Archi & techno

L’Edge computing, challenger ou partenaire du Cloud en milieu industriel ? – Compte rendu du Comptoir x Duck Conf 2022 de Baptiste O’Jeanson et Louison Roger

De nos jours, les usines sont de plus en plus équipées, intelligentes, technologiques… mais elles fonctionnent bien trop souvent de manière isolée. Aujourd’hui, la priorité est de mettre en commun la connaissance industrielle par la donnée dans le but d’optimiser la performance industrielle globale. Cependant, collecter les données en milieu industriel n’est pas une mince affaire et apporte de nombreux challenges. Dans ce comptoir, Baptiste et Louison nous montrent comment le mariage Edge - Cloud permet de répondre à ces challenges en déployant et en monitorant des solutions intelligentes, et évoquent un certain nombre de bonnes pratiques DevOps.

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Data Science

Rendre représentatif ce qu’on observe : l’exemple des données Twitter pour l’élection présidentielle 2022

Un article pour définir les bases méthodologiques à la construction d'un outil d'analyse de tendances cohérent à partir des données observées. Nous prendrons ensuite l'exemple du projet laVoixDesElections.fr pour apprécier l'importance de cette méthodologie dans l'analyse des données des réseaux sociaux

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Agile

Compte-rendu du Café du PO #11 : La priorisation par la valeur

Sketchnote du Cafe du PO numero 11

L’épisode #11 Pour ce onzième épisode qui a eu lieu le 7 juin et qui était animé par Charles du Portal, nous avons échangé sur la priorisation par la valeur. Nous avons parlé de ce qu’est la valeur, à qui cela s’adresse et comment comprendre la valeur d’un produit. Aussi, nous avons parlé de priorisation en récoltant les expériences terrains de product owners sur leur méthodologie, leurs outils et leurs conseils pour réussir. Pour cela, nous avons eu le plaisir d’accueillir nos deux invités :…

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Accelerate

Visualiser, Faire dialoguer, Anticiper – partie 3

(précédement …) Tableau 7 Dans lequel une nouvelle interlocutrice remue le couteau dans la plaie Paulette : PO sur le projet TITAN Sandrine : Développeuse sur TITAN Jacqueline : Testeuse sur TITAN Thomas : Tech Lead sur l'application TITAN Un backlog grooming Thomas : Ah au fait, je vous présente Jacqueline qui intègre le projet ce matin. Sandrine : Salut, tu viens renforcer l'équipe de dev ? Jacqueline : Non, disons que je viens plutôt constituer l'équipe de test. Sandrine : Ah. D'accord. … ……

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Archi & techno

Le métavers, où en sommes-nous et quels sont les enjeux pour demain ? Partie 2, Comparatif des solutions du marché : En route vers le multivers !

À l’heure actuelle, plusieurs acteurs se définissent comme LE métavers. Or il existe plusieurs variantes et divergences sur la définition même de ce terme, nous ne sommes pas encore dans un consensus avec un seul et unique métavers, mais davantage dans un multivers où chacun propose sa version et sa vision du métavers. Ainsi, pour certains, Fortnite est un métavers, pour d’autres, ce sont plutôt les applications telles qu'AltspaceVR de Microsoft ou Horizon de Meta/Facebook, il y a ceux qui voit la Blockchain ou le Web3 comme des fondamentaux du métavers et pour d’autres, le métavers est fait de réalité augmentée comme dans Pokémon Go de Niantic. Il est donc très difficile aujourd’hui de savoir si une plateforme est un métavers ou non. Pour vous permettre de vous y retrouver, nous avons établi une liste des critères indispensables du métavers (ou a minima dans un des mondes du métavers) et vous présentons quelques applications les plus pertinentes.

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Accelerate

Visualiser, Faire dialoguer, Anticiper – partie 2

(précédement …) Tableau 4 Dans lequel l'information remonte difficilement à la surface Kanya : DSI Mohammed : Chef de projet sur le projet TITAN Paulette : PO sur le projet TITAN Thomas : Tech Lead sur l'application TITAN Pierrick : Ops/Administrateur système Kanya : Excusez pour le retard. Tout le monde est là ? Mohammed : On t'attendait. Regards circonspects Kanya : Je suppose que tu as présenté le but de la réunion ? Mohammed : J'allais le faire. Donc: suite à l'incident TITAN-382 du…

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Bonne pratique

Pister les pisteurs, un moyen de prendre ses responsabilités d’artisan logiciel

Pourquoi ? Sur le chemin vers un numérique plus responsable, en partageant nos expertises notamment en matière d’impact environnemental du numérique et de protection de la vie privée, nous souhaitons promouvoir le pistage des pisteurs pour les réduire au strict nécessaire. En effet, les pisteurs génèrent des requêtes HTTP supplémentaires à chaque consultation de page, l’ordre de grandeur pouvant être de 20 à 100 requêtes HTTP supplémentaires par page consultée selon Benjamin Bayart. Bien sûr, la réduction de requêtes HTTP n’est pas notre seule motivation…

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Bonne pratique

Comment une histoire de cadrage a fait collaborer toute une organisation pour construire un produit

ou comment trouver le Graal en réunissant toutes les connaissances autour d’une table ! 🏆 En tant que Product Owner et UX Designer, on s’est rendu compte que notre organisation ne fonctionnait pas. On ne trouvait pas l’équilibre entre les besoins et envies des utilisateurs (qui arrivaient tout juste dans l’équation du projet), les enjeux business ou encore ceux de la technique. Si on avait tout le monde autour de la table, la question ne se poserait pas. Pour y parvenir, la meilleure façon de…

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Agile

Le refactoring c’est tout le temps, et c’est normal. (épisode 8 – le travail du développeur)

Deux mois ont passé depuis l’échange avec Marc. Charlotte et Malik vénèrent le refactoring. Ils se sont isolés des autres, ça tombe bien ils ne sont que deux développeurs sur leur projet. Ils ont bien tenté de présenter leur démarche aux autres développeurs de la société, ils ont animé un atelier à la communauté des développeurs. Les réactions ont été décourageantes : « Impossible chez nous, c’est trop gros. — Chez nous c’est très compliqué, il y a beaucoup de règles légales à respecter.  —…

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Data

Matrice Cynefin x Machine Learning – Aller vite en production pour minimiser le risque des systèmes complexes

Certains affirment qu’il faut attendre d’avoir finalisé son modèle de Machine Learning (ML) avant d’aller en production, d'autres qu’il faut aller au plus tôt en production pour avoir du feedback. Formé à l'école Agile, DevOps, Lean, Accelerate, je fais clairement plus partie de la deuxième catégorie ; cependant je dois reconnaître que certains problèmes méritent d’être résolus complètement avant d’aller en production. Ayant découvert récemment la matrice Cynefin, dans ce court billet je propose une grille de lecture des problèmes de ML que nous pouvons…

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Agile

Le refactoring c’est tout le temps, et c’est normal. (épisode 7 – le développement est sinueux, pas linéaire)

Cela fait maintenant deux semaines que Charlotte suit les conseils de Marc. Les nouvelles fonctions sont faciles à reconnaître, ce sont celles qui ont des tests. Une cinquantaine de tests pour une dizaine de nouvelles fonctions. Facile à lancer, facile à débugger. Avant elle ne touchait plus à son code quand il marchait. Aujourd'hui, si elle ne peut pas y toucher, elle suspecte que le code ne marche pas. Avant, coder vite la grisait. Aujourd’hui, coder lentement la rassure. Le lièvre et la tortue, ça…

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