ce post, je vous guiderai à travers certaines des différentes options pour créer des réponses que j’ai rencontrées pendant mon temps de travail chez Raygun. Nous passerons en revue les avantages et les inconvénients de certaines options courantes et nous terminerons par ce que je considère comme l’un des meilleurs choix en matière de conception d’API, le modèle de résultat. Ce modèle peut conduire à une API qui gérera proprement les états d’erreur et permettra facilement un développement futur cohérent des points d’extrémité. Il s’est particulièrement avéré utile pour moi lors du développement du projet Raygun API récemment publié, où il a permis un développement plus rapide des points d’extrémité en simplifiant le code nécessaire pour gérer les états d’erreur.

Qu’est-ce qui définit une réponse d’erreur «utile»?

Une réponse d’erreur utile fournit toutes les informations dont un développeur a besoin pour corriger l’état d’erreur. Cela peut être réalisé grâce à un message d’erreur utile et à une utilisation cohérente des codes d’état HTTP.

Le modèle de résultat

Le modèle de résultat est un modèle qui permet aux développeurs de créer des API qui retournent des réponses cohérentes et structurées, qu’il s’agisse de réussite ou d’erreur. Ce modèle consiste à retourner une structure commune pour chaque réponse, indiquant si la demande a réussi ou échoué, et contenant des informations supplémentaires sur l’état de la demande. Cette structure commune est très utile car elle permet aux développeurs de créer des API qui retournent des réponses cohérentes et structurées, quelle que soit la situation. De plus, cette structure commune permet aux développeurs de créer des API qui sont faciles à maintenir et à mettre à jour.

Le modèle de résultat est particulièrement utile pour les API qui retournent des données complexes. Par exemple, si une API retourne une liste d’objets, le modèle de résultat peut être utilisé pour retourner une structure cohérente pour chaque objet, ainsi que des informations supplémentaires sur le statut de la demande. Cela permet aux développeurs de créer des API qui sont faciles à maintenir et à mettre à jour, car ils n’ont pas à se soucier de la structure de chaque objet retourné.

Le modèle de résultat est également très utile pour les API qui retournent des données complexes, car il permet aux développeurs de créer des API qui sont faciles à maintenir et à mettre à jour. En outre, ce modèle permet aux développeurs de créer des API qui

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Évolution des principaux outils de changement de schéma de base de données

Évolution des principaux outils de changement de schéma de base de données

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Depuis l’avènement des bases de données, les outils permettant leur changement de schéma ont connu une évolution considérable. Découvrons-en plus sur ce sujet !

Migration de schéma de base de données peut être la zone la plus risquée dans le développement d’application – c’est difficile, risqué et douloureux. Les outils de migration de schéma de base de données existent pour soulager la douleur et ont fait des progrès considérables : des outils CLI de base aux outils GUI, des clients SQL simples à la plateforme de collaboration tout-en-un.

These tools are great for testing and debugging, but they can be difficult to use for schema migration. You need to understand the syntax of the SQL language and the structure of the database. If you don’t have the necessary skills, you may end up writing inefficient queries or making mistakes in your schema changes.

GUI Clients – MySQL Workbench / pgAdmin

MySQL Workbench and pgAdmin are graphical user interface (GUI) clients for MySQL and PostgreSQL respectively. They provide a graphical representation of your database schema, allowing you to easily view and modify the structure. You can also use them to write and execute queries.

These tools are great for schema migration, as they allow you to easily view and modify the structure of your database. However, they can be difficult to use for testing, as they don’t provide a way to easily execute multiple queries at once. Additionally, they can be slow when dealing with large databases.

Collaboration Database Platforms

Collaboration database platforms such as Liquibase, Flyway, and Redgate are designed to make database schema migration easier. These tools provide a graphical interface for viewing and modifying the structure of your database, as well as a way to execute multiple queries at once. They also provide version control, allowing you to easily track changes to your database schema.

These tools are great for both testing and schema migration. They provide an easy way to view and modify the structure of your database, as well as a way to easily execute multiple queries at once. Additionally, they provide version control, allowing you to easily track changes to your database schema.

Migration de schéma de base de données – un processus difficile et risqué

La migration de schéma de base de données est peut-être la zone la plus risquée dans le développement d’applications – c’est difficile, risqué et douloureux. Des outils de migration de schéma de base de données existent pour soulager la douleur et ont fait des progrès considérables : des outils en ligne de commande (CLI) aux outils graphiques (GUI), des clients SQL simples aux plateformes de collaboration tout-en-un.

Clients en ligne de commande (CLI) – MySQL / PSQL

MySQL et psql sont les CLI natifs pour MySQL et PostgreSQL respectivement. Vous pouvez envoyer des commandes ou des requêtes directement aux serveurs MySQL ou PostgreSQL à partir de la ligne de commande.

Ces outils sont excellents pour le test et le débogage, mais ils peuvent être difficiles à utiliser pour la migration de schéma. Vous devez comprendre la syntaxe du langage SQL et la structure de la base de données. Si vous n’avez pas les compétences nécessaires, vous risquez d’écrire des requêtes inefficaces ou de faire des erreurs dans vos modifications de schéma.

Clients graphiques (GUI) – MySQL Workbench / pgAdmin

MySQL Workbench et pgAdmin sont des clients d’interface utilisateur graphique (GUI) pour MySQL et PostgreSQL respectivement. Ils fournissent une représentation graphique de votre schéma de base de données, vous permettant de visualiser et de modifier facilement la structure. Vous pouvez également les utiliser pour écrire et exécuter des requêtes.

Ces outils sont excellents pour la migration de schéma, car ils vous permettent de visualiser et de modifier facilement la structure de votre base de données. Cependant, ils peuvent être difficiles à utiliser pour le test, car ils ne fournissent pas un moyen d’exécuter facilement plusieurs requêtes en même temps. De plus, ils peu

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Taxonomie des anti-modèles Scrum

Taxonomie des anti-modèles Scrum

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La taxonomie des anti-modèles Scrum est une classification des pratiques qui sont contraires à l’approche Scrum. Découvrons comment ces pratiques peuvent nuire à l’efficacité de votre équipe.

TL; DR : Taxonomie des anti-patterns Scrum

TL; DR: Taxonomie des anti-patterns Scrum

Alors que le processus d’édition du Guide des anti-patterns Scrum est sur le point de se terminer, il est temps de passer à l’étape suivante. Le tout nouveau Guide des anti-patterns Scrum offre plus de 180 anti-patterns organisés par rôles, événements, artefacts et engagements. Cependant, le guide ne crée pas une taxonomie d’anti-patterns Scrum de niveau métal ou abstrait. Par conséquent, le guide ne fournit pas de stratégie globale pour contrer ou éviter les anti-patterns Scrum à un niveau personnel, culturel, structurel ou organisationnel. La question est de savoir s’il est possible de créer une telle taxonomie.

Lisez la suite et en apprenez plus sur les premières étapes de la finalisation du grand tableau des anti-patterns Scrum.

La taxonomie des anti-patterns Scrum est un outil précieux pour les développeurs et les équipes qui cherchent à améliorer leur processus de développement et à éviter les erreurs courantes. Une taxonomie des anti-patterns Scrum peut être utilisée pour identifier les problèmes courants et les solutions possibles. Elle peut également être utilisée pour comprendre comment les différents aspects du développement peuvent interagir et affecter le processus global. Une taxonomie des anti-patterns Scrum peut également aider à identifier les bonnes pratiques et à définir des objectifs pour améliorer le processus de développement.

Une taxonomie des anti-patterns Scrum peut être divisée en quatre catégories principales : le code, le processus, l’organisation et la culture. Chaque catégorie peut être divisée en sous-catégories plus spécifiques. Par exemple, la catégorie « code » peut être divisée en sous-catégories telles que le codage, la documentation, la qualité et la sécurité. La catégorie « processus » peut être divisée en sous-catégories telles que la planification, l’estimation, le suivi et la gestion des changements. La catégorie « organisation » peut être divisée en sous-catégories telles que la structure organisationnelle, la communication et la collaboration. Enfin, la catégorie « culture » peut être divisée en sous-catégories telles que l’apprentissage, l’innovation et l’amélioration continue.

Une fois que les différentes catégories et sous-catégories sont identifiées, il est possible de créer une taxonomie des anti-patterns Scrum. Cette taxonomie peut être utilisée pour identifier les problèmes courants et les solutions possibles. Elle peut également être utilisée pour comprendre comment les différents aspects du développement peuvent interagir et affecter le processus global. Enfin, elle peut aider à identifier les bonnes pratiques et à définir des objectifs pour améliorer le processus de développement.

La taxonomie des anti-patterns Scrum est un outil précieux pour les développeurs et les équipes qui cherchent à améliorer leur processus de développement et à éviter les erreurs courantes. En créant une taxonomie des anti-patterns Scrum, il est possible d’identifier les

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Expliquer les modèles d'apprentissage machine: renforcer la confiance et la compréhension des systèmes IA

Expliquer les modèles d’apprentissage machine: renforcer la confiance et la compréhension des systèmes IA

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Comprendre comment fonctionnent les modèles d’apprentissage machine est essentiel pour renforcer la confiance et la compréhension des systèmes IA. Découvrons ensemble comment ces modèles fonctionnent!

## Expliquer la signification de l’explicabilité des modèles d’apprentissage automatique

L’explicabilité des modèles est devenue un domaine de recherche très important ces dernières années, car elle permet de comprendre comment fonctionnent les systèmes d’intelligence artificielle et de machine learning. Elle est également essentielle pour garantir la transparence et la responsabilité des systèmes d’IA. Cet article explore la signification de l’explicabilité des modèles, ses applications à divers domaines et l’influence qu’elle a sur la fiabilité des systèmes d’intelligence artificielle.

L’explicabilité des modèles est particulièrement importante pour les domaines qui traitent des questions sensibles ou critiques, tels que le secteur de la santé, où les prises de décision doivent être fondées sur des données fiables et compréhensibles. La capacité des systèmes d’IA à fournir des explications compréhensibles par les humains est essentielle pour garantir la confiance et l’adoption responsable des systèmes d’IA.

Les chercheurs ont mis au point plusieurs méthodes pour améliorer l’explicabilité des modèles d’intelligence artificielle et de machine learning. Ces méthodes peuvent être classées en trois catégories : l’analyse de l’architecture du modèle, l’analyse des poids et l’analyse des résultats. L’analyse de l’architecture du modèle consiste à étudier la structure du modèle et à déterminer comment les différents composants interagissent entre eux. L’analyse des poids consiste à examiner les poids assignés aux différents composants du modèle pour comprendre leur influence sur les résultats. Enfin, l’analyse des résultats consiste à étudier les résultats du modèle et à déterminer quelles variables sont les plus importantes pour expliquer le comportement du modèle. Ces méthodes peuvent être utilisées pour améliorer la transparence et la responsabilité des systèmes d’IA.

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Révision de code sécurisée

Révision de code sécurisée

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La sécurité des systèmes informatiques est une priorité absolue. La révision de code sécurisée est un moyen essentiel pour assurer la sécurité des données et des systèmes.

## Examen de code sécurisé : essentiel pour assurer la sécurité et l’intégrité des applications logicielles

La revue de code sécurisée est essentielle pour assurer la sécurité et l’intégrité des applications logicielles. En examinant la base de code à la recherche de vulnérabilités et de faiblesses potentielles, les développeurs peuvent identifier et traiter les problèmes de sécurité avant que des acteurs malveillants ne les exploitent. Cet article discutera des meilleures pratiques pour mener une revue de code sécurisée complète et efficace.

Définir les exigences de sécurité

Avant de commencer une revue de code, il est essentiel d’établir des exigences de sécurité précises pour l’application. Ces exigences doivent être conformes aux meilleures pratiques et aux normes de conformité pertinentes pour votre projet. En définissant les objectifs et objectifs de sécurité à l’avance, le réviseur peut fournir un cadre pour évaluer le code et identifier les éventuelles lacunes en matière de sécurité.

Analyse de l’architecture

Une fois les exigences de sécurité définies, le réviseur peut passer à l’analyse de l’architecture. Il est important d’examiner la structure globale du code et de comprendre comment les différents composants interagissent entre eux. Cette étape permet au réviseur d’identifier des points faibles potentiels et d’analyser la façon dont les données sensibles sont traitées et stockées. Il est également important de vérifier si l’application respecte les normes de sécurité et les bonnes pratiques en matière d’architecture.

Examen du code source

Une fois que l’architecture a été analysée, le réviseur peut passer à l’examen du code source. Cette étape implique la recherche de vulnérabilités potentielles, telles que les failles d’injection SQL, les failles XSS et les failles de type buffer overflow. Il est également important de vérifier si le code respecte les normes et les bonnes pratiques en matière de codage. Le réviseur peut également rechercher des erreurs logiques ou des erreurs dans le traitement des données sensibles.

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Processus OS, Threads et Sémaphores

Processus OS, Threads et Sémaphores

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Les processus OS, les threads et les sémaphores sont des concepts importants pour comprendre le fonctionnement des systèmes d’exploitation. Découvrons-les ensemble !

Dans le monde de l’informatique, il y a de nombreux concepts et termes importants à comprendre. Parmi ceux-ci se trouvent le thread informatique, le sémaphore et le processus. Chacun de ces concepts joue un rôle critique dans le fonctionnement des ordinateurs et comprendre ces concepts est essentiel pour quiconque souhaite travailler dans le domaine.

Les concepts et termes liés à l’informatique sont nombreux et il est important de les comprendre. Parmi ceux-ci, on trouve le thread informatique, le sémaphore et le processus. Chacun de ces concepts joue un rôle essentiel dans le fonctionnement des ordinateurs et comprendre leur fonctionnement est indispensable pour travailler dans ce domaine.

La compréhension des concepts de threads, sémaphores et processus est essentielle pour développer des logiciels efficaces et performants. Ces trois concepts sont fondamentaux pour le fonctionnement des systèmes d’exploitation modernes et des applications, et sont indispensables pour créer des programmes qui peuvent effectuer des tâches complexes tout en maximisant les ressources système.

L’utilisation de ces concepts est un élément clé pour la création de logiciels robustes et fiables. Les threads permettent aux applications de traiter plusieurs tâches simultanément, les sémaphores aident à gérer les accès concurrents aux ressources partagées et les processus fournissent une structure pour organiser le traitement des données. En utilisant ces concepts, les développeurs peuvent créer des applications plus rapides et plus efficaces qui peuvent répondre aux besoins des utilisateurs.

En conclusion, comprendre les concepts de threads, sémaphores et processus est essentiel pour créer des logiciels performants et efficaces. Ces trois concepts jouent un rôle crucial dans le fonctionnement des systèmes d’exploitation modernes et des applications, et sont indispensables pour créer des programmes qui peuvent effectuer des tâches complexes tout en maximisant les ressources système. En utilisant ces concepts, les développeurs peuvent créer des applications robustes et fiables qui peuvent répondre aux besoins des utilisateurs.

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L'efficacité magique des composants en ingénierie

L’efficacité magique des composants en ingénierie

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L’ingénierie est une science qui combine des composants magiques pour créer des solutions innovantes et efficaces. Découvrez l’efficacité magique des composants en ingénierie !

Comment les habitudes de vie peuvent être améliorées par l’ingénierie logicielle ?

By building a strong architecture, you can layer on additional features and capabilities that will make your software more efficient.

L’architecture est l’un des éléments clés pour créer des habitudes qui changent la vie. Cela est également vrai pour l’efficacité en ingénierie logicielle. En construisant une architecture solide, vous pouvez ajouter des fonctionnalités et des capacités supplémentaires qui rendront votre logiciel plus efficace.

L’architecture logicielle est un élément essentiel de tout projet de développement de logiciel. Il s’agit d’un cadre qui définit la structure et le comportement du système et fournit une base solide pour le développement et le déploiement de logiciels. Une bonne architecture permet à l’équipe de développement de concevoir et de développer un logiciel plus efficacement et plus rapidement.

Une bonne architecture permet également de réduire les coûts de développement et de maintenir un niveau élevé de qualité et de fiabilité du logiciel. Une architecture solide peut aider à réduire les risques et à améliorer la qualité du produit final. Elle peut également améliorer la scalabilité et la flexibilité du logiciel, ce qui permet aux développeurs de mettre en œuvre des fonctionnalités supplémentaires plus rapidement et plus facilement.

Enfin, une bonne architecture peut aider à améliorer la sécurité du logiciel. Une architecture bien conçue peut aider à réduire les vulnérabilités et à améliorer la résistance aux attaques. Cela permet aux développeurs de créer des applications plus sûres et plus fiables pour leurs utilisateurs.

En somme, l’architecture est un élément essentiel pour créer des logiciels efficaces. Une architecture solide peut aider à réduire les coûts de développement, à améliorer la qualité et la fiabilité du produit final, à améliorer la scalabilité et la flexibilité du logiciel et à améliorer la sécurité du logiciel. En adoptant une architecture efficace et en ajoutant des fonctionnalités supplémentaires, vous pouvez créer un logiciel plus efficace et plus robuste.

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et ExplicationÉcrire un Interpréteur: Implémentation et Explication

et ExplicationÉcrire un Interpréteur: Implémentation et Explication

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Écrire un interpréteur est un processus complexe qui nécessite une bonne compréhension des principes de programmation. Dans cet article, nous allons examiner l’implémentation et l’explication de l’interpréteur.

Partie 1 peut être trouvée ici.

Lexer

Le Lexer sert d’élément le plus basique. Sa fonction principale consiste à itérer à travers les caractères présents dans le code source. Il peut combiner certains caractères pour créer un seul jeton et générer ensuite un objet jeton avec son type associé. Cet objet est ensuite ajouté à la liste résultante.

H2 : Lexer

The Lexer is responsible for recognizing the language’s syntax and semantics. It is also responsible for recognizing the language’s keywords, identifiers, and constants.

Part 2

L’analyseur lexical est l’élément le plus fondamental. Sa fonction principale consiste à parcourir les caractères présents dans le code source. Il peut combiner certains caractères pour créer un seul jeton et générer ensuite un objet jeton avec son type associé. Cet objet est ensuite ajouté à la liste résultante.

L’analyseur lexical est responsable de la reconnaissance de la syntaxe et de la sémantique du langage. Il est également responsable de la reconnaissance des mots clés, des identifiants et des constantes du langage.

Part 3

L’architecture du compilateur est composée de plusieurs étapes. La première étape est l’analyse lexicale. Cette étape consiste à analyser le code source et à le décomposer en jetons. Ces jetons sont ensuite analysés par l’analyseur syntaxique, qui vérifie la validité des jetons et construit une structure arborescente appelée arbre syntaxique abstrait (AST). L’AST est ensuite utilisé par l’analyseur sémantique pour vérifier la validité des instructions et pour générer du code intermédiaire ou du code machine. Enfin, le code intermédiaire ou le code machine est converti en code exécutable par le générateur de code.

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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 Labs France et l’artiste Florian Schönerstedt collaborent dans un projet mélant art et IA

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Les IA génératives telles que ChatGPT ou Dall.E ont permis au plus grand nombre de découvrir les différentes applications de la technologie dans des domaines variés et parfois surprenants, comme l’Art.

L’innovation est souvent le fruit d’une rencontre.

L’innovation est souvent le fruit d’une rencontre entre des personnes, des outils et des savoir-faire qui de prime abord semblent tout opposer.

Sur une initiative de la DRAC, le programme « Art & Mondes du travail » est un dispositif qui met en relation 3 acteurs : l’entreprise, l’artiste et la structure de diffusion.  En collaboration avec l’Espace de l’Art Concret de Mouans Sartoux (06), SAP Labs France a accueilli durant 6 mois l’artiste plasticien Florian Schönerstedt.   

Au cours de sa résidence, l’artiste s’est imprégné de la culture d’entreprise du centre de R&D à Sophia Antipolis en rencontrant chercheurs et experts. Florian a toujours insisté sur la spontanéité de sa démarche : « Je ne voulais pas venir avec une idée préconçue et demander une exécution technique de la part des collaborateurs SAP ».

Francesco Di Cerbo, chercheur en cybersécurité chez SAP Labs France, a été sensible à la démarche artistique de Florian. Tous deux ont immédiatement constaté des similitudes dans les règles, les protocoles, les démarches appliquées à leurs univers professionnels diamétralement opposés : la collecte de données, l’exploitation de ces dernières et la restitution, sont pour le chercheur et l’artiste des démarches essentielles dans la concrétisation de leurs projets respectifs.

D’une réflexion commune, ils explorent le CV, cet outil qui est le premier point de contact avec une entreprise. Un simple « papier » sur lequel un ensemble de données personnelles traitées définissent – et conditionnent presque – un être humain.  Francesco et Florian ont ainsi imaginé un générateur de CV d’artiste. L’IA et les nouvelles technologies nous offre ainsi la possibilité de rencontrer un alter-égo professionnel à travers les expériences décrites dans son curriculum vitae.

La technologie au service de l’art augmenté ?

Pour concrétiser ce projet, Francesco Di Cerbo a utilisé un LLM (Large Language Model) combiné à un algorithme basé sur un réseau des probabilités conditionnelles pour générer les différentes parties d’un CV d’artiste : les titres d’expositions, la fréquence des expositions par an et la distribution d’années dans la carrière de l’artiste. A été utilisée une technique nommée “confidentialité différentielle” pour obtenir l’anonymité des données tout en préservant les informations. Francesco précise que les données privées comme les noms et prénoms n’ont pas été pris en considération. Les données ont été recueillies à partir du site documentsdartistes.org, avec leur permission. Ce site a des biographies des plusieurs artistes actives dans la région PACA. Au total plus de 200 CV d’artistes ont permis d’entrainer l’intelligence artificielle. Le design de l’interface a été imaginé par Ashwin Tanjore Shyamsundar, UX Designer, et le développement opéré par Marie-Pierre Mela, Développeur chez SAP Labs France.

De gauche à droite : Ashwin Tanjore Shyamsundar, Francesco di Cerbo, Marie-Pierre Mela, Florian Schönerstedt

Une œuvre collaborative  exposée à l’Espace de l’Art Concret du 22 avril au 14 mai 2023.

Le temps d’un instant, en tapant quelques caractères sur un clavier suivi d’un clic, les visiteurs ont pu découvrir alors leur CV, vraisemblablement authentique. Certains notent même des cohérences probables avec leur véritable chemin de vie. Environ 500 visiteurs sont venus découvrir l’installation le temps de l’exposition.

Pour Francesco, le résultat de cette expérience inédite est sans appel : “Combiner les capacités d’une entreprise comme SAP et d’un artiste du monde digital comme Florian était sans doute une bonne idée : le fournisseur d’une des solutions logicielles la plus concrète et solide pour les entreprises, a prêté son visage et sa technologie à un projet visionnaire et pertinent dans le domaine de la suggestion. L’amalgame donne à mon avis un résultat qui semble à la fois très concret et très surprenant. D’où son intérêt et sa valeur.”

Le succès de cette collaboration inédite a suscité la curiosité de nos voisins. Mr David Simplot, Directeur de 3IA, (à gauche sur la photo), a rencontré l’artiste et l’équipe du projet au cours d’une visite guidée. Lui-même s’est découvert une folle carrière artistique avec au compteur une vingtaine d’expositions individuelles à son actif !

Plus qu’un projet d’artiste, cette œuvre collaborative vient interroger notre rapport aux données personnelles et le traitement de ces dernières. Comme un logiciel, cette œuvre pourrait être la première version d’un générateur de CV plus abouti. Pour continuer d’explorer ce domaine, Florian Schönerstedt est candidat à l’appel à projets de l’Université Nice Côte d’Azur .

« Il faut des partenaires capables de nous apprendre quelque chose que l’on ne sait pas ou à quoi on ne pense pas. C’est ce qui permet de faire naître les nouvelles réalités », Martin Wezowski, Chief Futurist Officer SAP, en mars 2023.

SAP Labs France s’entoure de partenaires audacieux pour ensemble façonner un écosystème innovant, performant et créatif autour de la Tech.

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Source de l’article sur sap.com

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