Comment savoir si votre projet est adapté au Développement en Architecture Microservices ?

microservices architectures

Comment savoir si votre projet est adapté au Développement en Architecture Microservices ?

Les applications développées en microservices procurent de nombreux avantages. Les utilisateurs jouiront entre autres d’une grande robustesse. De même, il sera plus facile de se lancer dans la maintenance, de par l’indépendance des services entre eux. Au vu des atouts, une entreprise peut envisager le projet. Elle devrait néanmoins connaître ses conditions. 

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Le découpage en blocs fonctionnels

Le principe fondamental d’une architecture microservices est que chaque micro service répond à une fonctionnalité métier, et une seule. Il y a donc un découpage en blocs fonctionnels à faire de l’application à réaliser. Plus le projet est d’importance, plus ce découpage, à condition qu’il soit bien fait (pas ou peu d’interdépendance), accélère l’indépendance du développement, du test et du déploiement de ces microservices. La question peut se poser sur des projets de petite taille.

Beaucoup de microservices = gestion plus complexe ?

La question peut être posée dès lors que l’application finale se constitue de beaucoup de microservices, dont il faut gérer leur intégration et leur répartition dans une architecture physique capable de digérer l’exécution parallélisée de ses microservices. Dans l’hypothèse où il existe des dépendances entre les services, les mises à jour des services peuvent être source de complexité tant sur le plan des tests (pour revérifier une chaîne de microservices dépendants) que sur le plan du déploiement.

Une infrastructure adéquate

La gestion de la mémoire avec une mise en cache, une architecture distribuée restent des points cruciaux dans la mise en place d’une application orientée microservices. Par ailleurs, à l’heure où toutes les entreprises sont concernées par la cybersécurité, un nombre important de microservices peut accroitre une vulnérabilité face à la menace. Il y a donc un travail important de dimensionnement des ressources physiques, et de vérification des potentielles défaillances au niveau de chaque service.

Certaines peuvent être de haut niveau et abstraites, lorsqu’une personne utilise par exemple une remarque sarcastique pour transmettre une information. Pour bien saisir le langage humain, il faut comprendre non seulement les mots, mais aussi comment les concepts sont reliés pour transmettre le message souhaité.

Le text mining : automatisation du traitement de textes volumineux

text mining definition

Le text mining : automatisation du traitement de textes volumineux

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Définition

Le Text Mining (fouille de texte ou extraction de connaissances) est l’ensemble des méthodes et outils destinés à l’exploitation de textes écrits volumineux : emails, fichiers word, documents powerpoint…

Afin d’extraire du sens de ces documents, le text mining se base sur des techniques d’analyse linguistique. La fouille de textes s’utilise pour le classement de documents, la réalisation de résumés de synthèses automatiques ou en assistance des veilles technologique et stratégique.

Utiliser l’informatique pour l’automatisation de la synthèse de textes est une pratique aussi ancienne que l’informatique. En effet, un chercheur d’IBM, en 1958, est l’inventeur du terme de « Business Intelligence ».

Actuellement, Google propose ce service à grande échelle en déposant un brevet pour la création d’un contenu original via la synthétisation automatique d’articles lus sur le web.

Applications

La fouille de textes permet l’analyse de la base des emails que reçoit une entreprise et de détecter le motif principal de contact. Il est possible d’élaborer des modèles pour un classement automatique des mails dans plusieurs catégories de motifs de contacts. Cette automatisation permet un envoi plus rapide de la demande au service et à la personne concernée afin d’accroître la satisfaction client.

L’émergence des réseaux sociaux développe l’analyse de sentiments (opinion mining). Elle consiste à analyser les textes volumineux afin d’en extraire les sentiments principaux pour mieux comprendre les opinions et perceptions émanant des textes analysés.

Les données sensibles se rapportant à l’origine raciale, à la santé, à la politique et à la religion des clients, notamment, des partenaires ou collaborateurs sont interdites par la CNIL. Le prochain Règlement Général sur la Protection des Données augmente l’obligation de résoudre cette problématique. Des algorithmes de text mining sont développés à cette fin.

L’extraction de connaissances s’impose dans d’autres tâches : actions marketing (formulaires de contact, réseaux sociaux), gestion de la relation client ou, entre autres, optimisation du contenu web dans le but d’un référencement naturel.

Qu’est-ce que l’ERTMS ?

ERTMS ferroviaire

Qu’est-ce que l’ERTMS ?

Dans un monde hyper connecté, le secteur des transports connaît lui aussi son lot de nouvelles technologies intelligentes. Pour survivre et rester dans la course de la performance, l’industrie des chemins de fer doit s’adapter au changement. Avez-vous entendu parler de l’ERTMS ? C’est un système Européen de gestion du trafic ferroviaire (European Rail Traffic Management System) qui s’inscrit dans une logique d’efficacité et de développement durable, mais pourquoi est-il essentiel de respecter les normes Européennes dans le domaine ferroviaire ?

ERTMS ferroviaire

Moderniser le système d’exploitation de circulation

L’ambition Européenne est d’accélérer la transformation industrielle vers le réseau du futur. Grâce à la norme ERTMS, les serveurs informatiques communiquent entre eux via un réseau de télécommunications dédié à la voie ferrée. Ce concept innovant améliore la conduite des trains à grande vitesse et augmente la fréquence des lignes. Le voyageur bénéficie ainsi d’un service de qualité et d’une information en temps réel.

Harmoniser la signalisation des chemins de fer Européens

Au-delà des frontières, le réseau national est mieux connecté au réseau ferré Européen. Le système nouvelle génération se généralise à tous les pays de l’Union Européenne et permet ainsi d’homogénéiser la circulation entre les villes et de fluidifier les échanges frontaliers. Ce système d’exploitation des infrastructures ferroviaires apporte une meilleure maîtrise du temps et de l’espace.

Sécuriser la circulation sur les rails

Le réseau digital du futur est connecté 24h/24 et permet de garantir une sécurité maximale sur les chemins de fer. La technologie ERTMS contrôle la distance de sécurité entre les machines, transmet en temps réel les consignes de conduite, et signale les incidents. Cette solution novatrice apporte réactivité et souplesse, c’est l’assistant technologique rêvé des conducteurs et aiguilleurs du rail. La normalisation dépasse son objectif avec en prime une réduction des coûts de maintenance.

Avec cette méthode agile de régulation des trains, les défis de performance et d’innovation sont relevés. Tous les feux de signalisation passent au vert : sécurité, fiabilité, et ponctualité !

Certaines peuvent être de haut niveau et abstraites, lorsqu’une personne utilise par exemple une remarque sarcastique pour transmettre une information. Pour bien saisir le langage humain, il faut comprendre non seulement les mots, mais aussi comment les concepts sont reliés pour transmettre le message souhaité.

En intelligence artificielle, que signifie NLP ?

NLP intelligence artificielle

En intelligence artificielle, que signifie NLP ?

Le NLP (Natural Language processing ou Traitement Naturel du Langage en français) est la technologie utilisée pour aider les machines à comprendre le langage naturel de l’homme. Il n’est pas aisé d’apprendre aux machines à comprendre notre manière de communiquer. D’importantes avancées ont cependant été réalisées ces dernières années pour faciliter aux machines la compréhension de notre langage.

NLP intelligence artificielle

C’est quoi le traitement naturel du langage ?

Le NLP est une branche de l’intelligence artificielle traitant de l’interaction entre les ordinateurs et les êtres humains en utilisant le langage naturel. L’objectif ultime du traitement naturel du langage est de lire, déchiffrer, comprendre et donner un sens aux langages humains d’une façon qui soit utile.

La majorité des techniques de ce traitement reposent sur l’apprentissage automatique pour déduire le sens des langues humaines. Cette technologie se positionne par ailleurs comme étant la force motrice des applications fréquentes comme les applications de traduction de langues, les traitements de texte (pour vérifier l’exactitude grammaticale des textes), les applications d’assistant personnel, etc.

Un ingénieur aux compétences techniques transverses

L’ingénieur DevOps s’inscrit dans l’évolution des métiers du secteur informatique. C’est un facilitateur technique qui accompagne les équipes agiles afin de réduire le temps de mise en production. En garantissant un passage automatisé entre les différents environnements, il s’assure de l’intégration, la qualité et le déploiement du code produit. Sa double compétence se traduit par une expertise certaine aussi bien sur la partie développement que sur le versant exploitation. Pour mener à bien sa mission, il doit maîtriser des outils spécifiques permettant de programmer, gérer, tester et administrer les systèmes informatiques.

Le Natural Language processing est-il difficile ?

Le traitement naturel du langage est considéré comme un problème difficile en informatique. C’est cependant la nature du langage humain qui rend le NLP difficile. Les règles régissant la transmission des informations via des langues naturelles ne sont pas faciles à comprendre pour les machines.

Certaines peuvent être de haut niveau et abstraites, lorsqu’une personne utilise par exemple une remarque sarcastique pour transmettre une information. Pour bien saisir le langage humain, il faut comprendre non seulement les mots, mais aussi comment les concepts sont reliés pour transmettre le message souhaité.

Les techniques utilisées dans le traitement naturel du langage

L’analyse sémantique et l’analyse syntaxique sont les principales techniques utilisées pour faire des tâches de Natural Language processing.

L’analyse syntaxique : elle fait référence à la disposition des mots dans une phrase de façon à ce qu’ils aient un sens grammatical. Elle est utilisée pour évaluer la façon dont le langage naturel s’aligne sur les règles grammaticales.

L’analyse sémantique : elle fait référence à la signification véhiculée par un texte. C’est l’un des aspects difficiles du traitement naturel qui n’a pas encore été intégralement résolu, puisque l’humeur et le ton employé peuvent amener la machine au contre sens.