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Conception de microservices pour l'IA

Conception de microservices pour l’IA

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La conception de microservices pour l’IA est une tâche complexe qui nécessite une compréhension approfondie des principes de l’intelligence artificielle et des technologies modernes.

2. Event-driven Architecture

The event-driven architecture pattern is based on the concept of an event-driven system, where events are generated by components and handled by other components. In AI microservices, events are triggered by changes in data or model parameters, and the corresponding services are notified to take appropriate actions. This pattern is useful for real-time applications such as autonomous vehicles, where the system must respond quickly to changing conditions.

3. Containerization

Containerization is a key component of AI microservices, allowing for the deployment of multiple services in a single environment. This pattern enables the efficient packaging and deployment of AI models, making it easier to scale and manage them. Additionally, containers provide an isolated environment for each service, ensuring that any changes made to one service do not affect the others.

Conclusion

The integration of AI into microservices architecture is becoming increasingly important in today’s software landscape. The 10 design patterns discussed in this article are essential for developing efficient, robust, and scalable AI solutions. By leveraging these patterns, developers can create powerful AI applications that are modular, scalable, and flexible.

1. Modèle en tant que service (MaaS)

MaaS considère chaque modèle d’intelligence artificielle (IA) comme un service autonome. En exposant les fonctionnalités d’IA via des API REST ou gRPC, MaaS permet un redimensionnement et une mise à jour indépendants des modèles. Ce modèle est particulièrement avantageux pour gérer plusieurs modèles d’IA, permettant une intégration et une déploiement continus sans perturber l’ensemble du système.

2. Architecture orientée événement

Le modèle d’architecture orientée événement est basé sur le concept d’un système orienté événement, où les événements sont générés par des composants et traités par d’autres composants. Dans les microservices d’IA, les événements sont déclenchés par des changements de données ou de paramètres de modèle, et les services correspondants sont notifiés pour prendre les actions appropriées. Ce modèle est utile pour les applications en temps réel telles que les véhicules autonomes, où le système doit réagir rapidement aux conditions changeantes.

3. Conteneurisation

La conteneurisation est un composant clé des microservices d’IA, permettant le déploiement de plusieurs services dans un seul environnement. Ce modèle permet l’empaquetage et le déploiement efficaces des modèles d’IA, facilitant leur mise à l’échelle et leur gestion. De plus, les conteneurs fournissent un environnement isolé pour chaque service, ce qui garantit que tout changement apporté à un service n’affecte pas les autres.

Conclusion

L’intégration de l’IA dans l’architecture des microservices devient de plus en plus importante dans le paysage logiciel actuel. Les 10 modèles de conception discutés dans cet article sont essentiels pour développer des solutions d’IA efficaces, robustes et évolutives. En exploitant ces modèles, les développeurs peuvent créer des applications d’IA puissantes qui sont modulaires, évolutives et flexibles.

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Observabilité des données : fiabilité à l'ère de l'IA

Observabilité des données : fiabilité à l’ère de l’IA

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L’observabilité des données est un concept clé pour assurer la fiabilité des systèmes à l’ère de l’IA. Découvrez comment elle peut vous aider.

Lorsque nous avons introduit le concept de l’observabilité des données il y a quatre ans, cela a résonné avec les organisations qui avaient débloqué de nouvelles valeurs… et de nouveaux problèmes grâce à la pile de données moderne. 

Quatre ans plus tard, nous voyons les organisations faire face au potentiel considérable… et aux défis considérables posés par l’IA générative. 

Software is the key to unlocking the potential of data observability and generative AI. It’s the tool that allows organizations to quickly and easily gain visibility into their data, identify problems, and take action. 

Il y a quatre ans, lorsque nous avons introduit le concept de data observability, il a résonné avec les organisations qui ont débloqué de nouvelles valeurs… et de nouveaux problèmes grâce à la pile de données moderne. 

Quatre ans plus tard, nous voyons les organisations faire face aux incroyables potentiels… et aux incroyables défis posés par l’IA générative. 

Le logiciel est la clé pour débloquer le potentiel de l’observabilité des données et de l’IA générative. C’est l’outil qui permet aux organisations d’obtenir rapidement et facilement une visibilité sur leurs données, d’identifier les problèmes et d’agir. 

Le logiciel est un outil essentiel pour exploiter pleinement les avantages de l’observabilité des données et de l’IA générative. Il permet aux organisations de surveiller leurs données en temps réel, de détecter les anomalies et de prendre des mesures correctives. Les outils logiciels peuvent également aider les organisations à créer des modèles prédictifs et à développer des applications basées sur l’IA. 

Les outils logiciels peuvent également aider les organisations à améliorer leurs processus métiers et à réduire les coûts opérationnels. Les outils logiciels peuvent être utilisés pour automatiser les processus métiers, ce qui permet aux organisations de réaliser des gains de productivité et d’efficacité. Les outils logiciels peuvent également aider les organisations à améliorer la qualité des données et à améliorer la prise de décision. 

Enfin, le logiciel peut aider les organisations à améliorer la sécurité des données et à se conformer aux exigences réglementaires. Les outils logiciels peuvent être utilisés pour surveiller les données et détecter les violations de sécurité. Les outils logiciels peuvent également aider les organisations à se conformer aux exigences réglementaires en matière de confidentialité des données et à limiter leur exposition aux risques juridiques et financiers.

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Cloud Computing et Objets Portables : Une Puissante Association

Cloud Computing et Objets Portables : Une Puissante Association

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Les objets portables et le cloud computing sont une puissante association qui offre de nombreuses possibilités pour améliorer la productivité et la collaboration.

L’évolution des technologies portables

The Power of Cloud Computing

Cloud computing is a key factor in the development of wearable technology. By connecting wearable devices to the cloud, users can access a wide range of features and services. For example, cloud-connected wearables can access real-time data from the internet, such as weather forecasts or traffic updates. They can also store data in the cloud, allowing users to access it from any device. Additionally, cloud-connected wearables can be used to control other devices, such as lights or thermostats. This allows users to automate their homes and offices with minimal effort.

Le Révolution des Objets Connectés

Le marché des objets connectés a connu une croissance remarquable au cours de la dernière décennie. Les objets connectés ne sont plus limités à compter les pas ou à surveiller les fréquences cardiaques. Ils englobent maintenant une vaste gamme d’applications, allant de la santé et du fitness à la réalité augmentée et à la réalité virtuelle. Les montres intelligentes peuvent mesurer vos schémas de sommeil, les trackers de fitness peuvent surveiller votre santé cardiaque et les lunettes de réalité augmentée peuvent superposer des informations numériques sur le monde réel. Ces appareils ont évolué pour devenir des outils puissants, améliorant nos vies quotidiennes.

Le Pouvoir du Cloud Computing

Le cloud computing est un facteur clé dans le développement de la technologie portable. En connectant des appareils portables au cloud, les utilisateurs peuvent accéder à une large gamme de fonctionnalités et de services. Par exemple, les appareils portables connectés au cloud peuvent accéder à des données en temps réel sur Internet, telles que des prévisions météorologiques ou des mises à jour de trafic. Ils peuvent également stocker des données dans le cloud, permettant aux utilisateurs d’y accéder depuis n’importe quel appareil. De plus, les appareils portables connectés au cloud peuvent être utilisés pour contrôler d’autres appareils, tels que des lumières ou des thermostats. Cela permet aux utilisateurs d’automatiser leurs maisons et leurs bureaux avec un effort minimal.

L’Avenir du Codage

Le codage est un autre élément essentiel pour améliorer les capacités des objets connectés. Les développeurs peuvent utiliser le codage pour créer des applications personnalisées qui tirent parti des données recueillies par les appareils portables. Les applications peuvent être conçues pour fournir des informations personnalisées et pertinentes aux utilisateurs, telles que des conseils sur la santé et le fitness ou des mises à jour sur les conditions météorologiques locales. Le codage peut également être utilisé pour créer des applications qui intègrent les objets connectés à d’autres appareils, permettant aux utilisateurs de contrôler leurs appareils à distance.

Le codage est un outil puissant qui permet aux développeurs de créer des applications qui tirent parti des données recueillies par les objets connectés. Les applications peuvent être conçues pour fournir des informations personnalisées et pertinentes aux utilisateurs, tout en leur permettant de contrôler leurs appareils à distance. En combinant le cloud computing et le codage, les développeurs peuvent créer des applications qui tirent parti des capacités des objets connectés et qui améliore
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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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Amélioration de la sécurité IoT: Outils d'analyse de sécurité IoT

Amélioration de la sécurité IoT: Outils d’analyse de sécurité IoT

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Les outils d’analyse de sécurité IoT sont essentiels pour améliorer la sécurité des objets connectés. Ils offrent une protection contre les menaces et permettent de garantir la confidentialité des données.

L’arrivée de l’Internet des Objets (IoT) a ouvert une nouvelle ère de connectivité, révolutionnant divers secteurs, notamment les foyers, les industries et les zones urbaines. Cependant, cette connectivité étendue entraîne également des défis de sécurité importants, nécessitant des mécanismes robustes de détection et de réponse aux menaces. Les outils d’analyse de sécurité IoT sont devenus des composants essentiels pour faire face à ces défis, exploitant des techniques d’apprentissage automatique avancées pour identifier des modèles de comportement inhabituels et des menaces potentielles au sein des réseaux IoT. Cet article explore le rôle essentiel que jouent les outils d’analyse de sécurité IoT pour améliorer la sécurité IoT.

  • The sheer number of devices connected to a single network, each of which may have different security protocols.
  • The diversity of communication protocols and data formats used by IoT devices.
  • The complexity of the underlying infrastructure, which may include multiple layers of networks, cloud services, and mobile applications.

These complexities make it difficult for traditional security solutions to identify and respond to potential threats in real-time. This is where IoT Security Analytics Tools come into play.

The Role of IoT Security Analytics Tools

IoT Security Analytics Tools are designed to detect and respond to potential threats in real-time. These tools leverage advanced machine learning techniques to identify unusual behavior patterns and potential threats within IoT networks. They can detect anomalies in device communication, identify malicious activities, and alert administrators to potential threats. Additionally, they can provide detailed insights into the security posture of an IoT network, enabling administrators to take proactive measures to mitigate risks.

IoT Security Analytics Tools can also be used to monitor user activity on connected devices. This helps administrators identify suspicious activities and take appropriate action. Furthermore, these tools can be used to detect and respond to data breaches, helping organizations protect their sensitive data from unauthorized access.

Conclusion

IoT Security Analytics Tools are essential components for enhancing the security of IoT networks. These tools leverage advanced machine learning techniques to identify unusual behavior patterns and potential threats in real-time. They can also be used to monitor user activity on connected devices, detect data breaches, and provide detailed insights into the security posture of an IoT network. As such, these tools are invaluable for ensuring the security of IoT environments.

La complexité de la sécurité IoT

La sécurisation des environnements IoT présente des défis distincts :

  • Le nombre élevé de périphériques connectés à un seul réseau, chacun pouvant avoir des protocoles de sécurité différents.
  • La diversité des protocoles de communication et des formats de données utilisés par les périphériques IoT.
  • La complexité de l’infrastructure sous-jacente, qui peut inclure plusieurs couches de réseaux, de services cloud et d’applications mobiles.

Ces complexités rendent difficile pour les solutions de sécurité traditionnelles d’identifier et de réagir aux menaces potentielles en temps réel. C’est là que les outils d’analyse de sécurité IoT entrent en jeu.

Le rôle des outils d’analyse de sécurité IoT

Les outils d’analyse de sécurité IoT sont conçus pour détecter et réagir aux menaces potentielles en temps réel. Ces outils utilisent des techniques d’apprentissage automatique avancées pour identifier des modèles de comportement inhabituels et des menaces potentielles dans les réseaux IoT. Ils peuvent détecter des anomalies dans la communication des périphériques, identifier des activités malveillantes et alerter les administrateurs des menaces potentielles. De plus, ils peuvent fournir des informations détaillées sur la posture de sécurité d’un réseau IoT, permettant aux administrateurs de prendre des mesures proactives pour atténuer les risques.

Les outils d’analyse de sécurité IoT peuvent également être utilisés pour surveiller l’activité des utilisateurs sur les périphériques connectés. Cela aide les administrateurs à identifier les activités suspectes et à prendre les mesures appropriées. De plus, ces outils peuvent être utilisés pour détecter et réagir aux violations de données, aid
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E-mobility : un ticket vers une mobilité durable

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PAR EMMANUEL LEMPERT – 5 octobre 2023

Si 2035 devrait marquer l’arrêt de la vente des véhicules thermiques au sein de l’Union européenne, une première étape vers l’objectif de neutralité carbone de la France à horizon 2050, l’écart entre les objectifs et les obligations législatives d’une part, et la réalité des efforts mis en œuvre d’autre part, demeure très important.

A titre d’exemple, la loi d’orientation des mobilités (LOM) du 24 décembre 2019, visant à faciliter le transport du quotidien tout en le rendant plus durable, prévoit dans son article 76 des obligations d’acquisition de véhicules à faibles émissions (VFE) lors du renouvellement des flottes de l’Etat et de ses établissements publics, des collectivités territoriales et de leurs groupements, ainsi que des entreprises nationales, dès lors que leur flotte compte plus de 100 véhicules légers. Or, l’analyse du niveau d’électrification des flottes professionnelles du bureau français de la Fédération européenne pour le transport et l’environnement (publiée en mars 2023) est sans appel : en dépit de la loi, « la majorité des entreprises et des administrations n’est pas en bonne voie pour atteindre les quotas de verdissement de leurs parcs automobiles […] ». En France, à l’échelle ministérielle, seul le ministère des Armées apparaît comme réellement engagé dans la transition vers une mobilité durable. Dans ces conditions, nul doute que les efforts seront appelés à être renouvelés, notamment à l’heure où une majorité de Français se dit insatisfaite par les initiatives de décarbonation du secteur public mises en œuvre (enquête Acteurs publics / EY pour l’Observatoire des politiques publiques réalisée par l’Ifop en janvier 2023).

 

De son côté, SAP, premier éditeur européen de logiciels, a annoncé l’électrification totale de sa flotte de 27 000 véhicules d’ici 2030. Grâce à une politique ambitieuse mise en place dès 2014, SAP Labs France, dont les bureaux sont situés à Sophia Antipolis, Levallois-Perret et Caen, a atteint, depuis 2022, l’objectif d’une flotte 100 % électrique de plus de 270 véhicules. Pour faciliter la transition vers l’électrique, SAP Labs France a mis en place une infrastructure de recharge innovante pour répondre aux besoins et contraintes de ses différents sites. Une plateforme logicielle de supervision a également été développée pour organiser et augmenter la disponibilité des bornes sur site, permettant également d’alerter les collaborateurs lorsque le chargement de leur véhicule est terminé, afin de maximiser l’utilisation des bornes de recharge.

 

C’est ainsi qu’est née SAP E-mobility, une solution de supervision pour l’infrastructure de recharge des véhicules électriques et la gestion de l’énergie, en nuage, qui permet de recharger intelligemment les véhicules, en gérant les priorités, rationalisant les coûts, écrêtant les pics de demande d’énergie, et optimisant les déséquilibres de phase. Cette gestion dynamique de la charge, en temps réel, offre une grande flexibilité et une vision d’ensemble aux responsables des flottes, ce qui permet un pilotage plus précis, adapté aux besoins des utilisateurs et à leurs usages.

 

Fort de cette expérience, SAP espère accompagner au mieux la gestion des flottes de véhicules électriques de tous les acteurs publics, en particulier ceux confrontés au défi d’investir dans un changement de leurs infrastructures et dans les technologies de connexion.

 

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L'Impact de l'IoT sur l'Intégration des Données: Un Voyage Transformateur

L’Impact de l’IoT sur l’Intégration des Données: Un Voyage Transformateur

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L’Internet des Objets (IoT) a révolutionné la manière dont les données sont intégrées et utilisées. Découvrez comment cette transformation a un impact sur le voyage!

La relation intrinsèque entre l’IoT et l’intégration des données

The challenge of data integration is compounded by the sheer volume of data generated by IoT devices. The sheer number of devices, combined with their ability to generate data at high speeds, has resulted in an exponential growth in the amount of data that needs to be managed. This data must be integrated, analyzed, and acted upon in real-time. To do this, organizations must develop a comprehensive architecture that can handle the scale and complexity of the data.

L’intrinsèque relation entre l’IoT et l’intégration des données

La prolifération des appareils IoT a ajouté une nouvelle dimension au paysage déjà complexe de la gestion des données. Ces appareils produisent une variété de types de données, telles que des données en série temporelle, des journaux structurés et semi-structurés et même du texte non structuré provenant d’interfaces utilisateur. Ainsi, l’intégration des données est maintenant chargée de quelque chose de bien plus complexe que simplement assimiler des bases de données et des stockages en nuage ; il s’agit de comprendre un monde connecté par des milliards d’appareils. Comme l’a judicieusement déclaré la scientifique des données Hilary Mason : « Les données sont le matériau brut de l’ère de l’information ». Et en effet, la qualité et la forme de ce « matériau brut » ont considérablement évolué avec l’avènement de l’IoT.

Le défi de l’intégration des données est amplifié par le volume phénoménal de données générées par les appareils IoT. Le nombre considérable d’appareils, combiné à leur capacité à générer des données à grande vitesse, a entraîné une croissance exponentielle de la quantité de données à gérer. Ces données doivent être intégrées, analysées et traitées en temps réel. Pour ce faire, les organisations doivent développer une architecture globale qui puisse gérer l’ampleur et la complexité des données.

L’architecture IoT pour l’intégration des données

Pour réussir à intégrer les données IoT, les organisations doivent mettre en place une architecture qui prend en compte la variété et la vitesse des données. Cette architecture doit être capable de collecter, stocker, traiter et analyser les données en temps réel. Elle doit également être capable d’intégrer les données provenant de sources diverses et hétérogènes. Les technologies modernes telles que le streaming en temps réel, le traitement distribué et le traitement par lots peuvent être utilisés pour mettre en œuvre cette architecture. Les technologies d’intégration des données telles que les outils d’ETL (Extraction, Transformation et Chargement) peuvent également être utilisés pour intégrer les données provenant de différents systèmes.

La mise en place d’une architecture IoT pour l’intégration des données est essentielle pour tirer parti des avantages offerts par l’IoT. Une architecture robuste permet aux organisations de collecter et d’analyser les données à grande échelle afin de prendre des décisions plus rapides et plus précises. Elle

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Eclipse JNoSQL 1.0.2 : Flexibilité NoSQL pour Java

Eclipse JNoSQL 1.0.2 : Flexibilité NoSQL pour Java

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Avec Eclipse JNoSQL 1.0.2, découvrez la flexibilité des bases de données NoSQL pour Java et profitez des avantages qu’elles offrent.

L’intersection entre Java et les bases de données NoSQL représente une frontière dynamique où l’innovation prospère dans le développement logiciel moderne.

The combination of Java and NoSQL databases is a powerful one. Java provides a stable and reliable platform for building applications, while NoSQL databases offer the flexibility and scalability needed to manage large amounts of data. Together, they form the foundation of many modern software solutions, from web-based applications to mobile apps.

Dans le développement de logiciels modernes, l’intersection entre Java et les bases de données NoSQL représente une frontière dynamique où l’innovation prospère. Réputé pour sa fiabilité et sa polyvalence, Java continue d’être un pilier du monde de la programmation, alimentant diverses applications, des systèmes d’entreprise aux applications mobiles Android. Simultanément, l’augmentation de la génération de données et le besoin de solutions de stockage de données flexibles ont conduit à l’émergence des bases de données NoSQL en tant que technologie essentielle.

Les bases de données NoSQL offrent une alternative convaincante aux bases de données relationnelles traditionnelles en offrant une scalabilité, une adaptabilité et des performances qui s’alignent parfaitement sur les exigences des applications axées sur les données d’aujourd’hui. Ils excellent dans la gestion des données non structurées ou semi-structurées, ce qui en fait un choix idéal pour divers cas d’utilisation, notamment les systèmes de gestion de contenu, l’analyse en temps réel et les applications IoT.

La combinaison de Java et de bases de données NoSQL est puissante. Java fournit une plate-forme stable et fiable pour la construction d’applications, tandis que les bases de données NoSQL offrent la flexibilité et la scalabilité nécessaires pour gérer de grandes quantités de données. Ensemble, ils forment la base de nombreuses solutions logicielles modernes, des applications Web aux applications mobiles.

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SAP lance un nouveau programme d’incubation de startups spécialisées dans l’amélioration de l’expérience client par le biais de son incubateur SAP.iO.

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 Paris, le 21 septembre 2023 – SAP, leader mondial des logiciels professionnels d’entreprise, lance ce jour son nouveau programme d’accélération de startups autour de SAP.iO, son accélérateur interne. Un programme qui vise à soutenir l’engagement des consommateurs grâce à une meilleure expérience et une satisfaction client. 15 startups seront ainsi accompagnées.

 

De nouvelles tendances dans l’expérience client qui incitent à l’innovation.

Dans un environnement numérique en constante évolution, SAP poursuit sa quête vers plus d’innovation pour répondre aux besoins de ses clients. Aujourd’hui, les exigences des clients finaux ne cessent de croître, notamment en raison d’une volonté accrue de l’accès instantané à l’information. Cette tendance incite les entreprises à réexaminer régulièrement leur approche, en intégrant à leurs solutions, des avancées technologiques telle que l’intelligence artificielle.

 

Un programme complet d’incubation de startups  innovantes dans l’expérience client. 

C’est la raison pour laquelle SAP lance son programme SAP.iO, axé sur l’amélioration de l’expérience du consommateur en fournissant les solutions les mieux adaptées à cette tendance. Ce programme initié par SAP, piloté par l’incubateur SAP.iO, est essentiellement orienté B2C (Business-to-Consumer), l’objectif étant de fournir tous les outils et solutions nécessaires aux clients finaux pour améliorer significativement leur expérience, avec un accent particulier sur l’amélioration de leur expérience d’achat. Ce programme couvre l’intégralité de la chaîne d’approvisionnement, depuis la sélection du bon produit jusqu’à sa livraison, dans les délais impartis. Cette nouvelle initiative démontre l’engagement continu de SAP à demeurer à la pointe de l’innovation pour ses partenaires, et à créer une valeur ajoutée dans le domaine de la gestion de la relation client.

 

Le programme de SAP.iO accompagne 15 startups à partir du 21 septembre.

Le programme sera officiellement lancé le 21 septembre à la Tour SAP (Inscription ci-contre) en compagnie des 15 startups sélectionnées pour y participer. Ces startups ont été choisies en fonction de plusieurs critères, notamment leur taille et leur expérience relative, la viabilité technique de leurs solutions, leur unicité par rapport aux technologies existantes chez SAP, et leur valeur commerciale. Ces startups sont toutes spécialisées dans l’expérience d’achat et seront intégrées au programme SAP (voir listing ci-dessous).

 

 

« SAP.iO est fier d’accompagner 15 startups talentueuses qui incarnent notre vision d’un avenir où l’engagement des consommateurs est au cœur de chaque entreprise. Ce tout nouveau programme d’accélération illustre notre engagement à améliorer la satisfaction des clients finaux et donc de nos clients. » Odilia von Zitzewitz, Head of SAP.iO Foundry Paris

 

 

Les startups sélectionnées pour participer au programme

 

Anaphora

Anaphora conçoit et crée des plateformes permettant aux marques internationales d’améliorer et de contrôler leurs expériences de marque dans tous les points de contact numériques.

 

Booxi

Booxi est un logiciel de prise de rendez-vous qui améliore la satisfaction client, augmente les conversions et les ventes en facilitant la création de parcours clients fluides du site web au magasin.

 

ChatLabs

Avec ChatLabs les marques peuvent générer une expérience unique pour chaque client, en combinant le contenu, les produits et les appels à l’action dans des parcours hyper-personnalisés. Chaque parcours est entièrement automatisé et alimenté par l’IA.

 

Digitoo

Digitoo est une solution de comptabilité alimentée par l’IA conçue pour résoudre les problèmes du secteur (manque de personnel, les coûts élevés, la complexité du traitement des documents papie…)

 

Find & Order

Find & Order travaille depuis 3 ans avec les leaders de la logistique et de la distribution pour challenger leurs opérations et leurs systèmes d’information. 

 

Frontnow

Frontnow redéfinit le commerce électronique grâce à l’IA, en fournissant aux entreprises de puissants outils d’avant-vente pour maximiser les indicateurs clés de performance et offrir une expérience d’achat semblable à celle d’un magasin.

 

Logicbroker

Logicbroker est la première plateforme de commerce électronique de gestion de l’expérience de la chaîne d’approvisionnement (SCXM). Leur suite intégrée relie tous les participants de la chaîne d’approvisionnement d’une organisation, quel que soit le type de modèle commercial.

 

Measmerize

Measmerize propose une solution de recommandation de taille pour la mode, qui établit un équilibre entre le taux d’adoption et la précision.

 

Notify

Notify est le 1er SaaS d’orchestration CRM qui place l’intelligence artificielle au cœur du dialogue entre les marques et leurs clients. Leur IA nourrit un CRM innovant qui réduit la pression marketing, individualise et légitime la relation, et optimise l’empreinte carbone du CRM. Notify est la réponse aux enjeux du Capital Client et aux indicateurs de transformation du CRM.

 

Particular Audience

Les solutions de Particular Audience comprennent des offres groupées et automatisées sur la politique d’alignement des prix, les produits sponsorisés, la recherche vectorielle basée sur les transformateurs, la recherche visuelle, les recommandations, les informations sur les prix et la tarification dynamique.

 

Potions

Potions développe et distribue la première plateforme de personnalisation de parcours sans cookie, grâce à laquelle ils déploient des expériences uniques pour les visiteurs des sites web des clients.

 

Q°emotion

Q°emotion est une solution sémantique et émotionnelle qui analyse automatiquement les avis clients, ceci afin de détecter et d’éliminer tous les irritants du parcours client.

 

Uncrowd

Uncrowd est une plateforme d’analyse de l’expérience qui explique aux entreprises comment être le premier choix pour toute mission client. La combinaison unique d’observation de l’expérience client, de mesures quantitatives et de résultats comparatifs permet de construire des cartes de parcours client qui aident les entreprises à séduire de nouveaux prospects.

 

Unea

Unea est une plateforme tout-en-un qui révolutionne la gestion des dépenses médiatiques et commerciales des détaillants. Elle permet aux détaillants et aux marques de collaborer de manière transparente, en présentant des produits et en réservant des emplacements en temps réel.

 

YDISTRI

YDISTRI est une startup SaaS B2B spécialisée dans la gestion des stocks d’invendus du commerce de détail. En redistribuant intelligemment les stocks invendables, ils augmentent l’efficacité et la rentabilité, tout en renforçant la fidélité des clients, la durabilité et la résistance aux perturbations de la chaîne d’approvisionnement.

 

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.

 

Contact presse :

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

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Exploration des aspects techniques des API météo

Exploration des aspects techniques des API météo

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L’exploration des aspects techniques des API météo est une tâche complexe et passionnante. Dans cet article, nous allons examiner en détail les différentes possibilités offertes par ces API.

Intégration des applications avec des données météorologiques en temps réel

Pour intégrer des applications avec des données météorologiques en temps réel, les interfaces de programmation d’applications (API) pour la météo sont des outils essentiels. Dans les coulisses, ces API météorologiques dépendent de divers composants et procédures technologiques pour fournir aux développeurs des informations météorologiques fiables et à jour. Voyons plus en détail les nombreuses facettes de la technologie qui composent les API météorologiques.

La compilation des données et ses sources

Les données fournies par les API météorologiques proviennent de diverses sources, notamment les stations météorologiques, les satellites et les modèles météorologiques informatiques. Les données brutes peuvent être obtenues à partir de ces sources: température, humidité, vitesse du vent et précipitations. Ces données brutes sont traitées par le backend de l’API, qui génère ensuite des prédictions et des rapports détaillés sur l’état actuel.

Une fois que les données brutes sont collectées et traitées, elles sont organisées en différents formats pour être utilisables par les développeurs. Les API météorologiques offrent généralement des données structurées sous forme de tableaux ou de fichiers XML et JSON. Ces formats sont faciles à intégrer dans les applications et à lire par les machines, ce qui permet aux développeurs d’accéder rapidement aux données dont ils ont besoin.

Enfin, pour assurer la qualité et la fiabilité des données fournies par les API météorologiques, des algorithmes complexes sont utilisés pour traiter et analyser les données brutes. Ces algorithmes peuvent être utilisés pour corriger les erreurs ou pour combiner plusieurs sources de données pour obtenir des résultats plus précis. Les algorithmes peuvent également être utilisés pour générer des prévisions météorologiques à court terme ou à long terme.

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