Agaetis : Parlons de vous !

Comment nous avons divisé par 10 le temps de chargement d’une application .NET sur Azure

Thu, 12 Mar 2026 16:40:35 GMT

Contexte et problématique initiale

Une application .NET Core et Angular ralentie par des requêtes SQL trop lourdes

Contexte du projet : Dans le cadre d’un projet de développement d'une application Web réalisée en .Net Core et Angular. Nous avons rencontré un problème de timeout sur la récupération d’une liste qui contient beaucoup de données agrégées de plusieurs tables différentes dans la base de données. Le temps de la requête dépassait les 60 secondes de timeout par moment pour afficher 20 éléments dans la liste. Les problèmes viennent en grande partie de la partie backend donc l’application .Net Core et la base de données PostgreSQL. Nous avons pu investiguer sur le sujet grâce à Azure App Insights, notre outil de monitoring.

La table principale contenait environ 10 000 enregistrements. Cette table était ensuite reliée par jointures à une dizaine d’autres tables : la plupart comptaient également autour de 10 000 lignes, quatre d’entre elles atteignaient environ 50 000 lignes, et la plus volumineuse dépassait 3 millions d’enregistrements. Cette volumétrie importante, combinée à un grand nombre de jointures, créait un contexte particulièrement exigeant pour la base PostgreSQL lors de l’exécution des requêtes.

Un projet repris après échec : priorité à la stabilisation avant l’optimisation

Le contexte du projet étant assez complexe suite à la reprise du projet après l’échec de son développement par un autre prestataire, nous avions initialement voulu éviter les optimisations précoces et de les traiter quand les performances ne nous paraissaient pas suffisantes. En effet, les délais pour le développement ont été plutôt contraignants au début du projet. Les problèmes de performances n’étaient pas non plus présents au début car la volumétrie était faible et a beaucoup augmenté depuis.

Le site est interne et accessible uniquement depuis le VPN du client donc les impacts sont principalement la satisfaction du client.

L’échec du précédent prestataire était avant tout technique . Le code livré présentait plusieurs problèmes : une qualité globale insuffisante, une structure difficile à refactorer et des performances faibles. Ces éléments rendaient toute évolution ou optimisation particulièrement délicate.

Des difficultés sont également apparues au niveau de la gestion de projet . Le pilotage technique n’était pas suffisamment structuré, ce qui a contribué à accumuler de la dette technique et à ralentir la stabilisation de l’application.

Depuis la reprise du projet, la volumétrie des données a été multipliée par cinq . Cette croissance progressive explique pourquoi les problèmes de performance n’étaient pas visibles au début du projet, mais sont devenus critiques avec l’augmentation du volume de données.

Objectifs de l'amélioration des performances

Nous avons donc eu comme volonté de rendre cette liste de nouveau accessible et rendre son affichage possible dans un temps acceptable, de l’ordre de 5 secondes et moins si possible.

La situation était devenue critique pour l’équipe :

Temps de réponse : jusqu’à 60 secondes
Liste affichant seulement 20 éléments
Base PostgreSQL avec plusieurs millions de lignes
Application interne devenant difficilement utilisable

L’objectif était clair :
>>>>> passer sous les 5 secondes de chargement !!! tout en garantissant la stabilité de l’application.

Diagnostic des causes de lenteur

Pour identifier précisément l’origine des lenteurs, nous avons mis en place une analyse méthodique des performances.

Nous avons d’abord étudié l’état de l’infrastructure via Azure App Insights et les outils de monitoring Azure afin de vérifier si des limitations existaient au niveau du CPU ou de la mémoire des différents services.

Ensuite, nous avons analysé les logs applicatifs et les requêtes SQL exécutées par le backend afin d’identifier les opérations les plus coûteuses pour la base PostgreSQL.

Nous avons également exploré la base de données avec DBeaver pour détecter d’éventuelles anomalies de volumétrie ou de structure.

Enfin, afin d’isoler précisément les sources de lenteur, nous avons développé un script JavaScript spécifique qui appelait l’API et mesurait les temps de réponse pour chaque entité retournée. Cette approche nous a permis d’identifier précisément les éléments les plus coûteux en temps de calcul.

Les leviers d’optimisation activés

N ous avons donc plusieurs leviers d’action pour améliorer les performances de cette liste. Nous avons décidé de ne pas étudier les possibilités d’optimisation du frontend car celui-ci ne prend que quelques millisecondes pour traiter la réponse du backend et que le temps de la requête est la principale cause.

Analyse de l’infrastructure Azure

Avant d’optimiser le code ou les requêtes SQL, nous avons commencé par vérifier si l’infrastructure pouvait supporter la charge de l’application.

L’application est hébergée sur Microsoft Azure , avec :

un App Service pour l’application .NET Core
une base de données PostgreSQL

L’objectif était de déterminer si les problèmes de performance provenaient d’un manque de ressources côté infrastructure .

Identification des pics de charge sur la base PostgreSQL

Après analyse des métriques d’infrastructure, nous avons constaté que :

la base de données subissait des pics de charge lors de l’appel de la liste
le reste du temps, la charge restait relativement faible

Cela indiquait que le problème était lié à certaines requêtes spécifiques plutôt qu’à une surcharge globale du système.

À l’inverse, aucun problème particulier n’a été observé sur l’App Service , qui disposait des ressources nécessaires pour exécuter l’application.

Une base PostgreSQL obsolète sur Azure

L’analyse de l’infrastructure a également révélé deux points importants :

La base PostgreSQL fonctionnait en version 11 , alors que la version la plus récente disponible était la 15 au moment de l’investigation.
La base était déployée sur Azure en mode Single Server , un modèle destiné à être progressivement déprécié par Microsoft.

Ces éléments pouvaient contribuer à limiter les performances et les capacités d’optimisation de la base de données.

Migration vers une architecture PostgreSQL plus performante

Pour améliorer la situation, nous avons décidé de :

mettre à jour PostgreSQL vers une version plus récente
migrer la base vers Azure Flexible Server

Cette migration a permis de bénéficier :

d’améliorations de performance
d’une meilleure gestion des ressources
d’une architecture plus moderne et pérenne.

Premiers gains de performance après optimisation de l’infrastructure

Suite à ces actions, les performances globales de l’application se sont améliorées.

Nous avons constaté :

beaucoup moins de timeouts
un affichage de la liste nettement plus stable
des temps de réponse compatibles avec une utilisation normale de l’application

Ces optimisations d’infrastructure ont permis de stabiliser la plateforme , avant d’aller plus loin dans l’optimisation du backend et des requêtes SQL.

Analyse des performances du backend

Même si l’amélioration de l’infrastructure et de la base de données a permis de stabiliser la situation, nous avons rapidement considéré que cela ne constituait qu’une solution à court terme.

Pour des raisons de stabilité applicative mais aussi de coût d’infrastructure , il était nécessaire d’optimiser les requêtes envoyées par le backend vers la base de données afin de réduire la consommation de ressources.

Identification des éléments les plus coûteux

Nous avons remarqué que les temps d’affichage de la liste variaient fortement selon les éléments affichés.

Afin d’identifier précisément l’origine du problème, nous avons réalisé une analyse comparative des différents éléments retournés par l’API .

Pour cela, nous avons développé un script spécifique permettant :

de récupérer les éléments un par un
de mesurer les temps d’affichage pour chacun d’entre eux
de comparer les performances entre les différentes entités.

Cette approche nous a permis de détecter les éléments les plus coûteux en temps de calcul.

Détection d’une jointure inutile

L’analyse a révélé que certains éléments pouvaient prendre jusqu’à dix fois plus de temps à s’afficher que d’autres.

En examinant la requête SQL générée par le backend, nous avons identifié un problème important : une jointure était réalisée avec une table dont aucune donnée n’était utilisée dans la liste .

La suppression de cette jointure inutile a immédiatement permis d’améliorer la stabilité des performances et de réduire les temps de réponse.

Correction de données dupliquées provenant d’une API partenaire

L’analyse du backend a également permis d’identifier un second problème : certaines données avaient été massivement dupliquées à la suite d’un problème de communication avec l’API d’un partenaire.

Ces duplications augmentaient inutilement le volume de données à traiter lors des requêtes.

Nous avons donc procédé à un nettoyage des duplicatas , ce qui a permis de résoudre les derniers problèmes de performance observés.

Résultats : des performances multipliées par 10

Comparatif avant / après

Suite aux actions entreprises, nous avons constaté une amélioration significative des performances de l'application, notamment au niveau de l'affichage de la liste.

Vous pouvez voir ci-dessous qu’avant les améliorations le temps de réponse était en moyenne de 35 secondes pour certaines requêtes et celle-ci est descendue à 2.7. Ce test a été réalisé avec Locust et avec une requête que nous avions identifiée comme particulièrement longue dans l’ancienne version.

Ancienne version :

Nouvelle version :

Amélioration de la stabilité

La suppression de la jointure inutile et la correction des données dupliquées ont également amélioré la stabilité de l'application. Ces actions ont permis de réduire les variations de temps de chargement et d’éviter les erreurs liées à des données incohérentes.

La migration de la base de données PostgreSQL vers une version plus récente ainsi que le passage vers Azure Flexible Server ont également contribué à optimiser l’utilisation des ressources.

Nettoyage contrôlé des données dupliquées :

Pour corriger le problème de duplication, nous avons procédé à un nettoyage contrôlé des données directement en SQL. L’objectif était d’identifier les tables contenant un nombre anormalement élevé de doublons et de conserver uniquement la dernière valeur valide pour chaque enregistrement.

Cette opération a permis de réduire le volume de données traité lors des requêtes et d’améliorer la cohérence globale de la base.

Correction du problème à la source :

Concernant le risque d’"effet boule de neige" dans les imbrications de données, la solution ne pouvait pas être uniquement technique. Les duplications provenaient d’un processus externe lié à une API partenaire.

Nous avons donc travaillé avec ce prestataire afin qu’il corrige son mécanisme d’envoi des données.

De notre côté, les données étant critiques pour l’application, il n’était pas possible de les refuser automatiquement. La solution a donc consisté à corriger la source du problème tout en assainissant les données existantes .

Enseignements et bonnes pratiques

Importance de la surveillance continue

La surveillance régulière des performances de l'application et de l'infrastructure est essentielle pour détecter rapidement les problèmes et agir de manière proactive.

Approche méthodique

Une approche méthodique, basée sur l'analyse des données et des tests, est indispensable pour identifier les causes profondes des problèmes de performance et mettre en place des solutions efficaces.

Optimisation multi-facettes

L'optimisation des performances d'une application web nécessite souvent une approche multi-facettes, prenant en compte à la fois l'infrastructure, le code backend et la base de données.

Ces enseignements et bonnes pratiques pourront être appliqués à de futurs projets pour garantir des performances optimales et une expérience utilisateur satisfaisante.

Ce qu’Agaetis retient de cette expérience

Ce projet nous a permis de renforcer notre approche d’analyse des performances sur des systèmes manipulant de grands volumes de données . Nous avons confirmé l’importance d’examiner successivement les trois dimensions clés d’une application : l’infrastructure, le code applicatif et la qualité des données . C’est souvent la combinaison de ces facteurs qui explique les problèmes de performance.
Les développeurs possèdent une vision transversale du système : compréhension du métier, maîtrise du code applicatif et connaissance de l’infrastructure cloud. Cette approche globale nous permet d’analyser un problème technique sous plusieurs angles et d’identifier plus rapidement les véritables causes des ralentissements.
Cette expérience a également renforcé certaines bonnes pratiques internes . Nous veillons notamment à maintenir nos outils et bases de données à jour , comme PostgreSQL, afin de bénéficier des optimisations de performance.
Nous avons également renforcé notre discipline autour de logs explicites et exploitables , qui facilitent grandement les diagnostics.
Enfin, nous privilégions désormais davantage les approches de pré‑traitement des données , afin de limiter les jointures complexes sur des tables volumineuses — en particulier lorsque certaines dépassent plusieurs millions de lignes.

Conclusion

La réduction drastique du temps de chargement des pages a eu un impact direct pour le client. Les utilisateurs peuvent désormais accéder aux données beaucoup plus rapidement , ce qui améliore significativement l’expérience d’utilisation de l’application.

Au‑delà du gain de temps opérationnel, cette optimisation a également renforcé la confiance du client dans la capacité de l’équipe à résoudre des problématiques techniques complexes .

Éviter les requêtes qui agrègent un très grand nombre de données via des jointures multiples. Lorsque cela est possible, il est préférable de clarifier le besoin métier en amont afin de ne récupérer que les informations réellement nécessaires.

Maintenir à jour l’ensemble des composants techniques : librairies, frameworks et bases de données .
Tester séparément les différentes sources potentielles de problèmes : infrastructure, code applicatif et qualité des données .
Suivre une méthodologie structurée pour analyser les performances et prioriser les actions d’optimisation.
Mettre en place des mécanismes de pré‑traitement ou d’agrégation des données afin de limiter les requêtes complexes sur des tables volumineuses.

Industrie & IoT : Application de contrôle dimensionnel et qualité dans l'aérospatial

Wed, 26 Nov 2025 16:47:51 GMT

Le contexte du projet :

Groupe Aérospatial souhaitait optimiser le temps de contrôle dimensionnel des réservoirs de son lanceur spatial.

Les méthodes traditionnelles, longues et peu satisfaisantes, ralentissaient la production et augmentaient les risques d’erreurs.

Le besoin était de développer une application de contrôle qualité et dimensionnel intégrant de nouveaux moyens de mesure plus rapides et précis.

L’objectifs :

L’objectif principal était de concevoir et déployer une application installée sur un PC concentrateur capable de :

lancer différents programmes de contrôle dimensionnel,
intégrer des technologies de mesure avancées (profilomètres lasers, trackers laser),
et améliorer la précision et la répétabilité des contrôles.

Durée de mission :

Mission de plusieurs mois, de la conception logicielle à la formation des équipes, en passant par l’intégration et les tests.

Mise en œuvre :

Agaetis a déployé une approche technique et collaborative :

Développement de l’application : architecture logicielle adaptée aux besoins d’intégration industrielle.
Collecte et traitement des données : intégration des mesures issues des machines à commande numérique, trackers laser et profilomètres.
Optimisation des processus : automatisation des contrôles pour gagner en rapidité et réduire les erreurs.
Accompagnement & formation : transfert de compétences aux équipes internes pour assurer la continuité.

Résultats obtenus :

Temps de contrôle réduit : amélioration notable de la productivité.
Précision accrue : fiabilisation des mesures grâce à l’intégration de nouvelles technologies.
Réduction des erreurs : contrôles plus rapides et répétables.
Compétences préservées : maintien de la connaissance technique dans l’organisation.

Facteurs clés de succès :

Expertise technique d’Agaetis en développement industriel et IoT .
Grande flexibilité dans la collaboration avec le client.
Intégration fluide des données issues de différents équipements.
Approche orientée impact et résultats mesurables.

Et vous ?

Vous vous interrogez sur :

l’optimisation de vos processus de contrôle industriel,
l’intégration de nouvelles technologies de mesure,
ou la digitalisation de vos applications qualité ?

�� Contactez nos experts pour moderniser vos contrôles industriels et accroître votre performance opérationnelle.

Directus est-il l’avenir du Low Code ?

Wed, 26 Nov 2025 15:48:27 GMT

Directus est-il l’avenir du Low Code ?

1. Comprendre le contexte : le rêve et les limites du Low Code

L’essor des outils Low Code et No Code

Les solutions no-code visent à simplifier complètement le processus, offrant des interfaces visuelles de type drag&drop, tandis que les plateformes low-code combinent cette simplicité avec la possibilité d’intégrer du code personnalisé pour des besoins plus avancés. Ces outils ont progressivement trouvé leur place dans les entreprises, permettant de créer des POC rapidement ou de moderniser des processus internes simples.

Les premiers outils donnant accès à des fonctionnalités de développement simplifiées sont apparus dans les années 90 et début 2000. Mais par leur coût, ils étaient réservés à de grandes entreprises, mais avaient des possibilités limitées et restaient peu scalables.

Les outils low code/no code comme nous les connaissons aujourd’hui se sont popularisés au début des années 2010 en réponse à la demande croissante des entreprises pour la digitalisation de processus métiers. Face à la forte demande de développeurs et à la complexité croissante des projets numériques, ces plateformes ont permis à des utilisateurs non techniques de créer des applications, automatiser des workflows et gérer des données sans écrire de code complexe.

Quelques chiffres pour comprendre le phénomène

Pour évaluer l’impact du no-code en France, examinons quelques statistiques significatives.

Entre 2020 et 2025, le no-code est passé d'une tendance émergente à une solution adoptée par une majorité d'entreprises.

Une étude réalisée par Hostinger révèle que 71 % des cadres et dirigeants français ont adopté des solutions no-code en 2025 , contre seulement 25 % en 2020. Cette progression illustre une mutation profonde des pratiques numériques.

- No-code France : Cette communauté, initié par Contournement en 2019, est passée de 5 000 membres en 2020 à plus de 13 000 en 2025. Elle est la plus grande communauté francophone autour du No-code et regroupe professionnels, freelances et passionnés.

- Le SFPN (Société Française des Professionnels du No-code) : Créée en 2020, son but est de fédérer et représenter le No-code au niveau national. Elle organise des événements tels que le Tour de France du No-code et le No-code Summit, et a vu ses adhérents tripler pour atteindre 1 500 membres actifs en 2025.

Ce graphique en barres illustre la croissance moyenne prévue du marché mondial du No-Code / Low-Code, en milliards de dollars américains,

entre 2021 et 2027. On observe une tendance haussière constante , avec une croissance significative attendue chaque année, jusqu’à atteindre un pic estimé en 2027.

Ce graphique en nuage de points représente l’estimation de la taille du marché mondial Low-Code / No-Code , année par année, de 2021 à 2027.

Chaque groupe de points pour une année donnée correspond à plusieurs prévisions de marché, révélant une tendance générale de forte croissance sur la période .

Pourquoi la promesse initiale peut décevoir

Le mouvement Low Code / No Code a vu émerger de nombreux outils promettant la création d’applications complexes sans avoir besoin de compétences approfondies en développement.

De WordPress à des solutions plus récentes comme Make ou n8n, le rêve est prometteur : bâtir des produits à forte valeur ajoutée sans recruter une équipe de développeurs ou passer par un prestataire externe.

Mais à l’heure actuelle, même si les outils plus récents sont plus complets, difficile de nier que cette promesse a souvent été déçue.

Les novices se trouvaient vite limités, faute de connaissances techniques suffisantes.

Les profils expérimentés, quant à eux, se heurtaient à des outils trop rigides pour leurs besoins.

En voulant faire deux choses opposées, on se retrouvait avec un outil moyen en tout qui ne satisfaisait aucun des deux profils.

Les mythes autour du Low Code ( à déconstruire)

L’apparition des outils no code a été accompagnée de nombreux mythes :

Remplacer les développeurs : Dans la réalité, les compétences d’un développeur ne se limitent pas à simplement écrire du code. Ce n’est pas en diminuant la quantité de code que les bonnes pratiques de développement ou les contraintes de performances disparaissent. De plus, l’expérience montre que même pour des fonctionnalités simples, il est difficile de se passer de l’expertise d’un développeur.
Des outils pour des problèmes simples et des POC : Oui, les outils low code sont particulièrement pratiques pour réaliser des POC et répondent extrêmement bien à des problèmes simples. Mais il serait réducteur de les limiter à ce rôle. Aujourd’hui, ces outils sont bien plus évolués.
Le développement coûte moins cher : c’est effectivement le cas sur le court terme. C’est notamment pour cela que ces outils sont idéal pour des POC. Mais selon les produits, entre les coûts de licence, tarif par utilisateur ou systèmes d’abonnement, il faut bien faire son calcul. Entre les coûts récurrents et les problématiques liées aux performances, à la scalabilité et aux éventuelles maintenances, l’approche low code n’est pas forcément aussi intéressante sur le plan financier.

2. Directus, un nouvel acteur qui change la donne

Qu’est-ce que Directus ?

Aujourd’hui, certains outils semblent avoir trouvé un meilleur équilibre.

Parmi les plus prometteurs, nous avons identifié Directus .

Ce projet open source transforme n’importe quelle base de données SQL en un CMS headless , accessible via une interface intuitive et une API REST (ou GraphQL) .

Directus est un projet open source avec 33.5k stars sur Github et profite d’une communauté très active. Leur Discord permet d’échanger sur divers sujets autour du développement de directus.

La dernière version 11.0 a été déployée en août 2024. Depuis, des versions mineures sont déployées à un rythme régulier tous les 1 à 2 mois.

Comment fonctionne Directus avec une base SQL

Directus s’appuie directement sur une base de données SQL en ajoutant des tables de configuration pour chaque objet manipulable.

Par exemple, dans le cas d’une application de gestion de projet, nous pourrions avoir :

une table Projects pour stocker la liste de nos projets et une entrée “projects” dans la table directus_collections ajoutée automatiquement par Directus ;
et pour chaque colonne de la table Projects, une entrée dans la table directus_fields permettant de configurer le fonctionnement de chaque champ : affichage, validation, gestion conditionnelle, etc.

Les utilisateurs de l’application sont gérés via la table directus_users , en lien avec les tables directus_roles et directus_policies pour définir précisément les droits de chaque utilisateur.

Il en va de même pour tous les autres paramètres de l’application, qui auront eux aussi une table dédiée dans le schéma de base de données.

Directus est compatible avec toutes les bases SQL. Il suffit de modifier le db_client dans les variables d’environnement. Il est possible de greffer Directus sur une base existante. Directus permet d’importer des données via un fichier CSV ou JSON. Il est également possible d’exporter les données en CSV/JSON/XML/YAML

Un back-office simple mais puissant

À première vue, il s’agit d’un simple back-office qui permet de visualiser, filtrer et modifier des données.

Mais cette apparente simplicité cache une boîte à outils d’une puissance remarquable en proposant un écosystème complet.

3. Les points forts de Directus

Gestion fine des rôles et permissions

L’interface d’administration de Directus permet de définir, pour chaque rôle, un ensemble de droits via des access policies .

On peut distinguer les droits de lecture, création et mise à jour, ou restreindre l’accès à certains champs en fonction de conditions précises.

Cependant, certaines limites subsistent : par exemple, il n’est pas possible d’autoriser tous les Project Owners à lire tous les projets tout en réservant l’accès en lecture au champ « Budget » uniquement au Project Owner principal du projet.

Il faudra créer une extension pour créer un endpoint custom qui fera les vérifications.

Flows personnalisables et automatisation

Directus permet d’automatiser des actions en réponse à des événements (CRUD, déclenchement manuel via un bouton, un cron, etc.).

Ces flows peuvent devenir très complexes, inclure du code JavaScript ou faire intervenir d’autres flows.

Cependant, lorsque le nombre de flows augmente, il devient difficile de s’organiser et installer une extension ( directus-extension-flow-manager ) sera nécessaire pour grouper les flows dans des dossiers.

Fonctionnalités collaboratives

Directus facilite le travail en équipe grâce à l’internationalisation, l’ajout de commentaires, et la possibilité de stocker et partager des fichiers.H3. Fonctionnalités collaboratives

Internationalisation intégrée

L’interface de Directus est disponible en plusieurs langues, ce qui permet aux équipes multiculturelles de travailler dans leur langue de préférence. Les contenus peuvent également être gérés dans plusieurs locales, facilitant la création de systèmes multilingues sans développement complexe.

Commentaires contextuels

Les utilisateurs peuvent laisser des commentaires directement sur les enregistrements.

Cela permet :

d’échanger rapidement autour d’un contenu précis,
d’assurer un suivi sur des modifications sensibles,
d’éviter la dispersion d’informations dans des outils externes.

Gestion de fichiers centralisée

Directus inclut une bibliothèque de fichiers offrant :

téléversement simple (drag & drop),
gestion des métadonnées,
prévisualisation d’images, vidéos, PDFs,
organisation en dossiers virtuels,
utilisation directe des médias dans les différentes collections.

Un écosystème d’extensions puissant

Jusqu’ici, les fonctionnalités de Directus sont similaires à celles que l’on retrouve dans d’autres outils du marché.

Mais l’atout majeur de Directus, c’est sa grande flexibilité .

Grâce à un système d’extensions, il devient possible d’étendre grandement les capacités de la plateforme :

Ajouter des endpoints API personnalisés ;
Créer des interfaces sur mesure en Typescript/Vue 3;
Développer des opérations ou des flows pour se connecter à des services externes ;
Construire des modules complets pour enrichir l’expérience utilisateur.

C’est un monde de possibilités qui s’ouvre au développeur en proposant des templates d’extension selon ses besoins.

Pourquoi Directus réussit là où d’autres échouent

Directus réussit là où beaucoup d’outils échouent :

Il offre une vraie valeur aux profils non-techniques , tout en laissant une large liberté aux développeurs .

Les premiers peuvent consulter, filtrer, modifier les données via une interface claire sans avoir l’impression de ne pas avoir les compétences techniques pour effectuer leur travail quotidien.

Les seconds peuvent aller beaucoup plus loin, en intégrant des logiques spécifiques au contexte métier grâce aux extensions sans la frustration d’un outil qui ne laisse que peu de place à leur background technique.

4. Les limites et défis actuels

Une traçabilité difficile et une gestion des versions limitée

L’une des grandes forces, mais aussi l’une des plus grandes faiblesses de Directus, c’est que tout est stocké en base de données : les collections, les champs, les rôles, les flows, les permissions, etc. Directus nous permet d’avoir une couche d’abstraction pour configurer nos entités sans avoir à modifier directement la base de données.

Mais cette abstraction limite également les options lorsqu’il est nécessaire de réaliser des migrations de données. Notamment avec l’impossibilité de renommer un champ ou d’en modifier le type. Pour ce faire, il faudra supprimer l’ancien champ pour en recréer un nouveau. En ayant préalablement stocké les valeurs de l’ancien champ pour empêcher la perte de données.

La configuration via la base de données implique l’absence de code. Pas de code review, aucun commit ni branches. Pas de git diff, pas de git revert. Un cauchemar pour tout développeur habitué à un git flow rigoureux.

Un cycle de développement complexe

Dans un projet classique, chaque fonctionnalité suit un cycle bien défini :

développement local
tests en environnement de préproduction
mise en production

Ce processus est très simple avec des branches git, un système de pull-requests, et des pipelines de CI/CD qui se chargent de déployer le tout.

Avec Directus, toutes les modifications sont stockées en base de données, ce qui compromet grandement ce cycle.

Si chaque développeur travaille sur sa propre version locale, il faut ensuite fusionner les schémas de base de données manuellement, une opération très complexe.

Pour simplifier, on pourrait opter pour un environnement de développement partagé entre tous les membres de l’équipe.

Mais cela ne fait que déplacer le problème.

L’absence de branche signifie qu’il est impossible d’isoler des fonctionnalités.

Si deux développeurs travaillent en parallèle, leurs modifications sont impossibles à dissocier.

Si l’une des fonctionnalités est prête à être déployée mais pas l’autre, tout est bloqué.

Un manque de testabilité

La qualité d’une application repose en grande partie sur sa testabilité.

Tests unitaires, tests d’intégration, tests de non-régression : autant de mécanismes qui assurent la stabilité dans le temps.

Or, avec Directus, mettre en place une stratégie de tests fiable est loin d’être simple.

En l’absence de base de code, la majorité des tests doivent passer par des appels à l’API REST, via un service externe.

Cela alourdit la configuration et augmente la complexité globale du projet.

Cette contrainte rend le processus de validation plus flou, surtout pour les équipes habituées aux outils de test automatisés qu’offre une CI/CD.

5. Cas d’usage et intégrations possibles

A l’heure actuelle, les projets Low Code / No Code sont majoritairement utilisés pour développer des applications de gestion interne. Ces applications permettent d’automatiser des tâches simples mais répétitives. Directus ne fait pas exception et brille en tant que back-office pour manipuler des données et automatiser des actions.

Cependant, là où beaucoup d’acteurs tentent d’intégrer un maximum d’outils comme Excel ou Zapier, Directus n’a pas du tout cette ambition. Il est bien entendu possible d’ajouter des extensions pour rendre cela possible mais cette intégration n’est pas facilitée par la plateforme. Pour une application de type “Hub”, qui veut intégrer et agréger plusieurs sources de données, d’autres solutions, comme Airtable, seront bien plus efficaces.

Par contre, Directus prend tout son sens dans le cas d’une application avec des spécifications fonctionnelles complexes et nécessitant de nombreux affichages personnalisés.

Grâce à ses API natives ou enrichies par différentes extensions, il est également possible d’utiliser Directus comme un backend avec un frontend en Vue/React/Angular.

Des cas pratiques révélateurs pour l’IT, les fonctions support et les métiers

Les solutions LCNC modernisent l’expérience client ou collaborateur par :

L’automatisation de processus ou de certaines tâches (envoi de mails automatiques, validations d’étapes quand certaines conditions sont atteintes)
La construction de tableaux de bord complexes, alimentés par l’IA
La gestion de formulaires (supervision des stocks, des inventaires, situations administratives, …)
La conception de portails ou de front-offices visuels

Pour en exploiter pleinement le potentiel, certains acteurs ont été accompagnés pour concrétiser leurs cas d’usages :

Acteur de la mobilité : une application de suivi des demandes de formations a été développée, permettant de sécuriser la bonne actualisation des compétences de l’ensemble des agents concernés
Acteur de l’aéronautique : une application dédiée à la gestion du processus de maintenance des hélices a été délivrée, réduisant ainsi les délais d’intervention et améliorant la traçabilité des opérations.

Exemple d’application métier : Gestion des tickets de support avec Directus

Cette image illustre un cas d’usage métier très concret (support, helpdesk, CRM interne).

C’est exactement le type d’application que les entreprises créent en low-code grâce à Directus.

Exemple de Dashboard E-Commerce construit avec Directus

Il met en avant un cas réaliste : un dashboard e-commerce, un usage courant du low-code/Directus.

Il valorise la capacité de Directus à afficher des indicateurs, des graphiques et des listes enrichies.

6. Verdict : Directus, un futur incontournable du Low Code ?

Le positionnement de Directus en fait un acteur à part de l’écosystème Low Code.

Les autres outils existants sont très performants dans l’intégration d’applications tierces et dans l’automatisation de processus. Directus se dirige plutôt à mi-chemin entre un backoffice complet et personnalisable et un backend traditionnel.

La mise en place de l’environnement et le développement sont largement simplifiés par rapport à un développement traditionnel, même pour des fonctionnalités relativement complexes. On peut tout de même noter que pour certaines fonctionnalités très avancées, le fonctionnement natif de Directus est trop rigide et l’ajout d’extensions est nécessaire :

Gestion multi-rôle: un utilisateur ayant plusieurs rôles effectue une même action sur un objet mais avec des conséquences différentes selon le rôle actif
Mise en place de relations complexes entre les profils utilisateurs: un utilisateur met en place une délégation sur la gestion de son profil à un tiers de confiance

De plus, tant que les freins structurels de Directus en termes de déploiement et de testabilité ne seront pas levés, soit par des améliorations natives de Directus, soit par l’ajout d’outils complémentaires, la plateforme restera difficile à intégrer dans des projets d’envergure.

7. Conclusion et ouverture

Directus est un projet alliant facilité d’utilisation et flexibilité.

Des qualités particulièrement adaptées aux équipes alliant profils non-techniques et développeurs.

Pour les projets qui nécessitent un back-office flexible, une API sur-mesure et une interface prête à l’emploi, Directus représente une alternative crédible et innovante, capable de concilier besoins métiers et rapidité de développement.

Cependant, cette grande flexibilité a un revers : l’absence de base de code traditionnelle complique la traçabilité, la gestion des versions et l’automatisation des tests, des aspects essentiels pour des projets importants.

Les limitations actuelles en termes de collaboration sur différents environnements et de contrôle du déploiement montrent que Directus n’est pas (encore) un « code killer » capable de remplacer entièrement une architecture classique.

Malgré ces contraintes, Directus reste un outil prometteur.

Son écosystème open source continue d’évoluer rapidement, et des solutions complémentaires pourraient venir pallier certaines de ces limites. Des initiatives individuelles pour répondre à ces problèmes sont d’ores et déjà en cours de développement ( https://github.com/directus/directus/discussions/25544 ).

8. Annexe - Benchmark des principales applications Low Code de gestion de données

« Directus peut-il accélérer vos projets métiers ?

Obtenez une analyse sur-mesure en moins de 48h. »

Connected Tires

Thu, 06 Nov 2025 16:15:51 GMT

Project Context

Michelin aimed to develop a new generation of digital services based on data from connected tires. The goal was to deliver added value to truck fleet managers and maintenance centers worldwide.

The challenge lay in the collection, processing, and supervision of massive sensor data, while ensuring robustness, scalability, and relevance of analytics.

Objectives

The main objective was to establish a technical and architectural framework to:

Efficiently collect and process data from connected tires
Monitor data flows and measure the impact of business use cases
Create a Big Data platform ready to evolve with growing data volumes

Mission Duration

A long-term engagement , combining initial architectural study, implementation of monitoring systems, and ongoing support.

Implementation

Agaetis leveraged its Data and Cloud expertise to:

Initial architecture study: Define technological and structural choices
Platform monitoring: Implement monitoring principles to ensure robustness and availability
Load analysis: Evaluate the impacts of various business use cases
Big Data framework definition: Integrate best practices to accelerate implementation
Data Science work: Perform domain-specific analysis and develop new indicators and services

Results Achieved

New digital services: Creation of innovative solutions for fleet managers
Robust and scalable platform: A Big Data environment ready to handle massive data volumes
Operational optimization: Improved traceability and KPI tracking
Enhanced innovation: Data transformed into strategic levers for Michelin

Key Success Factors

Agaetis’ expertise in Big Data and IoT data processing
End-to-end methodology: From architecture to Data Science
Immersion in the client’s business environment
Proactive supervision ensuring robustness and reliability

And You?

Are you wondering about:

Leveraging data from your connected equipment ?
Creating new digital services based on Data?
Implementing a robust and scalable Big Data architecture ?

�� Contact our experts to transform your IoT data into innovative, value-generating services.

Transforming an Application into a Therapeutic Treatment

Thu, 06 Nov 2025 16:10:00 GMT

Project Context

France’s first research foundation dedicated to innovation in pain management aimed to launch a market-ready application resulting from its clinical research and development program. The goal was to transform the app into a Digital Therapeutic (DTx) reimbursed by the national health insurance system.

Objectives

The organization focuses on driving healthcare innovation through extensive collaborations with hospitals, research institutes, universities, and technology companies. The main challenges included:

Transforming an application into a Digital Therapeutic (DTx) reimbursed by the national health system.
Managing the transition of patients to this new platform.
Preparing a new data warehouse to support scientific research.

Mission Duration

3 collaborators over 3 years

Methodology

Agaetis provided its expertise through targeted and structured actions:

Audit of existing systems: Evaluation of current infrastructure to identify needs and areas for improvement.
Decision support for partner selection: Assistance in choosing competent and reliable technology partners.
Technology advisory: Guidance on application architecture, security, and scalability to ensure long-term viability.

Results Achieved

Development of an application supporting patients in chronic pain management, progressing toward recognition as a reimbursable DTx.
Rigorous technical assessment and selection of strategic partners.
Adherence to roadmap milestones , ensuring steady progress and alignment with expectations.

This project highlights how Agaetis leverages its technological and strategic expertise to transform challenges into innovative, effective solutions — creating tangible value for clients in the healthcare sector.

Management of Municipal Administration with Generative AI

Thu, 06 Nov 2025 16:05:55 GMT

Context

The topic of artificial intelligence is a major issue for an insurance and digital services group. The 2024 edition of a trade fair dedicated to local authorities, sponsored by the company, will focus on AI serving humanity . The company’s clients are already asking about its positioning regarding AI, and it aims to demonstrate its concrete commitment to this path.

Proposal

Support in developing an AI strategy and translating it into a 2- to 3-year roadmap , including the implementation of three proof-of-concept (POC) projects.

Conclusion

The POCs aim to demonstrate the practical capabilities of AI to improve support services, provide regulatory assistance, and facilitate multilingual communication. By assisting the company in defining and implementing its AI strategy, these POCs will showcase its commitment to innovation and continuous improvement of its services.

1. POC #1: Omnichannel Orchestrator for User Support

Objective: Reduce employee workload and improve service quality.
Solution: An omnichannel orchestrator that routes user requests to the best resolution channel.
Technology Partner: A conversational orchestration solution provider.
Timeline: 4 to 6 weeks.
Budget: 12 to 15 joint workdays.
Stakeholders: Support manager, customer relations expert, partner technical expert.

2. POC #2: AI Assistant for Urban Planning

Objective: Provide additional regulatory assistance to municipal services.
Solution: A chatbot based on a multi-source knowledge base, answering urban planning questions.
Technology Partner: A specialized AI integrator.
Timeline: 4 weeks.
Budget: To be defined with partners.
Stakeholders: Urban planning managers, AI experts, data scientists.

3. POC #3: Multilingual Chatbot for Local Authorities

Objective: Facilitate communication between citizens and local administrations in multiple languages.
Solution: A chatbot powered by public information from a website and other sources, supporting 3 to 4 languages.
Technology Partner: A specialized AI integrator.
Timeline: 4 weeks.
Budget: To be defined with partners.
Stakeholders: Web and business managers, AI experts, data scientists.

Adopt Kubernetes – Orchestrate Your Application Strategy

Thu, 06 Nov 2025 15:53:01 GMT

Project Context

As part of its digital transformation program, a global leader in the tire industry launched a strategic initiative to modernize its IT infrastructure. The company aimed to deploy a Container-as-a-Service (CaaS) platform to accelerate application development and enhance agility in a highly competitive market.

Objectives

The main objective was to provide a robust Kubernetes foundation capable of:

Hosting the majority of the company’s applications
Ensuring fast and secure scalability
Reducing time-to-market while optimizing infrastructure costs

The challenge lay in successfully adopting and integrating Kubernetes within the IT department while balancing innovation, security, and operational continuity .

Mission Duration

Two consultants over four years , providing continuous support to define, build, and evolve the CaaS platform.

Implementation

To achieve these objectives, Agaetis adopted a progressive approach:

Design and maintenance of the CaaS platform: Tailor-made architecture based on Kubernetes, designed for adaptability and long-term sustainability.
Long-term partnership: Close collaboration with the client’s internal teams to co-develop the solution and adapt to evolving needs.
Operational optimization: Implementation of modern DevOps practices (CI/CD, monitoring, security) to automate and secure deployments.
Continuous innovation: Regular integration of the latest Kubernetes advancements to ensure a modern, high-performance platform.

Results Achieved

The deployment of this CaaS platform enabled:

Enhanced agility: Rapid deployment of containerized applications across multiple environments.
Improved performance: High availability, reduced downtime, and faster response times.
Cost optimization: Better management of hardware and software resources.
Accelerated innovation: Adoption of Kubernetes as a catalyst for digital transformation and operational efficiency.

Key Success Factors

Strong Kubernetes expertise from Agaetis teams.
Co-construction with the client’s internal teams, ensuring ownership and skill transfer.
Continuous technological watch guaranteeing a secure and up-to-date platform.
Long-term partnership built on trust and transparency.

And You?

Are you wondering about:

Modernizing your IT infrastructure?
Adopting Kubernetes to accelerate your application development?
Implementing a Container-as-a-Service platform tailored to your business needs?

�� Contact our experts to discover how to transform your application strategy with Kubernetes.

Copie de Data & Innovation : valoriser les données végétales pour créer de nouveaux services

Thu, 06 Nov 2025 15:45:19 GMT

Project Context

Platform Garden, an international startup, wanted to leverage its data to create value and strengthen its innovation strategy.

The main challenge was to use data visualization and identify how existing and future data could open new growth opportunities.

Objectives

Platform Garden’s primary goals were to:

Analyze and enrich its dataset on plants and shrubs
Leverage this data to develop new services and features
Integrate these data assets efficiently into existing systems while optimizing technological and financial costs

Mission Duration

A multi-phase project, from ideation to the development of new functionalities, with continuous support alongside Platform Garden’s teams.

Implementation

Agaetis deployed a progressive and collaborative approach :

Ideation and scoping phase: Workshops to define and prioritize Platform Garden’s needs
Research and data source analysis: Exploration of existing datasets and evaluation of their relevance for integration within the startup’s ecosystem
Feature development: Design of innovative services, such as predictive algorithms, to fully exploit the value of collected data

Results Achieved

The mission led to:

Enhanced data repository: A richer database enabling new discoveries and use cases
Value creation and new services: Development of unique features such as Jardi’Alerte and the future Végéscore, providing a competitive edge
Continuous innovation: Implementation of an evolving process ensuring constant adaptation to technology and market needs

Key Success Factors

Agile and progressive approach by Agaetis
Collaborative workshops aligning priorities and expectations
Data and innovation expertise applied to a specific and emerging domain
Ability to transform data into tangible and differentiating services for end customers

And You?

Are you wondering about:

Unlocking the value of your data to create new services?
Integrating predictive features into your products?
Building a data-driven innovation strategy tailored to your industry?

�� Contact our experts to turn your data into powerful levers for growth and innovation.

Data/Cloud Architecture: Stabilization and Security of a Data Warehouse in Difficulty

Thu, 06 Nov 2025 15:42:23 GMT

Project Context

A group of clinics was facing serious issues with its Data Warehouse:

Critical data flows were either non-functional or prone to recurring errors
Insufficient project governance led to delays and non-compliant deliverables

This situation compromised the reliability of analytics and operational continuity in a context where data is essential for managing both medical and administrative activities.

Objectives

The main objective was to regain control of the Data environment by:

Rapidly securing ongoing milestones
Identifying and fixing major technical gaps
Defining a clear and shared roadmap with internal teams

Mission Duration

An emergency intervention for immediate stabilization, followed by multi-month support with the implementation of a tailored governance framework.

Implementation

Agaetis deployed a structured methodology :

Immediate technical diagnosis: Comprehensive assessment (Data Factory, Power BI) and remediation recommendations
Recovery and stabilization: Quick resolution of urgent issues and securing of critical data flows
Enhanced governance: Implementation of a project governance model promoting transparency and continuity

Results Achieved

Rapid stabilization: Drastic reduction of errors and restoration of operational continuity
Long-term optimization: Validated roadmap with clear milestones for a controlled trajectory
Restored reliability: Renewed confidence from business users in data exploitation

Key Success Factors

Efficient “firefighter mode” approach for immediate impact
Transparent communication with client teams
Agaetis’ Data/Cloud expertise , combining technical diagnostics and project governance
Close collaboration with business teams to ensure ownership and adoption

And You?

Are you wondering about:

Quickly stabilizing your Data environments?
Securing your critical data flows?
Establishing a clear roadmap aligned with your challenges?

�� Contact our experts to transform your Data environments into reliable and high-performance assets.

Automation & DevOps: Acceleration and Reliability of Application Deployments with a Global Urban Transport Operator

Thu, 06 Nov 2025 15:06:26 GMT

Project Context

In a context of digital transformation, our client — a global urban transport operator — wanted to strengthen the efficiency of its IT teams and reduce time-to-production. The largely manual processes still in place led to:

High risk of errors
Low productivity
A time-to-market too long to stay competitive in a rapidly changing environment

Objectives

The main objective was to establish a DevOps culture and practices to:

Automate critical processes and increase deployment reliability
Reduce operational costs and time-to-production
Improve collaboration between development and operations teams

Mission Duration

A multi-month engagement, conducted iteratively, with the progressive integration of new practices and transfer of knowledge to internal teams.

Implementation

To achieve these objectives, Agaetis implemented a structured approach:

Process automation: Reduction of manual interventions through the implementation of scripts and dedicated tools, minimizing human errors.
CI/CD (Continuous Integration & Delivery): Creation of automated pipelines to accelerate and secure application deployments.
DevOps culture: Training sessions and change management support to foster collaboration between developers and operators.
Security and monitoring: Integration of IAM tools and centralized alerts for threat detection and data protection (BYOK encryption at rest & in transit).

Results Achieved

Reduced time-to-market: Accelerated deployments thanks to automation and CI/CD pipelines.
Cost optimization: Decrease in operational expenses related to manual interventions.
Improved quality: Greater reliability of deliverables and fewer production errors.
Enhanced collaboration: IT teams aligned around common goals, fostering a sustainable DevOps culture.

Key Success Factors

Agaetis’ DevOps expertise .
Clear identity governance integrated with the client’s Active Directory.
Advanced data security and proactive monitoring of environments.
Human-focused support to establish a lasting DevOps culture.

And You?

Are you wondering about:

Automating your IT processes to reduce deployment times?
Integrating a DevOps culture within your teams?
Implementing secure and efficient CI/CD pipelines ?

�� Contact our experts to accelerate your projects while ensuring the reliability and security of your application environments.

Hadoop HDP to CDP Migration: Modernization and Security of a Hospital Information System

Thu, 06 Nov 2025 14:54:18 GMT

Project Context

A hospital center needed to modernize its Big Data infrastructure. Its Hadoop HDP environment was reaching end-of-support and showed technical limitations in both performance and security.

The complexity of the hospital’s IT system — including electronic medical records, patient management systems, and telemedicine platforms — required a carefully managed migration, ensuring the continuity of patient care without disruption.

Objectives

The main goal was to ensure a smooth and secure transition to Cloudera Data Platform (CDP) in order to:

Improve performance and security of critical systems
Ensure compliance with healthcare regulations
Reduce operating costs while modernizing the Data environment

Mission Duration

A multi-month project, structured around diagnostic, migration, and production phases, followed by post-migration support.

Implementation

To deliver this strategic migration successfully, Agaetis deployed a rigorous methodology:

Audit and planning: Analysis of the existing HDP environment and identification of data to migrate
Migration plan: Definition of required resources, timeline, and organization of key steps
Execution: Transfer of data, metadata, workflows, and applications to CDP with optimized configuration
Validation tests: Verification of data integrity and post-migration performance
Optimization & production: Fine-tuning for maximum performance and user training on CDP’s new features

Results Achieved

Increased performance: Faster, more stable critical systems
Enhanced security: Regulatory compliance ensured for managing sensitive medical data
Cost reduction: 10% decrease in operating costs, representing annual savings of €100,000 on a €1M budget
Continuity of care maintained: Migration completed with zero service interruption

Key Success Factors

Agaetis’ expertise in complex Big Data migrations
Secure, phased approach tailored to sensitive hospital environments
Transparent communication with the client’s IT teams
Comprehensive training and knowledge transfer for end users

And You?

Are you wondering about:

Migrating your Big Data environments to CDP or other modern platforms?
Optimizing your costs while strengthening data security?
Ensuring service continuity during critical transformation projects?

�� Contact our experts to achieve a seamless Data migration without compromising performance or security.

Industrial Machine Learning: Failure Prediction and Energy Optimization

Thu, 06 Nov 2025 14:50:19 GMT

Project Context

A Lyon-based company specializing in energy performance management through cooling sought to strengthen its competitive advantage.

Its dual objective was to:

Reduce maintenance costs caused by unexpected machine failures
Optimize energy consumption in its buildings while aiming for ISO certification to access subsidies

Objectives

The main goal was to develop a Machine Learning-based solution to:

Anticipate and prevent critical equipment failures
Reduce operational costs and extend equipment lifespan
Optimize building energy consumption (based on occupancy, weather, and manual settings)

Mission Duration

A multi-month engagement including solution design, algorithm development, and knowledge transfer to internal teams.

Implementation

Agaetis implemented a Data & AI approach focused on business value:

Diagnosis and scoping: Clarification of opportunities through the use of existing industrial data
Predictive algorithm development: Design of advanced models to anticipate failures and detect anomalies
Energy optimization: Creation of tools leveraging occupancy, weather, and manual control data to reduce energy consumption
Knowledge transfer: Training and support for internal teams to ensure ownership and sustainability of AI models

Results Achieved

Reduced unexpected failures: 20% decrease in critical incidents
Energy optimization: Significant reduction in energy costs through smarter resource management
Extended equipment lifespan: Improved preventive maintenance and machine responsiveness
Increased Data/AI maturity: Predictive algorithms integrated into operational processes

Key Success Factors

Agaetis’ expertise in Machine Learning applied to industry
Combination of data science with the client’s business knowledge
Implementation of training and skill transfer programs
Pragmatic and results-oriented approach

And You?

Are you wondering about:

Using Machine Learning to reduce maintenance costs?
Optimizing your energy consumption?
Implementing anomaly detection solutions tailored to your industrial environment?

�� Contact our experts to turn your data into levers for industrial and energy performance.

CTO as a Service: Technology Leadership for an Innovative Health Foundation

Thu, 06 Nov 2025 14:46:16 GMT

Project Context

A foundation in the healthcare sector wanted to develop an innovative application to support patients suffering from chronic pain.

The ambition was to transform this solution into a Digital Therapeutic (DTx) reimbursed by the national health system. However, the organization faced several challenges:

Lack of structured technical leadership
Need to select the right technological partners
Necessity to ensure regulatory compliance and data security

Objectives

The main objective was to provide an outsourced CTO capable of:

Optimizing technological processes to reduce inefficiencies
Defining strategic and technological orientations
Securing the product roadmap up to market launch
Guaranteeing compliance with medical and regulatory requirements

Mission Duration

A long-term engagement acting as an external CTO, with regular milestones to align roadmap, architecture, and partnerships.

Implementation

Agaetis provided full technological leadership through:

System audit: Evaluation of existing systems and identification of improvement opportunities
Decision support: Selection of strategic technological partners
Technical advisory: Structuring of the architecture, security, and scalability of the solution
Testing & validation: Support in assessing and validating technologies to meet quality and regulatory standards

Results Achieved

Optimized technological processes: 15% reduction in identified inefficiencies
Secured roadmap: Milestones achieved with aligned technical partners
Increased confidence: Structured governance enabling the foundation to secure investments
Certification readiness: Application well positioned to become a recognized, reimbursed DTx

Key Success Factors

Expertise in technology strategy applied to digital health
External CTO role combining strategic vision and operational support
Compliance- and quality-focused approach tailored to healthcare
Trust-based collaboration and close partnership with the foundation

And You?

Are you wondering about:

The technological leadership of your health or e-health projects?
Selecting the right partners for your innovations?
Building a reliable and compliant product roadmap?

�� Contact our experts to benefit from a CTO as a Service and secure your digital transformation projects.

Health & AI: Personalized Brain Modeling to Optimize Neurological Diagnosis

Thu, 06 Nov 2025 14:43:07 GMT

Project Context

A health-focused start-up wanted to develop an innovative platform for personalized brain modeling to improve the diagnosis and treatment of neurological disorders such as epilepsy and Alzheimer’s disease.

The main challenge was to move from promising research prototypes to an industrializable solution capable of convincing both clinicians and investors, while complying with strict regulatory requirements.

Objectives

The objective was to secure and accelerate the industrialization of the platform by:

Auditing and consolidating the existing code
Identifying the core algorithms essential to system performance
Defining a strategy for evolving toward a high-resolution version suitable for clinical use

Mission Duration

A multi-month engagement combining technical expertise, scientific audit, and strategic guidance.

Implementation

Agaetis implemented a comprehensive approach:

Macro audit of existing code: Verification of industrialization standards and code robustness
Cataloging key algorithms: Inventory and prioritization of models essential to the functioning of the Virtual Epileptic Patient (VEP)
Research gap assessment: Identification of clinical requirements and scientific gaps to achieve industrial maturity
AI risk assessment: Analysis of algorithms designed to enhance the quality of medical data through artificial intelligence
Strategic support: Preparation of the technical and scientific roadmap to secure future funding

Results Achieved

Accelerated industrialization: Transition from research prototype to a platform closer to clinical application
Secured investment: Clear vision of the milestones required for market readiness
Scientific and technical valorization: Structured documentation of algorithms and applied standards
Quantified impact: An estimated €500,000 in additional revenue thanks to an accelerated market release by six months

Key Success Factors

Agaetis’ expertise at the intersection of health, AI, and industrialization
Methodology combining scientific analysis with technical rigor
Ability to support start-ups in transitioning from research to market
Close collaboration with clinicians and investors

And You?

Are you wondering about:

Industrializing your research prototypes into clinical solutions?
Leveraging AI and modeling to enhance your research?
Accelerating your roadmap toward a validated, market-ready solution?

�� Contact our experts to transform your research projects into health solutions ready for the market.

Data Governance: Data Control Implementation for a Leading Pharmaceutical Laboratory in Ophthalmology

Thu, 06 Nov 2025 14:39:29 GMT

Project Context

As part of its ERP renewal, a major European pharmaceutical laboratory faced critical issues in data quality and structure.

Errors and inefficiencies caused by uncontrolled data represented a significant cost to the organization, directly impacting processes and performance.

Objectives

The main objective was to implement a robust data governance framework to:

Secure the quality of data used in Data & AI projects
Structure and document datasets to facilitate exploration and reuse
Ensure regulatory compliance and reliability of business analyses

Mission Duration

A long-term assignment with a dedicated technical consultant to support the group’s ongoing Data maturity improvement.

Implementation

Agaetis deployed a progressive and pragmatic approach:

Analysis and identification: Mapping article data and identifying quality gaps
Challenge and structuring: Controlling data transformation flows and clarifying processes
Documentation: Creation of data catalogs and traceability for datasets
Annotation & labeling: Integration of labeling processes to improve the performance of future AI models
Continuous support: Knowledge transfer and awareness sessions for business teams

Results Achieved

Improved data quality
Cost optimization
Sustainable structuring: Strong foundations established for future Data & AI projects
Guaranteed compliance: Better control of data in line with pharmaceutical regulatory requirements

Key Success Factors

Expertise in Data Governance applied to the pharmaceutical sector
Pragmatic approach focused on measurable results and cost efficiency
Tailored support with a dedicated technical consultant
Close collaboration with business teams to ensure adoption

And You?

Are you wondering about:

Bringing your data under control to strengthen your Data & AI projects?
Improving the quality of your critical datasets?
Integrating governance processes to meet regulatory requirements?

�� Contact our experts to turn your data into a true strategic asset.

AI & Health: Optimization of Hospital Processes and Improvement of Patient Care

Thu, 06 Nov 2025 14:34:55 GMT

Le contexte du projet :

Dans un environnement hospitalier marqué par une forte pression sur les ressources et une complexité croissante de la gestion des soins, notre client cherchait à tirer parti de l’ IA et de l’automatisation pour :

optimiser la planification des ressources,
améliorer la qualité des soins,
et renforcer l’expérience patient.

L’objectifs :

L’objectif principal était de démontrer concrètement la valeur de l’IA dans les hôpitaux à travers plusieurs cas d’usage :

optimisation opérationnelle (planification, stocks, ressources),
amélioration des diagnostics et des dossiers médicaux ,
automatisation des processus administratifs ,
et engagement patient via des services personnalisés.

Durée de mission :

Accompagnement sous forme de POC et expérimentations successives, avec une intégration progressive des solutions validées.

Mise en œuvre :

Agaetis a déployé une approche pragmatique centrée sur la valeur :

Optimisation des processus : prédiction de la demande en lits, personnel et matériel ; gestion prédictive des stocks ; allocation automatique des soignants.
Amélioration des soins : détection d’anomalies dans les dossiers médicaux, optimisation des parcours patients, aide à l’interprétation d’imageries médicales.
Automatisation administrative : génération de comptes rendus médicaux, synthèse automatique des dossiers patients, gestion intelligente des requêtes RH et IT.
Expérience patient personnalisée : chatbots médicaux, génération de guides de soins adaptés, préparation aux interventions chirurgicales.
Optimisation financière : modélisation des prévisions financières et tarification dynamique.

Résultats obtenus :

Productivité renforcée : réduction des inefficacités grâce à la planification optimisée.
Qualité des soins améliorée : diminution des erreurs liées aux dossiers médicaux et meilleure orientation des patients.
Expérience patient enrichie : mise en place de services plus fluides et personnalisés.
ROI démontré : valorisation de l’IA comme levier opérationnel, clinique et administratif.

Facteurs clés de succès :

Expérience d’Agaetis dans le déploiement d’IA appliquée au domaine hospitalier.
Approche intégrée, couvrant aussi bien le médical, l’administratif et le financier.
Collaboration avec les professionnels de santé pour assurer l’adoption.
Déploiement progressif pour limiter les risques et sécuriser les résultats.

Et vous ?

Vous vous interrogez sur :

l’utilisation de l’IA pour optimiser vos processus hospitaliers,
la modernisation de vos services administratifs et médicaux,
ou l’amélioration de l’expérience patient via des solutions digitales personnalisées ?

�� Contactez nos experts pour déployer l’IA comme levier de transformation dans vos établissements de santé.

Cloud Architecture: Design of a Hybrid and Business-Oriented Solution

Thu, 06 Nov 2025 14:26:12 GMT

Project Context

A company wanted to modernize its IT architecture to support its digital transformation strategy.

Its existing systems lacked agility and hindered innovation. The need focused on implementing a cloud-ready and hybrid architecture capable of combining performance, security, and regulatory compliance.

Objectives

The main objective was to design a tailor-made cloud architecture that would :

Align technology choices with the company’s strategic objectives
Reduce time-to-market through a DevOps approach
Integrate hybrid cloud solutions (AWS, Azure, GCP) to ensure scalability and flexibility
Guarantee a high level of security and governance

Mission Duration

End-to-end support: from needs analysis to proof of concept (POC), through architectural design and progressive implementation.

Implementation

Agaetis deployed a progressive and value-driven approach :

Needs analysis: Business immersion to understand strategic challenges
Technological study: Selection of suitable cloud and hybrid solutions
Architecture design: Cloud-native design integrating performance, security, and compliance
DevOps approach: Implementation of collaborative and automated practices (CI/CD, Terraform)
POC development: Validation of the solution on a specific use case before large-scale deployment

Results Achieved

Strategic alignment: Architecture designed to fit the company’s ambitions
Increased agility: Reduced deployment times thanks to DevOps practices
Guaranteed flexibility: Seamless integration of hybrid cloud solutions tailored to business needs
Security and compliance ensured: Adherence to regulatory standards and governance best practices

Key Success Factors

Multi-platform cloud expertise ( AWS, Azure, GCP )
Ability to bridge business strategy and technological choices
Progressive and secure approach validated through a POC
Close collaboration between business and IT teams

And You?

Are you wondering about:

Modernizing your IT architecture?
Implementing secure hybrid cloud solutions ?
Reducing your time-to-market through DevOps practices?

�� Contact our experts to design a cloud architecture aligned with your strategic ambitions.

Cybersecurity: Active Directory Penetration Audit in a Hospital Group

Thu, 06 Nov 2025 14:20:50 GMT

Project Context

As part of the national CaRE program (Cybersecurity, Acceleration and Resilience of Institutions), a group of five hospitals wanted to assess the robustness of their Active Directory (AD).

The challenge was critical: protecting the hospital information system from internal and external threats while ensuring the continuity of patient care.

Objectives

The main objective was to test the security and resilience of the AD in order to:

Identify exploitable vulnerabilities, including internal ones
Assess the exposure level of the information system
Provide concrete and prioritized recommendations to strengthen hospital cybersecurity

Mission Duration

A short but intensive mission, including a technical audit, intrusion scenarios, and an operational debrief.

Implementation

Agaetis deployed a rigorous audit methodology:

PTES framework: Adoption of international standards to structure the mission
Grey-box penetration testing: Combination of manual and automated tests across the network
Simulated intrusion scenarios: Realistic situations to measure AD exposure
Comprehensive and actionable report: Vulnerabilities classified by severity with prioritized recommendations

Results Achieved

Enhanced security: Clear identification of vulnerabilities with an associated remediation plan
Cybersecurity awareness: Increased internal understanding of AD-related risks
Decision-making support: Practical recommendations to prioritize corrective actions
Regulatory compliance: Alignment with cybersecurity requirements in the healthcare sector

Key Success Factors

Strong technical expertise from Agaetis in AD environments and sensitive IT systems
Methodology tailored to hospital environments
Educational and immediately actionable deliverables
Supportive approach focused on guidance and knowledge transfer

And You?

Are you wondering about:

The security of your Active Directory environments?
The resilience of your critical systems?
The compliance of your infrastructures with cybersecurity standards?

�� Contact our experts to strengthen your defenses and protect your critical environments against emerging threats.

Big Data & Cloud: Storage and Processing Platform for 35 Million Linky Meters

Thu, 06 Nov 2025 14:13:24 GMT

Le contexte du projet :

Un acteur majeur de la distribution d’électricité en France, devait gérer les données massives générées par les 35 millions de compteurs Linky déployés sur le territoire.

Le défi reposait sur la mise en place d’une infrastructure robuste, sécurisée et évolutive capable de centraliser, stocker et analyser ces volumes croissants de données, tout en garantissant conformité et performance.

L’objectifs :

L’objectif principal était de développer une plateforme Big Data sécurisée permettant de :

centraliser et stocker les données issues des compteurs,
assurer la gouvernance et la protection des données sensibles,
offrir des capacités analytiques avancées pour soutenir les cas d’usage métiers,
et accompagner la croissance des volumes de données dans le temps.

Durée de mission :

Projet mené en plusieurs phases : conception de l’architecture, mise en œuvre technique, sécurisation, puis accompagnement pour l’optimisation continue.

Mise en œuvre :

Agaetis a mobilisé son expertise Data & Cloud pour concevoir une plateforme Data by Design :

Architecture cloud et Big Data : intégration de solutions telles que Snowflake et Databricks pour la gestion et l’analyse des données massives.
Gouvernance & sécurité : mise en place de politiques IAM, encryption des données (at rest et in transit), et détection proactive des menaces.
Performance & agilité : intégration d’outils analytiques avancés permettant aux métiers de tirer rapidement de la valeur des données.
Conception robuste : dès la phase de design, intégration des principes de conformité et de sécurité (« Data by Design »).

Résultats obtenus :

Infrastructure robuste et pérenne : capable de traiter des volumes massifs en toute sécurité.
Protection des données : conformité réglementaire assurée, avec une gouvernance claire.
Agilité renforcée : capacités analytiques avancées mises à disposition des métiers.
Valorisation stratégique : les données Linky transformées en levier de performance et d’innovation.

Facteurs clés de succès :

Expertise Agaetis en Data Engineering, Cloud et Big Data.
Approche sécurisée et conforme intégrée dès la conception.
Choix technologiques adaptés aux besoins métiers (Snowflake, Databricks).
Accompagnement stratégique et opérationnel sur toute la chaîne de valeur Data.

Et vous ?

Vous vous interrogez sur :

la mise en place d’une plateforme Big Data sécurisée et évolutive,
la valorisation de vos données massives pour générer de nouveaux cas d’usage,
ou l’intégration de solutions cloud performantes adaptées à vos enjeux métiers ?

�� Contactez nos experts pour transformer vos données en leviers stratégiques et opérationnels.

IoT Health: Industrialization of an HDS-Compliant Smart Pen

Thu, 06 Nov 2025 14:06:58 GMT

Project Context

A prototype of a connected pen designed for the healthcare sector had achieved great success in the market. Faced with growing demand, the client needed to move to an industrialization phase to meet expectations while ensuring compliance with strict health data regulations (Health Data Hosting – HDS).

Objectives

The main objective was to transform a prototype into an industrialized solution by:

Defining selection criteria and technological options
Ensuring compliance with health regulations
Supporting scale-up to meet increasing demand

Mission Duration

A multi-phase mission including scoping, technical testing, compliance implementation, and support for industrial scale-up.

Implementation

Agaetis deployed a comprehensive approach combining IoT and regulatory expertise:

Definition of selection criteria: Framing of functional and technical requirements
Technological evaluation: Study and testing of potential solutions and their suitability
HDS compliance: Support in hosting selection and data model structuring
Development and industrialization: Assistance with technical implementation and scale-up preparation

Results Achieved

Accelerated production: Successful industrialization enabling rapid market response
Regulatory compliance: Solution aligned with HDS and healthcare regulations
Enhanced innovation: Transition from prototype to a market-ready medical product
Operational flexibility: Architecture and data model ready to evolve with new use cases

Key Success Factors

Strong expertise in healthcare IoT and regulated data
Tailored approach integrating both technical and human dimensions
Close collaboration with the client’s teams
Impact-driven vision focused on rapid market delivery

And You?

Are you wondering about:

Industrializing your healthcare IoT prototypes?
Ensuring regulatory compliance (HDS, ISO, etc.) for your solutions?
Preparing your innovations to move from prototype to industrial scale-up?

�� Contact our experts to transform your IoT prototypes into industrialized and compliant healthcare solutions.

Data & UX: Co-design of an innovative anti-doping solution

Thu, 06 Nov 2025 14:02:51 GMT

Project Context

Doping represents a major threat to sporting fairness and public trust.

As doping methods continuously evolve, traditional control systems were becoming insufficient.

Our client, a leading organization in the fight against doping, wanted to co-design an innovative digital solution to enhance detection capabilities and optimize control strategies.

Objectives

The main objective was to develop a platform that integrates:

Intelligent athlete monitoring (profiles, history, geolocation)
Strategic planning of anti-doping controls
Centralized communication between all stakeholders

Project Duration

The mission was carried out over several months using an agile methodology, including scoping, UX/UI prototyping, and progressive implementation.

Implementation

Agaetis leveraged its Data & UX expertise to deliver the following:

Business immersion: In-depth understanding of the specific challenges and constraints of the anti-doping ecosystem
UX/UI methodology: Co-design with end users to ensure adoption and usability
Data Science work: Development of analytical models to detect anomalies and enhance the relevance of testing strategies
Strategic planning: Implementation of decision-support tools to optimize control efficiency
Automated reporting: Creation of personalized and automated dashboards via Power BI

Results Achieved

Optimized controls: Better resource allocation and reduced operational costs
Intelligent monitoring: Enhanced traceability and a comprehensive view of athletes and testing campaigns
Streamlined communication: Centralized exchanges between all stakeholders
Recognized innovation: The solution is considered a major step forward in the fight against doping

Key Success Factors

User-centered approach (UX/UI) to maximize adoption
Strong Data & Analytics expertise applied to sports challenges
Close collaboration with stakeholders for a pragmatic and effective solution
End-to-end capability provided by Agaetis

And You?

Are you wondering about:

Using data to strengthen your control systems?
Implementing an innovative and collaborative digital solution?
Optimizing your processes through Data Science and UX?

Industry & IoT: Dimensional and Quality Control Application in the Aerospace Sector

Thu, 06 Nov 2025 13:37:30 GMT

Project Context

An aerospace group aimed to optimize the dimensional inspection time of its rocket fuel tanks.

Traditional methods were time-consuming and inefficient, slowing down production and increasing the risk of errors.

The goal was to develop a dimensional and quality control application integrating faster, more accurate measurement technologies.

Objectives

The main objective was to design and deploy an application installed on a central PC capable of:

Launching various dimensional control programs,
Integrating advanced measurement technologies (laser profilometers, laser trackers),
Enhancing accuracy and repeatability in quality checks.

Project Duration

A multi-month engagement covering software design, system integration, testing, and team training.

Implementation

Agaetis adopted a collaborative and technically robust approach:

Application Development: Software architecture tailored to industrial integration needs.
Data Collection & Processing: Integration of measurements from CNC machines, laser trackers, and profilometers.
Process Optimization: Automation of inspection routines to speed up execution and minimize human errors.
Training & Handover: Knowledge transfer to internal teams to ensure operational continuity.

Results Achieved

Reduced inspection time: Significant productivity gains.
Increased precision: Reliable measurements through advanced technologies.
Fewer errors: Faster, more consistent quality checks.
Knowledge retention: Technical expertise preserved within the organization.

Key Success Factors

Agaetis’ technical expertise in industrial development and IoT.
Strong flexibility and collaboration with the client.
Seamless integration of data from multiple equipment sources.
A results-driven approach focused on measurable impact.

And You?

Are you looking to:

Optimize your industrial inspection processes?
Integrate cutting-edge measurement technologies?
Digitalize your quality control applications?

�� Contact our experts to modernize your industrial control systems and boost your operational performance.

IoT Santé : Industrialisation d’un stylo connecté conforme HDS

Thu, 04 Sep 2025 21:58:25 GMT

Le contexte du projet :

Un prototype de stylo connecté destiné au secteur de la santé avait rencontré un vif succès auprès du marché. Face à une demande croissante, le client devait passer à une phase d’ industrialisation afin de répondre aux attentes tout en respectant les réglementations strictes en matière de données de santé ( Hébergement de Données de Santé – HDS ).

L’objectifs :

L’objectif principal était de transformer un prototype en solution industrialisée en :

définissant les critères de sélection et les options technologiques,
garantissant la conformité aux réglementations de santé,
et assurant la montée en charge (scale-up) pour répondre à la demande croissante.

Durée de mission :

Mission en plusieurs phases : cadrage, tests techniques, mise en conformité et accompagnement au scale-up industriel.

Mise en œuvre :

Agaetis a déployé une approche complète combinant expertise IoT et réglementaire :

Définition des critères de sélection : cadrage des besoins fonctionnels et techniques.
Évaluation technologique : étude des solutions potentielles et tests de leur adéquation.
Mise en conformité HDS : accompagnement dans la sélection de l’hébergement et structuration du modèle de données.
Développement et industrialisation : assistance dans l’implémentation des composants techniques et préparation à la montée en charge.

Résultats obtenus :

Accélération de la production : industrialisation réussie permettant de répondre rapidement à la demande.
Conformité assurée : solution alignée sur les exigences HDS et réglementations de santé.
Innovation valorisée : passage du prototype au produit commercialisable sur le marché santé.
Flexibilité opérationnelle : architecture et modèle de données prêts à évoluer avec les usages.

Facteurs clés de succès :

Expertise pointue en IoT santé et données réglementées .
Approche sur mesure intégrant la dimension technique et humaine.
Collaboration rapprochée avec les équipes du client.
Vision orientée impact concret et mise sur le marché rapide.

Et vous ?

Vous vous interrogez sur :

l’industrialisation de vos prototypes IoT santé,
la conformité réglementaire (HDS, ISO, etc.) de vos solutions,
ou la préparation de vos innovations pour passer du prototype au scale-up industriel ?

�� Contactez nos experts pour transformer vos prototypes IoT en solutions santé industrialisées et conformes.

Data & UX : Co-construction d’une solution innovante de lutte contre le dopage

Wed, 03 Sep 2025 12:35:01 GMT

Le contexte du projet :

Le dopage constitue une menace majeure pour l’équité sportive et la confiance du public.

Avec l’évolution constante des méthodes de dopage, les dispositifs traditionnels de contrôle devenaient insuffisants.

Notre client, acteur de référence dans la lutte antidopage, souhaitait co-construire une solution numérique innovante pour améliorer la détection et l’optimisation des stratégies de contrôle.

L’objectifs :

L’objectif principal était de développer une plateforme intégrant :

un suivi intelligent des athlètes (profils, historique, localisation),
une planification stratégique des contrôles,
et une centralisation des communications entre toutes les parties prenantes.

Durée de mission :

Mission conduite sur plusieurs mois, avec une méthodologie agile intégrant cadrage, prototypage UX/UI et mise en œuvre progressive.

Mise en œuvre :

Agaetis a mobilisé ses expertises Data & UX pour :

Immersion métier : compréhension des enjeux et contraintes spécifiques de l’écosystème antidopage.
Méthodologie UX/UI : co-construction avec les utilisateurs finaux pour garantir l’adhésion.
Travaux Data Scientist : élaboration de modèles analytiques pour détecter des anomalies et renforcer la pertinence des contrôles.
Planification stratégique : mise en place d’outils d’aide à la décision pour optimiser l’efficacité des contrôles.
Reporting automatisé : création de tableaux de bord personnalisés et automatisés via Power BI.

Résultats obtenus :

Optimisation des contrôles : meilleure allocation des ressources, réduction des coûts opérationnels.
Suivi intelligent : traçabilité renforcée et vision globale sur les athlètes et les campagnes de tests.
Communication fluidifiée : centralisation des échanges entre les différents acteurs.
Innovation reconnue : solution considérée comme une avancée dans la lutte contre le dopage.

Facteurs clés de succès :

Approche centrée utilisateur (UX/UI) pour maximiser l’adoption.
Expertise Data & Analytics appliquée aux enjeux sportifs.
Collaboration étroite avec les parties prenantes pour une solution pragmatique et efficace.
Capacité d’Agaetis à proposer un dispositif end-to-end.

Et vous ?

Vous vous interrogez sur :

l’utilisation des données pour renforcer vos dispositifs de contrôle,
la mise en place d’une solution numérique innovante et collaborative,
ou l’optimisation de vos processus via la Data Science et l’UX ?

�� Contactez nos experts pour co-construire vos solutions innovantes et relever vos défis métiers.

Big Data & Cloud : Plateforme de stockage et traitement pour 35 millions de compteurs Linky

Wed, 03 Sep 2025 12:35:00 GMT

Le contexte du projet :

Un acteur majeur de la distribution d’électricité en France, devait gérer les données massives générées par les 35 millions de compteurs Linky déployés sur le territoire.

L’objectifs :

L’objectif principal était de développer une plateforme Big Data sécurisée permettant de :

centraliser et stocker les données issues des compteurs,
assurer la gouvernance et la protection des données sensibles,
offrir des capacités analytiques avancées pour soutenir les cas d’usage métiers,
et accompagner la croissance des volumes de données dans le temps.

Durée de mission :

Projet mené en plusieurs phases : conception de l’architecture, mise en œuvre technique, sécurisation, puis accompagnement pour l’optimisation continue.

Mise en œuvre :

Agaetis a mobilisé son expertise Data & Cloud pour concevoir une plateforme Data by Design :

Architecture cloud et Big Data : intégration de solutions telles que Snowflake et Databricks pour la gestion et l’analyse des données massives.
Gouvernance & sécurité : mise en place de politiques IAM, encryption des données (at rest et in transit), et détection proactive des menaces.
Performance & agilité : intégration d’outils analytiques avancés permettant aux métiers de tirer rapidement de la valeur des données.
Conception robuste : dès la phase de design, intégration des principes de conformité et de sécurité (« Data by Design »).

Résultats obtenus :

Infrastructure robuste et pérenne : capable de traiter des volumes massifs en toute sécurité.
Protection des données : conformité réglementaire assurée, avec une gouvernance claire.
Agilité renforcée : capacités analytiques avancées mises à disposition des métiers.
Valorisation stratégique : les données Linky transformées en levier de performance et d’innovation.

Facteurs clés de succès :

Expertise Agaetis en Data Engineering, Cloud et Big Data.
Approche sécurisée et conforme intégrée dès la conception.
Choix technologiques adaptés aux besoins métiers (Snowflake, Databricks).
Accompagnement stratégique et opérationnel sur toute la chaîne de valeur Data.

Et vous ?

Vous vous interrogez sur :

la mise en place d’une plateforme Big Data sécurisée et évolutive,
la valorisation de vos données massives pour générer de nouveaux cas d’usage,
ou l’intégration de solutions cloud performantes adaptées à vos enjeux métiers ?

�� Contactez nos experts pour transformer vos données en leviers stratégiques et opérationnels.

Cybersécurité : Audit d’intrusion Active Directory dans un groupement hospitalier

Tue, 02 Sep 2025 16:11:35 GMT

Le contexte du projet :

Dans le cadre du programme national CaRE (Cybersécurité, Accélération et Résilience des Établissements) , un groupement de 5 centres hospitaliers a souhaité évaluer la robustesse de son Active Directory (AD) .

L’enjeu était majeur : protéger le système d’information hospitalier face à des menaces internes et externes, tout en garantissant la continuité des soins.

L’objectifs :

L’objectif principal était de tester la sécurité et la résilience de l’AD afin de :

Identifier les failles exploitables, y compris en interne,
Evaluer le niveau d’exposition du SI,
et émettre des recommandations concrètes et priorisées pour renforcer la cybersécurité des hôpitaux.

Durée de mission :

Mission courte mais intensive, comprenant audit technique, scénarios d’intrusion et restitution opérationnelle.

Mise en œuvre :

Agaetis a déployé une méthodologie d’audit rigoureuse :

Référentiel PTES : adoption des standards internationaux pour encadrer la mission.
Pentest en boîte grise : combinaison de tests manuels et automatisés sur le réseau.
Scénarios d’intrusion simulés : mise en situation réaliste pour mesurer l’exposition de l’AD.
Rapport complet et opérationnel : classification des vulnérabilités par criticité et recommandations priorisées.

Résultats obtenus :

Renforcement de la sécurité : identification claire des vulnérabilités et plan de correction associé.
Acculturation cybersécurité : sensibilisation des équipes internes aux risques liés à l’AD.
Aide à la décision : recommandations pragmatiques pour prioriser les actions.
Conformité réglementaire : alignement avec les exigences de cybersécurité du secteur hospitalier.

Facteurs clés de succès :

Expertise technique pointue d’Agaetis sur les environnements AD et SI sensibles.
Méthodologie adaptée au contexte hospitalier.
Livrables pédagogiques et directement exploitables.
Approche orientée accompagnement et transfert de compétences.

Et vous ?

Vous vous interrogez sur :

la sécurité de vos environnements Active Directory,
la résilience de vos systèmes critiques,
ou la conformité de vos infrastructures aux standards cybersécurité ?

�� Contactez nos experts pour renforcer vos défenses et protéger vos environnements critiques face aux menaces.

Architecture Cloud : Conception d’une solution hybride et orientée business

Tue, 02 Sep 2025 15:54:59 GMT

Le contexte du projet :

Un grand groupe semencier et agroalimentaire détenu par des agriculteurs français souhaite moderniser son architecture IT pour soutenir sa stratégie de transformation digitale.

Ses systèmes existants manquaient d’agilité et freinaient l’innovation. Le besoin portait sur la mise en place d’une architecture cloud-ready et hybride , capable de concilier performance, sécurité et conformité réglementaire.

L’objectifs :

L’objectif principal était de concevoir une architecture cloud sur mesure permettant de :

aligner les choix technologiques avec les objectifs stratégiques de l’entreprise,
réduire les délais de mise en production grâce à l’approche DevOps,
intégrer des solutions cloud hybrides (AWS, Azure, GCP) pour garantir évolutivité et flexibilité,
et assurer un haut niveau de sécurité et de gouvernance.

Durée de mission :

Accompagnement de bout en bout : de l’analyse des besoins à la réalisation d’un POC, en passant par la conception d’architecture et la mise en œuvre progressive.

Mise en œuvre :

Agaetis a déployé une approche progressive et orientée valeur :

Analyse des besoins : immersion métier pour comprendre les enjeux stratégiques.
Étude technologique : sélection des solutions cloud et hybrides adaptées.
Conception d’architecture : design cloud natif intégrant performance, sécurité et conformité.
Approche DevOps : mise en place de pratiques collaboratives et automatisées (CI/CD, Terraform).
Réalisation d’un POC : validation de la solution sur un cas d’usage spécifique avant déploiement à grande échelle.

Résultats obtenus :

Vision stratégique alignée : architecture conçue sur mesure, adaptée aux ambitions de l’entreprise.
Agilité renforcée : délais de mise en production réduits grâce aux pratiques DevOps.
Flexibilité garantie : intégration fluide de solutions cloud hybrides, adaptées aux besoins métiers.
Sécurité et conformité assurées : respect des normes réglementaires et des meilleures pratiques de gouvernance.

Facteurs clés de succès :

Expertise cloud multi-plateformes (AWS, Azure, GCP).
Capacité à lier stratégie business et choix technologiques.
Approche progressive et sécurisée, validée via POC.
Collaboration étroite avec les équipes métiers et IT.

Et vous ?

Vous vous interrogez sur :

la modernisation de votre architecture IT,
la mise en place de solutions cloud hybrides sécurisées,
ou la réduction de vos délais de mise en production grâce au DevOps ?

�� Contactez nos experts pour concevoir une architecture cloud alignée sur vos ambitions stratégiques.

IA & Santé : Optimisation des processus hospitaliers et amélioration de la prise en charge patient

Tue, 02 Sep 2025 15:46:59 GMT

Le contexte du projet :

optimiser la planification des ressources,
améliorer la qualité des soins,
et renforcer l’expérience patient.

L’objectifs :

L’objectif principal était de démontrer concrètement la valeur de l’IA dans les hôpitaux à travers plusieurs cas d’usage :

optimisation opérationnelle (planification, stocks, ressources),
amélioration des diagnostics et des dossiers médicaux ,
automatisation des processus administratifs ,
et engagement patient via des services personnalisés.

Durée de mission :

Accompagnement sous forme de POC et expérimentations successives, avec une intégration progressive des solutions validées.

Mise en œuvre :

Agaetis a déployé une approche pragmatique centrée sur la valeur :

Optimisation des processus : prédiction de la demande en lits, personnel et matériel ; gestion prédictive des stocks ; allocation automatique des soignants.
Amélioration des soins : détection d’anomalies dans les dossiers médicaux, optimisation des parcours patients, aide à l’interprétation d’imageries médicales.
Automatisation administrative : génération de comptes rendus médicaux, synthèse automatique des dossiers patients, gestion intelligente des requêtes RH et IT.
Expérience patient personnalisée : chatbots médicaux, génération de guides de soins adaptés, préparation aux interventions chirurgicales.
Optimisation financière : modélisation des prévisions financières et tarification dynamique.

Résultats obtenus :

Productivité renforcée : réduction des inefficacités grâce à la planification optimisée.
Qualité des soins améliorée : diminution des erreurs liées aux dossiers médicaux et meilleure orientation des patients.
Expérience patient enrichie : mise en place de services plus fluides et personnalisés.
ROI démontré : valorisation de l’IA comme levier opérationnel, clinique et administratif.

Facteurs clés de succès :

Expérience d’Agaetis dans le déploiement d’IA appliquée au domaine hospitalier.
Approche intégrée, couvrant aussi bien le médical, l’administratif et le financier.
Collaboration avec les professionnels de santé pour assurer l’adoption.
Déploiement progressif pour limiter les risques et sécuriser les résultats.

Et vous ?

Vous vous interrogez sur :

l’utilisation de l’IA pour optimiser vos processus hospitaliers,
la modernisation de vos services administratifs et médicaux,
ou l’amélioration de l’expérience patient via des solutions digitales personnalisées ?

�� Contactez nos experts pour déployer l’IA comme levier de transformation dans vos établissements de santé.

Gouvernance Data : Mise sous contrôle des données pour un laboratoire pharmaceutique leader en ophtalmologie

Tue, 02 Sep 2025 15:45:13 GMT

Le contexte du projet :

Dans le cadre du renouvellement de son ERP, un grand laboratoire pharmaceutique européen faisait face à des problèmes critiques de qualité et de structuration des données .

Les erreurs et inefficacités liées à des données non maîtrisées représentaient un coût élevé pour l’organisation, avec un impact direct sur les processus et la performance.

L’objectifs :

L’objectif principal était de mettre en place une gouvernance data robuste afin de :

sécuriser la qualité des données utilisées dans les projets Data & IA,
structurer et documenter les datasets pour en faciliter l’exploration et la réutilisation,
et garantir la conformité réglementaire et la fiabilité des analyses métiers.

Durée de mission :

Mission en régie avec un consultant technique dédié, pour accompagner durablement la montée en maturité Data du groupe.

Mise en œuvre :

Agaetis a déployé une approche progressive et pragmatique :

Analyse et identification : cartographie des données des articles et identification des écarts de qualité.
Challenge et structuration : mise sous contrôle des flux de transformation et clarification des process.
Documentation : création de référentiels et traçabilité des jeux de données.
Annotation & étiquetage : intégration de processus de labellisation pour améliorer la performance des futurs modèles IA.
Accompagnement continu : transfert de compétences et sensibilisation des équipes métiers.

Résultats obtenus :

Amélioration de la qualité des données
Optimisation des coûts
Structuration pérenne : mise en place de fondations solides pour les futurs projets Data & IA.
Conformité garantie : meilleure maîtrise des données face aux exigences réglementaires pharmaceutiques.

Facteurs clés de succès :

Expertise en gouvernance Data appliquée au secteur pharmaceutique.
Approche pragmatique orientée résultats et économies mesurables.
Accompagnement sur mesure avec présence d’un consultant technique.
Collaboration étroite avec les équipes métiers pour assurer l’appropriation.

Et vous ?

Vous vous interrogez sur :

la mise sous contrôle de vos données pour fiabiliser vos projets Data & IA,
l’amélioration de la qualité de vos datasets critiques,
ou l’intégration de processus de gouvernance pour répondre aux exigences réglementaires ?

�� Contactez nos experts pour transformer vos données en un véritable actif stratégique.

Santé & IA : Modélisation personnalisée du cerveau pour optimiser le diagnostic neurologique

Tue, 02 Sep 2025 15:43:52 GMT

Le contexte du projet :

Une start-up spécialisée en santé souhaitait développer une plateforme innovante de modélisation personnalisée du cerveau , afin d’améliorer les diagnostics et traitements de pathologies neurologiques comme l’épilepsie et Alzheimer.

Le défi principal : passer de prototypes de recherche prometteurs à une solution industrializable , capable de convaincre cliniciens et investisseurs, tout en respectant des contraintes réglementaires strictes.

L’objectifs :

L’objectif était de sécuriser et accélérer l’industrialisation de la plateforme en :

auditant et consolidant le code existant,
identifiant les algorithmes essentiels au fonctionnement
et définissant une stratégie d’évolution vers une version à haute résolution adaptée aux usages cliniques.

Durée de mission :

Accompagnement sur plusieurs mois, combinant expertise technique, audit scientifique et cadrage stratégique.

Mise en œuvre :

Agaetis a mis en place une démarche complète :

Audit macro du code existant : vérification des standards d’industrialisation et de la robustesse du code.
Catalogue des algorithmes clés : recensement et priorisation des modèles indispensables au fonctionnement du VEP.
Évaluation des écarts de recherche : identification des besoins cliniques et des manques scientifiques pour atteindre la maturité industrielle.
Évaluation des risques IA : analyse des algorithmes visant à améliorer la qualité des données médicales par intelligence artificielle.
Accompagnement stratégique : préparation de la roadmap technique et scientifique pour sécuriser les futurs financements.

Résultats obtenus :

Accélération de l’industrialisation : passage d’un prototype de recherche à une plateforme plus proche de l’usage clinique.
Sécurisation des investissements : vision claire des étapes nécessaires à la mise sur le marché.
Valorisation scientifique et technique : documentation structurée des algorithmes et standards appliqués.
Exemple chiffré : un gain estimé de 500 000 € en revenus supplémentaires grâce à une mise sur le marché avancée de 6 mois.

Facteurs clés de succès :

Expertise d’Agaetis à l’interface entre santé, IA et industrialisation.
Méthodologie combinant analyse scientifique et exigence technique.
Capacité à accompagner une start-up dans son passage de la recherche au marché.
Collaboration rapprochée avec les cliniciens et investisseurs.

Et vous ?

Vous vous interrogez sur :

l’industrialisation de vos prototypes de recherche en solutions cliniques,
la valorisation de vos travaux par l’IA et la modélisation,
ou l’accélération de votre roadmap vers une solution validée et industrialisée ?

�� Contactez nos experts pour transformer vos projets de recherche en solutions santé prêtes pour le marché.

CTO as a Service : Pilotage technologique pour une fondation de santé innovante

Tue, 02 Sep 2025 15:42:20 GMT

Le contexte du projet :

Une fondation dans le secteur de la santé souhaitait développer une application innovante d’accompagnement des patients souffrant de douleurs chroniques.

L’ambition était de transformer cette solution en thérapeutique numérique (DTx) remboursée par la sécurité sociale. Cependant, l’organisation faisait face à plusieurs défis :

absence de pilotage technique structuré,
besoin de sélectionner les bons partenaires technologiques,
et nécessité d’assurer la conformité réglementaire et la sécurité des données sensibles.

L’objectifs :

L’objectif principal était d’apporter un CTO externalisé capable de :

optimiser les processus technologiques pour réduire les inefficacités,
cadrer les choix stratégiques et technologiques,
sécuriser la roadmap produit jusqu’à la mise sur le marché,
et garantir la conformité aux exigences médicales et réglementaires.

Durée de mission :

Accompagnement sur le long terme, en rôle de CTO externalisé, avec jalons réguliers pour aligner roadmap, architecture et partenariats.

Mise en œuvre :

Agaetis a assuré un pilotage technologique complet via :

Audit de l’existant : évaluation des systèmes et identification des opportunités d’amélioration.
Aide à la décision : sélection des partenaires technologiques stratégiques.
Conseil technique : cadrage de l’architecture, sécurité et évolutivité de la solution.
Test & validation : accompagnement dans l’évaluation et la validation des technologies pour répondre aux exigences qualité et réglementaires.

Résultats obtenus :

Optimisation des processus technologiques : réduction de 15 % des inefficacités identifiées.
Roadmap sécurisée : jalons tenus et alignement des partenaires techniques.
Confiance renforcée : structuration du pilotage permettant à la fondation de sécuriser ses investissements.
Préparation à la certification : application en bonne voie pour devenir un DTx reconnu et remboursé.

Facteurs clés de succès :

Expertise en stratégie technologique appliquée à la santé numérique.
Rôle de CTO externalisé garantissant vision stratégique et accompagnement opérationnel.
Approche orientée conformité et qualité, adaptée au secteur de la santé.
Relation de confiance et collaboration étroite avec la fondation.

Et vous ?

Vous vous interrogez sur :

le pilotage technologique de vos projets santé ou e-santé,
la sélection des bons partenaires pour vos innovations,
ou la mise en place d’une roadmap produit fiable et conforme ?

�� Contactez nos experts pour bénéficier d’un CTO as a Service et sécuriser vos projets de transformation numérique.

Machine Learning industriel : Prédiction des pannes et optimisation énergétique

Tue, 02 Sep 2025 15:39:24 GMT

Le contexte du projet :

Une société lyonnaise, experte en gestion de la performance énergétique par le froid, souhaitait renforcer son avantage concurrentiel.

Son objectif était double :

réduire les coûts de maintenance liés aux pannes imprévues des machines,
et optimiser les dépenses énergétiques de ses bâtiments, tout en visant l’obtention du label ISO pour accéder à des subventions.

L’objectifs :

L’objectif principal était de développer une solution basée sur le Machine Learning pour :

anticiper et prévenir les pannes critiques,
réduire les coûts opérationnels et prolonger la durée de vie des équipements,
optimiser la consommation énergétique des bâtiments (occupation, météo, réglages manuels).

Durée de mission :

Accompagnement sur plusieurs mois, incluant conception de la solution, développement des algorithmes et transfert de compétences aux équipes internes.

Mise en œuvre :

Agaetis a déployé une approche Data & IA centrée sur la valeur métier :

Diagnostic et cadrage : clarification des possibilités offertes par l’exploitation des données industrielles existantes.
Développement d’algorithmes prédictifs : mise en place de modèles avancés pour anticiper les pannes et détecter les anomalies.
Optimisation énergétique : création d’outils exploitant les données d’occupation, de météo et de réglages manuels pour réduire la consommation.
Transfert de compétences : accompagnement des équipes internes pour assurer l’exploitation et l’évolution des modèles IA.

Résultats obtenus :

Réduction des pannes imprévues : baisse de 20 % des incidents critiques.
Optimisation énergétique : diminution significative des dépenses grâce à une meilleure gestion des ressources.
Durée de vie prolongée : amélioration de la maintenance préventive et meilleure réactivité des machines.
Montée en maturité Data/IA : intégration d’algorithmes prédictifs dans les processus opérationnels.

Facteurs clés de succès :

Expertise d’Agaetis en Machine Learning appliqué à l’industrie.
Association de la data science avec la connaissance métier du client.
Mise en place d’un dispositif de formation et transfert de compétences.
Approche pragmatique et orientée résultats.

Et vous ?

Vous vous interrogez sur :

l’utilisation du Machine Learning pour réduire vos coûts de maintenance,
l’optimisation de vos consommations énergétiques,
ou la mise en place de solutions d’anomaly detection adaptées à vos environnements industriels ?

�� Contactez nos experts pour transformer vos données en leviers de performance industrielle et énergétique.

Migration Hadoop HDP vers CDP : Modernisation et sécurisation d’un SI hospitalier

Tue, 02 Sep 2025 15:06:55 GMT

Le contexte du projet :

Un centre hospitalier faisait face à la nécessité de moderniser son infrastructure Big Data. Son environnement Hadoop HDP arrivait en fin de support et présentait des limites techniques en matière de performance et de sécurité.

La complexité de la structure SI – incluant dossiers médicaux électroniques, systèmes de gestion des patients et plateformes de télémédecine – imposait une migration maîtrisée, sans interruption de la continuité des soins.

L’objectifs :

L’objectif principal était d’assurer une transition fluide et sécurisée vers Cloudera Data Platform (CDP) afin de :

améliorer la performance et la sécurité des systèmes critiques,
garantir la conformité avec les réglementations de santé,
et réduire les coûts d’exploitation tout en modernisant l’environnement Data.

Durée de mission :

Une mission planifiée sur plusieurs mois, avec phases de diagnostic, migration et mise en production, puis accompagnement post-migration.

Mise en œuvre :

Pour réussir ce projet stratégique, Agaetis a déployé une méthodologie rigoureuse :

Audit et planification : analyse de l’environnement HDP existant et identification des données à migrer.
Plan de migration : définition des ressources nécessaires, calendrier et organisation des étapes clés.
Mise en œuvre : transfert des données, métadonnées, workflows et applications vers CDP, avec configuration optimisée.
Tests de validation : vérification de l’intégrité et des performances des données post-migration.
Optimisation & production : ajustements pour maximiser les performances et formation des utilisateurs aux nouvelles fonctionnalités de CDP.

Résultats obtenus :

Performance accrue : systèmes critiques plus rapides et stables.
Sécurité renforcée : conformité réglementaire assurée pour la gestion des données médicales sensibles.
Réduction des coûts : baisse de 10 % des coûts d’exploitation, soit une économie de 100 000 € par an sur un budget de 1 M€.
Continuité des soins garantie : migration réalisée sans interruption des services hospitaliers.

Facteurs clés de succès :

Expertise d’Agaetis en migrations Big Data complexes.
Approche progressive et sécurisée, adaptée aux environnements hospitaliers sensibles.
Communication transparente avec les équipes SI du client.
Formation et transfert de compétences aux utilisateurs.

Et vous ?

Vous vous interrogez sur :

la migration de vos environnements Big Data vers CDP ou d’autres plateformes modernes,
l’optimisation de vos coûts tout en renforçant la sécurité,
ou la continuité de vos services critiques lors de projets de transformation ?

�� Contactez nos experts pour réussir vos projets de migration Data sans compromis sur la performance ni la sécurité.

Automation & DevOps : Accélération et fiabilisation des déploiements applicatifs avec un opérateur mondial de transports urbains

Tue, 02 Sep 2025 15:03:31 GMT

Le contexte du projet :

Dans un contexte de transformation numérique, notre client opérateur mondial de transports urbains souhaitait renforcer l’efficacité de ses équipes IT et réduire les délais de mise en production. Les processus encore largement manuels entraînaient :

des risques élevés d’erreurs,
une faible productivité,
et un time-to-market trop long pour rester compétitif face aux évolutions rapides du marché.

L’objectifs :

L’objectif principal était de mettre en place une culture et des pratiques DevOps afin de :

automatiser les processus critiques pour fiabiliser les déploiements,
réduire les coûts opérationnels et le temps de mise en production,
améliorer la collaboration entre les équipes de développement et d’exploitation.

Durée de mission :

Accompagnement sur plusieurs mois, en mode itératif, avec intégration progressive des nouvelles pratiques et transfert de compétences aux équipes internes.

Mise en œuvre :

Pour atteindre ces objectifs, Agaetis a déployé une approche structurée :

Automatisation des processus : réduction des interventions manuelles grâce à la mise en place de scripts et d’outils dédiés, limitant ainsi les erreurs humaines.
CI/CD (Intégration et Livraison Continue) : création de pipelines automatisés pour accélérer et fiabiliser le déploiement des applications.
Culture DevOps : formations et accompagnement au changement pour favoriser la collaboration entre développeurs et exploitants.
Sécurisation et supervision : intégration d’outils IAM et d’alertes centralisées pour la détection des menaces et la protection des données (encryption BYOK at rest & en transit).

Résultats obtenus :

Time-to-Market réduit : déploiements accélérés grâce à l’automatisation et aux pipelines CI/CD.
Optimisation des coûts : diminution des charges opérationnelles liées aux interventions manuelles.
Qualité renforcée : fiabilité accrue des livrables et réduction des erreurs en production.
Collaboration améliorée : alignement des équipes IT sur les mêmes objectifs, avec une culture DevOps durable.

Facteurs clés de succès :

Expertise DevOps des équipes Agaetis.
Gouvernance claire des identités et intégration avec l’Active Directory du client.
Sécurisation avancée des données et supervision proactive des environnements.
Accompagnement humain pour instaurer une véritable culture DevOps.

Et vous ?

Vous vous interrogez sur :

l’automatisation de vos processus IT pour réduire vos délais de mise en production,
l’intégration d’une culture DevOps au sein de vos équipes,
ou la mise en place de pipelines CI/CD sécurisés et performants ?

�� Contactez nos experts pour accélérer vos projets tout en garantissant la fiabilité et la sécurité de vos environnements applicatifs.

Architecture Data/Cloud : Stabilisation et sécurisation d’un Data Warehouse en difficulté

Mon, 01 Sep 2025 22:11:27 GMT

Le contexte du projet :

Un groupe de cliniques rencontrait de difficultés avec son Data Warehouse :

flux critiques non fonctionnels ou sujets à des erreurs récurrentes,
gouvernance de projet insuffisante entraînant retards et livrables non conformes.
Cette situation compromettait la fiabilité des analyses et la continuité opérationnelle dans un contexte où la donnée est essentielle au pilotage des activités médicales et administratives.

L’objectifs :

L’objectif principal était de remettre sous contrôle l’environnement Data en :

sécurisant rapidement les jalons en cours,
identifiant et corrigeant les écarts techniques majeurs,
et en définissant une roadmap claire et partagée avec les équipes internes.

Durée de mission :

Intervention d’urgence pour stabilisation immédiate, suivie d’un accompagnement sur plusieurs mois avec mise en place d’une gouvernance adaptée.

Mise en œuvre :

Agaetis a déployé une méthodologie structurée :

Diagnostic technique immédiat : état des lieux complet (Data Factory, Power BI) et recommandations de correction.
Reprise et sécurisation : résolution rapide des problèmes urgents, fiabilisation des flux critiques.
Pilotage renforcé : mise en place d’une gouvernance projet adaptée, favorisant transparence et continuité.

Résultats obtenus :

Stabilisation rapide : réduction drastique des erreurs et rétablissement de la continuité opérationnelle.
Optimisation durable : roadmap validée avec des jalons clairs, permettant une trajectoire maîtrisée.
Fiabilité retrouvée : confiance renforcée dans l’exploitation des données par les métiers.

Facteurs clés de succès :

Approche « mode pompier » efficace pour des résultats immédiats.
Communication transparente avec les équipes clientes.
Expertise Data/Cloud d’Agaetis alliant diagnostic technique et pilotage.
Collaboration étroite avec les équipes métiers pour garantir l’appropriation.

Et vous ?

Vous vous interrogez sur :

la stabilisation rapide de vos environnements Data,
la sécurisation de vos flux critiques,
ou la mise en place d’une roadmap claire et adaptée à vos enjeux ?

�� Contactez nos experts pour transformer vos environnements Data en leviers fiables et performants

Énergie & Innovation : une plateforme analytique pour les données Linky

Thu, 28 Aug 2025 10:09:20 GMT

Le contexte du projet

Un grand groupe du secteur de l’énergie en France cherchait à exploiter les données massives issues des compteurs Linky.

L’ambition : concevoir une plateforme dédiée au développement et au déploiement de micro-applications , tout en s’appuyant sur une infrastructure technique avancée et une méthodologie agile pour soutenir cette transformation.

L’objectifs

L’objectif principal était de créer un environnement robuste et évolutif permettant :

d’analyser efficacement les données des points de mesure du réseau,
de faciliter le développement rapide de micro-services,
et de renforcer l’agilité des équipes grâce à des pratiques modernes de CI/CD.

Durée de missions

Plusieurs mois d’intervention , mobilisant les expertises Agaetis en infrastructure, automatisation et méthodes agiles pour cadrer, déployer et stabiliser la plateforme.

Mise en oeuvre

Pour atteindre ces objectifs, Agaetis a mis en place une approche complète :

Installation et configuration d’infrastructure : mise en place d’un cluster Kafka/Mesos/Hadoop pour le traitement massif des données.
Automatisation et scalabilité : développement de rôles Ansible pour permettre l’auto-scaling du cluster Mesos/Marathon/Zookeeper , assurant une gestion simplifiée par les équipes d’exploitation.
Conseil en méthodologies agiles : alignement de la conception et du développement des micro-services avec les meilleures pratiques agiles.
CI/CD intégrée : mise en œuvre de pipelines d’intégration, de livraison et de déploiement continus avec Jenkins et GitLab .

Résultat obtenu

La solution déployée a permis :

la mise en place d’une plateforme analytique robuste pour interpréter efficacement les données Linky,
une infrastructure flexible et évolutive , garantissant une gestion optimale des ressources,
une accélération du développement grâce à l’adoption de méthodologies agiles,
une amélioration significative des processus CI/CD , renforçant la productivité et la qualité des livrables.

Facteurs clés de succès

Expertise technique des équipes Agaetis sur les environnements distribués complexes.
Automatisation et scalabilité intégrées dès la conception, facilitant l’exploitation à long terme.
Adoption des méthodologies agiles , renforçant la collaboration et la rapidité d’exécution.
Partenariat de confiance avec le client, assurant une solution sur mesure et durable.

Et vous ?

Vous vous interrogez sur :

la valorisation de vos données métiers,
la mise en place d’une infrastructure évolutive pour vos applications,
ou l’intégration de méthodologies modernes pour accélérer vos projets IT ?

�� Contactez nos experts pour découvrir comment Agaetis peut transformer vos défis en leviers d’innovation.

Data & Innovation : valoriser les données végétales pour créer de nouveaux services

Thu, 28 Aug 2025 10:09:16 GMT

Le contexte du projet

Platform Garden , une startup internationale, souhaitait exploiter ses données pour créer de la valeur et renforcer sa stratégie d’innovation.

L’enjeu majeur était d’exploiter la data visualization et d’identifier comment les données existantes et futures pouvaient ouvrir de nouvelles opportunités de croissance .

L’objectifs

Les ambitions principales de Platform Garden étaient de :

analyser et enrichir un gisement de données sur les plantes et arbustes,
valoriser ces données en développant de nouveaux services et fonctionnalités,
et intégrer efficacement ces données dans les systèmes existants tout en optimisant les coûts technologiques et financiers.

Durée de missions

Mission en plusieurs phases , de l’idéation jusqu’au développement de nouvelles fonctionnalités, en accompagnement continu avec les équipes de Platform Garden.

Mise en oeuvre

Agaetis a déployé une approche progressive et collaborative :

Phase d’idéation et cadrage des besoins : animation d’ateliers pour qualifier et prioriser les attentes de Platform Garden.
Recherche et analyse des sources de données : exploration des données existantes et évaluation de leur pertinence pour l’intégration dans l’écosystème de la startup.
Développement de nouvelles fonctionnalités : conception de services innovants, tels que des algorithmes prédictifs, afin d’exploiter pleinement la valeur des données collectées.

Résultat obtenu

La mission a permis :

Enrichissement du gisement de données : une base de données plus complète, ouvrant la voie à de nouvelles découvertes et usages.
Création de valeur et nouveaux services : développement de fonctionnalités inédites comme Jardi’Alerte ou le futur Végéscore , offrant un avantage compétitif.
Innovation continue : mise en place d’un processus évolutif, garantissant une adaptation constante aux technologies et aux besoins du marché.

Facteurs clés de succès

Approche agile et progressive d’Agaetis.
Ateliers collaboratifs favorisant l’alignement des besoins et des priorités.
Expertise data et innovation appliquée à un domaine spécifique et émergent.
Capacité à transformer la donnée en services concrets , différenciants pour les clients finaux.

Et vous ?

Vous vous interrogez sur :

la valorisation de vos données pour créer de nouveaux services,
l’intégration de fonctionnalités prédictives dans vos produits,
ou la mise en place d’une stratégie d’innovation data adaptée à votre secteur ?

�� Contactez nos experts pour transformer vos données en leviers de croissance et d’innovation.

Adoptez Kubernetes – Orchestrez votre stratégie applicative

Thu, 28 Aug 2025 10:06:51 GMT

Le contexte du projet

Dans le cadre de son projet de transformation numérique, un leader mondial de l’industrie du pneumatique a lancé une initiative stratégique visant à moderniser son infrastructure informatique. L’entreprise souhaitait déployer une plateforme Container-as-a-Service (CaaS) pour accélérer ses développements applicatifs et renforcer son agilité face à un marché hautement concurrentiel .

L’objectifs

L’objectif principal était de fournir un socle Kubernetes robuste, capable :

d’héberger la majorité des applications de l’entreprise,
d’assurer une scalabilité rapide et sécurisée ,
et de réduire le time-to-market tout en optimisant les coûts d’infrastructure.

Le défi résidait dans l’ adoption et l’intégration efficace de Kubernetes au sein de la DSI, en conciliant innovation, sécurité et continuité opérationnelle .

Durée de missions

2 collaborateurs sur 4 ans , en accompagnement continu pour cadrer, construire et faire évoluer la plateforme CaaS .

Mise en oeuvre

Pour atteindre ces objectifs, Agaetis a adopté une approche progressive :

Conception et maintenance de la plateforme CaaS : architecture sur mesure basée sur Kubernetes, pensée pour l’adaptabilité et la pérennité.
Partenariat durable : accompagnement étroit avec les équipes internes du client afin de co-construire la solution et répondre à l’évolution des besoins.
Optimisation opérationnelle : mise en place de pratiques DevOps modernes (CI/CD, monitoring, sécurité) afin d’automatiser et fiabiliser les déploiements.
Veille et innovation continue : intégration régulière des dernières avancées Kubernetes pour garantir une plateforme moderne et performante .

Résultat obtenu

La mise en place de cette plateforme CaaS a permis :

Agilité renforcée : déploiement rapide d’applications Dockerisées sur différents environnements.
Performances accrues : haute disponibilité, réduction des interruptions et amélioration des temps de réponse.
Optimisation des coûts : meilleure gestion des ressources matérielles et logicielles.
Accélération de l’innovation : adoption de Kubernetes comme catalyseur de transformation numérique et d’efficacité opérationnelle.

Facteurs clés de succès

Expertise Kubernetes des équipes Agaetis.
Co-construction avec les équipes internes du client, favorisant appropriation et transfert de compétences.
Veille technologique continue garantissant une plateforme toujours à jour et sécurisée.
Relation de confiance durable entre le client et Agaetis .

Et vous ?

Vous vous interrogez sur :

la modernisation de votre infrastructure IT,
l’adoption de Kubernetes pour accélérer vos développements,
ou la mise en place d’une plateforme Container-as-a-Service adaptée à vos besoins métiers ?

�� Contactez nos experts pour découvrir comment transformer votre stratégie applicative avec Kubernetes.

Gestion de l'administratif des mairies avec l'IA générative

Thu, 28 Aug 2025 08:05:31 GMT

Le contexte du projet

Grand groupe dans l'industrie automobile, visait à offrir de nouveaux services à valeur ajoutée aux gestionnaires de flottes de camions et aux centres de maintenance grâce à ses projets de pneus connectés. Ce défi nécessitait une évaluation approfondie des choix technologiques et architecturaux pour la collecte et le traitement des données.

L'objectifs

L'organisation se concentre sur l'innovation dans les soins de santé à travers des collaborations étendues avec des hôpitaux, instituts de recherche, universités et entreprises technologiques. Les principaux défis comprennent :

La transformation d'une application en un traitement thérapeutique numérique (DTx) remboursé par la sécurité sociale.
Le transfert des patients vers cette nouvelle application.
La préparation d'un nouvel entrepôt de données pour la recherche scientifique.

Durée de missions

3 collaborateurs pendant 3 ans

Méthodologie

Agaetis a apporté son expertise par des actions ciblées :

Audit de l'Existant : Évaluation des systèmes en place pour identifier les besoins et les opportunités d'amélioration.
Aide à la Décision pour le Choix des Prestataires : Assistance dans la sélection de partenaires technologiques compétents.
Challenge des Choix Technologiques : Conseil sur l'architecture, la sécurité et la capacité d'évolution de l'application.

Facteurs clés de succès

SORA est une interface avancée conçue par OpenAI qui permet de générer des séquences vidéo à partir de descriptions textuelles simples. Utilisant des techniques de pointe en matière d'intelligence artificielle et d'apprentissage profond, SORA est capable de comprendre des commandes complexes et de les traduire en contenus visuels impressionnants.

Résultat obtenu

La création d'une application aidant les patients dans la gestion de leur douleur chronique, en vue de sa reconnaissance comme DTx remboursable.
Une évaluation technique rigoureuse et la sélection de partenaires stratégiques
Le respect des jalons de la road map, garantissant une évolution sereine et conforme aux attentes.

Ce projet met en lumière la manière dont Agaetis utilise ses compétences en technologie et en stratégie pour transformer les défis en solutions innovantes et efficaces, générant des bénéfices tangibles pour ses clients dans le secteur de la santé.

Et vous ?

Vous vous interrogez sur l’Expérience Collaborateur que vous offrez, sur le travail hybride au sein de votre organisation ou envisagez un projet de réaménagement / déménagement ?

Voici 3 questions à vous poser pour alimenter votre réflexion avant de vous lancer :

Connaissons-nous les principaux leviers motivationnels de nos collaborateurs ?
L’Expérience Collaborateur proposée est-elle en adéquation avec l’ambition et les valeurs de notre entreprise ? Et les politiques adjacentes mises en œuvre (RH, Financière, RSE, etc.) résonnent-elles de manière cohérente ?
Les modalités de télétravail en vigueur et les espaces de travail actuels répondent-ils aux modes de travail de nos collaborateurs ?

Découvrez notre offre sur les nouveaux modes de travail et déploiement du télétravail

Transformer une application en traitement thérapeutique

Thu, 28 Aug 2025 08:05:30 GMT

Le contexte du projet

Première fondation de recherche dédiée à l’innovation contre la douleur en France va mettre sur le marché l'application résultant de la recherche et du développement de l'étude clinique portée par la fondation. L'objectif est de faire d’une application un DTx (Digital Therapeutics) remboursé par la sécurité sociale.

L'objectifs

La transformation d'une application en un traitement thérapeutique numérique (DTx) remboursé par la sécurité sociale.
Le transfert des patients vers cette nouvelle application.
La préparation d'un nouvel entrepôt de données pour la recherche scientifique.

Durée de missions

3 collaborateurs pendant 3 ans

Méthodologie

Agaetis a apporté son expertise par des actions ciblées :

Audit de l'existant : Évaluation des systèmes en place pour identifier les besoins et les opportunités d'amélioration.
Aide à la décision pour le choix des prestataires : Assistance dans la sélection de partenaires technologiques compétents.
Challenge des choix technologiques : Conseil sur l'architecture, la sécurité et la capacité d'évolution de l'application.

Résultat obtenu

La création d'une application aidant les patients dans la gestion de leur douleur chronique, en vue de sa reconnaissance comme DTx remboursable.
Une évaluation technique rigoureuse et la sélection de partenaires stratégiques
Le respect des jalons de la road map, garantissant une évolution sereine et conforme aux attentes.

Pneus connectés

Thu, 28 Aug 2025 08:05:29 GMT

Le contexte du projet :

Michelin souhaitait développer une nouvelle génération de services digitaux basés sur les données issues des pneus connectés .

L’objectif était d’apporter de la valeur aux gestionnaires de flottes de camions et aux centres de maintenance dans le monde entier.

Le défi reposait sur la collecte, le traitement et la supervision de données massives issues de capteurs, tout en garantissant robustesse, évolutivité et pertinence des analyses.

L’objectifs :

L’objectif principal était de mettre en place une architecture et un cadre technique permettant de :

collecter et traiter efficacement les données issues des pneus connectés,
superviser les flux et mesurer l’impact des cas d’usage métiers,
et créer une plateforme Big Data prête à évoluer avec la croissance des volumes.

Durée de mission :

Mission de long terme, combinant étude d’architecture initiale, mise en place de dispositifs de supervision et accompagnement continu.

Mise en œuvre :

Agaetis a mobilisé son expertise Data et Cloud pour :

Étude d’architecture initiale : définition des choix technologiques et structurants.
Supervision de la plateforme : mise en place de principes de monitoring pour assurer robustesse et disponibilité.
Analyse de charge : évaluation des impacts liés aux différents cas d’usage métiers.
Définition du cadre de développement Big Data : intégration des bonnes pratiques pour accélérer la mise en œuvre.
Travaux de Data Science : immersion métier et exploitation des données pour proposer de nouveaux indicateurs et services.

Résultats obtenus :

Nouveaux services digitaux : création de solutions innovantes pour les gestionnaires de flotte.
Plateforme robuste et scalable : environnement Big Data prêt à absorber des volumes massifs de données.
Optimisation opérationnelle : meilleure traçabilité et suivi des KPI.
Innovation valorisée : données transformées en leviers stratégiques pour Michelin.

Facteurs clés de succès :

Expertise d’Agaetis en Big Data et traitement de données IoT.
Méthodologie end-to-end : de l’architecture à la Data Science.
Immersion dans l’univers métier du client.
Supervision proactive garantissant robustesse et fiabilité.

Et vous ?

Vous vous interrogez sur :

l’exploitation des données issues de vos équipements connectés,
la création de nouveaux services digitaux basés sur la Data,
ou la mise en place d’une architecture Big Data robuste et évolutive ?

�� Contactez nos experts pour transformer vos données IoT en services innovants et générateurs de valeur.

ORY 4 : L’entrepôt d'Amazon le plus robotisé de France

Wed, 15 May 2024 10:18:53 GMT

Introduction :

Florian Ruynat, Architecte Cloud, a récemment réalisé une visite captivante de l'entrepôt ORY4, l'un des complexes les plus automatisés d'Amazon en France. Au cœur de cette installation logistique de 152 000 m², où 3 000 employés orchestrent l'approvisionnement et la préparation des commandes, la technologie de pointe est omniprésente.

Cette visite a permis d'explorer les possibilités d'intégration de l'IT moderne dans les usines de quatrième génération via le cloud, avec une attention particulière portée à la gestion proactive des pannes, la surveillance des conditions opérationnelles comme la température, ainsi que la gestion des stocks.

Objectifs de la Visite :

L'objectif principal de cette visite était de comprendre comment une infrastructure IT avancée pourrait être intégrée dans les opérations quotidiennes d'un entrepôt hautement automatisé pour améliorer l'efficacité et anticiper les défis opérationnels futurs. Cela inclut la surveillance en temps réel des robots et des équipements pour prévenir les pannes avant qu'elles ne surviennent et gérer efficacement les incidents tels que les accidents.

Observations Clés :

Robotisation Avancée : ORY4 utilise plus de 4,000 robots dans ses opérations quotidiennes, illustrant un cas d'étude parfait pour l'hyper-automatisation dans la gestion des entrepôts.
Gestion des Incidents et Maintenance Prédictive : Les systèmes intégrés permettent une surveillance constante des équipements, utilisant des capteurs pour détecter les anomalies avant qu'elles ne deviennent des pannes coûteuses.
Sécurité et Ergonomie au Travail : Une attention particulière est accordée à la position et aux mouvements des collaborateurs, avec des technologies capables de détecter les mauvaises postures pour réduire le risque de blessures. Avant la robotisation, les collaborateurs étaient en mobilité constante dans les rayons.

Réinvention de la Logistique chez ARY4: L'Inversion du Flux de Travail :

Dans la continuité des avancées observées chez ARY4, un entrepôt hautement robotisé d'Amazon, l'intégration de nouvelles méthodologies logistiques met en lumière une révolution dans la gestion des opérations. L'idée innovante de renverser la logistique traditionnelle - où ce n'est plus les collaborateurs qui se déplacent vers les produits, mais les robots qui amènent les étagères vers les salariés - marque un tournant décisif vers une efficacité accrue et une ergonomie améliorée.

Concept Innovant :
Dans ce modèle inversé, les robots autonomes naviguent et transportent les étagères de stockage directement aux stations de travail fixes où les employés sont postés. Ce système minimise le mouvement humain au sein de l'entrepôt, réduisant ainsi la fatigue physique et augmentant la sécurité des travailleurs.

De plus, cela permet une meilleure concentration des employés sur des tâches à valeur ajoutée telles que le contrôle qualité et l'emballage.

Avantages Clés de l'Inversion Logistique :
Efficacité Opérationnelle: La réduction des déplacements humains entraîne une diminution du temps de cycle pour la préparation des commandes, optimisant ainsi les flux de travail et augmentant la productivité globale.

Amélioration de la Sécurité: Moins de déplacements signifie un risque réduit d'accidents et de collisions, garantissant un environnement de travail plus sûr pour les opérateurs.

Ergonomie et Bien-être: En limitant les mouvements nécessaires pour récupérer les produits, les employés bénéficient d'une charge de travail physiquement moins exigeante, ce qui peut réduire les risques de troubles musculosquelettiques.

Optimisation de l'Espace: Cette méthode permet une utilisation plus stratégique de l'espace disponible dans l'entrepôt, puisque les zones de stockage peuvent être maximisées sans nécessiter d'espaces de circulation larges pour les employés.

Intégration Technologique: Pour soutenir ce système, l'utilisation de technologies avancées telles que l'IA pour la navigation autonome des robots, le Big Data pour l'optimisation des parcours, et l'IoT pour la communication en temps réel entre les robots et les systèmes de gestion d'entrepôt est cruciale.

Conclusion :

La visite de Florian Ruynat chez ARY4 offre un aperçu précieux de ce que pourrait être l'avenir des opérations industrielles automatisées.
Les robots autonomes et les systèmes de gestion intelligents prennent en charge des tâches répétitives et physiquement exigeantes, permettant aux employés de se concentrer sur des tâches de contrôle de qualité et de supervision qui nécessitent un jugement humain. Cette symbiose entre l'homme et la machine augure d'une nouvelle ère d'efficacité où la technologie amplifie les capacités humaines plutôt que de les remplacer.

En définitive, la visite de Florian Ruynat offre non seulement un regard sur ce que l'industrie peut atteindre avec l'automatisation mais met également en évidence les défis et les opportunités associés à l'adoption de technologies avancées. Nous sommes inspirés par ces découvertes favorisant une industrie plus intelligente, plus sûre et plus productive. En adoptant une approche centrée sur l'humain et la technologie, nous préparons le terrain pour un avenir où l'innovation et l'efficacité vont de pair avec la satisfaction et la sécurité des employés.

Sora : Transformer les Textes en Scènes Vidéo Réalistes et Imaginatives

david.walter@agaetis.fr (David Walter) — Fri, 16 Feb 2024 17:12:56 GMT

OpenAI, a récemment dévoilé SORA, un outil de génération de vidéo. SORA monte encore une marche, offrant des capacités de génération de vidéos réalistes. Cet article explore les caractéristiques clés de SORA, son impact potentiel sur diverses industries, les points de réflexions et l'impact pour l'avenir de la création de contenu.

Qu'est-ce que SORA ?

Une qualité de génération inégalée

La capacité de SORA à générer des vidéos époustouflantes souligne un tournant dans le domaine de la production vidéo, où la qualité et la créativité ne sont plus entravées par des contraintes techniques ou financières. Cette avancée s'inscrit dans un contexte plus large où l'IA transforme profondément les industries créatives, offrant des outils puissants pour la transcription, le doublage, la création d'avatars générés par IA, et même la suppression de fonds vidéo, rendant ces processus plus accessibles et flexibles.

Des outils comme Descript et Adobe Premiere Pro intègrent des fonctionnalités AI pour améliorer le processus d'édition vidéo, depuis la rotation des yeux jusqu'à la génération de transcriptions et sous-titres. De même, la comparaison entre DALL-E 3 et Midjourney montre comment l'IA peut capturer des détails et des ambiances spécifiques dans les images, un principe également applicable à la vidéo. La révolution du streaming vidéo illustre comment l'adaptation numérique bouleverse les modèles économiques traditionnels, offrant une perspective sur la manière dont les technologies génératives pourraient remodeler le paysage médiatique.

L'impact de ces technologies dépasse la simple création de contenu ; elles remodèlent également notre compréhension de la créativité et ouvrent de nouvelles voies pour l'expression artistique et la communication. Avec des outils comme SORA, la barrière entre l'idée et sa réalisation se réduit, permettant à un plus grand nombre de personnes de donner vie à leurs visions créatives sans les contraintes traditionnelles de la production vidéo.

Cet élan vers une qualité de génération inégalée par l'IA soulève des questions importantes sur l'avenir du contenu créatif et la manière dont nous valorisons l'interaction entre l'humain et la technologie dans le processus créatif. Alors que nous explorons ces nouvelles frontières, il est crucial de rester attentifs aux implications éthiques et aux défis que ces technologies posent, tout en reconnaissant leur potentiel pour enrichir notre monde visuel et narratif.

Applications et implications

Les applications potentielles de SORA sont vastes et touchent plusieurs secteurs, notamment l'éducation, le marketing, le divertissement, et même la formation professionnelle. Les éducateurs peuvent utiliser SORA pour créer des contenus pédagogiques immersifs, tandis que les marketeurs peuvent produire des vidéos publicitaires personnalisées à grande échelle. Dans le secteur du divertissement, SORA ouvre de nouvelles voies pour la création de films et de jeux vidéo générés par IA.
L'introduction de SORA marque le début d'une nouvelle ère dans la création de contenu génératif, où les limites entre le réel et le virtuel deviennent de plus en plus floues. Cette technologie ouvre la porte à des possibilités infinies de narration, de création artistique et de communication visuelle.

OUI MAIS...

Défis et considérations éthiques

Ce que fait SORA soulève des préoccupations éthiques, notamment en matière de droits d'auteur, de création de contenus trompeurs, de l'utilisation responsable et la gestion de contenus préjudiciables.
Les biais dans les outils d'IA, les inexactitudes potentielles, le risque de plagiat, ainsi que les questions de confidentialité et de protection des données sont aussi des choses à prendre en compte. Pour naviguer dans ces eaux complexes, il est essentiel d'adopter des pratiques éthiques, telles que la définition claire des objectifs sur la création de contenu, la mise en place de stratégie précises pour les modèles d'IA, et le suivi actif des résultats pour assurer l'exactitude et l'intégrité du contenu généré.

Entre inspiration et contrôle : naviguer dans le monde des vidéos générées par IA

Les innovations sur la génération de contenu par intelligence artificielle, notamment dans le domaine des vidéos, ouvre le spectre des possibilités créatives. Toutefois, cette révolution numérique soulève également des questions fondamentales sur la nature du contenu créé, le rôle de l'inspiration humaine versus le contrôle exercé par la machine, et les implications pour notre compréhension de la réalité. Cet article explore ces réflexions et points de vigilance essentiels à considérer dans l'ère de la création de contenu assistée par IA.

La frontière entre inspiration humaine et contrôle machine

Lorsqu'il s'agit de vidéos générées par IA, le degré d'autonomie de la machine et sa capacité à produire du contenu qui dépasse largement les instructions initiales (les prompts) posent la question essentielle de la distinction entre ce qui est inspiré par l'humain et ce qui est contrôlé par la machine. Cette interrogation soulève des préoccupations sur l'authenticité et l'origine du contenu généré, mettant en lumière le besoin d'une réflexion approfondie sur notre relation avec la technologie créative.

La complexité de traçabilité et l'authenticité du contenu

La quête de traçabilité et d'authenticité dans le contenu généré par IA devient particulièrement ardue lorsqu'on s'aventure dans le domaine des vidéos. À l'inverse des images, dont l'origine peut être relativement facile à retracer grâce au "seed" utilisé pour leur création, les vidéos générées par IA introduisent une complexité supplémentaire qui défie notre compréhension habituelle de la provenance du contenu. Les vidéos affichées sur les plateformes numériques peuvent facilement masquer le labyrinthe de leur genèse, offrant une apparence de fluidité et d'aisance créative qui ne reflète pas nécessairement les intrications du processus sous-jacent. Cette illusion de simplicité cache souvent une réalité bien plus élaborée, où chaque frame peut être le résultat d'une série complexe de décisions algorithmiques. Cet écart entre l'apparence et la réalité engendre un besoin croissant de transparence et soulève des interrogations légitimes sur la véracité et l'intégrité du contenu que nous consommons. Dans ce contexte, une demande de clarté et d'ouverture sur les méthodes employées pour générer ces contenus vidéo devient primordiale, non seulement pour maintenir la confiance des utilisateurs mais aussi pour préserver l'intégrité de notre paysage médiatique.

La question de la réalité et de l'imaginaire

Dans l'ère numérique actuelle, où les vidéos générées par IA peuvent mimer la réalité avec une précision époustouflante, nous sommes confrontés à un flou croissant entre le réel et l'imaginaire. Cette capacité des technologies d'IA à créer des contenus visuels presque indiscernables de la réalité véritable nous oblige à reconsidérer notre perception de la vérité et de la fiction. Tout comme un texte peut naviguer entre le roman et le reportage, les vidéos d'IA nous amènent à questionner la nature même de ce que nous considérons comme authentique.

Ce défi à notre discernement n'est pas seulement une question de technologie; il s'agit d'une interrogation profonde sur comment nous percevons et valorisons l'authenticité à l'ère numérique. Alors que nous avançons, la distinction entre expérience directe et réalité augmentée par l'IA s'amenuise, nous incitant à développer une nouvelle littératie médiatique adaptée à cette ère de contenus génératifs. La ligne entre réalité et imagination devient un sujet central, soulignant l'importance d'une navigation consciente dans ce paysage complexe où la vérité est de plus en plus modelée par la technologie.

Émotion, imagination et la quête de sens

L'une des questions les plus fascinantes soulevées par l'avancement des IA génératives concerne leur capacité à restituer l'émotion et à susciter l'imaginaire. La véritable mesure du succès de ces technologies ne réside pas uniquement dans leur prouesse technique, mais également dans leur capacité à enrichir, à émouvoir et à inspirer les êtres humains. Les usages et les perceptions associés à ces outils deviennent alors le véritable baromètre de leur valeur ajoutée.

Conclusion : Un équilibre à trouver

Le lancement de SORA par OpenAI marque un tournant dans le domaine de la création de contenu assistée par IA. En rendant la génération de vidéos de haute qualité accessible à tous, SORA a le potentiel de démocratiser la création de contenu et d'ouvrir de nouvelles possibilités créatives. Cependant, il est également crucial de naviguer dans cette nouvelle ère avec prudence et considération pour les implications éthiques et sociétales.

Alors que nous naviguons dans cette nouvelle ère de création de contenu, la clé réside dans la capacité à maintenir un équilibre entre les avantages offerts par les technologies d'IA et la nécessité de préserver l'authenticité, l'émotion et l'imagination qui caractérisent l'expression humaine.

Les vidéos générées par IA, avec leur potentiel immense, nous invitent à une exploration consciente et réfléchie des limites entre l'inspiration et le contrôle, entre le réel et l'imaginaire. En fin de compte, c'est dans la synergie entre l'humain et la machine que réside le potentiel de créer des contenus véritablement significatifs et résonnants.

Maintenant place à l'action : SORA en Œuvre !

Airflow, PostgreSQL, et MongoDB ! Comment optimiser vos flux de travail données

Wed, 07 Feb 2024 08:36:45 GMT

Pour les professionnels du domaine des données, tels que les data engineers, data scientists, et développeurs, il est crucial d'avoir accès à des outils efficaces et fiables pour gérer, stocker et analyser leurs données. Cet article vous introduit à une solution puissante et versatile composée de Airflow, PostgreSQL, et MongoDB. Nous explorerons comment ces technologies peuvent être combinées pour concevoir des pipelines de données à la fois efficaces et évolutifs. De plus, l'article met en lumière l'utilisation de fonctionnalités avancées telles que le machine learning, big data, et le modern data stack. À travers des études de cas concrets, nous illustrerons les avantages significatifs de cette synergie technologique pour des projets en ingénierie et science des données.

Comprendre les outils individuels : Airflow, PostgreSQL et MongoDB

Dans cette section, nous explorerons brièvement trois outils clés qui constituent notre stack technologique : Airflow, PostgreSQL et MongoDB. Nous aborderons ce que ces outils sont, leur utilité et leurs points forts ainsi que leurs limites.

Vous vous sentez submergé par le volume croissant de données ? Vous avez du mal à coordonner les différentes étapes de traitement des données ? Comment garantir l'efficacité et la fiabilité de vos processus de données ?

Le mot magique est ORCHESTRATION !!!

C’est quoi l’orchestration des flux de données ?

Cela commence toujours avec un fichier Excel nommé 'A', nécessitant une mise à jour. Cette opération peut être effectuée par un job Cron. Cependant, il existe également un fichier 'B', suivi d'un autre job Cron, et ce processus se répète jusqu'à atteindre le fichier 'D', chacun étant associé à un job Cron spécifique. Il est impératif que le fichier A soit chargé avant le fichier B, que le fichier B le soit avant le fichier C, et le fichier C avant le fichier D. Par la suite, une base de données est utilisée pour le stockage de ces fichiers. Dans l'éventualité où le fichier B serait verrouillé, il est crucial de vérifier si son chargement a été réalisé correctement. Chaque job dispose de ses propres journaux d'activité, qui doivent être examinés afin d'identifier toute erreur éventuelle

Si vous n'avez pas prévu de plan pour votre journée, vous devrez trouver l'erreur et relancer les jobs échoués. Attention à ne pas créer de doublons, qui nécessitent un nettoyage ultérieur.

Ce processus est pénible, raison pour laquelle l'orchestration des flux de données est devenue un élément clé des stacks de données modernes. Elle représente un processus automatisé qui contrôle les pipelines de données, créant ainsi une harmonie dans le mouvement des données. L'orchestrateur permet d'écrire, de planifier et de surveiller le pipeline de données. La gestion manuelle des pipelines de données ne favorise pas une mise à l'échelle efficace. Le développement de scripts Python pour chaque étape du processus est susceptible d'entraîner de nombreux problèmes. L'orchestration des données facilite la gestion des incidents de pipeline, des échecs de connexion, l'exécution en chaîne et le maintien de l'ordre.

Airflow : Un outil d'orchestration puissant

Airflow est une plateforme open source conçue pour orchestrer des workflows de données, en permettant de créer, planifier et surveiller séquentiellement ou en parallèle une série de tâches selon certaines conditions ou dépendances, dans le but d'atteindre un objectif commun tel que le traitement, l'analyse ou la visualisation des données. Utilisant le langage Python pour définir les workflows, Airflow offre une grande souplesse et simplicité de développement. Il intègre également une interface web utile pour gérer le statut des workflows, consultez les logs, ou encore déclencher des exécutions manuelles. Grâce à son support pour de nombreux opérateurs, Airflow se connecte aisément à une variété de technologies, y compris les bases de données et les systèmes de fichiers, augmentant ainsi sa polyvalence.

Comprendre les outils individuels : Airflow, PostgreSQL et MongoDB

Explorons les capacités uniques d'Airflow, PostgreSQL, et MongoDB avant d'aborder leur intégration. Chacun de ces outils offre des avantages spécifiques essentiels à connaître.

Airflow est conçu pour orchestrer des workflows de données. Ces workflows, ou flux de travail, sont des séquences d'opérations effectuées sur des données dans le but d'atteindre un objectif spécifique. Ces opérations peuvent inclure l'extraction, la transformation, le chargement de données, et l'analyse pour produire des rapports. En utilisant Python pour décrire ces workflows, Airflow accorde une flexibilité remarquable et simplifie la maintenance. Son interface utilisateur web facilite la visualisation et le contrôle des workflows, tandis qu'une API offre la possibilité d'interagir avec eux depuis d'autres applications.

PostgreSQL est un système de gestion de bases de données relationnelles qui excelle dans la gestion de données structurées en tables. Il intègre des fonctionnalités avancées comme les transactions, types de données complexes, fonctions, déclencheurs (triggers), vues, index, et extensions. Conforme aux standards SQL, PostgreSQL simplifie grandement les requêtes et la manipulation des données. Sa réputation s’appuie sur sa fiabilité, robustesse, excellente performance et niveau élevé de sécurité.

MongoDB, de son côté, est un système de gestion de bases de données, idéal pour manipuler des données semi-structurées sous forme de documents. Ces derniers, qui emboîtent des paires clé-valeur similaires au format JSON, offrent une flexibilité considérable pour la définition et la modification de la structure des données. Avec des capacités supérieures de gestion de données en temps réel et adapté au big data, MongoDB se distingue par sa performance, la facilité avec laquelle il peut se distribuer sur plusieurs machines (sharding), et sa capacité de réplication garantissant une disponibilité continue.

Le besoin d'une combinaison technologique

Explorons pourquoi l'alliance d'Airflow, PostgreSQL et MongoDB est avantageuse, et en quoi elle se distingue des autres options. Nous aborderons cette question à travers trois aspects fondamentaux : l'orchestration et la gestion des données, la performance et l'évolutivité, ainsi que la fiabilité et la sécurité.

Orchestration et gestion des données

Le data engineering et data science font face au défi de la complexité et de la variété des sources de données. Il est essentiel de pouvoir extraire, transformer, et charger (ETL) les données de multiples systèmes, comme des API, des fichiers et des bases de données. Or, orchestrer et surveiller ces processus de manière automatisée et cohérente est tout aussi crucial.

Airflow relève ce défi en offrant une plateforme qui facilite la création, la programmation, et le suivi des workflows de données. Il vous permet de définir vos workflows avec Python, offrant une flexibilité pour manipuler vos données selon vos besoins. Vous pouvez aussi bien utiliser des opérateurs prédéfinis que personnalisés pour interagir avec divers systèmes, tels que PostgreSQL et MongoDB, rendant ainsi la gestion de vos données à la fois efficiente et souple.

Performance et évolutivité

Un autre enjeu majeur du data engineering et de la science des données est le traitement de volumes de données en augmentation, à la fois variés et de grande taille. Il est crucial d'avoir la capacité de stocker et d'analyser des données structurées et semi-structurées, en temps réel ou en différé, en garantissant une performance élevée et une faible latence.

PostgreSQL et MongoDB répondent à cette nécessité en proposant des systèmes de gestion de base de données à la fois performants et évolutifs. PostgreSQL excelle dans le stockage et la gestion de données structurées sous forme de tables, offrant des fonctionnalités avancées et une compatibilité étendue avec les normes SQL. MongoDB, quant à lui, se spécialise dans le traitement de données semi-structurées en documents, promettant une grande flexibilité et un rendement élevé pour les données au format JSON. Capables de se déployer sur plusieurs machines (sharding) et de se répliquer pour assurer leur disponibilité (replication), PostgreSQL et MongoDB vous fournissent les outils pour gérer de grands volumes de données avec une efficacité et une élasticité optimales.

Fiabilité et sécurité

Assurer la fiabilité et la sécurité des données représente un autre défi essentiel pour le data engineering et la data science. Il est fondamental de maintenir la qualité, la cohérence et l'intégrité des données, et de les protéger contre les pertes, corruptions ou accès non autorisés.

Airflow, PostgreSQL et MongoDB répondent à ces exigences en proposant des systèmes éprouvés et sécurisés. Airflow surveille l'état de vos workflows de données, permettant la détection et la correction d'erreurs ou d'anomalies. PostgreSQL et MongoDB contribuent à la cohérence et à l'intégrité des données avec des mécanismes tels que transactions, types de données complexes, fonctions, et triggers. Ensemble, ils assurent la protection de vos données via l'authentification, le chiffrement et le contrôle d'accès. Airflow, PostgreSQL et MongoDB sont donc synonymes de fiabilité et de sécurité pour vos données.

Intégration d'Airflow avec PostgreSQL et MongoDB

Cette section vous expliquera comment configurer Airflow pour permettre les connexions à PostgreSQL et MongoDB. Vous allez également découvrir comment orchestrer des tâches utilisant ces deux bases de données. Les intégrations avec Apache Airflow

Airflow fonctionne avec des commandes bash, ainsi qu’avec un large éventail d’autres outils. Par exemple, certaines des intégrations d’Airflow incluent Kubernetes , AWS Lambda, PostgreSQL et d'autres comme ceux de l'image ci-dessous.

Configurer Airflow avec PostgreSQL

Pour une intégration réussie d'Airflow avec PostgreSQL, suivez ces étapes :

Installez le package apache-airflow-providers-postgres. Ce package inclut tout ce dont vous avez besoin pour interagir avec PostgreSQL : opérateurs, hooks et capteurs.
Créez une connexion via l'interface utilisateur d'Airflow ou en ligne de commande, en spécifiant les paramètres requis tels que conn_id, host, schema, login et password. Assurez-vous de sélectionner Postgres comme type de connexion.
Testez la connexion avec la commande airflow connections test postgres votre_conn_id.

Configurer Airflow avec MongoDB

Pour connecter Airflow à MongoDB, suivez ces étapes :

Installez le package apache-airflow-providers-mongo, qui fournit les opérateurs, hooks et capteurs nécessaires à l'interaction avec MongoDB.
Établissez une connexion en précisant les paramètres requis comme conn_id, host, schema, login et password, en utilisant soit l'interface utilisateur d'Airflow, soit la ligne de commande. Choisissez MongoDB comme type de connexion.
Utilisez la commande airflow connections test mongo votre_conn_id pour vérifier que tout fonctionne correctement.

Exécution de tâches d'orchestration avec Airflow utilisant PostgreSQL et MongoDB

Après avoir configuré les connexions nécessaires, vous êtes prêt à orchestrer des tâches impliquant PostgreSQL et MongoDB. Vous pouvez par exemple créer un workflow qui extrait des données de PostgreSQL, les transforme et les charge dans MongoDB. Les packages apache-airflow-providers-postgres et apache-airflow-providers-mongo offrent les outils nécessaires pour cela. Voici un exemple de code :

Utilisation avancée de la combinaison technologique : Airflow, PostgreSQL et MongoDB

Dans cet article, nous explorons comment combiner efficacement Airflow, PostgreSQL et MongoDB pour mener à bien des opérations sophistiquées dans les domaines du data engineering et de la data science. Nous aborderons trois thèmes principaux : l'automatisation de processus via Airflow, la manipulation avancée des données grâce à PostgreSQL et MongoDB, et enfin, les méthodes de surveillance et de dépannage.

Dans cette section, nous explorerons l'exploitation des fonctionnalités avancées des technologies Airflow, PostgreSQL, et MongoDB. Ces outils, utilisés conjointement, facilitent des opérations complexes comme le machine learning, le big data, et l'implémentation d'un modern data stack

Automatisation des tâches avec Airflow

Airflow facilite l'automatisation des processus liés aux données en permettant la création de workflows programmables, selon un calendrier précis ou en réponse à certains déclencheurs. Cela aide à organiser et exécuter vos opérations de manière efficace et systématique. Imaginez un workflow programmé pour récupérer des données depuis une API, les traiter avec du code Python, les enregistrer dans PostgreSQL ou MongoDB, et finalement les analyser à l'aide de MongoDB Charts. Il est également possible de développer des workflows intégrant des opérations de machine learning, de traitement de grandes quantités de données ou du stack technologique moderne. Airflow offre donc la possibilité d'atteindre un haut niveau d'automatisation dans la gestion de vos tâches de données..

Machine learning

Le machine learning, une branche de l'intelligence artificielle, se focalise sur le développement de modèles capables d'apprendre de données pour effectuer des tâches complexes telles que classification, régression, détection d'anomalies et recommandations. Cette démarche nécessite des données de qualité, leur préparation, entraînement, évaluation, et déploiement.

La combinaison Airflow, PostgreSQL, et MongoDB optimise ces processus, offrant une automatisation efficace. Airflow orchestre le flux de travail des données à travers les diverses étapes du cycle de vie du machine learning. PostgreSQL gère les données et modèles structurés, tandis que MongoDB s'occupe des données semi-structurées, incluant les analyses et prédictions.

Big data

Le terme big data sera utilisé ici pour décrire des ensembles de données caractérisés par de grands volumes, diversité et rapidité de traitement. Dans le monde du data engineering et data science, cela représente à la fois un défi et une opportunité, nécessitant des solutions pour stocker, traiter et analyser de vastes quantités de données diversifiées efficacement.

Avec Airflow, PostgreSQL, et MongoDB, relever ces défis devient plus aisé. Airflow permet l'orchestration de flux de données à grande échelle. PostgreSQL offre un stockage et une gestion optimisés des données structurées, tandis que MongoDB excelle dans la gestion des documents semi-structurés avec performance. Ces systèmes facilitent également le sharding et la réplication pour une haute disponibilité.

Modern data stack

Le modern data stack se compose d'outils et technologies adaptés à la création de solutions en data engineering et data science qui sont à la fois modernes, performantes et évolutives. Ce concept s'appuie sur l'extraction, le chargement, la transformation, et l'analyse des données (ELT).

Airflow, PostgreSQL, et MongoDB constituent des éléments clés du modern data stack. Airflow s'occupe de l'extraction et du chargement des données vers PostgreSQL ou MongoDB. Ces derniers, en tant que systèmes de gestion de base de données, assurent un stockage et une gestion performante. Enfin, à travers des outils d'analyse comme Tableau, Looker, Metabase, etc., il est possible de se connecter à ces bases de données pour visualiser et explorer les données.

Exemples d'utilisation de la combinaison Airflow, PostgreSQL et MongoDB

Nous explorons les bénéfices de la synergie entre Airflow, PostgreSQL et MongoDB à travers deux cas d'étude concrets, démontrant l'efficacité de cette combinaison dans les domaines du data engineering et de la data science.

Cas n° 1 : Optimisation de la chaîne d'approvisionnement dans l'industrie manufacturière

Contexte :

Une entreprise manufacturière cherche à améliorer l'efficacité de sa chaîne d'approvisionnement. Elle doit traiter et analyser des volumes importants de données sur les fournisseurs, les coûts, les délais de production et les tendances du marché pour optimiser les stocks et les cycles de production.

Pipeline ETL avec Airflow, PostgreSQL et MongoDB :

Extraction :
Airflow orchestre des tâches quotidiennes pour extraire les données des systèmes ERP (Enterprise Resource Planning), des plateformes SCM (Supply Chain Management) et des bases de données des fournisseurs.
Les données comprennent les commandes de matières premières, les niveaux d'inventaire, les temps de cycle de production et les données de livraison.
Transformation :
Les données brutes sont stockées dans PostgreSQL où elles sont normalisées et préparées pour l'analyse. Les transformations incluent la conversion des devises, la standardisation des unités de mesure et la consolidation des données de multiples fournisseurs.
Les données historiques sont utilisées pour calculer les tendances et les prévisions, en utilisant des modèles statistiques et des algorithmes de prévision.
Chargement :
Les données transformées sont ensuite chargées dans MongoDB, qui sert de système de stockage pour les données opérationnelles et analytiques.
MongoDB est idéal pour ce cas d'usage en raison de sa flexibilité dans le stockage de documents et sa capacité à gérer efficacement les données hétérogènes et en constante évolution de la chaîne d'approvisionnement.
Analyse et Optimisation :
Les données dans MongoDB sont utilisées pour alimenter des applications d'analyse avancée et des tableaux de bord qui aident à identifier les goulots d'étranglement dans la chaîne d'approvisionnement et à prévoir les besoins en matières premières.
Les insights générés permettent d'optimiser les niveaux de stock, de réduire les coûts, d'améliorer les délais de livraison et de répondre plus efficacement à la demande fluctuante.

Avantages de cette approche :

Réactivité : La capacité d'Airflow à exécuter des workflows planifiés garantit que les données les plus récentes sont toujours disponibles pour la prise de décision.
Précision : PostgreSQL gère les données transactionnelles avec une grande précision, assurant l'intégrité des données pour les analyses.
Flexibilité : MongoDB offre la possibilité de stocker et d'interroger rapidement des données non structurées ou semi-structurées, ce qui est fréquent dans les opérations de la chaîne d'approvisionnement.
Optimisation : L'intégration de ces technologies permet une analyse en temps réel de la chaîne d'approvisionnement, facilitant une réponse rapide aux changements du marché et aux imprévus.

Cas n° 2 : Amélioration de la qualité et du suivi de production

Contexte :

Un constructeur automobile souhaite optimiser son processus de contrôle qualité et de suivi de production en temps réel. La chaîne de montage génère une quantité considérable de données, allant des paramètres des machines à l'inspection de la qualité des véhicules en fin de chaîne. Analyser ces données permet d'identifier rapidement les défaillances potentielles et d'améliorer l'efficience de la production.

Pipeline ETL avec Airflow, PostgreSQL et MongoDB :

Extraction :

Airflow orchestre l'extraction des données issues de divers capteurs et systèmes sur la chaîne de montage, incluant des données sur les performances des machines, les taux de défauts, les retours qualité et les résultats des tests de sécurité.
Ces données sont extraites des systèmes IoT (Internet des Objets) et des bases de données opérationnelles.

Transformation :

Les données sont stockées temporairement dans PostgreSQL où elles subissent un nettoyage, une transformation et une agrégation. Cela peut inclure la correction d'erreurs, l'harmonisation des formats de date/heure et la combinaison de données provenant de différentes sources pour créer une vue unifiée.
Les algorithmes de détection d'anomalies et les modèles statistiques sont appliqués pour identifier les tendances et les déviations.

Chargement :

Les données traitées sont ensuite chargées dans MongoDB, qui est utilisé pour sa flexibilité et sa capacité à gérer de grands volumes de données non structurées rapidement et de manière performante.
MongoDB peut héberger des tableaux de bord opérationnels permettant le suivi en temps réel des paramètres de production et des alertes de qualité.

Analyse et Action :

Les données dans MongoDB alimentent des systèmes d'analyse avancée qui aident à diagnostiquer les causes profondes des défaillances et à identifier les opportunités d'amélioration continue.
Les insights extraits sont utilisés pour ajuster les paramètres de production en temps réel, pour planifier la maintenance préventive et pour améliorer les conceptions des véhicules.

Avantages de cette approche :

Proactivité : La combinaison d'Airflow, PostgreSQL et MongoDB permet d'anticiper les problèmes avant qu'ils ne se manifestent sur la ligne de production.
Qualité : Le suivi précis des données de production contribue à une amélioration constante de la qualité des véhicules.
Efficience : L'analyse en temps réel optimise l'efficience opérationnelle, réduit les temps d'arrêt et améliore la productivité.
Adaptabilité : La flexibilité du système permet d'adapter rapidement la production aux nouvelles exigences ou aux retours des inspections de qualité.

Conclusion

Cet article a mis en avant une solution technologique performante pour répondre à vos exigences en data, associant Airflow, PostgreSQL et MongoDB. Nous avons décrit comment intégrer ces outils pour élaborer des pipelines de données à la fois efficaces et évolutifs. Il est cependant important de souligner que la pertinence de ce combo technologique dépend fortement de la cartographie et de l'architecture existante de chaque client. L'intégration d'Airflow, bien que puissante, doit être mise en perspective avec les services déjà en place, comme ceux proposés par Azure, et nécessite une évaluation approfondie des coûts, des objectifs de l'entreprise et des contraintes opérationnelles. La comparaison avec d'autres solutions possibles est cruciale pour définir l'option qui répondra au mieux à vos objectifs spécifiques. C'est par l'écoute et l'audit de votre architecture actuelle que nous pouvons apporter un conseil avisé sur les possibilités d'intégration et d'amélioration.

Si cette solution a retenu votre attention, nous vous encourageons à consulter leur documentation officielle, qui offre un aperçu complet de leurs capacités et possibilités. Vous découvrirez comment cette solution peut contribuer au succès de vos projets de données, garantissant qualité, performance et évolutivité.

Au sein de nos équipes, nous développons l'infrastructure nécessaire pour traiter les données des clients à grande échelle. Notre approche est fondée sur l'adaptabilité et la personnalisation, et c'est dans l'écoute et l'audit de l'architecture de nos clients que nous pouvons proposer des solutions sur mesure, répondant précisément à vos enjeux et objectifs.

Si l'association de ces technologies éveille votre intérêt , discutons ensemble !

L'adoption du Low-Code/No-Code et des applications SaaS comme levier de productivité pour les cadres d'entreprise

Tue, 05 Sep 2023 09:17:00 GMT

Alors que l'agilité et l'efficacité sont devenues des mots d'ordre dans le paysage commercial actuel, il est impératif d'explorer de nouveaux leviers pour stimuler la productivité. Les plateformes de low-code et no-code, combinées aux applications SaaS spécialisées, forment un duo stratégique qui peut révolutionner vos opérations et offrir des gains de productivité exceptionnels. Cet article décortique les avantages de cette intégration et explique comment vous pouvez la mettre en œuvre pour obtenir des résultats tangibles.

Le Duo Gagnant : Low-Code/No-Code et Applications SaaS

La combinaison des deux offre un environnement intégré où les solutions peuvent être développées, déployées et adaptées avec rapidité et efficacité.

Accélération des Délais et Optimisation des Coûts : Le Cœur du ROI

Réactivité Augmentée

En intégrant des applications SaaS à des plateformes de low-code/no-code, vous pouvez créer des solutions sur mesure en un temps record. Imaginez connecter votre CRM à une application de tableau de bord personnalisée créée en interne pour suivre les KPI. Le temps économisé sur le cycle de développement se traduit par une capacité à réagir plus rapidement aux opportunités et aux défis.

Efficacité Budgétaire

L'élimination du besoin de ressources de développement spécialisées, combinée à l'utilisation d'applications SaaS, peut réduire considérablement les coûts opérationnels. Ce budget peut alors être redirigé vers des initiatives stratégiques.

Un Écosystème de Productivité

Automatisation et Flux de Travail

L'utilisation combinée de plateformes low-code/no-code et d'applications SaaS peut automatiser des tâches complexes. Par exemple, vous pouvez intégrer une application de gestion de projet SaaS avec une application de facturation développée en interne. Le processus de facturation peut ainsi être automatisé chaque fois qu'un projet atteint un certain jalon.

Agilité Organisationnelle

L'agilité est maximisée lorsque vous pouvez non seulement créer vos propres solutions, mais aussi les intégrer avec des applications SaaS. Cette flexibilité vous permet d'ajuster rapidement votre stratégie en fonction des conditions du marché ou des besoins internes.

Démocratisation de la Technologie

En donnant à vos collaborateurs les moyens de créer et de gérer des solutions, vous alimentez une culture d'innovation et d'engagement. Le personnel non technique peut par exemple créer des sondages clients via un outil SaaS et intégrer les résultats dans un tableau de bord créé via une plateforme low-code.

Points de Vigilance

Comme toujours, cette stratégie n'est pas sans défis. Une formation minimale peut être requise pour utiliser efficacement les plateformes low-code/no-code. De plus, l'évaluation de la sécurité des données et la conformité aux réglementations restent des préoccupations essentielles.

Etudes de cas réels

Agaetis: automatisation des processus de gestion de projets et facturation

Chez Agaetis, nous avons divisé le temps nécessaire par 3 pour générer notre facturation. Il fallait centraliser notre suivi de projet avec les éléments suivants :

le suivi du temps de production des collaborateurs

les éléments contractuels

le suivi financier

Pour répondre à cela, nous avons combiné les solutions suivantes:

Lucca : une solution SaaS RH qui intègre le suivi des temps

Pennylane : une solution SaaS pour la comptabilité qui intègre directement la capacité à générer les factures et suivre les encaissements

AirTable : Solution low-code qui permet de centraliser toutes nos données et créer des applications sur mesure pour notre suivi

Make.com pour synchroniser toutes les données entre ces services

Par rapport à un développement sur mesure:

nous avons estimé avoir divisé le coût par 4 par rapport à un développement sur mesure

nous avons rendu autonome les équipes non techniques (commerce, RH, administratif) pour créer des applications correspondant à leurs besoins

nous pouvons faire évoluer toutes les semaines nos process internes, ce qui nous permet d’appliquer une approche lean beaucoup plus facilement

nous avons considérablement réduit les sollicitations entre les personnes en interne grâce à un accès centralisé aux données essentielles

Chez Agaetis, nous avons divisé le temps nécessaire par 3 pour générer notre facturation. Il fallait centraliser notre suivi de projet avec les éléments suivants :

Pour répondre à cela, nous avons combiné les solutions suivantes:

Par rapport à un développement sur mesure:

Secteur énergie / BTP : suivi des chantiers de construction d'éoliennes

Notre client est responsable des chantiers de construction de parcs éoliens. Le suivi budgétaire des projets est assez complexe: différentes phases dans le projet, gestion des ressources, aléas, contractualisation hétérogène avec les sous-traitants, ...

Ils utilisaient massivement Excel pour gérer tous les cas particuliers, mais cela demandait non seulement beaucoup de tâches quotidiennes pour garantir la cohérence des informations. Les logiciels de suivi de chantier du BTP ne correspondaient pas parfaitement à leur besoin et l'investissement dans un développement sur mesure était trop important (minimum 200 K€).

Nous avons opté pour cette approche low-code/no-code avec les technologies suivantes :

La solution mise en place a permis :

Conclusion

La combinaison des plateformes de low-code/no-code avec des applications SaaS spécialisées offre une opportunité stratégique pour accroître la productivité de manière exponentielle. Cette alliance vous permet non seulement de réduire les coûts et d'accélérer les délais, mais également de catalyser l'innovation et d'améliorer l'agilité organisationnelle. Dans un monde où chaque seconde et chaque euro compte, il est temps de considérer cette synergie comme un levier de compétitivité pour votre entreprise.

Kescape : What's up ?

Tue, 20 Jun 2023 09:09:00 GMT

Si vous suivez l’actualité Agaetis plus besoin de vous présenter notre projet interne : Kescape, l’escape game pour Kube lovers ! Depuis maintenant plus d’un an, nous y consacrons une grande partie de nos lundis afin de faire avancer le projet, le voir prendre de l’ampleur est donc une vraie satisfaction et le fruit d’un travail d’équipe !

Il y a d’ailleurs un an on vous parlait de l’origine de ce projet, comment nous avions décidé de nous organiser pour le développer mais aussi nos attentes. Alors un an après cette interview, il est temps de faire le point et de vous partager où nous en sommes mais aussi ce qu’il nous reste à faire, car ce n’est jamais terminé !

Quoi de neuf ?

Beaucoup de choses peuvent arriver en un peu plus d’un an et Kescape n’a pas échappé à la règle ! Le projet a évolué au fil de cette dernière année, l’équipe aussi tout comme la date de sortie d’une première version… 1 an de retard, on pourra dire que l’on a fait durer le suspense mais ça y est, Kescape est disponible !

Après avoir agrandi l’équipe avec deux nouvelles personnes sur le projet, nous sommes maintenant 5 à y consacrer une partie de nos lundis : quatre développeurs et une graphiste.

La quantité de rooms a elle aussi augmenté, désormais au nombre de six, ce sont une quinzaine de joueurs qui ont pu s’y frotter mais aussi trois candidats qui s’y sont risqués, dont Moussa, premier embauché grâce à la “méthode Kescape” et qui participe maintenant à son développement ! Est-ce qu’on peut dire “Mission accomplie” ? Techniquement oui mais chez Agaetis on aime les challenges et on compte pousser ce produit le plus loin possible !

Pour le mo ment (et bien pour le moment !) nous en sommes à 3 repos Github, des centaines de lignes de code, une application web à la place du compagnon Slack originel et surtout des feedbacks qui font plaisir ! Mais ce qui a surtout marqué cette année c’est notre participation aux Kubernetes Community Days à Paris en Mars dernier ! Notre sélection pour participer à cette conférence nous a vraiment motivés à continuer d’avancer et d’approfondir le projet. C’était également la preuve que le travail que nous avions pu faire intéressait et intriguait la communauté Kubernetes ! Nous avons d’ailleurs profité de cet événement pour annoncer officiellement l’ouverture des inscriptions à Kescape. Nous avons pu échanger avec des gens passionnés et passionnants autour de sujets qui nous tiennent à cœur, le partage d’expériences est toujours bon à prendre !
D’ailleurs si vous voulez revoir notre participation et ainsi en savoir plus sur Kescape et ses aspects techniques, rendez vous juste ici !

Et maintenant, on fait quoi ?

On aurait aimé vous dire à “court terme on a pour objectif de…” mais on a vu que ça ne nous réussissait pas vraiment… Alors on va juste dire que notre prochain objectif est d’open sourcer le moteur de jeu, ce qui nécessite un refactoring de certaines parties de code.

On aimerait également décliner le produit Kescape en trois thèmes :

Poursuivre le développement de la partie recrutement qui est notre idée de départ ;
Développer une partie formation en poussant à son maximum les animations pour plus de pédagogie
Et enfin enrichir Kescape d’une partie “pur jeu” avec des thématiques immersives et des niveaux de difficultés différents.

Maintenant que nous avons optimisé la consommation des ressources d’infrastructure afin d’accueillir nos nouveaux joueurs, nous aimerions que le projet soit découvert à plus grande échelle. Et pour avoir de nouveaux joueurs et que l’on parle plus de Kescape nous allons réitérer l’expérience conférence. Nous avons soumis le sujet à plusieurs talks et pourquoi pas la Kubecon 2024 à Paris ?

On peut donc dire qu’en un an Kescape a bien avancé, il s’est transformé au fil des événements et des collaborations. Rien de mieux que le partage de connaissances, l’amélioration continue et une équipe du tonnerre pour continuer à faire grandir notre produit.

Alors, stay tuned pour la suite de Kescape !

Et si nous faisions autrement ? Entre Python et C#

Tue, 25 Apr 2023 08:28:00 GMT

En tant que Développeur Full-Stack au sein d'Agaetis depuis plusieurs années, mes missions m'ont amené à développer autant en Python qu'en C#. Que ce soit sur des projets Full python, full C#, ou en mixant les deux. Ce qui est plutôt intéressant, sachant qu'ils font partie des langages les plus appréciés des développeurs.

Lors d'une mission, l'objectif était de développer un client lourd monoposte permettant de faire tourner différents algorithmes personnalisés (dont des algorithmes génétiques) sur un parc d'ordinateurs Windows en interne, et de le déployer chez des industriels partenaires. Quand on parle de « client lourd », de Windows et d’industrie, la technologie la plus adaptée est C#, mais quand nous entendons « algorithmes génétiques », le choix se porte clairement sur Python, surtout lorsque l’on prend en compte le fait que l'application sera alimentée en calculs par des doctorants.

Contexte

À l'époque, il existait deux solutions pour marier les deux technologies : IronPython et Docker . IronPython a vite été écarté : la version de Python disponible étant trop ancienne (2.x vs 3.x), elle obligeait à devoir réécrire une partie des algorithmes. Nous sommes donc partis sur Docker. Nous avons malgré tout dû réécrire une partie des algorithmes afin de pouvoir les lancer via une API Rest, mais ce fut juste du déplacement de code ou de la création de fonction.

Cette approche est simple et efficace, le seul bémol est que l'installation est complexifiée. Il faut installer/configurer Docker, builder l'image docker (accès à internet requis au moins pour cette phase) et définir des espaces d'échanges (certains algorithmes fournissent des fichiers de sortie). Même si ce n'était pas ce que nous avions en tête au départ, ça fonctionne, avec beaucoup de documentation pour l'installation.

Et aujourd'hui ?

Quand j'ai d u temps libre (temps de veille, baisse de régime d'un projet, inter-contrat), j'apprécie de me repencher sur d'anciens projets me permettant de me poser la question : « Ferais-je différemment aujourd'hui ? ». Heureusement, la plupart du temps la réponse est oui, mais par moment la réponse est par la négative, souvent, du fait du contexte projet.

Ici, la réponse, à ce projet en particulier, est « peut-être ». Quand nous parlons algorithmes ou data science, nous pensons forcément que Python est incontournable, et ce à juste titre.  J’ai donc dû  regarder si du côté de Python il existait quelque chose de nouveau, permettant de me passer du C#, ou au contraire, de me passer de Python.

En ce qui concerne Python, rien n'a vraiment changé en termes d'interface utilisateur. Les bibliothèques graphiques leaders étant toujours Qt et Tkinter, cela implique de devoir installer une nouvelle fois des bibliothèques supplémentaires, et donc un risque de complexification de l’installation.

Et en ce qui concerne le C# ? Grâce à l'essor du moteur de jeu Unity , différentes librairies .Net ont émergé. Malheureusement, elles sont surtout orientées vers le Machine Learning et ne permettent pas de retranscrire la totalité des calculs de l'application.

En continuant les recherches, je suis tombé sur la stack SciSharp , portage de différents outils Python en C# et F# (pour certains). Au programme : NumSharp (NumPy), TensorFlow.Net, Keras.Net, pour ne citer que les plus matures — d'autres comme Torch.Net (PyTorch), Gym.Net, Pandas.Net, SharpCV (portage d'OpenCV) sont encore en cours de développement.

La stack cible le .Net Standard Framework, et permet de faire tourner ces bibliothèques sur un projet WPF pointant le .Net framework 4.8, ce qui pourrait être notre cas, si nous gardions en tête le WPF (même si MAUI nous fait de l'œil). Cerise sur le gâteau, les bibliothèques gardent à l'identique le nom et les paramètres des fonctions.

Exemple avec NumSharp

Exemple avec TensorFlow.Net

Conclusion

Il existe bien évidemment d'autres possibilités, comme pythonnet , qui permet d'exécuter du code python sous .Net et inversement. Cette bibliothèque a l'avantage d'être à la base de plusieurs projets de portage entre Python et .Net ( liste des projets non exhaustive), dont Numpy.Net de SciSharp.

Dans le cas du projet étudié et pour les algorithmes que nous avions eu à retranscrire, NumSharp ou Pandas.Net suffiraient amplement (même si le portage n'est pas fini pour Pandas) pour livrer une application tout-en-un en minimisant le processus d'installation.

Et vous, pensez-vous comme moi que de revenir de temps en temps sur d'anciens projets rentre dans le processus d'amélioration continue ? Que cela permet de se challenger et donc de se remettre en question, que ce soit tant au niveau pratique que théorique ?

1 an de pentests et d'audits

Tue, 11 Apr 2023 14:42:00 GMT

Après un an de pentests et d’audits, il est temps pour @GB, expert en cybersécurité chez Agaetis, de faire un bilan.

Le marché de la cybersécurité est en pleine expansion, et pour cause ! Celui de la cybercriminalité l’est tout autant.

De plus en plus d’entreprises se donnent aujourd’hui les moyens de prévenir, d’agir et de réagir face aux risques que représentent des cyberattaques, en faisant notamment appel à des experts pour réaliser des audits et des tests d’intrusion (aussi appelés « pentests », pour «  penetration test  ») de leur système d’information.

Dans cet article, nous avons décidé de mettre en avant ce que nous avons envie d’appeler « les données clés ». C’est ce que nous retenons d’un an d’audits, mais aussi ce que nous avons observé de façon générale au cours de l’année écoulée en m atière de protection des données.

Combien de vulnérabilités identifies-tu en moyenne lors d’un audit ?

Nous sommes en moyenne à une dizaine de vulnérabilités par audit d’intrusion, que ce soit dans les applications web ou sur les infrastructures.

Pour les applications web, cela peut inclure des vulnérabilités telles que les failles de sécurité Cross-Site Scripting (XSS), les injections SQL, les failles de sécurité CSRF (Cross-Site Request Forgery), les erreurs de configuration de sécurité, etc. Pour l'infrastructure, cela peut inclure des vulnérabilités telles que des serveurs non patchés contre les failles de sécurité connues, des configurations incorrectes des pare-feux, des erreurs de configuration des serveurs, des faiblesses dans les protocoles de communication, etc.

Combien de temps mets-tu pour devenir administrateur du domaine lors d’un audit ?

Mon «  speedrun  » pour devenir administrateur du domaine durant un audit d’intrusion est de moins 20 minutes.

C’était un compte administrateur local, sur un serveur où le mot de passe était le même que le login. L’administrateur du domaine avait une session sur ce serveur, donc j’ai pu y récupérer son mot de passe.

Voici un schéma pour mieux comprendre le lien de cause à effet entre les sessions qui m’a permis de devenir administrateur :

En moyenne, on devient administrateur du domaine en une demi-journée.

Quels sont les pires mots de passe pour toi, ceux qui facilitent le plus ton travail lors d’un audit de sécurité ?

On retrouve très souvent des mots de passe trop simples durant les audits d’intrusion. Trop souvent , les collaborateurs d’une entreprise utilisent le nom de leur entreprise, ou un dérivé (pour Agaetis on pourrait par exemple retrouver : @ga3t1s).

Malheureusement, avec certains outils comme hashcat, il est très facile de cracker ces types de mots de passe.

Voici un exemple de génération automatique des mots de passe à tester, toujours en partant d’Agaetis  :

Quelles sont les vulnérabilités que tu retrouves le plus souvent ?

L'une des vulnérabilités les plus courantes est le Cross-Site Scripting (XSS). C’est une technique d'attaque qui permet à l’attaquant d'injecter du code malveillant dans une page web, qui peut alors être exécuté sur les navigateurs des utilisateurs qui visitent cette page.

Les attaquants utilisent souvent des vulnérabilités XSS pour voler des informations d'identification, des cookies ou d'autres données sensibles des utilisateurs. Ils peuvent également utiliser cette technique pour rediriger les utilisateurs vers des sites web malveillants, ou pour installer des logiciels malveillants sur leur ordinateur.

Le XSS est une vulnérabilité courante, car facile à exploiter, et le code malveillant peut être introduit dans un site web de différentes manières. Je pense notamment à l'ajout de code dans des champs de saisie de formulaire, des commentaires ou des messages de forum. Les entreprises peuvent se protéger contre ces attaques en utilisant des techniques de validation et de filtrage de données ( plus d’informations ici ), en limitant l'exposition des données sensibles et en appliquant régulièrement des correctifs de sécurité sur leurs applications web .

Quelles sont les attaques les plus fréquentes auxquelles les entreprises peuvent avoir à faire face ?

L'une des vulnérabilités les plus courantes constatée lors des tests d'intrusion sur les systèmes informatiques est l'utilisation de mots de passe faibles, souvent associée à une attaque de type «  password spray  ».

L'attaque de password spray est une technique où l’attaquant tente de se connecter à un grand nombre de comptes utilisateur avec quelques mots de passe couramment utilisés, tels que « password123 » ou « 123456 ».

Si les mots de passe sont faibles, l'attaquant peut réussir à compromettre plusieurs comptes, en utilisant les mêmes mots de passe pour plusieurs utilisateurs.

Cette vulnérabilité est courante car de nombreuses organisations ne mettent pas en place de politiques de gestion de mots de passe solides, ce qui permet aux utilisateurs d'utiliser des mots de passe faibles ou faciles à deviner.

Cela peut être dû à un manque de sensibilisation à la sécurité, à une gestion inefficace des politiques de mots de passe, ou à un manque de contrôles de sécurité appropriés.

Pour se protéger contre cette vulnérabilité, il est essentiel de mettre en œuvre des politiques de gestion de mots de passe solides, qui incluent la nécessité d'utiliser des mots de passe complexes, de les changer régulièrement et de ne pas réutiliser les mêmes mots de passe sur plusieurs comptes.

Il est également important de surveiller les tentatives de connexion suspectes et d'appliquer les correctifs de sécurité appropriés pour prévenir les attaques de password spray et autres attaques similaires.

La sensibilisation à la sécurité et la formation des utilisateurs sur les bonnes pratiques de gestion des mots de passe sont également des mesures importantes pour renforcer la sécurité d'une entreprise.

Sais-tu quelle est la plus grosse rançon demandée/reçue sur les dernières années ?

Les informations concernant les demandes de rançon et les paiements effectués restent compliquées à trouver. Néanmoins une des plus grosses rançons connue sur les années 2021/2022 a été demandée à la société de collecte de poubelles Trafford Amey PLC, pour un montant de 2 milliards de dollars. Le montant payé (ou non) par la société n’a quant à lui pas été révélé. Les données volées qui ont fuitées contenaient entre autres des contrats, des passeports et des détails financiers.

Le géant des ordinateurs Acer a lui aussi été frappé par une attaque au ransomware , et s’est vu demander 50 millions de dollars. La société a proposé 10 millions au groupe de hackers REvil Ransomware, mais ces derniers ont refusé la proposition. Les informations récupérées contiennent des documents financiers, et des échanges avec des banques.

Il a également été révélé que la société allemande Chemical Distribution a dû régler la somme de 4,4 millions de dollars sur les 7,5 millions de la rançon au groupe DarkSide Ransomware.

(Source : Cyber Management Allia nce )

Quels sont d’après toi le ou les pires comportements à adopter ?

La liste est à rallonge et a d’ailleurs tendance à s'agrandir avec le temps, mais voici mon top 4 :

un utilisateur du domaine qui est administrateur local,
des mises à jour non réalisées,
des mots de passe trop faibles,
une mauvaise configuration des pare-feux.

D’ailleurs combien de temps faut-il en moyenne pour détecter que l’on a été “hacké” ?

Le délai entre une intrusion et sa détection est de 94 jours en moyenne. Plus ennuyeux, moins d'un quart (24 %) des incidents seulement sont identifiés par les services de cybersécurité des entreprises. 31 % des attaques sont identifiées à cause de leurs impacts directs, comme une interruption de service ou une fraude très visible. Pour en savoir plus, vous pouvez lire cet article qui est très intéressant sur le sujet : Entre 3 et 7 semaines pour se rétablir après une cyberattaqu e .

Pour toi, quel est le “bon moment” pour faire un pentest ?

Sans aucun doute : avant qu’il ne soit trop tard !

Il est essentiel de considérer la sécurité comme une priorité dès le début d'un projet. Cela signifie intégrer des référentiels de sécurité dès la phase d'initialisation du projet, tels que les bonnes pratiques de sécurité telles que l'OWASP Top Ten Project pour les applications web, ou les normes de sécurité telles que ISO 27001 pour les systèmes d'information. Cela permet de s'assurer que les exigences de sécurité sont prises en compte dès le départ et que les vulnérabilités potentielles sont identifiées et corrigées dès le début du processus.

De plus, il est recommandé de planifier des tests d'intrusion réguliers tout au long du cycle de vie d'un projet, et ce, avant la mise en production. Pour les applications web, des pentests réguliers, idéalement avant chaque mise en production, permettent de détecter les vulnérabilités éventuelles et de les corriger avant qu'elles ne soient exploitées par des attaquants. Pour l'infrastructure, il est recommandé d'avoir au minimum un pentest par an, voire deux si l'infrastructure évolue rapidement, pour détecter les vulnérabilités potentielles et renforcer la sécurité du système.

En intégrant la sécurité dès la conception et en planifiant des tests d'intrusion réguliers tout au long du cycle de vie d'un projet, on peut identifier et corriger les vulnérabilités avant qu'il ne soit trop tard, minimiser les risques de cyberattaques, protéger les données sensibles, et garantir la sécurité et la fiabilité des systèmes informatiques de l'organisation.

En conclusion, nous avons trop souvent observé que l’opinion publique pense que seules les grandes entités sont exposées aux risques cyber. Mais nous constatons, surtout depuis la crise sanitaire, que cette information est fausse. Toutes les entités, quelle que soit leur taille, devraient se soucier de la sécurité de leurs données.

De façon générale, tout le monde devrait s’approprier ce sujet, se protéger et protéger ses données personnelles, devenues des informations très précieuses dont la valeur augmente avec le temps.

Road map of an industrial Ph.D. at Agaetis

Mon, 27 Feb 2023 15:03:00 GMT

Mid-April 2021, I started an industr ial Ph.D. (CIFRE) funded by Agaetis and at LIMOS on the subject of data quality evaluation. Industrial Ph.Ds. are funded by companies that benefit from their contribution to companies’ industrial development, and the Ph.D. candidate divides their time between the company and their lab. My time is divided equally between Agaetis and Limos, with 2-3 days a week spent on each location.

Why is data quality important ?

The aspect of data quality I’m studying is sometimes also referred to as the Garbage-In-Garbage-Out (GIGO) problem. The idea behind this name is that even a very good machine learning model won’t give useable results if the data used to train it is of bad quality. It’s therefore crucial to be able to assess data quality. However, doing so usually requires the input of an expert in said data or complex metadata that is often unavailable or costly to obtain. Moreover, traditional metrics for data quality such as accuracy and f1-score heavily rely on the existence of good quality testing data, which doesn’t always exist.

My research work so far

The first 6 months of my Ph.D. were spent on a bibliographic study of the state of the art of data quality. This work prompted a few observations: data can hold very different types of errors (we identified 12 categories), and at various degrees of presence. This diversity calls for different approaches to the process of data cleaning and repairing. Therefore, we observe a wide array of data cleaning and repairing methods that require various metadata, ranging from simple to complex to acquire.

This prompted our first research question: Is it always better to repair data? We investigated this question through 5 criteria:

C1: the perceived difficulty of using a repairing method according to experts  ;
C2: the impact of the degradation of data on classification tasks  ;
C3: the impact of the type of error present on classification tasks  ;
C4: the effectiveness of the repairing too l ;
C5: the impact of the classification model used.

The ins and outs of this study are presented in a more detailed version in the paper we presented at the conference IDEAL 2022 (published in its proceedings). In this paper, we proposed an evaluation process that breaks down repairing methods into elementary tasks describing the actions executed to apply them (C1), including creating the metadata needed to use them. Given an error type and a repairing method, we build a tree detailing the steps of the repairing method. We then populate this tree with elements from other repairing methods for this error type, and iterate with different trees for each error type. To quantify the difficulty of each elementary task, we then asked a panel of 8 industry data scientists to rank them on a 4 values scale: easy, medium, medium+, and hard. We registered the weighted average of each elementary task as its difficulty score. We then used those weighted averages to compute difficulty scores for the whole repairing method.

To study criteria C2 to C5, we conducted an experiment where we deteriorated dataset by injecting known percentages of specific error types, to observe how these changes would affect classification task accuracies and F1 scores on various machine learning models.

To go back to our first research question: Is it always better to repair data? We found there is no answer covering all cases, but we were able to answer this question for specific cases (mainly for very low and very high error percentages). Moreover, our work on measuring the difficulty to use a repairing method provides a useful tool for decision-making when the repairing process to follow is unclear.

Opportunities working towards a Ph.D. brought me

So far, working towards this Ph.D. allowed me to participate in a variety of events. For instance, I had the opportunity to present publications at conferences such as IDEAL2022 , in Manchester, and BDA2022 , in Clermont-Ferrand. These were great opportunities to exchange with other Ph.D. candidates and researchers in the domain.
I was also able to present my work to industry clients working in collaboration with data scientists at Agaetis. This was an interesting experience as it helped me contextualize my work into concrete applications and perspectives. I also taught an introductory course to machine learning and python. Teaching was a completely new experience for me. It was very instructive as I got to go back to the basic concepts and think about how to explain them.

Future work

I am currently working on a new conference paper to present a multidimensional quality metric. The objective behind this metric is to measure data quality for classification tasks without any metadata or a perfect testing dataset. Future work could focus on studying how to assess the repairability of data.

Réflexion sur les impacts culturels de l'intelligence artificielle

Tue, 21 Feb 2023 11:04:00 GMT

Le cœur de métier d'Agaetis, c'est l'informatique avancée. Nous sommes donc volontiers plus prompts à nous précipiter sur les nouvelles technologies qu'à les dénigrer. Notre expertise nous apporte cependant le recul nécessaire pour modérer notre enthousiasme et les appréhender d'un œil critique, comme nous l'avons fait récemment avec un article sur l'éthique des données .

Nous vous proposons, par le présent article, d'aborder l'impact culturel de l'intelligence artificielle (IA), telle qu'elle est amenée à se démocratiser dans notre vie quotidienne. Précision importante : par « intelligence artificielle », nous entendons ici les techniques et méthodes de traitement avancé de l'information (IA « faible »), et non l'utilisation de systèmes dont le comportement ou l'organisation suggérerait une forme d'« intelligence » propre (IA « forte »).

Mais commençons par considérer brièvement, sans a priori, trois exemples de disciplines faisant appel à l'intelligence artificielle, que l’on en viendrait presque à qualifier de « triviaux » tant leur usage est devenu commun. Promis, nous reviendrons ensuite sur le sujet qui nous intéresse.

« Il ne lui manque que la parole »

Le traitement du langage et celui de la parole figurent parmi les champs de recherche les plus actifs de l'IA. Rien de surprenant, tant ces sujets sont intrinsèquement complexes et passionnants, et les enjeux (économiques, mais pas seulement) colossaux. Dans ces domaines, l'intelligence artificielle autorise d'ores et déjà des prouesses insensées.

Reconnaissance de la parole

Les travaux sur la reconnaissance automatique de la parole n’ont pas attendu l’IA : des ingénieurs des laboratoires Bell ont construit Audrey, un système permettant de distinguer et reconnaître les chiffres énoncés, dès… 1952 ! Dix ans plus tard naissait son successeur, Shoebox, le premier calculateur à reconnaissance vocale.

L'intégration du deep learning au processus a cependant permis d'atteindre des performances sans précédent, au point qu'en 2016 Microsoft a annoncé que leur système de reconnaissance vocale était objectivement plus fiable qu'un transcripteur de métier !

Shoebox , le premier calculateur à reconnaissance vocale, par IBM. (Image : archives IBM .)

Traduction automatique

Du côté du langage écrit , les capacités d'un traducteur automatique comme DeepL sont particulièrement « bluffantes ». Il reste évidemment possible de le mettre en défaut, notamment en lui soumettant des phrases polysémique (ambiguïté sémantique) ou des tournures grammaticales avancées, mais cet outil est aujourd'hui capable de reconnaître correctement des formulations alambiquées et d'identifier de nombreuses erreurs d'orthographe ou de grammaire — à tel point qu'une double traduction « français → anglais → français » de certains textes peut s'avérer mentalement apaisante pour le lecteur…

En tout état de cause, en termes de fidélité de traduction, DeepL est vraisemblablement déjà au niveau d'un locuteur de niveau avancé (B2) sur l'échelle du CECRL (le cadre européen de référence pour les langues ), au moins pour le français et l'anglais — soit bien meilleur que beaucoup de monde…

Hypertrucages

À notre connaissance, certaines des prouesses les plus impressionnantes de l'IA n’avaient même pas été envisagées par les écrivains de science-fiction les plus visionnaires. Ainsi, les « Deep Fakes  », ou « hypertrucages », n'ont pas fini de faire parler d'eux. Ces contenus multimédias générés ou modifiés par ordinateur permettent (entre autres) de faire dire n'importe quoi à n'importe qui, créant de fait une « vérité alternative », avec un potentiel de nuisance infini que nous n'aborderons pas ici.

Bien que ce ne soit pas l'application la plus médiatisée, il est possible grâce aux hypertrucages audio de faire de la synthèse vocale mimétique, c’est-à-dire de construire, à partir des caractéristiques de la voix d'une personne, un contenu vocal artificiel (discours, dialogue, cri, chant…) quasiment indiscernable de l’original.

Évidemment, les hypertrucages ne sont qu'un outil, et on pourra (probablement…) leur trouver des applications « positives » — nul doute qu’un vidéaste souhaitant multiplier son audience à l’international y trouvera son compte.

Et la culture, dans tout ça ?

Une application conjointe de ces trois exemples devrait sauter aux yeux. Car s'il est une invention qui figure, elle, sur le podium des inventions les plus communes des auteurs de science-fiction, c'est bien le traducteur instantané . Un rêve déjà devenu réalité, car de nombreux appareils autonomes et de nombreuses applications sur téléphone portable, à des degrés de sophistication divers, rendent déjà ce service, et ce n'est qu'une question de temps avant que ces dispositifs ne se démocratisent.

Qui ne rêve pas de disposer, à l’instar des habitants de l’univers du « Guide du routard galactique » imaginé par Douglas Adams, d’un traducteur instantané universel, tel que le Poisson de Babel, invisible une fois introduit dans l’oreille ? (Image : capture d’écran de la série télévisée éponyme, BBC.)

Et c'est là que l'on peut se poser la — ou plutôt les — question(s) de l'impact culturel des progrès de l'IA (nous n’aborderons pas la question politique d’un remplacement de professionnels humains par leur avatar automatisé et de son impact économique).

Car devant le pouvoir offert par cette assistance technologique conjurant la « malédiction de Babel », quelle place reste-t-il pour l'apprentissage (et donc l'étude) des langues ? Dans un environnement sans barrières linguistiques, comment convaincre écoliers et étudiants de l'intérêt du polyglottisme ? Doit-on craindre une diminution de l'attrait des langues ? Une raréfaction des professeurs de langue ?

Par ailleurs, l'apprentissage des langues est une gymnastique cérébrale généralement reconnue comme saine et protectrice. Doit-on craindre des effets délétères sur les cerveaux d’enfants déjà sur-sollicités par le monde numérique ? Ou une perte de variété linguistique, les IAs fonctionnant généralement par simplification plutôt que par extrapolation ? Auquel cas, quid de l'influence du langage sur la pensée ?

Est-ce réactionnaire que de s'en inquiéter (notez que c'est un ancien élève réfractaire aux cours de langues qui vous parle…) ? Au contraire, se poser un maximum de questions pour ensuite examiner rationnellement les plus pertinentes nous semble l’approche la plus saine.

Enfin, aussi évolués soient-ils, on l'a évoqué plus haut, les modèles de langage sont encore hermétiques à de nombreuses subtilités langagières, et il est probable qu'en vertu du principe de Pareto , la résolution de ces difficultés soit encore hors de portée — a fortiori lorsque l'on commence à prendre en considération les accents locaux, les fautes de grammaire et d'orthographe (de plus en plus fréquentes ?), le langage SMS (parfois « réflexe »…), les lapsus et autres inversions involontaires de sens, ou encore l’ironie… D’autant que les mots ne sont pas seuls porteurs de sens — que celui qui n’a jamais mal interprété jette à HAL 9000 le premier monolithe de Rosette… —, or les IA sont encore loin de maîtriser les intonations et le langage corporel !

L’interprétariat est une discipline souvent subtile et parfois lourde de conséquences. (Image : capture d’écran du film « Premier contact », de Denis Villeneuve.)

L'utilisation de ces systèmes dans le cadre de la diplomatie n'est pas non plus des plus rassurantes… Espérons que l'on puisse encore compter (pour combien de temps ?) sur la lucidité de leurs utilisateurs, qui demanderont vraisemblablement confirmation à un traducteur humain avant de déclarer une guerre sur un malentendu, mais qu'en sera-t-il lorsque, ce qui ne manquera pas d'arriver, des IA seront branchées en amont d'un dispositif complètement automatisé, tel que le sinistre « Systema Perimetr » russe¹ ?

Généralisation

Quel que soit l'angle d'approche, il semble indubitable que ce type d'application résulte en un appauvrissement culturel voire intellectuel global. Mais loin d'être restreints au domaine linguistique, les effets pervers d’utilisations a priori positives de l'IA concernent tous les domaines. Par ailleurs, l'IA n'est en réalité qu'un cas particulier d'une tendance à la simplification amorcée depuis l'industrialisation, et qui s'est accélérée avec l'avènement de l'informatique, avec la perte de nombreux savoir-faire. Seulement les possibilités promises par l'IA dans un avenir proche semblent sans commune mesure avec tout ce qui était envisageable jusqu'à présent².

Humains 3.0 pendant une panne de réseau et/ou d’électricité (allégorie). (Images : domaine public.)

Il serait sain qu'un comité d'éthique citoyen se mette en place pour étudier sereinement ces questions, sans a priori, et proposer le cas échéant des mesures non coercitives permettant de neutraliser les effets néfastes de ces avancées technologiques, afin qu'elles puissent être réellement considérées comme des progrès.

Il serait sain aussi que les chercheurs, ingénieurs et développeurs soient force de proposition.

Il serait sain, enfin et surtout, que chaque utilisateur prenne conscience des enjeux de son asservissement aux solutions technologiques de facilité, se pose la question du prix invisible ³ à payer pour son confort, et ne les considère plus comme des REMPLACEMENTS mais comme des ACCOMPAGNEMENTS, sans quoi il finira par s’y brûler les ailes… Mais l'on sort ici largement du seul cadre de l'IA.

Oh  ! Mais… nous n'avons même pas abordé ChatGPT ? Il faudra qu'on en parle.

¹ Mis en place pendant la guerre froide dans un objectif de « destruction mutuelle assurée » (en anglais « MAD », pour Mutual Assured Destruction ), le système « Périmètre » est un dispositif entièrement automatisé, et supposément toujours en activité, censé déclencher le lancement de missiles balistiques nucléaires intercontinentaux en représailles en cas d'attaque détectée des organes de commandement de l'armée russe… Voir la vidéo de vulgarisation du vidéaste Astronogeek sur le sujet.

² Pour se faire une idée de l’impact possible de l’accoutumance aux IAs faibles, on relira avec profit « Sept fois neuf » ( A Feeling of Power ), une courte nouvelle d’Isaac Asimov ( texte original en anglais , et version française — lecture de quelques minutes).

³ Auquel s’ajoutent évidemment le coût écologique et le coût social…

Moving Motivators : comment se les approprier ?

Tue, 07 Feb 2023 09:55:00 GMT

Nous exerçons tous les deux de l’accompagnement autour de l’ agilité , en nous servant le plus possible de notre caractère empathique, avec pour but de créer un environnement où les équipes s’épanouissent , se réalisent et sont satisfaites de travailler ensemble.

Grâce à cette approche, les cibles que sont la productivité et l’efficience deviennent conséquentes, lorsque ce type d’environnement est établi.

Nous nous efforçons donc à travailler dans le respect des émotions des autres  ; la position de coach offrant une influence que nous avons appris à utiliser avec mesure pour ne pas imposer notre vision, nos solutions, ou nos interprétations dans nos accompagnements. Dans cet esprit, nous avons étudié l’approche Management 3.0 de Jurgen Appelo, dans laquelle il présente l’outil des Moving Motivators : une dizaine de cartes pour questionner les motivations intrinsèques d’une personne.

Une motivation intrinsèque est le fait d’exercer une activité dans le but d’obtenir une satisfaction personnelle, par opposition à une motivation externe (récompense, salaire, prime, félicitations), qui ne représente pas un moteur.

Jurgen Appelo décline 10 «  motivateurs  » appliqués au monde du travail : la curiosité , le lien social , l’ honneur , le but , le statut , la maîtrise , la liberté , la validation , l’ ordre , et l ' influence . Vous pouvez vous reportez à la rubrique dédiée sur son site internet p our plus de détails et leur définition globale.

À l’origine, c’est une sélection inspirée des travaux de Steven Reiss, qui en décrit seize dans son ouvrage «  Qui suis-je  ? Les seize désirs basiques de notre personnalité  ».

Ayant régulièrement utilisé cet outil, en atelier d’équipe autant qu’en accompagnement individuel, nous vous proposons ce retour d’expérience en vous guidant dans sa découverte, étape par étape  :

Usages possibles
Puissance de l’outil
Limites de l’outil 
Démarche d’utilisation  
Mode individuel 
Mode équipe
Conclusion

Usages possibles

Les utilisations des Moving Motivators sont multiples, que ce soit en équipe ou individuellement .

Bilan d’une situation :

Individuelle  :

pour faire le point lors d’un entretien annuel, cela peut aider un équipier à se préparer et à prendre du recul sur l’année écoulée, en identifiant l’impact/l’évolution pour chaque source de motivation. L’échange avec le manager pourra être structuré et factuel, en utilisant un format commun pour tous.
pour définir les motivations intrinsèques recherchées pour un candidat lors d’un recrutement , afin de constituer une équipe cohérente et complémentaire, en évitant de recruter des profils trop similaires ou incompatibles.

Équipe :

Pour définir ensemble les motivations communes, les valeurs défendues par l’ équipe , ou traduire, à votre niveau, la culture de l’entreprise.

Projection sur une opportunité :

En tant que RH ou recruteur : cela peut vous aider à mieux cerner le profil d’un candidat , et avoir un support pour l’orienter vers une offre plutôt qu’une autre .

En tant que manager : vous pourrez faciliter votre choix de déléguer des responsabilités en fonction des motivations du collaborateur, ou encore appuyer la proposition d’un nouveau poste, d’une promotion.

Peu importe votre métier, c’est aussi un outil de développement personnel : une sorte de boussole, pour vous aider à voir les impacts possibles d’un changement (en tant que coach, cela peut être utile pour décider de se lancer sur une mission, par exemple).

Puissance de l’outil

Pourquoi les utiliser dans les cas cités plus haut ? Parce que cet outil est puissant. Rien qu’en l’utilisant au niveau individuel il permet d’identifier les risques de bore-out / burn-out , d’identifier les accompagnements / proposition de pivots — et le pendant personnel, choisir une orientation de carrière .

Les M oving Motivators facilitent l’apport introspectif, la prise de recul ou de conscience, en donnant des éléments simples de verbalisation (positif ou négatif).

Le format cartes “à jouer” apporte un côté ludique et simple, qui permet de se déconnecter des outils de travail habituels et donc de se concentrer sur soi un instant, via une forme décomplexée.

Caroline l’a surtout utilisé en coaching individuel :

pour aider des personnes à préciser leurs attentes pour un changement de rôle, de poste, voire de carrière  ;
pour aider Jean-Michel à préparer son entretien annuel  ;
pour former une recruteuse indépendante afin qu’elle puisse l’utiliser dans ses recrutements.

Jean-Michel l’a aussi pratiqué en coaching d’équipes :

pour consolider le groupe, travailler la transparence et mieux se connaître  ;
pour identifier des valeurs d’équipes, via les motivations du groupe  ;
en position de management d’équipes, pour faciliter les interactions, ou en accompagnement de manager.

Dans l’ensemble de ces cas, nous favorisons la prise de recul, le partage d’avis et l’intelligence collective.

Limites de l'outil

Comme toute approche de l’humain, les Moving Motivators ont leurs limites . Ces limites sont à prendre en compte, que cela soit en tant que facilitateur ou en tant que participant.

Il y a tout d’abord les biais du participant , qui peut inconsciemment :

vouloir être bon élève et proposer des réponses qui pourraient vous plaire  ;
avoir peur de se dévoiler, de trop en dire sur soi dans un cadre professionnel  ;
avoir peur du résultat, de l’impact d’une éventuelle révélation que l’atelier pourrait provoquer sur son propre état d’esprit.

Vous pouvez éviter ou limiter les deux premiers cas en montrant l’exemple, comme vous le verrez dans la présentation de la démarche. En vous dévoilant en premier, vous donnez un exemple de vulnérabilité et d’ honnêteté .

Il y aussi un risque de manipulation consciente, de la part du participant qui voudrait cacher ses vraies motivations, ou même du facilitateur, qui pourrait utiliser à mauvais escient les résultats de l’atelier, utiliser la vulnérabilité du participant ou influencer la personne.

Vous comprenez donc que le coach , le facilitateur qui souhaite utiliser les Moving Motivators doit être prêt à ce que l’outil implique dans sa réalisation, mais aussi à ce qu’il provoque comme réflexion personnelle . Il vous faudra prendre en compte les convictions personnelles des participants, leur stabilité émotionnelle à l’instant T, mais aussi tenir compte du contexte entrepreneurial : est-ce que les collaborateurs se sentent suffisamment en sécurité dans leur équipe / département / entreprise pour effectuer ce genre d’exercice ?

Démarche d'utilisation

Mode individuel

À ce stade, la première étape est de mettre votre participant à l’aise. Pour ce faire, il va falloir montrer l’exemple et partager votre propre ordonnancement des movings motivators. Le but est de montrer que vous êtes capable de vous dévoiler, d’assumer votre vulnérabilité pour rassurer votre interlocuteur, d’instaurer un climat de confiance . Pour favoriser ce dernier point, nous vous conseillons de vous positionner à côté de votre interlocuteur, et non en face, de manière à ne pas l’influencer inconsciemment lorsqu’il/elle regardera les cartes devant lui/elle.

Rappelez tout d’abord l’approche des Moving Motivators , et dans quel contexte ils vont servir aujourd’hui (prise de recul sur une situation ou projection sur une opportunité).

Si le but est de se projeter, exprimez à voix haute l’objectif que vous souhaitez visualiser — par exemple, «  je suis dev fullstack et je me questionne à passer lead dev  ».

La deuxième étape est d’ordonner les Motivators , de gauche à droite, de ce qui compte le plus pour vous à ce qui compte le moins. En tant que facilitateur montrant l’exemple, n’hésitez pas à bien verbaliser votre réflexion , à expliquer votre interprétation de chaque motivateur, et pourquoi pas à donner un exemple concret l’illustrant dans la vie réelle  : «  la reconnaissance des autres est importante pour moi, j’ai besoin de me sentir utile pour mes collègues  ».

La troisième étape est de reporter les impacts , positifs ou négatifs, que la situation actuelle (dans notre exemple, «  dev fullstack  ») a sur vos motivateurs.

Si le motivateur est positivement sollicité, faites-le monter  ; s’il est négligé, non sollicité, faites-le descendre. Une fois cela fait, prenez du recul et faites un bilan  : avez-vous une majorité de cartes vers le haut ? Neutre ? Vers le bas ? Pensez à faire une photo afin de pouvoir faire un comparatif en fin de session, voire d’ici quelques mois.

Si vous êtes dans le cas d’un bilan de situation, la prise de recul est terminée, vous pouvez alors discuter avec votre participant afin de voir ce que vous pouvez mettre en place afin de pousser ses 3 premiers motivateurs vers le haut.

Dans le cas d’une projection , remettez les motivateurs au milieu — attention à ne pas en changer l’ordre. C’est le moment de se projeter dans le futur pour la 4e étape  : imaginez que vous avez pris position sur cette possible opportunité et reportez les impacts sur les motivateurs.

Faites à nouveau le bilan et une photo. Comparez avec l’étape précédente  : si vous avez plus de motivateurs vers le haut, et surtout ceux de gauche, cela peut vous confirmer que cette opportunité peut vous être bénéfique. Au contraire, si vous avez plus de motivateurs neutres ou vers le bas, l’effort de changement n’en vaut peut-être pas la peine.

Faites réaliser les mêmes étapes au participant, en l’encourageant à verbaliser sa réflexion , ses doutes. Parfois, les Moving Motivators peuvent déclencher une réflexion de fond. Nous vous conseillons donc de prévoir une prise de nouvelles auprès du participant une à deux semaines après la session.

En termes de récurrence, cet outil peut être utilisé au niveau individuel à chaque potentiel pivot de carrière , ou à chaque entretien annuel .

Mode équipe

Lorsque l’on travaille avec une équipe, l’échange peut être plus délicat, et l’usage des Moving Motivators doit être utilisé avec diplomatie. L’organisateur doit prêter une grande attention aux signaux faibles du groupe (principalement le non-verbal et l’ambiance). Le lieu, l’environnement physique, est clé  : il doit être apaisant et informel.

Second élément de contexte et qui est obligatoire  : assurer la sécurité de chaque équipier, en évaluant l’indice de confiance de chacun pour s’exprimer devant le groupe. Ce point doit être vu comme un go/no go pour la suite. Il est primordial de se focaliser sur le non verbal, de ressentir le niveau de tension ambiante et de percevoir la posture de chacun, au-delà du positionnement annoncé sur une échelle de confiance.

Avec un groupe, voici deux façons d’utiliser les M oving Motivators . Vous pouvez les combiner selon le volume de temps dont vous disposez.

Si c’est un go, le mode opératoire décrit ci-dessus en mode individuel s’applique tel quel, mais avec un temps de réflexion personnel , que chacun prenne le temps de prendre du recul et établisse son ordre des motivations . Au passage, si vous facilitez cet atelier et que vous êtes une partie prenante de l’équipe (équipier, team leader, facilitateur, scrum master, etc.), soyez exemplaire  : vous serez le premier à partager !

Le temps d’échange se fait en groupe entier et chacun présente l’ordre de ses motivations i ntrinsèques et fait preuve de transparence avec ses coéquipiers. Si la situation induit des échanges , le facilitateur se doit de garder une posture de médiateur et de bien faire attention à ce que l’échange reste neutre. On note d’ailleurs plusieurs bénéfices à ce format :

une meilleure connaissance des uns et des autres,
une acquisition des clés de lecture des réactions de ses coéquipiers,
un gain de confiance et la sécurisation de l’expression individuelle au sein du groupe.

Autre mode d’utilisation des Moving Motivators  : vous amenez votre équipe à se considérer comme une seule entité.

L’indice de confiance permet de s’assurer que chacun se sente à l’aise pour s’exprimer, puisque la première chose à faire est un travail d’alignement  : l'équipe doit s’aligner sur la compréhension de chaque carte.

L’échange est collégial. En tant que facilitateur, vous amorcez et animez les discussions pour que l’ensemble du groupe puisse ensuite ordonner les cartes de façon relative  : «  pour nous, ce type de motivation est-il plus ou moins fort que cet autre ?  ».

Au final, le groupe réfléchit à ses fondamentaux, s’aligne et définit ce qui le représente. Une autre utilité de l’exercice réside dans le lien managérial  : amener le manager à mieux comprendre son équipe et à adapter sa posture .

En complément de cette partie autour des motivations fondamentales d’un groupe, nous pouvons utiliser l’outil «  valeurs ajoutées  » pour enrichir et l’inciter à définir les valeurs qu’il défend .

À l’échelle d’une équipe, les Moving Motivators serviront donc à travailler :

la cohésion et la confiance du groupe  ;
la sérénité au quotidien  ;
des définitions d’ objectifs facilitées  ;
une plus forte congruence .

Cet atelier d’équipe peut être rejoué chaque année (dans le cadre d’une rétrospective, par exemple) et lorsque de nouveaux équipiers arrivent dans le groupe. Pour ce dernier cas, il faut être attentif à la lassitude, si la fréquence est élevée.

En conclusion

Bien que cet outil semble plutôt appartenir à la sphère du développement personnel, nous l’utilisons pour favoriser l’épanouissement professionnel, ce qui devrait être une activité centrale chez tous les managers.

Les cartes restent indicatives et la liste peut être adaptée selon votre contexte (en ajoutant par exemple la sécurité ou le bien-être).

Dans le cas de cet outil issu du management 3.0 , nous retiendrons  :

qu’il est plus facile de se projeter avec des cartes  ;
qu’il simplifie la réflexion, la facilité  ;
qu’il permet de créer du lien quand il est utilisé en équipe  ;
qu’il apporte une meilleure connaissance de soi et une meilleure expression de ses besoins.

Pour aller plus loin que les cas d’usage partagés dans cet article, vous p ouvez vous référer au tutoriel complet dans le livre Management for Happiness (par Jurgen Appelo). Vous y trouverez également d’autres techniques pour améliorer la communication et la cohésion d’une équipe de travail.

Tentez l’exercice au moins une fois, ne serait-ce que pour vous-même…

Tesla est-elle prête à produire une voiture totalement autonome ?

Tue, 31 Jan 2023 10:31:00 GMT

Tesla est une entreprise relativement récente. Créée en 2003, elle mêle de réelles avancées technologiques sur l’électrification du parc automobile avec un plan de communication bien établi dans le domaine de la conduite autonome. Information souvent méconnue : Elon Musk n’est pas le fondateur de Tesla, mais un investisseur qui en a progressivement pris le contrôle.

Cette information est importante, car elle symbolise le passage progressif de Tesla de la conception de batterie électrique pour voiture à l’objectif de créer la première voiture entièrement autonome.

Les batteries électriques Tesla

Si je vous dis “Tesla”, pensez-vous d’abord “voiture électrique” ou “voiture autonome” ? C’est sur cette dualité que le modèle économique de la marque est basé : miser à court terme sur l’efficacité de ses batteries électriques pour financer à long terme le développement de l’Intelligence Artificielle censée mener à la conduite pleinement autonome.

Les initiés le savent, ce qui fait la valeur actuelle de Tesla, ce sont ses batteries électriques. Dans une interview (1) datant de 2021, Raphaël Rossello - banquier d’affaires plutôt réputé dans son milieu - estimait la valeur réelle d’une action Tesla à 5 ou 6% de sa cotation en bourse. La prouesse de Tesla en matière de batterie électrique est réelle : ces dernières permettent de rouler plus de kilomètres qu’avec d’autres batteries, et surtout vieillissent mieux (capacité de rétention), comme le montre le dernier rapport de Tesla (2) .

Nous pouvons lire à la vingt-deuxième page (figure ci-dessus) qu’après plus de 300 000 km parcourus, une batterie Tesla ne perd qu’environ 10% de son efficacité. Pour ceux qui douteraient de la fiabilité de ces résultats (puisque fournis par l’entreprise elle-même), d’autres communautés ou structures indépendantes les ont confirmés (3) .

Acheter une voiture Tesla pour la qualité de ses batteries électriques semble donc un argument plutôt valable, mais qu’en est-il de la promesse d’autonomie dans la conduite ?

Full Self Driving, l’Intelligence Artificielle de Tesla

Un peu de contexte

La façon la plus communément admise de définir le niveau de conduite autonome d’un véhicule est de se référer à la norme SAE J3016, « Levels of Driving Automation » (niveaux de délégation de conduite). Précisons au passage que ce n’est pas la seule norme existante mais c’est celle qui fait aujourd’hui le plus consensus. Cette norme se compose de 6 niveaux :

Niveau 0 : pas d'automatisation ;
Niveau 1 : assistance à la conduite ;
Niveau 2 : automatisation partielle ;
Niveau 3 : automatisation conditionnelle ;
Niveau 4 : automatisation élevée ;
Niveau 5 : automatisation complète.

Les cadres de Tesla le répètent régulièrement, ils n’estiment leur solution de conduite autonome qu’au niveau 2 actuellement, là où d’autres, comme Mercedes-Benz, obtiennent des autorisations régionales de déploiement de véhicules autonomes de niveau 3 (4) . Les homologations et autorisations se font par pays, et nul doute que ces derniers sont parfois guidés par des raisons autres que technologiques (choix politique, soutien à une marque nationale…). Il n’en reste pas moins que beaucoup de constructeurs automobiles se sont lancés dans cette compétition de la conduite autonome et que Tesla est loin de faire exception.

Il existe également des contraintes législatives qui ne permettraient pas à une voiture autonome d’évoluer librement sur toutes les routes du monde. À titre d’exemple, l’accélération latérale maximale autorisée dans l’Union Européenne est de 3 m/s². Cela signifie que l’assistance au maintien de cap de Tesla ne peut pas prendre des virages trop rapidement, ni rectifier trop fortement une trajectoire (lorsque vous dépassez brusquement une ligne blanche, par exemple). Quand bien même vous posséderiez un véhicule complètement autonome, vous ne seriez pas autorisé à l’exploiter pleinement.

Les problèmes du Full Self Driving (FSD)

Nous pouvons distinguer au moins deux problèmes concernant le système de voiture autonome de Tesla : l’écart (largement entretenu par Musk lui-même) entre la réalité et la perception populaire, d’une part, et les choix de design de l’IoT du FSD d’autre part.

Le premier problème se résume en une vidéo (5) qui illustre l’état actuel du FSD. Nous y découvrons, en centre-ville de Boston, un condensé du comportement accidentogène de l’algorithme du FSD.

Comme précisé dans le texte accompagnant la vidéo, il s’agit de la version Beta du FSD, et non d’une version finale et commercialisable. Cela montre néanmoins que la voiture autonome d’un niveau supérieur (4 ou plus) est encore hors d’atteinte pour Tesla à ce jour.

Le second problème concerne les choix de Tesla pour analyser en temps réel le comportement du conducteur et agir en conséquence. Il est explicitement stipulé dans le manuel d’utilisation des véhicules Tesla que le conducteur ne doit jamais quitter les mains du volant. Or Elon Musk a à plusieurs reprises fait la promotion de sa marque de voiture (talk shows et autres) en encourageant systématiquement les protagonistes à lâcher le volant (ce qu’il fait d’ailleurs lui-même dans de nombreuses vidéos).

Au fil des années, de plus en plus d’accidents impliquant des voitures Tesla se sont produits alors que le conducteur ne tenait pas le volant au moment des faits. Dans la plupart des cas, cela leur aurait permis d’éviter la catastrophe. L’une des façons pour éviter ce souci est de pointer une caméra sur le conducteur, afin d’analyser son comportement et de détecter tout élément anormal qui pourrait, dans le cas le plus extrême, amener à l’arrêt du véhicule. Cette solution n’avait pas été initialement retenue par Tesla (6) . Elle le fut à force de (nombreux) rappels des institutions compétentes dans le domaine de la voiture autonome, mais en exploitant une caméra qui n’était pas conçue pour cela. Cette dernière ne peut par exemple pas observer le conducteur lorsqu’il fait trop sombre dans l'habitacle…

En conclusion...

Cet article et l’exemple de Tesla illustre plusieurs problèmes dans le domaine de l’intelligence artificielle.

Le premier, commun à tous les sujets d’IA, est l’écart important entre ce que chacun pense possible de faire et ce qui est réellement faisable. Comme nous l’avons brièvement vu, cela peut même être entretenu par des personnes avec de fortes responsabilités.

Le deuxième concerne ici l’utilisation de l’IoT dans la prise de décision d’une voiture autonome. Le cas général dans lequel cela s'inclut est la question de la donnée entrante : vous pouvez avoir l’algorithme le plus performant possible, si vous n’avez pas préalablement réfléchi à la captation des données que cet algorithme exploitera, vous n’obtiendrez pas de bons résultats.

Et enfin le troisième et dernier est que l’algorithme lui-même semble potentiellement poser problème à l’heure actuelle. Rien ne peut garantir pour le moment que Tesla (ni aucun autre constructeur) parviendra à mettre au point un algorithme optimal pour assurer un niveau de sécurité suffisant aux utilisateurs et ce sur tous les types d’environnement, incluant de fait le centre-ville de Boston…

(1) Interview de Ra haël Rossello (à 11:30) (2) Rapport Tesla 2020 (3) Article d'auto-moto.com (4) Mercedes-Benz reçoit l'homologation pour sa conduite autonome de niveau 3 (5) FSD en centre-ville (6) https://youtu.be/DxXiTf4sO54?t=1848 timer volontaire !

Miser sur les outils d’aide à la décision et sur les algorithmes génétiques

Tue, 17 Jan 2023 09:27:00 GMT

L’excellence opérationnelle est devenue le mot d’ordre aujourd’hui pour toute entreprise industrielle.

Chaque industriel doit faire face à une multitude de décisions qui, combinées entre elles, seront des leviers de performance. La combinaison de toutes ces décisions est très volumineuse et complexe à gérer. L’impact de ces décisions sur les performances de l’entreprise sont souvent contradictoires, et la prise de risque élevée pour le décideur. Le décideur fait régulièrement appel à son expertise et à son expérience pour évaluer les solutions qui pourraient lui sembler pertinentes. Finalement, il statue selon un nombre restreint de choix, faute de pouvoir évaluer l’ensemble des possibles.

Dans ces conditions, les algorithmes génétiques appliqués aux outils d’aide à la décision pour l’optimisation de la conception de systèmes, l’industrialisation ou l’ordonnancement peuvent être d’une grande utilité au niveau industriel.

À quoi servent les algorithmes génétiques, et dans quelle mesure les utiliser ?

Les techniques d’aide à la décision issues de la recherche opérationnelle (RO) peuvent accompagner les industriels dans l’analyse des situations complexes et leur permettent de faire des choix plus efficaces et robustes. L’ Association française de recherche opérationnelle et d’aide à la décision définit celle-ci comme une discipline à l’intersection des mathématiques, de l’économie et de l’informatique. La RO propose des outils et méthodes scientifiques permettant de rationaliser, simuler et optimiser tout système.

Dans le cas d’un problème d’optimisation combinatoire, le nombre de solutions possibles est lié à la dimension du problème à traiter. Même avec la puissance calculatoire des ordinateurs actuels, les problèmes industriels sont encore pour beaucoup trop complexes pour obtenir, dans un temps acceptable par rapport à la temporalité de la décision, la solution optimale. Ainsi nous devons donc utiliser des méthodes approchées, qui vont nous permettre d’obtenir, dans le temps imparti, une « bonne » solution. Parmi ces méthodes approchées, nous distinguons les heuristiques des méta-heuristiques (voir figure ci-dessous).

Une heuristique est une méthode qui traduit une stratégie d’optimisation en s’appuyant sur la connaissance du problème. Elle va permettre de se déplacer intelligemment dans l’espace des solutions de manière à proposer, à la fin du délai imparti, une solution de bonne qualité. Elle est donc spécifique à un problème donné.

A contrario, les méta-heuristiques sont des méthodes générales, qui peuvent être adaptées à divers problèmes d’optimisation. Deux grandes catégories existent :

Les méthodes à solution unique, dites de recherche locale, qui partent d’une solution initiale et qui, en se déplaçant dans un environnement proche à chaque itération, tentent d’améliorer progressivement la performance.
Les méthodes à population, qui travaillent à chaque itération sur un ensemble de solutions réalisables, le faisant évoluer par des mécanismes souvent inspirés de la nature.

La méta-heuristique à population la plus connue est l’algorithme génétique. Inventés par John Holland dans les années 1970, les algorithmes génétiques découlent du concept de la sélection naturelle mis en évidence par Charles Darwin.

Le principe de la sélection naturelle est le suivant : dans un environnement où les ressources sont limitées, il existe une compétition entre les individus d’une même population pour leur survie. La survie d’un individu va dépendre de sa capacité d’adaptation à son environnement. Les individus les plus aptes ont plus de chances de survivre et, par conséquent, de se reproduire. L’adaptation aux problèmes d’optimisation a été ensuite appliquée par David Goldberg sur un problème industriel :

les individus sont des solutions potentielles au problème donné ;
l’adaptation de l’individu à son environnement représente la performance à optimiser ;
un mécanisme d’évolution est développé à partir d’opérateurs permettant d’éliminer certains individus et de produire de nouveaux individus depuis les individus sélectionnés dans la population courante.

Les applications industrielles sont nombreuses. Nous avons par exemple utilisé ce type d’algorithmes sur des problématiques d’optimisation de gammes de fabrication, d’industrialisation, d’ordonnancement et plus généralement de séquencement de tâches, de répartition de ressources…

Comment fonctionnent les algorithmes génétiques ?

Pour mieux comprendre les algorithmes génétiques, voici quelques explications sur leur fonctionnement :

La population initiale

La population représente l’ensemble d’individus qui constituent une solution au problème d’optimisation.

Le gène est la valeur prise par une variable du problème pour un individu donné.

Au départ, on génère aléatoirement les individus de la première génération de manière à respecter les contraintes du problème d’optimisation. On sélectionne ensuite un certain nombre d’individus, à partir desquels on va réaliser un croisement.

Le croisement

Parmi les individus sélectionnés pour le croisement, on va créer des couples dont les individus vont échanger un certain nombre de gènes, pour donner 2 individus « enfants » par couple. Donc avec N individus « parents » on obtient N individus « enfants », sur lesquels on va appliquer l’étape de mutation.

La mutation

Les individus enfants vont passer par une étape de mutation, qui consiste à appliquer une légère modification à un ou plusieurs gènes des individus enfants.

Les mutations servent à éviter que l’algorithme génétique ne converge trop prématurément vers une solution, et que la population n’atteigne des solutions dans un optimum local plutôt que dans un optimum global.

L’ensemble des individus présents avant les étapes de croisement et de mutation et des individus enfants forme une population intermédiaire, sur laquelle vont être sélectionnés les individus les plus performants, c’est-à-dire ceux qui optimisent le mieux le problème.

La sélection

L’étape de la sélection consiste à appliquer à chaque individu une fonction d’évaluation des performances, leur donnant ainsi un score, et ensuite à les trier par score décroissant afin de ne conserver que les N « meilleurs » individus (N étant la taille de la population initiale).

Nous gardons ainsi les individus les plus performants, ce qui, générations après générations, va permettre d’améliorer la performance globale de la population, et ainsi de se rapprocher d’un optimum global.

Solution retenue à la dernière génération

Après un certain nombre d’itérations (défini au la ncement de l’algorithme), on réalise une dernière étape de sélection sur la dernière génération. Cette sélection peut être une fonction d’évaluation spécifique, ou simplement le choix du meilleur individu selon la fonction d’évaluation des performances.

Bien que l’on n’ait aucune certitude sur l’optimalité de la solution obtenue, en général les temps de calcul pour obtenir une solution en passant par un algorithme génétique sont bien moindres qu’en passant par un solveur simplexe qui assure l’optimalité de la solution.

Cas d’usage dans l’aéronautique : Développement d’un algorithme génétique permettant d’améliorer le temps de traitement des données autour de l’usinage et de l’optimisation des conditions de coupes

Cette approche, appliquée aux problématiques de fabrication industrielle, de fabrication additive ou de fabrication durable, intègre l’ensemble du processus, de la conception jusqu’à la fabrication des pièces. C’est le cas en particulier pour l’aéronautique.

Les clients industriels sont souvent confrontés à un dilemme entre assurer la sécurité des processus et optimiser la performance en prenant un risque calculé. La stratégie proposée consiste à modéliser les indicateurs clés de décision avant d’évaluer un grand nombre de solutions, pour en extraire les meilleures.

Nous avons appliqué cette démarche dans le cas de l’optimisation de processus d’usinage de pièces aéronautiques, de l’optimisation du couple conception/fabrication pour des pièces de structure et pour la comparaison et le choix de procédés dans le cadre d’une fabrication durable.

Agaetis a réalisé l’industrialisation de la solution numérique d’un algorithme génétique pour le rendre accessible au monde industriel. Cette approche nous permet d’élaborer des preuves de concept plus rapidement.

Nous pouvons ainsi évaluer un grand nombre de solutions, que nous hiérarchisons avec une méthode de prise de décision multicritères :

Dans un premier temps, nous modélisons le processus, c’est-à-dire que nous identifions les paramètres fondamentaux et les indicateurs de performance à évaluer.
Dans un second temps, nous procédons à une hiérarchisation des critères grâce à des entretiens auprès des métiers. Ces entretiens permettent d’identifier les divergences de point de vue et participent à la construction d’un savoir-faire commun. Ils sont particulièrement instructifs, car il existe peu de structures humaines de décisions dans lesquelles tous les intervenants ont un avis identique.

Par la suite, nous adaptons le code générique développé par Agaetis pour valider la démarche d’optimisation retenue sur des cas industriels. La méthode est très souple et laisse la décision entre les mains de l’utilisateur final. C’est un accompagnement éclairé.

Cas d’usage dans le secteur de l’industrie navale : Optimisation de la conception d’un système pneumatique

Dans ce cas de figure, il s’agit, grâce aux algorithmes génétiques, d’optimiser le choix de certaines quantités d’un système pneumatique :

le nombre de composants  ;
la longueur du circuit  ;
la masse  ;
…

Les performances du système dépendent, au premier ordre, de la longueur du circuit, ce qui correspond au problème du voyageur de commerce  :

“En informatique, le problème du voyageur de commerce, ou problème du commis voyageur, est un problème d'optimisation qui consiste à déterminer, étant donné une liste de villes et les distances entre toutes les paires de villes, le plus court circuit qui passe par chaque ville une et une seule fois. “ S ource

Les algorithmes génétiques sont particulièrement adaptés à ce problème. Ici, il faut également prendre en compte les autres paramètres du système, comme la masse et le coût (surtout s’il s’agit de considérer un graphique orienté), le réseau devant respecter certaines règles de constructions imposées par le client. Le but est de permettre la génération initiale d’individus viables.

Dans un second temps, la population d’individus subit les règles de croisement et de mutation décrites plus haut, selon une fitness composée par le client à partir des paramètres masse, coût, performance, etc. Le résultat est une configuration optimale de disposition et de câblage du système.

En conclusion...

Les algorithmes génétiques sont adaptés pour les sociétés qui souhaitent mieux comprendre le processus décisionnel qui mène à faire des choix de processus de fabrication, ou qui sont confrontées à des compromis cornéliens. Cette approche est facilement adaptable, car elle s’inscrit dans une démarche de co-développement avec l’utilisateur final.

Ces sociétés ont souvent déjà réalisé des optimisations locales ou des innovations incrémentales, et elles se rendent compte qu’elles doivent embrasser l’ensemble du processus pour avancer. Il nous est arrivé de collaborer avec un bureau d’étude et deux bureaux des méthodes de trois sociétés différentes pour conduire une optimisation commune.

Pour compléter votre lecture rendez-vous ici, sur notre précédent article : Data Science, développement et algorithme génétique .

Analyse de sentiments et compréhension des besoins clients : cas pratique

Tue, 27 Sep 2022 14:17:00 GMT

Les forums, les réseaux sociaux, les commentaires et même les réponses aux sondages sont de nos jours un moyen d’obtenir de précieuses informations sur les besoins et les avis des consommateurs.

Empreints d’ émotions et de sentiments , les retours textuels sur internet permettent de déterminer le niveau d’appréciation des utilisateurs. Qu’il soit positif, négatif ou neutre, il est toujours bon de le prendre en compte lorsque l’on veut investir une nouvelle part de marché ou conforter nos choix.

La grande valeur de ces données n’est souvent pas assez exploitée par les entreprises, elles représentent pourtant une mine d’or ! L’analyse de sentiments permet d’établir des rapports précis , en un temps plus court qu’une étude de marché et en évitant toute partialité . De ce fait, on obtient rapidement un score et un verdict global, complet et cohérent.

Mais comment transformer ces données en informations significatives ? Voici quelques pistes et le cas pratique d’une analyse de sentiments réalisée pour l’application Run Advisor, une application de running créée à Clermont-Ferrand.

Analyse de sentiments : pourquoi opter pour cette solution

Contrairement aux études de marché classiques qui ont essentiellement pour objectif d’atténuer les risques commerciaux et marketing pris par une entreprise, les études de Data Marketing ont pour objectif d’anticiper le comportement du marché face à de nouvelles propositions que pourrait formuler un acteur.

Ces études se basent sur une utilisation des données consommateurs et sur l’ automatisation de l’exploitation de ces dernières, raison pour laquelle on évoque souvent le terme d’études “ data driven ” (conduites par la donnée).

Afin de préparer l’analyse de sentiments chez Run Advisor il nous a d’abord fallu réaliser un scraping puis une vectorisation .

Si nous voulons définir le scraping de façon simple nous pourrions dire que c’est le fait de pouvoir recopier, capter et télécharger le code source des sites internet et ainsi récupérer, dans ce code, le texte qui nous intéresse (comme les commentaires sur une page d’un réseau social ou les messages sur un forum).

Pour Run Advisor, les données captées représentent notre matière brute. Nous les récupérons sur un forum ayant pour thème des problématiques de running. Sur ce forum, le but est de récupérer uniquement le texte des messages via le code source et la date pour ensuite consigner toutes ces informations dans un fichier structuré.

C’est ensuite qu’arrive le deep learning et la partie vectorisation des mots.

Cette étape consiste à ingérer l’ensemble des données afin d’obtenir un algorithme avec des scores de similarité . Ce score se situe entre 0 et 1, 0 représentant une similarité faible et 1 une forte similarité. Il nous permet de savoir si les sujets étudiés ont un fort intérêt pour les utilisateurs et s' ils représentent une opportunité de positionnement pour les entreprises.

La vectorisation des mots ( word embedding en anglais) est une méthode d’ apprentissage automatique de représentation des mots. Chaque mot sera converti en un vecteur de nombres (en plusieurs dizaines de dimensions). Plus les vecteurs de deux mots seront proches, plus nous pourrons considérer qu’ils sont corrélés. Ce type de rapprochement permettra d’affiner le lien entre les deux mots étudiés (synonyme, lien hiérarchique, etc…).

Dans l’exemple ci-dessus, nous pouvons remarquer que les couples de mots (<king>,<men>) et (<queen>,<woman>) sont semblables.

L’algorithme de vectorisation des mots nous permettra de constater que si nous soustrayons au vecteur <king> le vecteur <men> puis lui additionnons <woman>, nous obtiendrons le vecteur <queen> :

Cet exemple simpliste nous montre l’intérêt de la vectorisation des mots, qui nous permet ici de déduire le lien entre le mot King et le mot Queen .

Pour cette mission, l’algorithme utilisé était word2vec (lien arXiv, Mikolov et al.)

Procédé : L’algorithme convertit les mots en vecteur de nombres (réseaux de neurones)
Paramétrage : Cette étape permet de définir le calcul de la fréquence minimale d’apparition pour qu’un mot soit pris en compte, les différentes dimensions prises en compte et la valeur seuil pour établir une proximité entre 2 mots…
Score de similarité : Pour déterminer ce score on utilise la similarité cosinus (cosinus entre les deux vecteurs).

Une autre application est la recherche de proximité (similarité contextuelle) entre deux mots, pour retrouver notamment ce que les personnes assimilent le plus à un mot donné.

Limites et avantages de l’analyse de sentiments

On n’y penserait pas directement mais une des principales limites et difficulté de l’analyse de sentiments réside dans les erreurs d’ orthographe et de syntaxe . Comme dans toute étude data driven , il faut bien prendre en compte le fait que la donnée se situe sur un forum et que ce type de fautes sont monnaie courante et elles sont à prendre en compte lors de la vectorisation .

Une des solutions pour pallier ce problème est la tokenisation . Cette technique consiste à remplacer un verbe sous toutes ses formes conjuguées par sa forme à l’infinitif. On nettoie et garde ainsi un contenu plus clair et digeste pour l’algorithme.

Plus la donnée est mauvaise, plus ce travail sera compliqué et le résultat approximatif.

Concernant les avantages, contrairement à une étude qualitative - pour laquelle on doit faire venir des personnes qui devront être rémunérées - une analyse de sentiments supprime les risques de biais dans les résultats. En effet, lors d’une étude data driven, on étudie des messages bruts issus d’un forum où les utilisateurs parlent librement. Comparativement, le coût d’une analyse de sentiments sera logiquement réduit par rapport à une étude de marché plus classique.

Il n’y a d’ailleurs pas de secteur d’activité mieux qu’un autre pour effectuer une analyse de sentiments, ce n’est pas le secteur qui importe mais la donnée initiale, au-delà de sa qualité.

Run Advisor : Objectifs et mission

Créée en 2021, Run Advisor est une application qui aide le coureur à dénicher des pépites et trouver les conseils dont ils ont besoin au quotidien pour se faciliter la vie dans leur pratique de la course à pied .

Aujourd'hui, l'application propose des milliers d' itinéraires , d' événements , de restaurants , d' hébergements mais aussi de chaussures et des magasins spécialisés adaptés aux coureurs. Ainsi, il compile toutes les informations clés pour tous les types de coureurs. L’application permet à chacun de trouver son bonheur que ce soit à proximité de son domicile où lors de ses déplacements.

Run Advisor nous a sollicité pour mener une étude hybride entre l’ analyse de sentiments (centrée autour des commentaires et/ou critiques de consommateurs) et l’ analyse de tendances (centrée sur les réseaux sociaux).

L’étude devait être centrée sur des sujets précis :

Le choix des parcours de course
La recherche d’hébergement
La restauration
Le choix des chaussures
L’événementiel (les courses officielles)
La santé
Coureuses et sentiments négatifs

Impacts de l’analyse de sentiments

Pour Mathieu Fillion, un des créateurs de l’application, l’intervention d’Agaetis a permis d’avoir une approche plus scientifique , pour lui “ cette approche plus statistique est rassurante et permet de s’appuyer sur des chiffres lors des levées de fonds. S’appuyer sur la data permet de mieux cerner les besoins des clients avec des valeurs basées sur des faits réels ”.

Pour toute l’équipe de Run Advisor, l’intervention a permis de confirmer qu’ils étaient bien en phase avec les besoins du marché mais également de prioriser leurs sujets.

“ Dans sa globalité l’analyse allait dans notre sens ce qui nous a permis de conforter nos choix et de continuer d’avancer avec plus de certitudes sur notre positionnement et l’intérêt de notre solution .”

L’analyse de sentiments leur a d’ailleurs permis d’apporter des changements dans l’ UX ( user experience ou expérience utilisateur ) de l’application. Certaines catégories du site ont été mises plus en avant que d’autres en fonction des résultats pour mieux répondre aux besoins des utilisateurs.

Aujourd’hui Run Advisor comptabilise plus de 15.000 téléchargements , 2.000 utilisateurs par mois, 3.500 événements et parcours , un large panel d’hébergements disponibles tout comme un large éventail de références de chaussures à la vente et 25 partenaires .

L’ambition est d’atteindre plus de 100.000 utilisateurs et de continuer à favoriser l’ industrie locale auvergnate et française.

Les utilisations de l’analyse de sentiments sont à la fois vastes et puissantes. La possibilité d’extraire des informations à partir des données disponibles sur internet pour mieux comprendre les attitudes des consommateurs et s'adapter est un outil très intéressant pour les entreprises à la recherche de réponses rapides et précises.

Les indicateurs de performances traditionnels comme les vues, les partages, les clics, les likes ou les commentaires se concentrent sur le nombre. L’analyse de sentiments va au-delà de la quantité , car elle se concentre sur la qualité des interactions.

Soutenir les formations d’ingénieurs

Tue, 13 Sep 2022 07:40:00 GMT

Agaetis a à cœur de soutenir et de favoriser la formation des ingénieurs de demain. C’est un des objectifs que nous avons en commun avec la fondation Sigma !

Face aux challenges de l’industrie 4.0 il est primordial que les étudiants de l’école Sigma Clermont soient formés aux enjeux d’innovation à venir. Voilà une des missions principales de la fondation dirigée par Gérard Brunel et présidée par Yves Chapeau. Dans cet article nous avons décidé de faire un focus sur la fondation Sigma, son importance pour le développement d’un bassin technologique clermontois fort et l’ambition d’Agaetis d’y participer.

Histoire, ancrage, objectifs et réussites, nous avons pu nous entretenir avec le directeur général de l’organisation pour en savoir plus sur les ambitions de la fondation et les enjeux auxquels elle fait face.

Origines et objectifs de la fondation Sigma

Conjuguer études et passion

Créée en 1993 sous l’égide de François Michelin et de Valéry Giscard d’Estaing, la fondation Sigma, prolongement de l’IFMA, avait pour but premier de rapprocher le plus possible l’école d’ingénieurs du monde économique. Elle est d’ailleurs reconnue d’utilité publique.

Ayant bien évoluée au fil des années, elle est aujourd’hui présidée par M. Yves Chapeau, co-gérant du groupe Michelin. La fondation compte une cinquantaine de membres : entreprises, collectivités publiques et organismes.

Agaetis en tant qu’entreprise mais aussi des particuliers et parents d’élèves contribuent au développement de la fondation. Il n’y a pas de profil type de membres ou de donateurs. Ce sont toutes les personnes (physiques ou morales) qui ont la volonté de participer à la formation et au développement des ingénieurs de demain.

“La fondation c’est l'entreprise pour l’école et dans l’école.”

L’objectif principal de la fondation est de développer et renforcer les liens entre le monde industriel, où se réalise les savoir-faire, avec le monde de l’enseignement supérieur, de la recherche et de l’innovation, qui élabore les métiers du futur. Pour Gérard Brunel, directeur général de la fondation Sigma Clermont, “la fondation c’est l’entreprise pour l’école et dans l’école”.

Dans l'école, la fondation facilite les relations avec les entreprises et participe aux contenus des formations en fonction des évolutions technologiques. C’est d’ailleurs dans cette logique d’être au contact des nouvelles orientations que Agaetis est devenu membre de la fondation.

Et pour l’école, car la fondation participe activement à la gouvernance de l’école afin de définir les orientations stratégiques.

La fondation travaille d’ailleurs pour devenir la fondation Clermont-Auvergne INP, suite à l’association des écoles d'ingénieurs, ISIMA, Polytech Clermont avec SIGMA Clermont pour les rapprocher efficacement .

De l’engagement et le sens du service comme lignes directrices

C’est ce lien très étroit avec le monde économique qui différencie SIGMA des autres écoles d’ingénieurs et de l’université.

Pour Gérard Brunel il était d’ailleurs logique, après 40 ans de carrière chez Michelin, de vouloir apporter son expérience et les connaissances qu’il a pu acquérir aux futurs jeunes ingénieurs pour les approcher efficacement du monde de l'entreprise.

Un exemple de réussite, qui l’a d’ailleurs marqué, est celui de l’ancien élève Sigma : Aaron Teboul, actuel dirigeant de Clic & Moi. Son engagement et son sens du service l'ont convaincu de le soutenir via la fondation. Il a alors pu réaliser son premier support pédagogique et financier. Aujourd’hui son entreprise fait de très beaux résultats au service d’une cause qui colle aux valeurs de la fondation !

Pourquoi se rapprocher d’écoles formant des ingénieurs en génie industriel et mécanique avancée lorsque l’on œuvre dans le domaine du numérique ?

Avec l'avènement de l'industrie 4.0, numérique et métier de l’industrie sont indissociables. Chez Agaetis nous adressons les industriels qui s'appuient sur le numérique pour améliorer leur productivité, la robustesse de leurs process et accélérer le développement de nouvelles activités.

Dans cette optique, la formation des ingénieurs et l’investissement dans cette formation est primordiale à nos yeux. Le cursus Sigma permet aux futurs ingénieurs de bien comprendre le métier et de pouvoir analyser les projets pour atteindre les objectifs de l’industrie 4.0.

A ce titre, Agetis est aux côtés de Sigma Clermont comme membre du consortium DIWI (Digital Intelligence Way for Industry Institute) sur le campus du numérique à Lyon; ce dispositif a pour objectif d’acculturer les entreprises et les accompagner vers l’industrie 4.0.

En conclusion, en tant que PME, il est indispensable d’innover, de penser à l’avenir et de s'entourer de talents, de techniciens, d'ingénieurs formés et engagés dans la réussite de tous les challenges. Pour AGAETIS la proximité avec la fondation SIGMA permet de faire découvrir nos métiers aux futurs ingénieurs de l'école.

Agaetis, la tête dans les étoiles

Tue, 12 Jul 2022 14:59:00 GMT

Agaetis la tête dans les étoiles  ? Pour être tout à fait juste et précis, le terme approprié serait les satellites  ! Depuis maintenant plusieurs années de missions chez Ariane Group sous le chapeau de RJ Industrie, Alexandre Fiale, développeur Full Stack chez Agaetis, nous partage son retour d’expérience  : contexte, déroulement, organisation, objectifs et apports  !

Houston, we have a problem

La société RJ Industrie, basée à Lussat (63), a, dans le cadre du projet Ariane 6, réalisé une machine d'assemblage des réservoirs du 1er étage de la fusée. Cette machine est constituée de 2 stations : une première station de soudage et d’assemblage longitudinal pour constituer des viroles, une seconde station pour assembler les viroles entre elles, ainsi que deux fonds de réservoirs par procédés FSW (soudage par friction malaxage).

Ariane Group souhaitait optimiser son temps de contrôle dimensionnel sur les réservoirs de lanceur Ariane 6, dans le but de gagner en productivité.

La mission d’Agaetis était donc de créer un applicatif installé sur un PC concentrateur, capable de lancer différents programmes de contrôle avec des moyens de mesures plus rapides et répétables (profilomètres lasers, tracker laser, communication avec les commandes numériques, etc.).

L'application est destinée aux contrôles qualité et dimensionnel d’Ariane Group, la traçabilité est obtenue via l’export des données brutes et la conformité dimensionnelle est vérifiée grâce aux mesures réalisées.

Grâce à cette application et l'affichage direct des résultats sur le moniteur, les opérateurs qualité pourront identifier rapidement d’éventuels écarts, visualiser et tracer les mesures.

Agaetis, avec le Groupe RJ Industrie, accompagne aussi Ariane Group dans la rédaction de différentes spécificités techniques et métrologiques des contrôles dimensionnels.

Le contenu de notre prestation  :

Développement de l'application.
Prise en compte de la communication avec les différentes machines à commande numérique pour le pilotage et la réception des données spatiales des moyens de mesure à distance (TCP/IP, profinet, Modbus…).
Récupération de flux de données de machines à commandes numériques, trackers lasers, profilomètres pour les calculs au sein de l'application puis l’agrégation de ces résultats et la normalisation des données brutes dans le but de les archiver et de les exploiter.
Accompagnement à la rédaction et vérification des spécifications de contrôles dimensionnels.
Tests et validation in situ.
Accompagnement et formation des opérateurs de contrôle d’Ariane 6.

Dimensions et contraintes  : quelques éléments à avoir en tête

Données dimensionnelles des réservoirs et difficultés rencontrées ou observées  :

Lors de certains contrôles, comme celui du diamètre ou de la longueur d'un réservoir, la distance de mesure peut aller jusqu'à 17 m linéaires. Ceci peut engendrer des problématiques de « flèche » : déformation du réservoir en lien avec sa longueur et les points d'ancrages.

Les points d'ancrages obligent par ailleurs à adopter des stratégies de mesures permettant la bonne circulation des dispositifs de mesure.

Dimensions de la machine de contrôle longitudinale  :

longueur  : 15 m ;
largeur  : 15 m ;
hauteur  : 7 m ;
poids  : 100 t.

Dimensions de la machine de contrôle circulaire  :

longueur  : 48 m ;
largeur  : 14 m ;
hauteur  : 7 m ;
poids  : 450 t.

Source : https://www.groupe-rj.com/wp-content/uploads/2019/01/F-01-02-2017-Soudage-et-Techniques-Connexes-Ariane-FSW.pdf )

Contraintes et environnement technologique

Client lourd sur poste Windows.
Langage : C#/WPF.
Application autonome.
Communication avec les systèmes de mesures sur des protocoles de communication industriels (PROFINET, Modbus).
Les systèmes de contrôles physiques et l’application se situent directement dans l’enceinte de production.

Les mesures : outils et méthode

Nous pilotons des profilomètres (lasers de mesure) de la société Keyence , un tracker laser Radian de chez API Metrology et nous sommes en communication permanente avec un contrôleur de commande numérique de marque Siemens.

Le contrôle de la pièce se réalise également avec une broche d'usinage en positionnant un palpeur ou un laser à la place de l’outil, et il peut se faire en s'appuyant sur le programme d'usinage existant.

La solution développée répond à la nécessité de mesurer et contrôler les dimensions des réservoirs

Concrètement, l'application permet de mettre en évidence les décalages dimensionnels possibles lors de l'usinage par rapport aux plans d'origine. Elle permet aussi de vérifier que les dimensions des réservoirs respectent les tolérances imposées par le cahier des charges d’Ariane Group.

Des causes de décalages existent, les plus importantes étant liées à la température intérieure/extérieure, qui influe sur la réaction de la matière et peut produire des erreurs de calibrage des outils.

Cette solution amène un gain de temps sur le cycle de production et de contrôle. Le fait que les interventions de mise au point se réalisent directement sur site permet de détecter les erreurs en temps réel et de pouvoir corriger rapidement l’application.

Agaetis  : comment bien s'intégrer dans un projet multi-prestataires  ?

S’intégrer dans un projet multi-prestataire comporte bien évidemment quelques contraintes  :

Coordonner nos interventions avec de multiples intervenants, car nous sommes tributaires de la vitesse d’avancement de l’ensemble des prestataires.
Lorsque que l’on se trouve sur le chemin de la validation dimensionnelle des réservoirs, les délais sont très courts, il est donc nécessaire d’interve nir très rapidement.

Une journée sur site pour Agaetis

Lors d'une intervention sur site, le rythme est donné par le nombre de contrôles à effectuer. Avant l'exécution d'un nouveau contrôle, nous redéfinissons les objectifs à atteindre : déroulement sans interruption, finesse des résultats, points critiques à écarter (mécanique ou logiciel).

Durant les itératio ns, il n' y a pas seulement la partie applicative qui est challengée, mais toute la chaîne. C'est pourquoi les résultats de chaque contrôle sont comparés avec deux autres moyens de mesure, afin d'être au plus proche de la réalité.

Le contexte de contrôle  :

Pour le contrôle, nous nous trouvons au pied de la machine, afin d’être le plus près possible des éléments à examiner.
La pièce à contrôler est installée dans la machine, et la mesure peut alors commencer.

Pour chaque contrôle, si les résultats ne sont pas satisfaisants, le contexte nous permet de réitérer le test assez rapidement. Bien sûr le « rapidement » est relatif au contrôle et à la taille de la pièce. Pour donner un ordre d'idée, les contrôles prennent entre 5 et 50 minutes. Les temps ne sont pas proportionnels, car la vitesse du contrôle varie en fonction des zones à mesurer.

Nous travaillons en co-construction avec RJ Industrie sur  :

les spécifications ;
les réglages des dispositifs de mesures ;
les procédures de contrôle.

Et avec Ariane sur  :

l'ajustement des procédures de contrôle, leur déroulement et l’ordonnancement
l'ajustement des calculs et la répercussion sur notre programmation

Et finalement…

Cette mission nous a permis d’être acteur d’un projet spatial avec un niveau d’exigence technologique élevée. L’expérience et les compétences acquises sur cette mission nous ouvrent d’autres opportunités sur les projets de contrôle dimensionnels.

Travailler au sein d’une équipe pluridisciplinaire permet de rentrer dans les contraintes métiers des autres prestataires, de mieux appréhender les besoins et les difficultés de coordination.

Nous sommes heureux de participer à un projet de cette ampleur, en collaboration avec de grands noms du secteur et aussi de pouvoir se dire que nous allons avoir, dans un certain sens, la tête dans les étoiles ! �55357;�56960;

Éthique des données et intelligence artificielle : une femme peut-elle devenir pompier ?

Mon, 23 May 2022 14:58:00 GMT

Qui dit développement du Big data dit augmentation de la taille des jeux de données. Que ce soit Google qui capte toutes les recherches internet faites sur son moteur de recherche ou tous les mails que nous envoyons ou recevons sur nos boites Gmail, ou bien n’importe quel réseau social, les grandes entreprises accumulent de plus en plus de données sur leurs utilisateurs. Lorsque l’on possède autant de données, il est évidemment tentant de s’en servir. Quoi de mieux alors que de développer un algorithme d’intelligence artificielle et de lui injecter ces fameuses données ?

Tout cela amène son lot d’interrogations : comment conserver toutes ces données ? Est-il légal pour ces entreprises de les exploiter ? Est-ce que cela peut ou pourrait avoir des conséquences négatives sur nous, simples utilisateurs ? Quelle éthique pour l’utilisation de ces données ?

C’est sur cette dernière question que nous allons nous arrêter dans cet article. Après avoir fait une brève analyse de la gestion RH de Google concernant son personnel travaillant dans l’IA, nous donnerons quelques éléments permettant de définir la notion d’éthique des données. Nous conclurons cet article en abordant le problème de l’algorithme de traitement automatique des langues le plus populaire actuellement : GPT-3.

Google et l’éthique ne semblent pas faire bon ménage

Après avoir co-publié en 2018 un article qui a amené Amazon, Microsoft et IBM à revoir leur algorithme de reconnaissance faciale, Timnit Gebru, éminente chercheuse en éthique de l’IA, a co-rédigé en 2020 un nouvel article (1) s’attaquant cette fois aux algorithmes de NLP ( Natural Language Processing , ou Traitement Automatique des Langues). L’article démontre notamment qu’il n’est pas pertinent d’augmenter sans cesse la taille du jeu de données ingéré par les algorithmes tels que GPT-3 (bot conversationnel censé rédiger des écrits à la place d’un être humain), au risque d’introduire un biais considérable si les données ne sont pas contextualisées. L’idée de l’article est aussi de pointer du doigt la consommation électrique dépensée pour entraîner de tels modèles, alors qu’un algorithme plus efficace pourrait se contenter d’un jeu de données plus faible mais mieux documenté.

En 2022, Satrajit Chatterjee — qui travaille alors chez Google — s’attaque avec son équipe à un article scientifique publié par d’autres chercheurs de l’entreprise, qui prétend qu’une IA est capable de concevoir certaines parties d’une puce informatique plus rapidement et mieux que les êtres humains. Chatterjee conteste notamment la comparaison avec la qualité atteinte par un opérateur humain, qui est par définition subjective.

Dans les deux cas, les protagonistes travaillent chez Google lors des faits. Mais ces deux lanceurs d’alerte vont être écartés de l’entreprise alors qu’ils élèvent leur voix contre les pratiques de leur employeur. Officiellement, Timnit Gebru démissionne en décembre 2020. Elle annonce cependant n’avoir jamais présenté sa démission (2) . Elle codirige à l’époque l’équipe sur l'éthique dans l'intelligence artificielle de Google. L’autre co-directrice de cette équipe, Margaret Mitchell, sera licenciée à son tour 2 mois plus tard, alors qu’elle contestait le départ de Timnit Gebru. Dans le même laps de temps, une lettre ouverte cosignée par 1400 employés de Google contestait également le licenciement de Timnit Gebru (3) . Satrajit Chatterjee a quant à lui été licencié il y a 2 mois, alors qu’il dirigeait une équipe de recherche sur l’Intelligence Artificielle chez Google Brains.

L’éthique des données, c’est quoi ?

Il y a deux façons d’aborder la question de l’éthique des données : par le prisme de l’individu et de la protection des données, ou bien par le prisme de la société et des risques qu’elle encourt à voir demain des IA mal entraînées avoir une application concrète dans notre vie de tous les jours. Le premier angle est déjà largement traité par de nombreux articles et relève généralement plutôt du droit, comme la réglementation RGPD au niveau de l’Union Européenne, ou les règles établies par la CNIL en France. Le second, lui, est beaucoup moins discuté.

L’article co-signé par Timnit Gebru en 2018 (4) portait sur les disparités, en termes de reconnaissance faciale, selon le sexe et la couleur de peau de l’individu. L’étude démontre que les algorithmes d’IBM, Microsoft et Face++ avaient un taux d’erreur égal ou proche de 0% pour les hommes ayant une peau claire, tandis que ce taux était compris entre 16 et 35% pour les femmes à la peau sombre. Facile d’imaginer dès lors que l’application de tels algorithmes dans la vie réelle (pour accéder à un lieu, obtenir des documents, etc.) entraînerait de nombreux problèmes de discrimination et de rupture d’égalité. L’objet ici n’est pas de commenter les conséquences de tout cela, mais plutôt d’en analyser les causes.

C’est en poursuivant la lecture de l’article de Timnit Gebru que l’on comprend mieux ce qui peut amener à de tels biais dans des algorithmes pourtant développés par de puissantes entreprises. Tout d’abord, les jeux de données ne sont pas invariants à la pose, à l’éclairage ou encore à l’arrière-plan des images analysées. Selon le lieu où sont prises les photos ou le contexte culturel, l’environnement sera différent — cela se vérifie même sur les photos officielles des gouvernements de pays différents…

Le but recherché par les auteurs de ces algorithmes est de maximiser la taille du jeu de données en délaissant toute structuration de ce jeu de données. Structurer un jeu de données reviendrait à générer des données supplémentaires, qui évalueraient par exemple chaque critère mentionné précédemment au travers d’une métrique spécifique à chacun d’entre eux. Le problème est que tout cela est trop coûteux en temps, et que personne ne le fait. Les auteurs de l’article avancent un autre point problématique dans les jeux de données utilisées : les réglages par défaut des caméras sont souvent optimisés pour l’exposition de peaux claires. Avec cette information en tête, on comprend tout de suite mieux pourquoi les algorithmes ont un taux d’erreur plus important chez les personnes noires.

Depuis la publication de cet article, des actions ont été entreprises par les sociétés concernées. Mais un problème plus important encore a émergé avec les algorithmes de NLP, et notamment le plus connu d’entre eux à l’heure actuelle : GPT-3.

GPT -3, un acronyme devenu un symbole des problèmes d’éthique des données

Entraîné à partir d’un jeu de données de très grande taille (175 téraoctets), GPT-3 fait l’objet de nombreuses contestations scientifiques, tant le jeu de données utilisé semble faillible.

Parmi les biais observés de GPT-3, on retrouve le biais de genre (sexisme). Dans un article de mars 2022 (5) , une utilisatrice de l’algorithme teste différentes générations de texte à partir d’entrée textuelle identique au genre près ( man et woman ). On découvre par exemple que :

Plus loin dans l’article, l’auteure teste une autre tournure en entrée :

Nous pourrions éventuellement en rire (jaune) tellement ces complétions sont caricaturales, mais le problème majeur reste que cet algorithme est exploité par des sociétés qui sont spécialisés dans des services à destination d’autres entreprises ou de particuliers. Parmi ces sociétés se trouvent même des licornes (6) telles qu’Algolia (moteur de recherche) ou encore MessageBird. Cette dernière propose une messagerie réactive qui interagit avec les clients d’une entreprise. Nous pouvons alors nous interroger sur le comportement de leur produit, s’il prend en compte le genre de la personne interagissant avec lui…

Le biais de genre n’est toutefois pas le seul qui inquiète, et ce sont les équipes de GPT-3 qui le disent elles-mêmes (7) . Elles ont en effet également analysé le biais racial ou encore le biais de religion, et ces derniers s’avèrent bien réels chez GPT-3. Les chercheurs d’OpenAI (la société ayant développé GPT-3) écrivent ainsi : «  Internet-trained models have internet-scale biases  ». Le souci n’est donc pas d’accepter l’existence de biais dans un tel algorithme, mais de savoir les corriger a priori.

La qualité de la donnée, une des clés pour renforcer l’éthique des données

Ces biais ne sont donc pas sortis de nulle part. Un algorithme de NLP s’entraîne obligatoirement sur un jeu de données textuel. Un tel jeu de données étant par essence constitué de textes rédigés par l’Homme, il ne fait aucun doute que les biais générés correspondent dans leur grande majorité à des biais existants chez les multiples créateurs du jeu de données. GPT-3, pour en revenir à lui, est entraîné sur un jeu de données constitué à plus de 90% de texte en anglais, introduisant par conséquent un biais linguistique d’une part et un potentiel biais culturel d’autre part.

Alors quelle solution existe-t-il si nous souhaitons construire demain des algorithmes équivalents à GPT-3 qui soient le plus exempt possible de biais ? Une piste est de se focaliser sur des jeux de données plus petits, mais mieux structurés et mieux documentés. Chaque jeu de données agrégé doit avoir une carte d’identité qui réponde à de nombreuses questions préalables : qui a construit ce jeu de données ? dans quel but ? avec quel financement ? Et toutes ces informations doivent être converties en des paramètres que l’algorithme puisse ingérer.

Un exemple d’initiative (récente) est l’algorithme GPT-J, conçu par Hugging Face. Cet algorithme est entraîné sur le jeu de données Pile (8) qui est constitué de 22 jeux de données de petite taille (“seulement” 825 Go lorsque nous additionnons leur volume) et de haute qualité (9) .

Ce sujet est l’une des motivations qui a conduit le pôle data de Agaetis à développer un sujet de R&D autour de la qualité des données, et à accueillir une doctorante, Roxane Jouseau, pour l’approfondir. Nous aurons l’occasion de vous reparler de ses travaux au travers de prochains articles.

(1) https://dl.acm.org/doi/10.1145/3442188.3445922

(2) Tweet de Timnit Gebru

(3) Article sur la lettre ouverte

(4) Gender Shades : Intersectional Accuracy Disparities in Commercial Gender Classification

(5) The Gender Bias Inside GPT-3

(6) https://intelligence-artificielle.com/top-applications-gpt-3/

(7) https://arxiv.org/abs/2005.14165

(8) https://pile.eleuther.ai/

(9) Nous ne commenterons pas ici la qualité de ce jeu de données et renvoyons le lecteur vers la publication scientifique associée https://arxiv.org/abs/2101.00027

Ransomware : actualité et prévention

Mon, 25 Apr 2022 15:33:00 GMT

Au cours des dernières années, les attaques de ransomwares ont continué de se développer et sont devenues de plus en plus intenses. Davantage d'entreprises ont été visées en 2021, le nombre d'attaques atteignant un pic en France, frappant une entreprise tous les deux jours, avec plus de 200 victimes entre août et novembre. Et ce record risque de doubler en 2022 ! Ces retours montrent que les rançongiciels restent l'une des principales armes de l'arsenal cybercriminel et continuent de dominer le paysage des cybermenaces. 2021 peut être considérée comme une année charnière en ce qui concerne la généralisation de ce type d’attaque.

La multiplication des attaques couplée à l'émergence de nouveaux modèles économiques développés par ces acteurs malveillants, augure de nouveau une forte progression des rançongiciels cette année.

Ainsi, selon un rapport de Vanson Bourne , les motifs d’engagement en matière de réponse aux incidents en 2020-2021 concernait des ransomwares dans 79% des cas. Il est donc nécessaire pour les entreprises de développer des stratégies et de les mettre en place pour empêcher la propagation de ces attaques.

Tous ces éléments réunis nous ont décidé à proposer aux entreprises qui le souhaitent un plan d’accompagnement pour les aider à mieux se protéger face à ces attaques et pour assurer une continuité de l’activité et minimiser les pertes financières en cas d’intrusion. Cédric Lamouche , expert en cybersécurité chez Agaetis nous explique dans cet entretien les enjeux actuels autour de la cybersécurité et plus précisément des ransomware ainsi que notre proposition d’accompagnement.

Pour commencer, qu’est-ce qu’un ransomware et quel est le risque d’une attaque ?

Un ransomware ou rançongiciel est un logiciel malicieux qui va venir s’installer sur un poste de travail ou un serveur pour qu’un pirate puisse prendre la main et découvrir l’ensemble du réseau. Son but est de rendre inopérant le maximum de services et de matériels dans une infrastructure informatique, de voler des informations et enfin de chiffrer toutes les données afin de les rendre illisibles. Une fois que l’attaquant à réussi à tout bloquer, il demande une rançon en crypto monnaie pour donner en échange une potentielle clé de déchiffrement.

Qui sont les acteurs qui commettent ce genre d’attaques ?

Ça peut aller du jeune attaquant qui veut s’amuser à la bande organisée qui a développé un business model appelé Ransomware As A Service. Aujourd’hui il est très facile et peu coûteux de trouver des kits prêt à l’emploi pour mener ce type d’attaque.

Quel est l’intérêt, le but d’une telle attaque pour ceux qui la commette ?

La motivation première est l’argent car les moyens à mettre en œuvre sont vraiment faibles. Le retour sur investissement est vite atteint. Souvent le vol de données est fait pour donner une pression supplémentaire et faire chanter l’entreprise attaquée. De nos jours, il est plus facile de faire une cyber attaque que d’aller voler le coffre fort d’une entreprise.

Le hackeur doit-il connaître l’entreprise qu’il attaque ?

Non, et c’est ce qui est le plus imprévisible. Car la plupart des attaques sont réalisées à l’aveugle avec des outils automatisés qui vont envoyer des attaques en masse. Les attaquants ont développé des techniques et des systèmes de rapport automatique qui les informe en temps réel sur les attaques en cours, celles qui ont abouties, si des données ont été chiffrées, si la rançon a été envoyée…

Cette facilité de mise en œuvre ainsi que l’automatisation, l’industrialisation du processus d’attaque et la faible sécurisation des entreprises (un firewall et un antivirus ne suffisent aujourd’hui plus), induisent une augmentation croissante de ce type d’attaques.

La guerre en Ukraine représente-t-elle un risque pour nos SI et doit-on s’inquiéter ?

C’est un facteur aggravant qu’il ne faut pas sous-estimer mais depuis les 5 dernières années il y a une forte augmentation des attaques de type ransomware. Il faut surtout bien comprendre les dégâts collatéraux de cette guerre et les sanctions économiques infligées à la Russie. Car, pour tous ses habitants, le niveau de vie va fortement s’y dégrader, y compris pour les bandes organisées de pirates. Ce qui les motivera encore plus à accélérer ce genre d’attaque pour garder un certain niveau de vie…

Existe-t-il un schéma type d’une attaque ?

On connaît bien les modes d’attaques, la première cible est le maillon le plus faible : l’utilisateur. Ensuite, une fois la faille créée, les données de l’entreprise ouvertes sur internet deviennent également une source d'intérêt pour les attaquants.

Il existe 2 cibles principales : L’utilisateur qui est le maillon le plus faible et les ressources exposées sur Internet de façon non maîtrisée.

Voici la chaîne d’attaque la plus utilisée :

Payer la rançon est-elle la solution lorsque l’on ne sait pas comment réagir ?

Non surtout pas, souvent le montant demandé fait d’ailleurs réfléchir. Ce temps de réflexion permet d e demander conseils auprès des entreprises spécialisées mais aussi de se rapprocher de l’ANSSI via la plateforme cybermalveillance.gouv.fr.

Peut-on être sûr de récupérer la clé de cryptage après avoir versé la somme demandée ?

Il n’y a aucune garantie… Il arrive quelquefois que le ransomware utilisé soit connu et que les clés de déchiffrements soient disponibles mais cela reste très rare et représente un faible pourcentage dans les attaques.

Dans tous les cas, il me paraît difficile de faire confiance à une personne ou à une organisation qui vous a volé ou essai de vous escroquer.

Peux-tu nous donner des conseils pour se prévenir de ces attaques ?

Si on part du principe que l’on ne peut pas éviter l’attaque, il faut raisonner en se questionnant sur “comment je m’assure de pouvoir continuer ou reprendre une activité rapidement suite à ce type d’attaque”.

Il est très important de bien connaître son infrastructure afin de détecter des points faibles et prendre des mesures pour limiter les impacts. Voici une liste non exhaustive des choses essentielles à mettre en place/réaliser dans son entreprise :

Sensibiliser les collaborateurs.
Déterminer les éléments essentiels à l’activité de l’entreprise afin de durcir la sécurité sur les matériels et équipements qui portent ces activités.
Avoir un plan B pour continuer ou reprendre une activité.
Et bien sûr s’assurer que ce plan B fonctionne correctement.

Qu’est-ce que le plan de protection que propose Agaetis ?

Agaetis a, depuis plusieurs mois, bâti un plan d’accompagnement pour aider les entreprises à mieux se protéger face à ces attaques pour assurer une continuité de l’activité et minimiser les pertes financières.

Nous avons mis en place une offre avec plusieurs options selon la maturité de l’entreprise en cyber défense.

Quels sont les différents éléments de cette offre et leurs intérêts ?

Nous avons développé des offres qui s’articulent autour de la chaîne d’attaque habituellement employées par les attaquants. Nous intervenons à différents niveaux pour auditer, évaluer, mesurer des écarts et proposer un plan d’action.

Cela va de la sensibilisation des utilisateurs, aux audits de l’infrastructure et des active directory en passant par les tests d'intrusion.

Notre réponse pour assurer une continuité d’activité :

En conclusion, il est très important pour une entreprise, et ce tous secteurs confondus, de se former et de former ses équipes à ce que l’on pourrait appeler les gestes des premiers secours de cybersécurité . Car même si le ransomware est l’attaque la plus répandue actuellement et la plus connue, il existe d’autres façons pour un pirate de rentrer dans votre système d’information… Dans le contexte actuel et l’augmentation des menaces cyber, être capable de repérer une tentative d’intrusion peut vous éviter de perdre vos données et de vous retrouver dans une situation délicate et sous la menace d’une rançon. En cas d'attaque, savoir quelles attitudes adopter est à coup sûr ce qui fera la différence à l’heure du bilan.

Pour plus d’informations sur nos accompagnements autour de la cybersécurité rendez-vous ici .

IoT et data : Le couple gagnant

Fri, 15 Apr 2022 09:42:00 GMT

L’Internet des Objets (IoT) et l’Intelligence Artificielle (IA) au sein du secteur industriel ouvrent de nouvelles perspectives pouvant être synonyme de valeur ajoutée pour les entreprises. Pour atteindre cet objectif, il faut valoriser les données afin d’en améliorer la qualité, la maintenance et ainsi mieux gérer les flux industriels/logistiques. L’intérêt du couple IoT-Data est d’améliorer l'efficacité opérationnelle et la continuité numérique des systèmes, depuis la conception jusqu'à la production.
Il existe principalement 3 types de fournisseurs IoT :

Les principaux fournisseurs d'IoT

La conception d’objets connectés et de systèmes intelligents, c’est la spécialité d’Exotic-Systems. Proposant des produits clés en mains, fiables, robustes et intelligents, depuis l’accompagnement de l’idée jusqu’à la création en passant par le développement, ces solutions respectent votre modèle économique, vos envies et vos contraintes. De son côté, Agaetis s’occupe du traitement des données issues des solutions d’Exotic-Systems. Grâce à nos équipes nous apportons une valeur ajoutée basée sur l’ensemble des informations récupérées. Nos architectes, data scientists et développeurs travaillent ensemble pour développer une solution qui récupère les données et les valorise au sein d’une application spécifique.

L’explosion des offres IoT

À l’ère de l’industrie 4.0, de nombreuses industries adoptent massivement des solutions IoT pour connecter les machines entre elles, les rendant plus intelligentes et performantes au travers d’un vaste réseau ultra-connecté. L’explosion des offres IoT disponibles sur le marché à destination des industriels voulant migrer vers le « 4.0 » est de plus en plus importante.
De nombreux facteurs justifient cette croissance exponentielle :

le développement des technologies de réseau sans fil (5G, WIFI, wirepas, Quuppa, etc),
la réduction des prix des capteurs,
l’amélioration des outils d’analyse de données avec des logiciels de plus en plus puissants et intelligents, du big data et de l’IA.

Selon un article du JDN , la maintenance prédictive est le premier usage de l’IoT en entreprise avec 75 % des entreprises françaises qui l'utilisent en février 2021. Ces dernières années, une forte croissance de la maintenance prédictive basée sur l’analyse vibratoire et acoustique des machines (en s’appuyant notamment sur des IA utilisant des réseaux neuronaux convolutifs - CNN(1)) a été observée. Ceci est dû aux nombreuses applications mises en place dans l’industrie, mais aussi par la nécessité d’un ROI de plus en plus court termes. Les gains constatés sont notamment liés aux réductions de temps d’arrêt de production.

Agaetis et Extotic-Systems : une alliance à forte valeur ajoutée

Agaetis intervient sur les phases amont avec le client et/ou Exotic-Systems dès l’expression du besoin pour définir les fonctionnalités de l’application à développer. Notre intervention couvre l’ensemble de la prestation, depuis la rédaction du cahier des charges, l’étude de faisabilité jusqu’au développement et le déploiement de la solution.
La synergie que nous développons avec Exotic-Systems permet de répondre de façon globale aux préoccupations de nos clients. Nos cas d’usages sont larges ; ils peuvent adresser l’industrie pour l’optimisation de process ou procédés, la maintenance prédictive, la traçabilité ou encore améliorer la connaissance du cycle de vie d’un produit.
Concernant la démarche, nous intégrons principalement l’étude et la mise en œuvre des architectures adaptées aux nouvelles exigences du Big Data. Sur le plan économique, nous intervenons ensemble pour évaluer le ROI et définir de nouveaux modèles économiques. Voici un exemple de collaboration Exotic-Systems / Agaetis :

Zoom et cas d’usage autour de la maintenance prédictive

Pour rappel, la maintenance prédictive consiste à anticiper les défaillances à venir sur un équipement, un objet, un système... Il s’agit d’aller au-devant d’une panne ou d’un dysfonctionnement grâce au suivi d'un ensemble de données.

Les IoT pour améliorer le processus de fabrication

L’Identification avec le smart sensor RFID UHF

L’intégration d’un capteur RFID UHF (Radio Frequency Identification Ultra Haute Fréquence) dans la chaîne de production ou directement dans le produit permet d’améliorer la productivité en mesurant, par exemple, la température du produit tout le long de la chaîne de fabrication. Cela permet d’affiner ce processus de production pour, à terme, obtenir un gain de temps, de productivité et de qualité. Quels sont les bénéfices de l’intégration d’un capteur RFID UHF ?

Identification.
Mesure (température ; usure, défauts, arrachement).
Robustesse.
Sans batterie.
Facilité de lecture (8-10 m).

(Le prix des capteurs RFID UHF varie entre quelques dizaines de centimes et 5-7 EUR/unité)
L’un des avantages majeurs de cette technologie est qu’elle s’appuie sur l’utilisation d’infrastructures déjà existantes (lecteurs, douchette, portique) et s’intègre facilement dans les process existants de la supply chain et évite donc des investissements supplémentaires.

L’explosion des offres IoT

À l’ère de l’industrie 4.0, de nombreuses industries adoptent massivement des solutions IoT pour connecter les machines entre elles, les rendant plus intelligentes et performantes au travers d’un vaste réseau ultra-connecté. L’explosion des offres IoT disponibles sur le marché à destination des industriels voulant migrer vers le « 4.0 » est de plus en plus importante. De nombreux facteurs justifient cette croissance exponentielle :

le développement des technologies de réseau sans fil (5G, WIFI, wirepas, Quuppa, etc),
la réduction des prix des capteurs,
l’amélioration des outils d’analyse de données avec des logiciels de plus en plus puissants et intelligents, du big data et de l’IA.

Agaetis et Extotic-Systems : une alliance à forte valeur ajoutée

Capteurs RFID passifs

Le tracking indoor/outdoor avec la technologie Wirepas

Cette technologie utilise des puces simples et peu onéreuses offrant des solutions à faibles CAPEX/OPEX(2) de Real Time Location System (RTLS - un système de localisation en temps réel des différents assets et produits).Sur la chaîne de production, elle permet de suivre les produits en cours d’assemblage sur les différentes zones ou unités de production et de mesurer leur temps de passage à chaque étape, ou temps de traversée.
Dans la supply chain de l’industriel, Wirepas permet de localiser les matières premières ou les produits finis qui arrivent ou quittent l’entrepôt, facilitant la gestion des stocks et la comptabilité.
Pour finir, ce procédé permet d’offrir une solution de traçabilité des produits et matières premières pour remonter les flux de productions, jusqu’aux sources des matières premières en cas de besoin.

Les IoT intégrés dans le produit final

Exotic Systems intègre dans des produits élastomères des puces RFID au standard RAIN de la société Primo1D . Ces puces en forme filaire ont l’avantage de s’intégrer facilement dans des produits utilisant notamment du textile (tissage du fil) et s’adaptent à une grande majorité des processus industriels sans changement complexe du process.
Les gains pour le client sont considérables :

garantie de la traçabilité; de la production au recyclage,
lutte contre la contrefaçon grâce à l’identifiant unique (numéro de série) de la puce RFID,
détection d’usure et de défauts avec des puces RFID “intelligentes”, intégrant des capteurs embarqués permettant de mesurer la température, l’élongation ou la déformation du produit, et ce sans batterie et dans des dimensions très miniaturisées.

Toutes ces applications ont pour objectif principal de prévenir les scénarios catastrophiques de panne des machines afin d’éviter tout arrêt de la chaine de production (cygne noir) engendrant des pertes énormes pour les industriels.

Cas d’usage IoT et data Agaetis - Analyse de l’usage des véhicules

Dans le cadre d’un projet avec un groupe de la mobilité, nous avons créé une solution télématique permettant de remonter les informations provenant d'un véhicule. Cette solution a pour objectif de permettre l'analyse de l'usage des véhicules. Ceci peut par exemple permettre de prédire l'usure d'un pneu ou d'analyser sur une flotte de véhicules comment le comportement de conduite influe sur le pneu.
La démarche : les informations remontées sont principalement des données du CAN bus, GPS, de pression et de température des pneus. Le boîtier (de la marque Munic), permet grâce à des algorithmes embarqués d'agréger ces données. Il communique ensuite en MQTT via le réseau 3/4G avec la chaîne d'ingestion. Les données ainsi envoyées sont stockées dans une base MongoDB puis accessibles au data scientist via des notebooks dans la plateforme Anaconda. Nous avons travaillé sur l'utilisation d'une antenne permettant de communiquer avec des capteurs TPMS produite par Exotic-systems. Celle-ci communique via un CAN bus vers notre dispositif télématique. Il permet de récupérer les températures et pressions de plusieurs capteurs sans avoir besoin de développement supplémentaire d'un point de vue connectique, car notre boîtier est prévu pour remonter le CAN bus du véhicule.
Dans le cadre de cette mission, il a fallu, d’une part, s’assurer de la réception permanente des données pour ne pas perdre de messages et d’une autre, du stockage des messages pour que ces données soient utilisables par les équipes de Data Science. Pour y arriver, nous avons mis en place un système résilient aux pannes (système distribué) pour s’assurer qu’un service dégradé ne cause pas la perte de données. Nous avons donc mis en place le protocole MQTT entre les boîtiers, les serveurs et Kafka comme bus de messages pour que les données puissent être consommées de différentes façons selon les besoins d’utilisation. Le choix du stockage a évolué au fil du temps et des besoins : nous avons utilisé HDFS, puis Snowflake en passant notamment par MongoDB. Outre le choix d’une solution technique, une attention particulière a été apportée à la modélisation de la donnée dans les différents flux.

En conclusion, au-delà des savoir-faire respectifs, l’alliance d’Exotic systems et de Agaetis permet de répondre à de nombreuses problématiques et leurs enjeux associés. Grâce à nos expertises, nous pouvons proposer un large éventail d’accompagnement permettant d’encadrer un projet de la conception/programmation d’un IoT jusqu’à la création d’une application en passant par la collecte et le traitement des données.
Le but est de mettre en place un accompagnement de A à Z ayant pour objectif d’apporter de la valeur aux données collectées. Pour cela Exotic-Systems intervient en amont pour concevoir et programmer un IoT conforme aux besoins d’un client et de la solution attendue. Agaetis prend ensuite le relais en collectant les données de l’IoT pour les traiter et les mettre ainsi en valeur. C’est grâce à cette collaboration que des applications peuvent être développées afin de donner une consistance et plus de profondeur aux données récoltées.

(1)Il s'agit d'un type d'algorithme utilisé afin de classifier des images

(2) CAPEX : les dépenses d'une entreprise se rattachant à ses investissements matériels. Exemple : imprimante.
OPEX : regroupe toutes les dépenses d'exploitation d'une entreprise. Exemple : papiers, encre, etc.

Qualité de code et sécurité : deux alliés des applications

Fri, 15 Apr 2022 09:23:00 GMT

La sécurité vient en partie de la qu alité du code. Chez Agaetis, la sécurité et les bonnes pratiques de développement des applications sont au cœur de nos préoccupations. C’est pourquoi nous proposons aujourd’hui à nos clients une formation pour maîtriser tous les aspects du développement de leur solution. Cette formation vise à conseiller les développeurs sur les risques cybers impactant leurs applications, et à leur donner de bons réflexes en ce qui concerne les bonnes pratiques de code (craftsmanship). Au travers de sessions de formations, nos consultants-formateurs aident les développeurs à prendre en compte les exigences pour délivrer des applications sécurisées, pérennes et facilement maintenables. Qualité de code et sécurité des applications, ou comment limiter les faiblesses et les vulnérabilités de nos développements.

Les bonnes pratiques de développement : les questions à se poser

L’adoption des bonnes pratiques de code doit faire partie intégrante de la stratégie des développements. Voici quelques questions à se poser avant de débuter votre projet.

Quelles bonnes pratiques mettre en place dans mon équipe pour que mon projet réussisse ?

Il faut instaurer de la transparence au sein des équipes en développant les softs skills (compétences générales) : auto-évaluation, amélioration continue, transmission de connaissances… Ces pratiques permettront ensuite de travailler de façon plus collégiale sur l’identification des causes de dysfonctionnement et pour proposer des nouvelles alternatives.

Quelles pratiques devons-nous adopter pour assurer une bonne qualité de développement ?

Il faut d’abord mettre en oeuvre les bonnes pratiques : TDD, SOLID, YAGNI, KISS… Mettre en place des tests pour s’assurer du bon fonctionnement de la solution : TDD/BDD, tests acceptance, tests d'intégration et e2e. Il faut également s’assurer d’un bon niveau de documentation pour une utilisation et une reprise facilitée du développement pour d’autres équipes ou le client. Il faut automatiser au maximum la documentation. Il faut favoriser une programmation modulaire pour une bonne décomposition de l’application en modules, groupes de fonctions, de méthodes et pouvoir ainsi les optimiser de façon indépendante.

Quelles architectures logicielles doivent être mises en place ?

Faut-il plutôt opter pour une clean architecture, une onion architecture, une architecture Hexagonale ou encore une architecture plus traditionnelle ? Les différents niveaux d'architecture à considérer : logicielle, technique, design.

La sémantique peut-elle être apparentée à du Domain Driven Design (DDD) ?

L'objectif du DDD est de créer un langage commun entre les différents membres d'une équipe projet, qu'il soit technique, fonctionnel, commercial ou autre, pour faciliter la communication et la compréhension. De cette manière, les développeurs qui découvrent le projet peuvent progressivement comprendre le métier du client en lisant le code.

Quels choix dois-je éviter ?

Premièrement les modèles anémiques : ce sont des modèles de domaine logiciel où les objets de domaine contiennent peu ou pas de logique métier (validations, calculs, règles métiers…). Autrement dit, leurs classes contiennent essentiellement des propriétés qui ne gèrent pas elles-mêmes leurs états et n’assurent pas elles-mêmes la cohérence de leurs états. Ces modèles sont souvent hérités des modèles en couches centrés sur la base de données, avec la logique dans un contrôleur qui multiplie les tests conditionnels (« if »). Pour chaque nouveau cas d'utilisation on ajoute un test, et on augmente du coup la complexité du code. Ce type de modèle va à l’encontre des principes SOLID et l’architecture est peu testable, en tout cas unitairement.
Deuxièmement, les « god objects ». Ce type d’objet prend en charge et organise tellement d'informations à lui seul qu’il joue un rôle identique à celui d'un décideur. Au lieu de blocs de programme communicant indépendamment entre eux et sans intermédiaire, les autres parties du programme sont dépendantes du god object pour communiquer et prendre leurs informations. Les god objects ne respectent pas les principes SOLID : ils peuvent, par exemple, entraîner des dépendances trop intriquées, ou encore un manque de clarté dans la compréhension du code, des difficultés à refactoriser, etc.
En conclusion l’ensemble de ces pratiques doit permettre une meilleure lisibilité du code, une meilleure maintenabilité, moins d'erreurs et une meilleure gestion des performances.
C’est un gain de temps et un gain financier important pour nos clients dans l’évolution et/ou la reprise de nos développements.

Quels sont les standards de la sécurité applicative ?

La sécurité des applications englobe les processus, les outils et les pratiques conçus pour protéger les applications contre les menaces tout au long de leur cycle de vie. Les cybercriminels sont organisés, compétents et proactifs pour identifier et exploiter les vulnérabilités des applications d'entreprise afin de voler des données, de la propriété intellectuelle et/ou des informations sensibles, voire de l’argent. La sécurité applicative aide les entreprises à protéger une variété d'applications (qu'elles soient héritées, de bureau, de navigateur Web, mobiles ou en tant que microservices) utilisées par les parties prenantes internes et externes ou les clients, les partenaires commerciaux et les employés.
La majorité des violations réussies ciblent des vulnérabilités exploitables qui résident dans la couche applicative, ce qui suggère que les services informatiques des entreprises doivent être particulièrement vigilants quant à la sécurité des applications.
Voici de façon non exhaustive quelques standards de la sécurité applicative :

Exigences en matière d'architecture, de conception et de modélisation des menaces : disponibilité, confidentialité, intégrité du traitement, non-répudiation et vie privée.

Sécurisation de l'authentification : authentification multifactorielle (MFA), one-time password (OTP), captcha.

Exigences de vérification de la gestion des sessions : sessions uniques, coupure de sessions après une période d'inactivité.

Gestion des contrôles d'accès : bonne définition de rôles et de privilèges, protection contre la falsification de rôle.

Exigences de vérification de la cryptographie stockée : générateur de nombres aléatoires approprié, accès aux clés géré de manière sécurisée, mais aussi algorithmes et longueurs des clés.

Et enfin, gestion des erreurs et journalisation.

Vulnérabilité et remédiation : les éléments à prendre en compte

Il existe trois principes de sécurité à appliquer pour garantir la sécurité d’une application ou d’une infrastructure :

la confidentialité : c'est l'assurance que les personnes non autorisées n'accèdent pas à des informations sensibles ;
l'intégrité : elle permet de s’assurer que les données sont fiables et n'ont pas été modifiées par des personnes non autorisées ;
la disponibilité : c'est l’assurance qu'il n'y a pas de perturbation d'un service ou de l'inaccessibilité aux données.

De plus, une communauté telle que l’OWASP, organisation internationale qui se consacre à la sécurité des applications web, publie des recommandations de sécurisation Web pour les internautes, administrateurs et entreprises. Elle préconise des méthodes et outils de référence permettant de contrôler le niveau de sécurisation de leurs applications Web.
L’objectif est de minimiser la surface d’attaque ; les logiciels en font partie, il est important dès la conception d’intégrer ces réflexions en amont. Voici une liste d’éléments et de questions à considérer pour une solution efficiente : Quels sont les risques encourus et leurs impacts  ? Risques sur la pérennité des données, risques d’image, risques sur la disponibilité, risques réglementaires…
La typologie des attaques informatiqu es  : Kill chains : L’approche par “Kill chain” (chaîne d’attaque) permet de cartographier une faille de sécurité potentielle en dépistant les phases de l’attaque, depuis la phase initiale de reconnaissance jusqu’à l’exfiltration des données.
Les principales vulnérabilités web, le top 10 de l’OWASP  :

A01:2021-Contrôles d'accès défaillants
A02:2021-Défaillances cryptographiques
A03:2021-Injection
A04:2021-Conception non sécurisée
A05:2021-Mauvaise configuration de sécurité
A06:2021-Composants vulnérables et obsolètes
A07:2021-Identification et authentification de mauvaise qualité
A08:2021-Manque d'intégrité des données et du logiciel
A09:2021-Carence des systèmes de contrôle et de journalisation,
A10:2021-Falsification de requête côté serveur

Il est important de comprendre ces menaces et de s’en prémunir.
Les parades et les outils pour contrer ses vulnérabilités  : OWASP Zed Attack Proxy, Nessus,Trivy, Vuls, SonarQube, audit d’intrusion…
La qualité du code et sa sécurisation sont des piliers pour délivrer des logiciels robustes et pérennes. Pour répondre à ces exigences, nous proposons 3 à 4 jours de formation et d’exercices pratiques pour amener vos équipes de développeurs à intégrer ces modes de travail.

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Kescape : notre escape game  !

Fri, 18 Mar 2022 14:49:00 GMT

Kescape, contraction de « Kubernetes » et « Escape game » (jeu d’évasion) est le projet interne Agaetis mené par Pierre Pironin , Jérémy Cotineau et Florian Ruynat depuis juin 2021. L’idée principale derrière ce travail est de rendre la partie test des entretiens plus ludique à la fois pour le candidat et pour le recruteur, et d’avoir une vision globale des capacités et connaissances des postulants dans un environnement réaliste.

La création d’une bibliothèque d’exercices s’est alors transformée en création d’un escape game, challenge motivant et instructif pour les trois architectes Kubernetes d’Agaetis.

Génèse du projet, état d’avancement, organisation, il est l’heure de prendre la température de Kescape avec une interview de l’équipe !

Comment vous est venue l’idée de Kescape  ?

Pierre

Après la certification K8S obtenue par Jérémy en début d’année dernière, nous avons commencé à réfléchir à la création d’une bibliothèque d’exercices pour le recrutement.

Nous sommes partis de cette certification pour faire des exercices sur les thèmes qu’elle contient. Ce travail a donné naissance à de la documentation avec une bibliothèque importante d’exercices. Nous voulions aller plus loin et les rendre plus attrayants, plus ludiques.

Jérémy

L’idée de l’escape game est venue naturellement car Pierre en avait fait un quelques jours avant ! Ce format nous a paru être une bonne option car il cochait toutes nos cases de prérequis tout en étant plus ludique. Il permet de valider les connaissances des candidats pour agrandir l’équipe K8S, avec un support intéressant pour nous à créer et pour les candidats à utiliser.

Florian

On était d’accord sur le constat : il manquait vraiment une bibliothèque d’exercices de recrutement, et à chaque fois que l’on devait en produire c’était très chronophage pour au final produire un contenu assez statique, pas vraiment différent.

L’escape game permet un suivi, un enchaînement, un fil rouge sous la forme d’une « histoire » de pièce en pièce(c’est d’ailleurs ce qui le rend différent de la certification en elle-même). Pour créer ces pièces on a d’ailleurs pu s’inspirer des exercices que l’on avait déjà créés.

L’étape d’après serait d’en faire un jeu pour montrer ce que l’on sait faire chez Agaetis, développer une application et y impliquer d’autres membres de l’équipe Agaetis ! Pour le moment nos emplois du temps en décident autrement mais on garde l’idée dans un coin de notre tête  !

Jérémy

C’est aussi un plus de présenter ce genre de projet aux candidats pour l’effet « wow » ! Comme dans un vrai escape game, il y a un niveau graduel dans les exercices, ce qui nous permet de positionner rapidement le niveau d’un candidat selon le niveau où il bloque.

Pierre

Lorsque l’idée a été validée par tout le monde, j’ai monté un Kanban simple, rapide et nous avons commencé à constituer notre backlog de travail.

Comment et quand trouvez-vous le temps de développer ce projet  ?

Jérémy

On travaille dessus tous les lundis sur notre temps de veille. Dès qu’on a un peu de temps la semaine on travaille aussi dessus ! On avait prévu de mobiliser une semaine à l’approche de Noël pour travailler dessus tous ensemble, dans l’esprit d’un workshop, mais ça n’a pas été possible… On ne désespère pas et on garde l’idée pour plus tard  !

Florian

Pour notre organisation on fait généralement un point le lundi matin, ce qui nous permet de nous synchroniser, de faire des démos, faire un tour du backlog. Avec Jérémy on a travaillé sur les « fondations » chacun de notre côté pour avancer ensuite en parallèle et itérer sur la construction du produit.

Pierre

On voulait surtout trouver un projet interne pour travailler tous ensemble. Déjà tous les trois, mais on a aussi ouvert le projet aux membres de l’équipe Agaetis pour leur permettre d’intervenir s’ils le souhaitaient, ou même pour suivre l’évolution du projet.

Le but étant de créer un produit qui reflète tous nos savoir-faire.

Et d’ailleurs pourquoi le nom Kescape  ?

Pierre

C’est Jérémy qui l’a trouvé ! Pour la petite histoire nous avions fait un sondage en interne et c’est cette suggestion qui l’a emportée haut la main ! On avait soumis trois noms potentiels à toute l’équipe Agaetis :

C’est donc une décision collective et avec un peu de recul c’était sans conteste le mieux des trois !

Le fait d’être majoritairement en télétravail a-t-il eu un impact sur le projet Kescape ?

Jérémy

Pas du tout, comme on travaille chacun de notre côté on a réussi à rester assez autonomes sur nos tâches, et on arrive aussi facilement à reprendre ce que les autres membres de l’équipe ont pu produire pour s’en servir. D’ailleurs on travaille souvent sur des projets open source, donc il n’y a rien de nouveau pour nous dans le fait de travailler en étant tous éloignés.

Florian

On commence à avoir l’habitude du télétravail, et nous sommes tous les trois assez réactifs, ce qui nous permet d’échanger rapidement lorsqu’on a des questions

On n’a pour le moment jamais été confrontés à une situation où l’on a pu se dire « le télétravail nous porte préjudice ».

Et maintenant, vous en êtes où dans le projet Kescape  ?

Pierre

La plus grosse partie du travail d’implémentation a été faite par Florian et Jérémy, on a réussi à obtenir quelque chose qui fonctionne. Pour le moment, plutôt qu’une application web, on utilise un compagnon Slack pour donner les indices et valider les réponses, par exemple. L’objectif actuel est de finaliser cette partie. On aimerait aussi essayer d’habiller le plus possible le produit avec des visuels, pour le rendre encore plus attrayant !

Jérémy

On aurait aimé le présenter en version bêta en interne dans un premier temps pour avoir des retours et le rendre ensuite accessible une fois que l’on sera sûr que tout fonctionne bien.

Des difficultés  ? Des surprises  ?

Pierre

Sur la partie organisation on n’a pas vraiment eu beaucoup de surprises. On pouvait parfois rester un peu sur notre faim, ne pouvant travailler qu’un jour par semaine sur le sujet.

Florian et Jérémy

Au niveau de l’implémentation on a rencontré pas mal de difficultés, mais aussi de bonnes surprises ! On savait que l’on était assez libres, vu que c’était un projet interne, et que l’on pouvait tester de nouvelles choses sans avoir à stresser du rendu : si ça ne marchait pas, on recommençait. Ce type de projet nous permet de nous tester nous-mêmes et du coup de nous améliorer aussi ! Cette partie pourra d’ailleurs faire l’objet d’un article à part entière, pour rentrer plus amplement dans les détails de l’implémentation, des outils, des langages utilisés…

Que tirez-vous de ce projet ? Qu’est-ce qui vous a plu ou déplu  ?

Jérémy

Directement je pense au fait de travailler sur un autre sujet que notre projet client actuel, qui est un sujet assez exploratoire. Avec Kescape on peut toucher et essayer de nouvelles choses, alors que sur un projet client on ne peut pas vraiment se permettre de perdre du temps. Ne pas avoir de contrainte de temps, c’est plutôt agréable, tout comme le fait d’être autonome   !

Florian

Pour compléter ce que dit Jérémy, je dirais aussi que même si l’on travaille sur le même projet client, nous ne sommes pas dans la même équipe. Du coup ce projet interne nous permet aussi de nous retrouver et de travailler tous les trois, d’échanger et de partager nos connaissances.

On a pu nous challenger entre nous en nous proposant de nouvelles façon de faire, d’échanger sur les langages à utiliser… Tous nos échanges nous permettent de créer un produit qualitatif, tout en sortant de notre zone de confort.

Pierre

En fin de compte, je dirais que ce projet nous a permis de trouver un équilibre pour respirer sans sortir de l’écosystème dans lequel on baigne et le mouvement dans lequel on s’inscrit. On peut dire que c’est notre « cour de récréation », on a hâte de commencer la semaine.

Jérémy

C’est exactement ce que dit Pierre, c’est un peu le réveil en douceur de la semaine, comme des étirements avant une séance de sport ! On a réussi à rendre une tâche pas forcément attrayante, la création d’exercices pour le recrutement, en une mission beaucoup plus « fun », qui nous donne envie de travailler dessus.

Pour terminer, avez-vous une date ou un ordre d’idée pour la sortie de ce projet  ?

Pierre

On aimerait bien faire tester une première version d’ici fin mars. On sait qu’il y aura des choses à modifier, mais le faire tester en interne nous permettra justement d’étayer le projet pour le rendre le plus performant possible. Donc pour conclure je dirais qu’il va falloir rester connecté, parce que Kescape ne saurait tarder  !

Zoom sur le pentest

Tue, 08 Mar 2022 09:57:00 GMT

S’introduire dans votre système d’in formation (de façon légale, bien sûr), c’est le rôle d’un pentester. Sa mission ? Tester les vulnérabilités, rechercher les potentielles failles exploitables par un malfaiteur, vous proposer un plan d’action pour améliorer votre défense et vous conseiller sur le comportement à adopter en cas d’intrusion.

Dans cette interview, Guillaume Boyer , pentester chez Agaetis, nous explique plus précisément en quoi consiste un test d’intrusion, les différentes formes qu’il peut prendre, les étapes à suivre, ses objectifs…

Le pentest n’aura bientôt plus de secrets pour vous !

Qu’est-ce qu’un pentester ?

Le terme « pentester », abréviation de « penetration tester » (testeur d’intrusion), désigne les personnes réalisant à la demande du propriétaire (et donc de manière légale) des tests sur un réseau ou une application dans le but de s’y introduire, afin d’évaluer son niveau de sécurité.

Le travail d’un pentester est de se mettre à la place d’un potentiel attaquant et de simuler des attaques contre une cible, le but étant de trouver les failles de sécurité d’un système avant les vrais attaquants pour s’en prémunir.

Le pentester accompagne les clients dans la sécurisation de leurs sites web, applications, infrastructures, etc.

Pourquoi est-il important de réaliser un test d’intrusion ?

La France est sur le podium des pays les plus rançonnés .

Le constat a été fait par Anozr Way : la France arrive à la troisième place des pays ayant concentré le plus d’attaques dites « ransomware », derrière les États-Unis et le Royaume-Uni. Il est donc urgent pour les entreprises de minimiser ce risque, même si le pentest n’est pas la seule solution.

De plus, si vous avez un site ou une application web, il est impératif de réaliser un test d’intrusion pour éviter toutes fuites de vos données ou de celles de vos clients.

Existe-t-il différents pentests ?

Le test d’intrusion est la simulation d’une cyberattaque contre le système informatique pour identifier les vulnérabilités exploitables.

Ils peuvent impliquer une tentative de compromission de l’infrastructure, d’une application Web, d’un site Web, d’un logiciel ou d’une application mobile.

Il existe plusieurs types de tests :

Black box

Les audits de sécurité en boîte noire sont menés dans des conditions proches d’une attaque externe. Cela signifie qu’aucune information n’est fournie au pentesteur avant de commencer le test.

L’exploration du système d’information prend donc beaucoup de temps, pendant lequel l’entreprise cible peut réagir si elle en a la capacité. Par conséquent, les tests en boîte noire conviennent pour définir des scénarios lorsqu’une entité extérieure à l’entreprise tente de s’introduire dans le SI.

Cette approche ne permet pas aux attaquants de se focaliser sur les éléments sensibles du SI client et elle n’est pas adaptée aux audits de courte durée.

Grey box

Lors des audits de sécurité en boîte grise, les pentesteurs commencent avec des informations sur leur cible. Cela peut impliquer pour le client de fournir des informations sur le fonctionnement d’une cible d’audit, de fournir des comptes d’utilisateurs avec un accès restreint sur la plateforme, d’accorder l’accès à des cibles qui ne sont pas accessibles au public, etc.

Le pentesteur peut par exemple rejoindre l’entreprise en tant que salarié d’un service sensible et disposer de son propre compte utilisateur. Au fur et à mesure que l’attaque progresse, il obtient de nouvelles informations. Les audits en boîte grise sont une stratégie de test de pénétration optimale car l’on peut ainsi simuler de nombreux types d’attaques, y compris celles effectuées « de l’intérieur ».

En fonction des droits qui lui sont attribués, un pentesteur peut développer des scénarios d’attaques provenant de membres ou d’anciens employés de l’entreprise, ou encore de prestataires externes.

White box

Un audit de sécurité en boîte blanche suppose la transmission par le client d’un maximum d’informations au pentesteur avant l’audit. Les informations nécessaires à la bonne conduite d’un audit sont partagées en toute transparence. Par conséquent, la fonction de la cible est connue et visible, d’où le nom de boîte blanche.

Ces informations peuvent être des documents d’architectures, l’accès administrateur au serveur, l’accès au code source, etc.

L’audit de sécurité en boîte blanche n’est pas strictement un test d’intrusion car le pentesteur ne joue pas un rôle d’attaquant. Il s’agit d’une analyse de sécurité plus approfondie que les tests d’intrusion, qui peut fournir une meilleure compréhension de la source des problèmes de sécurité. Cela permet de découvrir des vulnérabilités qui ne sont pas visibles lors des tests d’intrusion, mais qui peuvent néanmoins entraîner des risques de sécurité. Ainsi, les auditeurs travaillent en étroite collaboration avec les services informatiques de leurs clients.

Quels pentests sont les plus fréquents ?

Deux types de tests d’intrusion sont souvent réalisés au sein d’Agaetis : les tests d’intrusion d’infrastructure d’entreprise et les applications web.

Pour le premier, il s’agit de s’introduire dans l’infrastructure d’une entreprise et de compromettre un maximum de postes et de serveurs, dans le but de trouver des vulnérabilités, pour améliorer la sécurité de l’entreprise et faire des recommandations de défense. Pour le second, il s’agit de trouver des vulnérabilités pour exfiltrer/modifier/supprimer des données, élever ses privilèges (passer de simple utilisateur à administrateur de l’application web), etc. Le but est de trouver tout ce qui pourrait être utilisé par une personne malveillante pour nuire à l’application, et d’accompagner le client dans leur suppression.

Y-a-t-il un type d’entreprise/secteur dans lesquels le test représente un intérêt particulier ?

Tous les secteurs sont concernés, mais les secteurs industriels et de la santé sont particulièrement visés par les attaquants.

Réaliser un audit d’intrusion apporte de la sécurité supplémentaire.

Source

Quelles sont les étapes clés d’un pentest ?

Les tests d’intrusion commencent toujours par une réunion de préparation où nous établissons le périmètre de l’audit, précisons les objectifs et récupérons des informations pour mener les audits.

La deuxième étape est sa réalisation, où nous cherchons un maximum de vulnérabilités.

La dernière étape est la rédaction du rapport d’audit, qui contient le détail des vulnérabilités trouvées, ainsi que les recommandations de défenses. Une réunion de restitution est organisée avec le client.

Combien de temps dure un pentest ?

Le temps d’un test d’intrusion est négocié entre le client et le pentester, il est souvent proportionnel au périmètre de l’entreprise ou de l’application web.

Les tests n’ont pas pour but d’être contraignants, nous essayons d’être le plus silencieux possible pour ne pas nuire à l’entreprise .

Et après un pentest, on fait quoi ?

Tous nos pentests sont accompagnés d’un plan de recommandations pour améliorer la sécurité et gagner en résilience. L’objectif premier des pentests est de trouver les vulnérabilités, de proposer un durcissement de l’infrastructure de façon globale. Il est quasi impossible de couvrir tous les risques, c’est pour cela que nous avons identifié des tâches essentielles à réaliser sur les systèmes d’information pour décourager les attaquants et gagner du temps. Le temps est un élément primordial lors d’une attaque : plus l’attaquant mettra du temps à compromettre le SI, plus il laissera des traces et déclenchera les systèmes de surveillance.

Aujourd’hui, nous sommes en capacité d’apporter une meilleure vision du niveau de sécurité des systèmes d’information, et de proposer des solutions accessibles pour mieux sécuriser les actifs d’une entreprise.

Il n’y a pas besoin d’investissements conséquents, cela passe par l’application des bonnes pratiques mises en avant par l’Agence nationale de la sécurité des systèmes d’information (ANSSI).

Pour terminer, il est important d’aborder les pentests comme une amélioration de sécurité par de l’audit externe. Nos pentesteurs sont là pour aider et accompagner les équipes en place afin qu’elles soient en mesure de mieux protéger leur entreprise face aux cybermenaces, qui seront de plus en plus fréquentes.

Exemples de livrables

Evaluation des risques en fonction des vulnérabilités et leurs vraisemblances

Explication détaillée pour chaque vulnérabilité détectée

Si vous avez des questions au sujet des pentests ou de la cybersécurité en général n’hésitez pas à nous contacter !

Jeux vidéos et Data Science : qu'est-ce que l'Auto Testing ?

Tue, 15 Feb 2022 15:36:00 GMT

Aussi loin qu’il s’en souvienne, Ber trand, data scientist chez Agaetis, a toujours été passionné par les jeux vidéo. Poussé par cette passion il s’est concentré sur ce qu’il appelle l’Auto Testing (AT). Lien entre sa passion pour le développement de jeux et sa profession, l’AT permet d’approcher le développement d’un jeu vidéo d’une façon différente pour capitaliser dès le départ sur la valorisation des données de tests.

Bertrand nous explique tout !

The Riot Games global control center in Los Angeles ( source )

Je ne retrouve pas le terme sur internet… Qu’est-ce que l’auto-test ?

Je définis l’autotest comme l’ensemble des méthodes et outils utilisés pour accompagner la réalisation des tests automatisés et ainsi limiter les efforts humains sur des tests traditionnels dans le domaine des jeux vidéo.

À la différence du test automatisé classique, qui s’attache à trouver des bugs dans le code, on parle ici de paramètres de gameplay qui influencent les mathématiques du jeu, sa difficulté, la progression du joueur, l’équilibrage, et qui participent à l’expérience utilisateur. Par exemple : les points de vie des adversaires, les dégâts des armes…

C’est aussi une manière d’aborder le développement d’un jeu en insistant très tôt sur la récupération et la valorisation des données des tests classiques. On renforce ainsi l’expertise des testeurs humains, tout en mettant en place des outils pour accélérer et sécuriser cette modélisation du jeu.

Pourquoi choisir ce nom alors que d’autres usages peuvent également s’y référer ?

L’idée de tests automatisés existe depuis longtemps dans le développement de logiciels, comme avec Selenium qui permet d’automatiser un « parcours » UI en cliquant sur des boutons, remplir des champs etc…

Habituellement, lorsque l’on parle d’automated testing, il s’agit plus d’identifier des bugs dans un jeu vidéo. Le terme d’autotest, ou Auto Testing, fait plus référence selon moi à l’Auto ML, qui est utilisé pour optimiser les hyper-paramètres des algorithmes de machine learning.

Appliqué au cas d’un jeu, l’objectif est d’optimiser les paramètres de gameplay pour, par exemple, ajuster la courbe de difficulté. Certaines entreprises se sont déjà positionnées sur ce créneau, comme par exemple modAi : ils utilisent des réseaux de neurones pour simuler le comportement des joueurs.

Ce genre d’exemple reste inaccessible pour la grande majorité des créateurs de jeu. C’est pourquoi notre démarche est avant tout de démystifier et montrer que les outils ainsi que les bonnes pratiques data sont à la portée de tous et peuvent autant aider au développement d’un jeu.

L’Auto Testing serait plutôt un but à atteindre, avec comme prérequis une acculturation à la data dans tout le processus de production et en particulier au début du projet.

Fais-tu appel à d’autres personnes dans l’entreprise ou en externe pour t’aider dans tes recherches ?

L’industrie du jeu vidéo n’est pas si différente des autres industries qui génèrent et exploitent de la data. De la même façon, la priorité n’est pas donnée à la data lors de la création d’un nouveau produit. Parmi nos clients, il est fréquent de faire une acculturation à la data et aux outils associés avant de pouvoir commencer à travailler.

À partir de ces constats, je me suis beaucoup appuyé sur les expériences d’Agaetis dans ce domaine, et notamment des technologies/outils/méthodes de travail utilisés chez nos clients, tous secteurs confondus : pneumatiques, aéronautique, banque… Ajoutez à cela les compétences qui permettent de passer d’une vision produit à un produit fini. Je pense notamment à toutes les étapes depuis la donnée brute jusqu’à sa visualisation sous forme de dashboard par les équipes métier (architectes, data ingénieurs, data scientist, développeurs front…).

D’où te viens cette appétence pour ce sujet ?

Comme beaucoup de personnes de ma génération, je suis tombé dans les jeux vidéo dès mon plus jeune âge (la NES pour ma part). Je développe en plus des jeux à titre personnel depuis presque 10 ans. Ma carrière initiale était dans la simulation numérique de phénomènes physiques, j’ai toujours vu et perçu les jeux comme de véritables laboratoires virtuels.

Pour moi, les techniques de simulation de l’industrie pouvaient être utilisées pour faire de meilleurs jeux. Cette pensée m’a amenée à travailler dans ce milieu pour observer la façon d’opérer lors des phases de test et comment elles se conjuguent avec le développement.
Travailler dans l’assurance qualité de jeux vidéo est une expérience saisissante et peu de personnes se rendent compte de la complexité pour tester et rendre un produit final parfait, sans défaut. C’est quelque chose qu’on retrouve dans les avis des joueurs, ils ont l’impression que des jeux vendus de plus en plus cher ne sont jamais vraiment finis. Ce sentiment est accentué par certaines pratiques comme l’early access (quand le consommateur endosse le rôle de testeur), qui a des avantages mais manque de transparence sur ce qu’est le test dans les jeux modernes.

Pour moi cette situation est en partie liée à l’absence d’Auto Testing, ou plus généralement à un manque d’acculturation à la donnée.

Les jeux sont plus durs à tester, est-ce que ce n’est pas dû à l’évolution des technologies ?

C’est paradoxal !

D’un côté on a effectivement une complexification continue des univers vidéoludiques : carte graphique et processeur plus performant , environnement plus vastes (open world) et parfois générés par des algorithmes (roguelike), plus de fonctionnalités également. La conséquence : des adversaires IA plus complexes à mettre en œuvre et un jeu plus difficile à tester dans son ensemble.

Le meilleur exemple est la série civilisation de Sid Meier ; le challenge offert par l’IA adverse devient de plus en plus faible au fil des nouveaux épisodes (le 6ème actuellement).

D’un autre côté, l’ensemble des technologies et méthodes de travail liées à la donnée a explosé ces 10 dernières années. Porté par la puissance des machines, bien sûr, mais aussi et surtout par la démocratisation des outils pour le traitement des données — on peut citer python Pandas ou Rstudio, mais cela concerne aussi les bases de données, les API, les dashboard, les tableurs, ainsi que les méthodes de travail en entreprise comme l’agile, le lean…

On pourrait se demander si l’industrie des jeux vidéo n’aurait d’ailleurs pas tout misé sur le premier point !

Quels sont les objectifs derrière l’Auto Testing ?

L’idée derrière l’Auto Testing n’est pas de livrer une solution magique, mais plutôt d’accompagner une transition data pour faire de meilleurs jeux ! De former des équipes, les organiser et libérer les expériences métier de ceux qui savent créer des jeux vidéo.

C’est aussi une démarche du côté des sociétés IT comme Agaetis, de montrer l’importance des jeux vidéo, rappeler le lien avec l’industrie de la robotique ou de l’intelligence artificielle, entre autres. D’ailleurs petite anecdote sur les voitures autonomes : le directeur IA de Tesla est également célèbre pour son IA Pacman en 100 lignes de code python…

Mais on a l’impression que le jeu vidéo est un vase clos, éloigné des évolutions du traitement de données. Pour s’en convaincre j’invite à lire l’ interview de test guild en 2020, dans laquelle il explique que le jeu World of Warcraft n’avait aucune forme d’Auto Testing. Pour moi, la conséquence ce ne sont pas juste les bugs, mais le fait que l’expérience proposée est bridée en termes de possibilités !

J’ai l’impression que ce sujet est très personnel pour toi ?

Oui c’est un sujet personnel parce que je m’inquiète plus de l’impact des jeux sur mes enfant que de celui des films, et je me pose beaucoup de questions :

Combien de tentatives de l’État français pour créer des jeux éducatifs ?
Combien de ressources humaines gaspillées pour créer le même mmorpg en boucle (jeu « massivement multijoueur », comme World of Warcraft) ?
Pourquoi le PVE (joueur contre un environnement) est-il si peu mis en avant par rapport au jeu PVP (joueur contre joueur) ?
Et pourquoi les développeurs de jeu PVP investissent massivement sur l’autotesting ?

Il y a effectivement beaucoup à dire sur les jeux vidéo mais comment procéder ? Quelles sont les prochaines étapes autour de l’Auto Testing ?

J’espère que le sujet trouvera une oreille attentive, il est difficile de financer son développement dans le monde impitoyable des jeux vidéos. La bonne gestion des données n’est pas suffisante pour assurer la réussite et la rentabilité des projets de jeux.

Il existe des conférences sur le lien entre computer science et jeu vidéo traitant de l’intelligence artificielle, des algorithmes de création de contenu ou encore de la génération procédurale, du lien entre jeu vidéo et robotique, mais le sujet de l’Auto Testing reste marginal.

On peut aussi capitaliser sur les initiatives récentes de certains studios qui communiquent sur des expérimentations en interne (je parle ici de jeu solo, le cas du esport est très particulier). Baldur’s Gate 3 et son testeur de monde, ou le jeu indépendant Spellunky, utilisent eux l’Auto Testing pour vérifier le level design. Monstertrain et son dashboard pour capitaliser sur la donnée de test.

Notre approche vise à vulgariser ce type d’initiatives pour qu’elles soient accessibles au plus grand nombre. Cela passe par une communication la plus large possible : publication sur internet, revues scientifiques, proof of concept avec notamment la création d’un jeu, et prise de contact avec les producteurs quel que soit leur budget.

En tant que passionné j’échange souvent sur ces sujets avec des créateurs et sans surprise la data est souvent délaissée. Le chemin est encore long, il ne tient qu’à nous de trouver les bons arguments pour sensibiliser les acteurs du marché.

Pour aller plus loin :

interview de test guild : https://testguild.com/automate-video-games/
exemples d’utilisation de l’autotesting sur des jeux récents :
Baldur gates  : Baldur’s Gate 3 devs built a testing AI. Then, they tried
Spelunky  : This AI was created to beat the hardest game of 2020
MonsterTrain  : Monster Train: very literally a train full of monsters

Interview croisée Coach Agile et Software Craftsmanship Coach

Thu, 10 Feb 2022 10:40:00 GMT

Jean-Michel Gourbeau, coach agile et Julien Devron, software craftsmanship coach chez Agaetis se sont réunis pour répondre à nos questions dans le cadre d’une interview croisée. Le sujet ? Leur rôle en tant que “coach”; que ce soit à Agaetis ou dans le cadre de leurs missions.

Quels sont les points communs et les liens entre le software craftsman et l’agilité ? Les fondamentaux sont-ils partagés entre ces deux méthodologies de travail ? Quel est l’apport de valeurs de ces deux profils pour les projets clients ? Les réponses à ces questions et bien plus encore dans notre article !

En quelques mots qu’est-ce qu’un coach Agile et surtout quel est son rôle chez Agaetis ?

Jean-Michel

Pour moi, c’est un agent du changement, au service d’un groupe ou d’une seule personne, et toujours de façon temporaire. Via sa connaissance et son expérience de l’agilité, il doit amener, proposer, des évolutions d’organisation et de fonctionnement bien sûr, mais avec ce challenge de la co-construction avec le groupe qu’il accompagne, pour créer un modèle itératif adapté aux contraintes, qu’elles soient internes ou externes. Pour quoi ? Dans notre milieu, c’est avant tout destiné à la création logicielle, mais plus largement à faciliter les intéractions au sein d’un écosystème professionnel et que la production de valeur soit efficace, sereine.

Son but, c’est la pérennité de ces changements, de ces solutions et que l’équipe soit en autonomie complète ; signifiant la fin de mission pour le coach Agile.

Chez Agaetis, ce rôle se compose de plusieurs facettes : nous essayons de capitaliser et d’ utiliser les compétences de notre trio de coachs Agile. Mes acolytes et moi-même, nous nous impliquons dans plusieurs activités chez Agaetis. La première, c’est d’être au contact et se mettre au service de notre équipe interne de réalisation de projet, en participant à la vie d’équipe, en animant quelques rituels, en écoutant, challengeant, proposant des idées, en essayant de faciliter certains points clés et en favorisant les liens entre différents profils de notre société. Généralement, nous assurons aussi un lien avec nos clients pour les missions que nous traitons en interne.

Seconde activité: la création et l‘animation d’ateliers ponctuels, au besoin, que ce soit en terme d’amélioration continue pour les projets (sans avoir à les connaître dans le détail d’ailleurs) ou lors de la prospection commerciale pour expliciter et cadrer un besoin client, par exemple. Quel que soit le domaine fonctionnel de l’entreprise, nous apportons cette conception et l’animation d’ateliers.

Un autre point, qui se développe depuis l’an passé et qui fait d’ailleurs partie de notre stratégie d’entreprise, c’est de proposer un rôle de médiation et la posture adéquate pour assurer de l’accompagnement individuel.

Jean-Michel

Pour moi, c’est un agent du changement, au service d’un groupe ou d’une seule personne, et toujours de façon temporaire. Via sa connaissance et son expérience de l’agilité, il doit amener, proposer, des évolutions d’organisation et de fonctionnement bien sûr, mais avec ce challenge de la co-construction avec le groupe qu’il accompagne, pour créer un modèle itératif adapté aux contraintes, qu’elles soient internes ou externes. Pour quoi ? Dans notre milieu, c’est avant tout destiné à la création logicielle, mais plus largement à faciliter les intéractions au sein d’un écosystème professionnel et que la production de valeur soit efficace, sereine.

Son but, c’est la pérennité de ces changements, de ces solutions et que l’équipe soit en autonomie complète ; signifiant la fin de mission pour le coach Agile.

Chez Agaetis, ce rôle se compose de plusieurs facettes : nous essayons de capitaliser et d’ utiliser les compétences de notre trio de coachs Agile. Mes acolytes et moi-même, nous nous impliquons dans plusieurs activités chez Agaetis. La première, c’est d’être au contact et se mettre au service de notre équipe interne de réalisation de projet, en participant à la vie d’équipe, en animant quelques rituels, en écoutant, challengeant, proposant des idées, en essayant de faciliter certains points clés et en favorisant les liens entre différents profils de notre société. Généralement, nous assurons aussi un lien avec nos clients pour les missions que nous traitons en interne.

Seconde activité: la création et l‘animation d’ateliers ponctuels, au besoin, que ce soit en terme d’amélioration continue pour les projets (sans avoir à les connaître dans le détail d’ailleurs) ou lors de la prospection commerciale pour expliciter et cadrer un besoin client, par exemple. Quel que soit le domaine fonctionnel de l’entreprise, nous apportons cette conception et l’animation d’ateliers.

Un autre point, qui se développe depuis l’an passé et qui fait d’ailleurs partie de notre stratégie d’entreprise, c’est de proposer un rôle de médiation et la posture adéquate pour assurer de l’accompagnement individuel.

Même question, en quelques mots qu’est-ce qu’un Software Craftsmanship coach et quel est son rôle chez Agaetis ?

Julien

Craftsmanship est un mouvement qui énonce les principes de l’artisanat logiciel. Le but est de réaliser des logiciels de la meilleure façon possible en partenariat avec le client et en allant vers l’essentiel de son besoin. Il y a de fortes valeurs agiles puisque on cherche toujours l’amélioration continue de l’équipe par l’auto-évaluation et le partage.

Mon rôle chez Agaetis est donc la mise en œuvre et la diffusion de ces pratiques. Dans ce but nous avons donc mis en place un sprint planning commun à toute l’équipe de réalisation, une épreuve d’humilité, on fait du pair programming, des katas, on met en œuvre TDD/BDD qui sont des pratiques de développements dans les produits (et pas seulement dans les Katas), on généralise la mise en place d’architectures émergentes, on libère la parole…. Et côté client, on s’efforce de ne plus parler de projet mais de produit et de ne plus avoir recours au traditionnel cycle en V mais un partenariat, sprint par sprint, avec notre client pour définir et répondre à ses besoins. Malheureusement le processus est difficile, car inverser la manière de penser ne se fait pas du jour au lendemain.

D’ailleurs mettre en place une pratique TDD/BDD est déjà pour la majorité des développeurs une inversion complète de leur façon de faire. On ne cherche pas à avoir un code couvert, mais un code documenté par les tests, qui nous prévient des régressions. Les tests c’est le code, c’est les tests qui font émerger les fonctions et leur logique. Dans la pratique la plus courante que l’on voit, on écrit la fonction, puis un test qui couvre le code, cette pratique amène à écrire des tests qui n’ont pas réellement d’utilité et qui ne préviennent de rien. Dans la pratique TDD, on écrit le test qui exprime notre intention, et ensuite on écrit le code qui valide cette intention, cela permet qu’à la moindre insertion d’un bug, le test nous alerte sur un dysfonctionnement. C’est un exemple pour démontrer dans quelle mesure l’inversion est réelle et complète, cela demande beaucoup de pratique et de méthode pour devenir quelque chose de naturel.

Quels sont les principes, les fondamentaux de l’agilité qui inspirent le Software Craftsmanship ?

Jean-Michel

Pour moi, plus qu’inspiré, l’état d’esprit est commun. Les valeurs fondamentales énoncées dans la littérature sont d’ailleurs proches. Concrètement, le craft, comme l’agilité, c’est un ensemble de pratiques parfaitement adaptées au service du client et d’une qualité maximum, dans notre milieu de la production logicielle.

Si nous focalisons sur les principes clés dont le software Craftsmanship se nourrit, on retrouve un haut niveau d’intéractions, l’excellence opérationnelle focalisée sur la création de valeur pour l’utilisateur, avec lequel l’équipe sera le plus proche possible… ce qui est Agile à 100%. On notera également la flexibilité, la réactivité, pour répondre du mieux possible à tous les changements durant un projet. Je laisse Julien entrer dans les détails, mais beaucoup de pratiques quotidiennes servent ces fondamentaux.

Julien

Ce sont ceux énoncés par le manifeste software craftsmanship à savoir :

Pas seulement des logiciels opérationnels, mais aussi des logiciels bien conçus.

Pas seulement l’adaptation aux changements, mais aussi l’ajout constant de valeur.

Pas seulement les individus et leurs interactions, mais aussi une communauté professionnelle.

Pas seulement la collaboration avec les clients, mais aussi des partenariats productifs.

Concrètement on met l’accent sur la qualité de développement par les pratiques comme le TDD, le pair programming, qui permettent également de partager la connaissance et le savoir faire, l’amélioration continue et aussi l’aspect professionnel, au sens organisationnel et collaboratif au sein de l’équipe. On cherche surtout à faire l’outil le plus adapté pour le client avec la plus grande qualité possible.

Le but c’est que l’outil que l’on réalise transforme le métier du client. Ce qui prend des heures au client, devra prendre quelques secondes grâce à l’outil réalisé par l’équipe et cela ne peut se faire que par une collaboration entre les deux et ce sans intermédiaire.
L’une des préoccupations du Craftsmanship est de mettre le plus vite possible et le plus constamment possible l’outil entre les mains des utilisateurs, récolter des feedbacks et l’améliorer encore et encore. L’idéal est de pouvoir, dès les premiers jours en production, avoir quelque chose de simple qui évolue suivant le besoin réel. On est loin de la façon où l’équipe développe pendant X mois et met en production un outil qui se révèle à l’utilisation antinomique avec le métier.

On cherchera à être bienveillant. Être bienveillant ce n’est pas être tout le temps gentil, être bienveillant c’est aussi être ferme quand on sait que l’équipe se plante sur un choix. Être bienveillant c’est aussi dire quand les choses sont mal faites ou encore se focaliser sur le résultat qu’a produit l’équipe et non sur ce qui a été fait individuellement. Dans des équipes, le tech lead est “gentil” mais il est interdit de toucher son code, pour diverses raisons: trop compliqué, risque de régressions non détectées parce que pas de pratiques TDD, soit parce qu’il a peur que l’on touche son code. Ce genre d’attitude, ce n’est pas de la bienveillance et c’est de l’égo mal placé. Si on a peur que son code soit touché c’est que quelque part on est conscient de ses faiblesses. C’est l’équipe qui produit le code, et celui-ci doit pouvoir être refactorisé ou modifié par chaque membre de l’équipe.

D’une façon plus personnelle j’aime dire que même les non développeurs, quand ils me voient coder comprennent ce que je fais, ça ne veut pas dire qu’ils sont capables de le faire ou de comprendre chaque mot clé, mais qu’ils comprennent le sens de ce que j’écris, voir même de corriger ou alerter quand l’intention dans le code elle est mal exprimée ou peu claire pour eux. C’est très important pour moi.

Jean-Michel

Les derniers mots de Julien, c’est du vécu lors d’une session de travail où nous étions connectés tous les deux. Le pair programming est un des éléments que l’on propose aux équipes que nous accompagnons, mais sans le pratiquer nous même en tant que coach Agile… Donc c’était intéressant pour moi de l’expérimenter, ne serait-ce que de suivre le code, d’en capter le sens et de questionner Julien. Finalement, je pense que dans son activité de Gemba, un manager devrait tester le pair programming avec les développeurs de l’équipe qu’il accompagne au quotidien.

En tout cas, les valeurs défendues par le Craft : une production itérative, une simplicité de mise en œuvre, la prise de feedback en continu, être en contact permanent avec l’utilisateur, la transparence et la confiance entre équipier… C’est exactement ce que nous cherchons à atteindre quand nous coachons. Quand l’équipe de réalisation est dans un tel état d’esprit, c’est un socle solide pour toute transformation agile et nous pouvons adresser en profondeur un autre volet comme le product ownership, le management, etc.

Jean-Michel

Pour moi, plus qu’inspiré, l’état d’esprit est commun. Les valeurs fondamentales énoncées dans la littérature sont d’ailleurs proches. Concrètement, le craft, comme l’agilité, c’est un ensemble de pratiques parfaitement adaptées au service du client et d’une qualité maximum, dans notre milieu de la production logicielle.

Si nous focalisons sur les principes clés dont le software Craftsmanship se nourrit, on retrouve un haut niveau d’intéractions, l’excellence opérationnelle focalisée sur la création de valeur pour l’utilisateur, avec lequel l’équipe sera le plus proche possible… ce qui est Agile à 100%. On notera également la flexibilité, la réactivité, pour répondre du mieux possible à tous les changements durant un projet. Je laisse Julien entrer dans les détails, mais beaucoup de pratiques quotidiennes servent ces fondamentaux.

Julien

Ce sont ceux énoncés par le manifeste software craftsmanship à savoir :

Concrètement on met l’accent sur la qualité de développement par les pratiques comme le TDD, le pair programming, qui permettent également de partager la connaissance et le savoir faire, l’amélioration continue et aussi l’aspect professionnel, au sens organisationnel et collaboratif au sein de l’équipe. On cherche surtout à faire l’outil le plus adapté pour le client avec la plus grande qualité possible.

Le but c’est que l’outil que l’on réalise transforme le métier du client. Ce qui prend des heures au client, devra prendre quelques secondes grâce à l’outil réalisé par l’équipe et cela ne peut se faire que par une collaboration entre les deux et ce sans intermédiaire.
L’une des préoccupations du Craftsmanship est de mettre le plus vite possible et le plus constamment possible l’outil entre les mains des utilisateurs, récolter des feedbacks et l’améliorer encore et encore. L’idéal est de pouvoir, dès les premiers jours en production, avoir quelque chose de simple qui évolue suivant le besoin réel. On est loin de la façon où l’équipe développe pendant X mois et met en production un outil qui se révèle à l’utilisation antinomique avec le métier.

On cherchera à être bienveillant. Être bienveillant ce n’est pas être tout le temps gentil, être bienveillant c’est aussi être ferme quand on sait que l’équipe se plante sur un choix. Être bienveillant c’est aussi dire quand les choses sont mal faites ou encore se focaliser sur le résultat qu’a produit l’équipe et non sur ce qui a été fait individuellement. Dans des équipes, le tech lead est “gentil” mais il est interdit de toucher son code, pour diverses raisons: trop compliqué, risque de régressions non détectées parce que pas de pratiques TDD, soit parce qu’il a peur que l’on touche son code. Ce genre d’attitude, ce n’est pas de la bienveillance et c’est de l’égo mal placé. Si on a peur que son code soit touché c’est que quelque part on est conscient de ses faiblesses. C’est l’équipe qui produit le code, et celui-ci doit pouvoir être refactorisé ou modifié par chaque membre de l’équipe.

D’une façon plus personnelle j’aime dire que même les non développeurs, quand ils me voient coder comprennent ce que je fais, ça ne veut pas dire qu’ils sont capables de le faire ou de comprendre chaque mot clé, mais qu’ils comprennent le sens de ce que j’écris, voir même de corriger ou alerter quand l’intention dans le code elle est mal exprimée ou peu claire pour eux. C’est très important pour moi.

Jean-Michel

Les derniers mots de Julien, c’est du vécu lors d’une session de travail où nous étions connectés tous les deux. Le pair programming est un des éléments que l’on propose aux équipes que nous accompagnons, mais sans le pratiquer nous même en tant que coach Agile… Donc c’était intéressant pour moi de l’expérimenter, ne serait-ce que de suivre le code, d’en capter le sens et de questionner Julien. Finalement, je pense que dans son activité de Gemba, un manager devrait tester le pair programming avec les développeurs de l’équipe qu’il accompagne au quotidien.

En tout cas, les valeurs défendues par le Craft : une production itérative, une simplicité de mise en œuvre, la prise de feedback en continu, être en contact permanent avec l’utilisateur, la transparence et la confiance entre équipier… C’est exactement ce que nous cherchons à atteindre quand nous coachons. Quand l’équipe de réalisation est dans un tel état d’esprit, c’est un socle solide pour toute transformation agile et nous pouvons adresser en profondeur un autre volet comme le product ownership, le management, etc.

Est-ce que le software craftsmanship coach remplacera le coach agile ? Pourquoi ?

Jean-Michel

Je ne le pense pas et j’espère qu’on le ressent déjà dans notre réponse précédente; les compétences du coach Craftsmanship sont spécialisées sur le volet technique du développement logiciel. Si une équipe Agile éprouve des difficultés à maîtriser la qualité de son travail, l’expertise d’un coach Craftsmanship sera plus adaptée. L’ apport sera précis, pointu avec beaucoup plus de technique pour guider l’équipe. Je crois que les deux rôles sont complémentaires, particulièrement lorsqu’une équipe Agile est jeune.

Dans d’autre cas, à l’issue d’un diagnostic, quand le coach Agile travaillera les volets organisationnel et relationnel, le coach Craftsmanship saura accompagner l’équipe dans l’amélioration de ses pratiques de production, de développement, son outillage spécifique, etc.

Julien

Pas vraiment, ils sont complémentaires, le Craftsmanship impose un état d’esprit totalement agile, même si beaucoup sont un retour vers la méthode de l’eXtrême Programming. Les outils et l’état d’esprit du coach agile sont utiles, au contraire il doit être challengé et permettre une adhésion de la solutions de tous les maillons de la chaîne à savoir, équipe réalisatrice, clients et utilisateurs.

Jean-Michel

Je ne le pense pas et j’espère qu’on le ressent déjà dans notre réponse précédente; les compétences du coach Craftsmanship sont spécialisées sur le volet technique du développement logiciel. Si une équipe Agile éprouve des difficultés à maîtriser la qualité de son travail, l’expertise d’un coach Craftsmanship sera plus adaptée. L’ apport sera précis, pointu avec beaucoup plus de technique pour guider l’équipe. Je crois que les deux rôles sont complémentaires, particulièrement lorsqu’une équipe Agile est jeune.

Dans d’autre cas, à l’issue d’un diagnostic, quand le coach Agile travaillera les volets organisationnel et relationnel, le coach Craftsmanship saura accompagner l’équipe dans l’amélioration de ses pratiques de production, de développement, son outillage spécifique, etc.

Julien

Pas vraiment, ils sont complémentaires, le Craftsmanship impose un état d’esprit totalement agile, même si beaucoup sont un retour vers la méthode de l’eXtrême Programming. Les outils et l’état d’esprit du coach agile sont utiles, au contraire il doit être challengé et permettre une adhésion de la solutions de tous les maillons de la chaîne à savoir, équipe réalisatrice, clients et utilisateurs.

Le software craftsmanship est-il issu d’autres courants que l’agilité ?

Julien

Ce sont des mouvements complémentaires l’un à l’autre. L’agilité prend en compte surtout l’aspect organisationnel de l’équipe, alors que le Craftsmanship prend aussi en compte l’aspect des choix de design techniques, et la manière de développer. Le craftsmanship est surtout une demande de remise en cause des pratiques que l’on voit depuis des décennies et qui ne fonctionnent pas ou peu dans le domaine du logiciel comme le cycle en V, avec ses specs et les chiffrages sur des années. Des choix de designs qui ne fonctionnent pas ou très mal, qui sont peu évolutifs et pourtant employés dans 99% des projets, mais aussi le manque d’entraide dans les équipes, les prises de décisions techniques par des gens qui n’ont que le niveau hiérarchique et non le savoir-faire.

Dans quelle mesure un coach agile peut-il épauler un software craftsman ?

Julien

Il peut donner des outils à essayer pour améliorer la coordination de l’équipe, que ce soit dans des cérémonies à tenter ou dans leur format. De même, aider une équipe et un client peu mature dans l’expression du besoin. Mais aussi être un atout fort dans le changement de l’état d’esprit des divers intervenants. JM et moi discutons énormément sur tous ces aspects, nos points de vues divergent rarement, nous avons souvent des constats similaires, nos savoirs sont complémentaires, nos états d’esprit sont les mêmes.

Nous sommes tous les deux bienveillants mais dans une forme différente, pour le coach agile la bienveillance, c’est l’entente de l’équipe, protéger l’équipe de ce qui peut la parasiter. La mienne va être plus dans les hard skills (la pratique du code), la sienne plus sur les softs skills.

Jean-Michel

En effet, dans le cas où les deux rôles interviennent, le coach Agile interviendra au niveau des rituels de l’équipe et les liens avec son écosystème.

Il pourra travailler sur toute la partie du product ownership ; ses processus de décision, de priorisation… tout ce qui permettra d’amener les développeurs à travailler dans les meilleures conditions possibles.

En tout cas, c’est un travail en binôme qui se met en place et je pense que pour des transformations à grande échelle, c’est un vrai avantage de bénéficier de cette spécialité Craftsmanship dans une équipe de coachs. Finalement, le duo permet d’être plus efficient, mais surtout complet, lors de la transformation d’une ou plusieurs équipes d’ailleurs.

Un coach Agile travaillera en amont pour amorcer le changement d’état d’esprit, pour former à un nouveau cadre de travail. Il va créer les conditions nécessaires sur lesquelles le coach Craftsmanship s’appuiera pour, ensemble, déployer de nouvelles pratiques, des rituels, qui serviront au succès de la démarche.

Julien

Je complèterais en précisant que la transformation, c’est surtout arriver à identifier 3 types de personne : les adopteurs, les bloqueurs, et les indécis. Le duo va s’efforcer de transformer les indécis en adopteurs, tout en diminuant les effets des bloqueurs.

Julien

Il peut donner des outils à essayer pour améliorer la coordination de l’équipe, que ce soit dans des cérémonies à tenter ou dans leur format. De même, aider une équipe et un client peu mature dans l’expression du besoin. Mais aussi être un atout fort dans le changement de l’état d’esprit des divers intervenants. JM et moi discutons énormément sur tous ces aspects, nos points de vues divergent rarement, nous avons souvent des constats similaires, nos savoirs sont complémentaires, nos états d’esprit sont les mêmes.

Nous sommes tous les deux bienveillants mais dans une forme différente, pour le coach agile la bienveillance, c’est l’entente de l’équipe, protéger l’équipe de ce qui peut la parasiter. La mienne va être plus dans les hard skills (la pratique du code), la sienne plus sur les softs skills.

Jean-Michel

En effet, dans le cas où les deux rôles interviennent, le coach Agile interviendra au niveau des rituels de l’équipe et les liens avec son écosystème.

Il pourra travailler sur toute la partie du product ownership ; ses processus de décision, de priorisation… tout ce qui permettra d’amener les développeurs à travailler dans les meilleures conditions possibles.

En tout cas, c’est un travail en binôme qui se met en place et je pense que pour des transformations à grande échelle, c’est un vrai avantage de bénéficier de cette spécialité Craftsmanship dans une équipe de coachs. Finalement, le duo permet d’être plus efficient, mais surtout complet, lors de la transformation d’une ou plusieurs équipes d’ailleurs.

Un coach Agile travaillera en amont pour amorcer le changement d’état d’esprit, pour former à un nouveau cadre de travail. Il va créer les conditions nécessaires sur lesquelles le coach Craftsmanship s’appuiera pour, ensemble, déployer de nouvelles pratiques, des rituels, qui serviront au succès de la démarche.

Julien

Je complèterais en précisant que la transformation, c’est surtout arriver à identifier 3 types de personne : les adopteurs, les bloqueurs, et les indécis. Le duo va s’efforcer de transformer les indécis en adopteurs, tout en diminuant les effets des bloqueurs.

Quels sont les apports des communautés de pratiques, que ce soit dans le craftsmanship ou l’agilité ?

Jean-Michel

Bien qu’il y ait des spécificités évidentes, l’un des fondements de l’état d’esprit que nous avons en commun, ce sont les intéractions directes.

Nos communautés de pratiques se croisent, se rejoignent. En termes d’apports communs, on retrouve le partage d’expérience, l’intelligence collective, la veille, le pairing, l’enrichissement personnel, de nouvelles pratiques/techniques/outils à tester, de la résolution de problème… et certainement d’autres.

Ensuite, bien sûr, les sujets techniques seront différents, ce qui nous nourrit dans notre métier et participe à notre ouverture d’esprit, nos prises de recul sur ce que l’on fait, ce que l’on apporte techniquement.

Julien

Les apports des communautés vont surtout permettre d’évangéliser le savoir-faire pour qu’il soit de plus en plus présent dans les pratiques des développeurs.

Jean-Michel

Bien qu’il y ait des spécificités évidentes, l’un des fondements de l’état d’esprit que nous avons en commun, ce sont les intéractions directes.

Nos communautés de pratiques se croisent, se rejoignent. En termes d’apports communs, on retrouve le partage d’expérience, l’intelligence collective, la veille, le pairing, l’enrichissement personnel, de nouvelles pratiques/techniques/outils à tester, de la résolution de problème… et certainement d’autres.

Ensuite, bien sûr, les sujets techniques seront différents, ce qui nous nourrit dans notre métier et participe à notre ouverture d’esprit, nos prises de recul sur ce que l’on fait, ce que l’on apporte techniquement.

Julien

Les apports des communautés vont surtout permettre d’évangéliser le savoir-faire pour qu’il soit de plus en plus présent dans les pratiques des développeurs.

Quels sont les sujets qui vous intéressent lorsque vous faites de la veille et pourquoi ?

Julien

Plus jeune c’était très orienté “technique”, à savoir les nouveaux langages frameworks de développement etc… Aujourd’hui c’est surtout comment améliorer ma pratique et la qualité de mes développements, par exemple comment les autres implémentent les architectures émergentes tels que clean archi ou archi hexagonale, comment ils font leur TDD etc… Je m’intéresse énormément au côté humain et à l’interaction au sein de la société, les plus gros problèmes que j’ai rencontrés pour faire de la qualité sont plus du côté humain que technique, la technique étant souvent freinée par l’humain. C’est d’ailleurs là que le coach agile est une aide pour moi, ce sont des sujets que nous pouvons partager.

Jean-Michel

Au-delà de nouveaux formats d’ateliers, des serious game, le change management m’intéresse et particulièrement le volet psychologique d’une équipe ; quelles sont ses spécificités ? Comment est-ce qu’elle gagne en maturité ? Comment gérer ces changements, trouver le/les bons rythmes ? Comment comprendre et gérer d’éventuels conflits ? …
Je pense que la veille (et le partage au sein des communautés citées auparavant) apporte de la profondeur au coaching et sans cette teinte d’intelligence émotionnelle, il est compliqué d’embarquer les équipiers sur un chemin qui va les amener à changer leurs pratiques, leurs habitudes, leur conception de leur travail.

Julien

Plus jeune c’était très orienté “technique”, à savoir les nouveaux langages frameworks de développement etc… Aujourd’hui c’est surtout comment améliorer ma pratique et la qualité de mes développements, par exemple comment les autres implémentent les architectures émergentes tels que clean archi ou archi hexagonale, comment ils font leur TDD etc… Je m’intéresse énormément au côté humain et à l’interaction au sein de la société, les plus gros problèmes que j’ai rencontrés pour faire de la qualité sont plus du côté humain que technique, la technique étant souvent freinée par l’humain. C’est d’ailleurs là que le coach agile est une aide pour moi, ce sont des sujets que nous pouvons partager.

Jean-Michel

Au-delà de nouveaux formats d’ateliers, des serious game, le change management m’intéresse et particulièrement le volet psychologique d’une équipe ; quelles sont ses spécificités ? Comment est-ce qu’elle gagne en maturité ? Comment gérer ces changements, trouver le/les bons rythmes ? Comment comprendre et gérer d’éventuels conflits ? …
Je pense que la veille (et le partage au sein des communautés citées auparavant) apporte de la profondeur au coaching et sans cette teinte d’intelligence émotionnelle, il est compliqué d’embarquer les équipiers sur un chemin qui va les amener à changer leurs pratiques, leurs habitudes, leur conception de leur travail.

Pourquoi est-il clé pour Agetis de faire travailler ensemble vos deux profils ?

Jean-Michel

Souvent les profils techniques voient le coach Agile comme un gentil animateur, jugé peu compétent sur le développement. En associant ces deux rôles, notre action gagne en crédibilité. Pour Agaetis, c’est l’opportunité de proposer un accompagnement au changement efficace. Nous sommes en mesure de construire une équipe de coachs aux spécificités, aux expertises différentes et complémentaires. Je considère que c’est un facteur de succès supplémentaire pour le déploiement de l’agilité, ou les transformations Agiles auxquelles nous participons.

Julien

Je rajouterai qu’on modifie aussi la façon de vendre la fabrication du logiciel et la collaboration avec le client pour devenir des partenaires. Sans cela il n’y a pas de Software Craftsmanship.

Jean-Michel

Souvent les profils techniques voient le coach Agile comme un gentil animateur, jugé peu compétent sur le développement. En associant ces deux rôles, notre action gagne en crédibilité. Pour Agaetis, c’est l’opportunité de proposer un accompagnement au changement efficace. Nous sommes en mesure de construire une équipe de coachs aux spécificités, aux expertises différentes et complémentaires. Je considère que c’est un facteur de succès supplémentaire pour le déploiement de l’agilité, ou les transformations Agiles auxquelles nous participons.

Julien

Je rajouterai qu’on modifie aussi la façon de vendre la fabrication du logiciel et la collaboration avec le client pour devenir des partenaires. Sans cela il n’y a pas de Software Craftsmanship.

Quel est l’apport de valeurs pour nos projets clients ?

Julien

Pour moi la valeur principale est d’avoir au final un logiciel bien conçu et adapté à son besoin. L’adoption du produit par le client est ma principale préoccupation. Je préfère faire quelque chose de simple, qui facilite la vie du client et boost son business, plutôt que quelque chose d’extrêmement complexe techniquement, mais qui le ralentit par rapport à son ancienne méthode.

Sortir de la croyance que le métier du dev c’est de rédiger des lignes de code ; notre métier est de comprendre celui du client et de le transposer sous forme d’outil. C’est pour cette raison que les sprints ne doivent pas être pré-anticipés et qu’il doit y avoir des discussions constantes entre le client et l’équipe sur ce qui à été produit et ce qui va l’être. Ce qui était imaginé au départ par le client ne ressemble jamais à ce qui est produit pour une raison simple: le client connaît son métier, mais c’est l’équipe réalisatrice qui connaît les outils de l’informatique et c’est la fusion des deux qui répond au besoin réel.

Jean-Michel

En conclusion, pour une transformation, nous serons efficients ; nous bornons efficacement les changements nécessaires pour chaque équipe via un volet organisationnel et un volet technique poussé, détaillé. Les chantiers d’amélioration pouvant être parallélisés, je pense néanmoins qu’il y a un point d’attention; nous devons servir les équipes sans les surcharger ou les étouffer.

Pour nos projets clients pris en charge chez Agaetis, notre équipe de réalisation utilise déjà ces pratiques au quotidien pour assurer la meilleure qualité possible. A nous d’entretenir et de continuer à progresser dans cette voie.

Julien

Pour moi la valeur principale est d’avoir au final un logiciel bien conçu et adapté à son besoin. L’adoption du produit par le client est ma principale préoccupation. Je préfère faire quelque chose de simple, qui facilite la vie du client et boost son business, plutôt que quelque chose d’extrêmement complexe techniquement, mais qui le ralentit par rapport à son ancienne méthode.

Sortir de la croyance que le métier du dev c’est de rédiger des lignes de code ; notre métier est de comprendre celui du client et de le transposer sous forme d’outil. C’est pour cette raison que les sprints ne doivent pas être pré-anticipés et qu’il doit y avoir des discussions constantes entre le client et l’équipe sur ce qui à été produit et ce qui va l’être. Ce qui était imaginé au départ par le client ne ressemble jamais à ce qui est produit pour une raison simple: le client connaît son métier, mais c’est l’équipe réalisatrice qui connaît les outils de l’informatique et c’est la fusion des deux qui répond au besoin réel.

Jean-Michel

En conclusion, pour une transformation, nous serons efficients ; nous bornons efficacement les changements nécessaires pour chaque équipe via un volet organisationnel et un volet technique poussé, détaillé. Les chantiers d’amélioration pouvant être parallélisés, je pense néanmoins qu’il y a un point d’attention; nous devons servir les équipes sans les surcharger ou les étouffer.

Pour nos projets clients pris en charge chez Agaetis, notre équipe de réalisation utilise déjà ces pratiques au quotidien pour assurer la meilleure qualité possible. A nous d’entretenir et de continuer à progresser dans cette voie.

Blockchains et cryptomonnaies sont-elles indissociables ?

Tue, 25 Jan 2022 15:28:00 GMT

Dans cet article, nous allons essayer de comprendre les nouvelles technologies que sont les cryptomonnaies et la « blockchain ». Très médiatisées depuis quelques années, vous en avez sûrement entendu parler.

Notre question : est-ce que les deux sont intimement liés, ou est-il possible d’avoir l’un sans l’autre ?

Première étape : définir de façon objective, les termes « cryptomonnaie » et « blockchain ». Il faut en effet le préciser, l’écosystème entier étant récent, il est possible que d’autres définitions fassent leur apparition d’ici quelques années.

Qu’est-ce qu’une cryptomonnaie ?

«  Une cryptomonnaie est un actif numérique émis de pair à pair sans besoin de banque centrale, utilisable au moyen d’un réseau informatique décentralisé ». Point important supplémentaire, « elle repose sur des technologies de cryptographie » (d’où son nom).

Il est plus commun de trouver des définitions établissant au contraire les « cryptos » comme des actifs reposant sur la technologie de la blockchain. Vous pouvez trouver un exemple courant sur le site de l’AMF , l’autorité des marchés financiers.

Est-ce une simplification ou une réelle définition ? C’est la question à laquelle nous allons essayer de répondre dans cet article.

Nous allons retenir pour la suite la définition suivante : une cryptomonnaie est une unité virtuelle qui sert de monnaie d’échange et repose sur une technologie numérique. Mais alors qu’est-ce qui la différencie d’une autre monnaie que l’on peut utiliser numériquement, comme l’euro (à travers les virements SEPA ou même Paypal) ? Réponse : l’absence d’organisme central et la cryptographie.

Apparu publiquement début 2009, le bitcoin est la première cryptomonnaie fonctionnelle avec, justement, une blockchain comme réseau informatique décentralisé.

Qu’est-ce qu’une blockchain ?

Une blockchain, telle que celle utilisée par le Bitcoin – et a priori par l’extrême majorité de l’écosystème des « cryptos » – est avant tout une technologie de stockage d’informations décentralisée. C’est d’ailleurs pour cela que l’on entend souvent dans les médias grand public parler de « la blockchain », au sens de la technologie en elle-même, plutôt que d’« une blockchain », distinction faite par les spécialistes. Il est en effet important de préciser qu’il existe de nombreuses implémentations de blockchains (comme celles d’Ethereum, Cardano ou encore Ripple), avec des propriétés qui leur sont propres. Une blockchain peut également être utilisée de manière centralisée, mais cela présente un intérêt essentiellement dans un cadre privé, cas qui ne nous intéressera pas ici.

Décentralisation

L’objectif d’une blockchain est de fiabiliser le stockage d’informations. Comme son nom l’indique, c’est une suite de blocs chaînés présents sur tous les ordinateurs participant au réseau. Ils valident l’intégrité et la pérennité dans le temps des données stockées dans les blocs.

Chaque bloc contient le hash du précédent, créant ainsi la chaîne et assurant la sauvegarde des données antérieures : elles deviennent tout bonnement infalsifiables.

Une représentation d’une blockchain classique. Les « items » stockés dans les blocs sont dans notre exemple toutes les transactions effectuées depuis l’apparition de la cryptomonnaie. (source : whitepaper Bitcoin )

En pratique, la confiance que l’on peut accorder à la blockchain est construite sur la base de sa décentralisation : plus il y a d’acteurs (aussi appelés « nœuds » du réseau) pour vérifier l’intégrité des données et ajouter les blocs, moins le risque de falsification est important. Il faut donc inciter un maximum de personnes à participer à la validation de ces blocs.

Concurrence

Ce qu’il faut comprendre ici c’est le rôle primordial de la concurrence entre les nœuds. Il faut qu’ils soient en compétition pour assurer la décentralisation du système. Dans le cas contraire s’il n’y a qu’une seule personne ou s’ils sont tous de mèche avec un acteur malintentionné, il serait trop facile de créer de la monnaie à partir de rien ou de falsifier des transactions et ainsi rendre caduque la cryptomonnaie liée.

Pour mieux comprendre, prenons l’exemple du Bitcoin : les nœuds vont être mis en concurrence pour trouver le résultat d’un calcul complexe appelé « puzzle cryptographique ». Ce résultat est simplement le hash de validation du bloc en cours (au sens cryptographique, comme une empreinte). Ces nœuds sont appelés des « mineurs », car une fois fait, ils vont créer un peu de Bitcoin qui leur sera reversé en récompense de leur effort pour leur apport à la stabilité du système.

Puisque la valeur d’une monnaie repose soit sur la confiance dans la stabilité des systèmes soit dans un organisme central garant (exemple : la FED et la BCE pour le dollar et l’euro), s’il existe des possibilités de « tricher » les utilisateurs n’auront plus confiance, ce qui conduira tout droit à la fin du système. Dans le cadre du Bitcoin il n’y a pas d’organisme central grâce à la blockchain et c’est là que réside tout son intérêt : cette dernière génère la confiance par sa seule existence, car elle est indépendante et autonome !

Pour résumer : une cryptomonnaie est une valeur concrète, alors qu’une blockchain est la technologie ou le moyen pour faire fonctionner la cryptomonnaie sur laquelle elle repose.

Maintenant que ces deux concepts sont définis, on peut se poser la question suivante : est-il possible de faire fonctionner l’un sans l’autre ? C’est-à-dire disposer d’un système monétaire virtuel décentralisé sans blockchain et/ou proposer une blockchain sans cryptomonnaie ?

Une blockchain sans cryptomonnaie : possible ?

Comme on vient de le voir, l’intérêt principal d’une blockchain est de décentraliser le stockage d’informations. Toute la problématique est donc de savoir comment le permettre, de manière fiable et sécurisée.

Décentralisation et rémunération

Reprenons le Bitcoin, pour lui c’est une mise en concurrence de la puissance de calcul de différents acteurs pour effectuer le calcul de hash qui va créer la décentralisation.

Pour le “Cardano” ou ADA (une des plus importantes cryptomonnaies actuellement en terme de capitalisation) ou bientôt l’Ethereum 2.0, c’est un système de « mise en jeu » similaire au poker mais aléatoire. Des acteurs mettent en mise (ou s’engagent sur) une partie de la valeur qu’ils possèdent, puis sont de la même manière rémunérés lorsqu’ils sont choisis par le système (et reconnus par les autres), pour les encourager à s’engager au départ.

On parle de «  preuve de participation  » (Proof of Stake), par opposition à la «  preuve de travail  » (Proof of Work) du Bitcoin. Il existe d’autres systèmes de validation (on parle de « consensus ») mais tous semblent fonctionner sur le même principe : des « nœuds » du réseau sont rémunérés pour le service qu’ils rendent : garantir la cohésion de la blockchain correspondante.
On discerne donc un pattern reproductible : il est requis d’avoir des acteurs en concurrence et ainsi une rémunération pour les encourager. Sans rémunération il n’y aurait pas d’acteurs, hormis peut-être des personnes qui ont un intérêt autre au projet (reconnaissance…), mais ils ne seraient alors pas en concurrence, n’assurant donc pas la décentralisation de l’ensemble. Cela reviendrait de fait à avoir une autorité centrale, comme une banque centrale ou un organisme équivalent.

Blockchain publique ou privée

Ainsi, il paraît possible de créer une blockchain fonctionnelle sans cryptomonnaie adossée, mais l’ensemble ne sera alors pas décentralisé. L’un n’est en effet pas forcément lié à l’autre sur le papier puisque la blockchain est avant tout une technologie. En réalité, ce type de blockchain sans « incitation » existe : c’est ce que l’on appelle une « blockchain privée », utile essentiellement dans le cadre d’un usage interne au sein d’une entreprise.

Pour une blockchain publique, si l’on considère que « blockchain » est forcément égal à « décentralisation » par sa propre définition, dans ce cas la réponse est non, il ne semble pas possible de créer à grande échelle de blockchain (décentralisée) sans cryptomonnaie adossée. Il semble qu’un système de rémunération pour assurer la concurrence des acteurs soit requis.

Enfin, à noter qu’une récompense en monnaie « réelle » (euro ou dollar) en direct semble impossible, car seul un organisme centralisant pourrait effectuer ce transfert (qui ferait le virement, depuis où ? On se retrouve à nouveau face à une blockchain privée), il faut passer par la cryptomonnaie et le protocole de la blockchain correspondante.

Une cryptomonnaie sans blockchain : impossible ?

Maintenant que l’on a répondu à la première question, peut-on inverser la problématique ?

A priori la blockchain est une technologie rendant possible l’apparition de cryptomonnaies (à l’origine le Bitcoin, comme on l’a vu). Or il existe déjà des projets utilisant d’autres technologies, comme le IOTA : chaque utilisateur effectuant une transaction va en parallèle en valider plusieurs autres qui ont précédemment eu lieu. Lorsque plusieurs personnes ont validé une transaction, elle est considérée comme effective.

On retrouve la concurrence entre les acteurs pour éviter de falsifier des transactions – pour ne pas faire de la double-dépense, notamment – mais il n’y a pas de blockchain à proprement parler, simplement des transactions liées entre elles (pas de système de blocs, de minage ou de récompense). Pourtant on parle bien d’une cryptomonnaie ici, car ne disposant pas d’organisme central et utilisant de la cryptographie !

On note cependant que le IOTA n’est encore qu’en phase de tests, le projet ne fonctionnera peut-être pas à terme.
En conclusion, la réponse à cette deuxième question ne semble donc pas encore définitive ! C’est toute la problématique de cet écosystème, il est encore extrêmement récent et peut être encore considéré en phase de recherche.

Coins et tokens

Un dernier point de vocabulaire : bien que les deux termes soient couramment employés indifféremment, il y a en réalité une différence fondamentale entre les « coins », cryptomonnaies directement adossées à une blockchain, objets de cet article, et les « tokens », jetons basés sur des « smart contracts » (« contrats intelligents »). Entre autres choses, ces derniers peuvent représenter des cryptomonnaies – en fait, la grande majorité des cryptomonnaies sont de cette catégorie.

La question de leur dépendance à une blockchain ne se pose cependant pas, car les smart contracts sont par définition des programmes liés à une blockchain. Mais on sort ici du cadre de notre sujet, les smart contracts seront abordés dans un prochain article.

Si ces sujets vous intéressent ou si vous avez des questions, n’hésitez pas à nous contacter pour que l’on puisse échanger !

Nos favoris 2021

Tue, 11 Jan 2022 17:26:00 GMT

En ce début de nouvelle année nous avons voulu faire un retour en arrière pour vous partager les sujets qui ont retenu notre attention en 2021.

Des outils, des articles, des publications scientifiques, des vidéos et même une formation, voici une liste (non exhaustive) de nos favoris 2021. Les ressources que nous vous partageons aujourd’hui peuvent bien entendu vous être tout aussi utiles pour 2022, alors à vos posts-its !

Deux favoris à avoir dans sa boîte à outils

Pour commencer cette revue de nos favoris de l’année qui vient de s’écouler Jérémy, ingénieur dev/ops kubernetes, nous a conseillé un outil “diablement bête mais terribl ement pratique” pour regrouper et organiser ses onglets dans le navigateur Chrome . Fini les myriades d’onglets ouverts, pour bien commencer l’année quoi de mieux qu’une organisation qui nous simplifie la vie ? Merci Jérémy !

Autre outil/site qui a retenu l’attention de Guillaume, pentester, en 2021 : VX-underground , ou la plus grande collection de codes sources, d’échantillons et d’articles sur les logiciels malveillants sur Internet.

La veille étant une grande partie de la cyber sécurité, VX-underground permet de connaître les méthodes des groupes de hackers, avec une collection de plus de 1.500.000 de malwares. Ce site offre donc une énorme quantité d’informations dans le domaine des cybers attaques, c’est une excellente ressource à avoir lorsqu’on est amené à évoluer dans cet environnement.

Les ressources favorites de 2021 pour nos développeurs full stack

De nombreux sujets ont aussi intéressé les développeurs full stack de Agaetis durant cette année 2021.

Tout d’abord Simon nous a partagé un article “ Why You Should Not Use Webpack ” qui met en lumière les soucis de cet outil utilisé pour construire les packages pour les applications web mais aussi des alternatives à celui-ci.

Cet article donne à revoir une brique importante de développement web que l’on ne remet que rarement en cause dans les problèmes de performance. Les alternatives sont très récentes et très différentes avec des promesses intéressantes concernant la facilité de mise en œuvre.

Autres articles, mais cette fois-ci sous forme de série, Mathieu nous propose de nous intéresser à un nouveau Framework Web, HTML First : “ Qwik The Html First Framework ”.

Le but de ce framework étant d’optimiser la vitesse d’affichage des pages web en privilégiant l’affichage du HTML avant de charger le JavaScript. Pour Mathieu c’est : “certainement LE prochain framework populaire, il est actuellement développé par Misko Hevery, le créateur d’Angular. Les promesses d’amélioration des perfs sont assez grandes si cela se concrétise.” Affaire à suivre de près donc !

Enfin, Bastien, également développeur full stack, nous partage une vidéo “pas à pas” qui permet de découvrir la clean architecture, plus précisément hexagonale, pour le frontend avec en fil rouge la construction d’un Pokedex.

Les bénéfices de cette architecture ? Dans le front elle permet de séparer le framework (l’UI) de la logique et donc du code en général. On peut ainsi changer bien plus facilement de framework au lieu de devoir recoder toute l’application front comme c’était fait classiquement. Plutôt pratique dans un domaine où il y a beaucoup d’effets de mode et où les frameworks ont longtemps été instables dans la durée (AngularJS par exemple, etc), bien que dernièrement cela semble un peu plus se stabiliser.

La data & l'IA, au coeur de 2021

Autre sujet qui nous tient à cœur et qui a naturellement marqué notre année 2021 chez Agaetis : la data et l’IA. S’appliquant à de nombreux secteurs, elles sont au centre de plusieurs de nos projets.

Il est donc logique que le fruit de notre veille technologique nous amène à vous partager aujourd’hui de nombreuses ressources qui nous ont marquées l’année passée.

Tout d’abord, Roxane, étudiante doctorante, a retenu une publication scientifique étudiant l’impact du nettoyage et de la réparation de données sur des tâches d’apprentissage machine de type classification.

Rédigée par P. Li, X. Rao, J. Blase, Y. Zhang, X. Chu, and C. Zhang, “ CleanML: A study for Evaluating the IMpact of Data Cleaning on ML Classification Tasks ,” 36th IEEE International Conference on Data Engineering (ICDE 2020)(virtual), 2021, c’est une très bonne étude réalisée par des chercheurs de l’ETH Zurich, qui a été très utile pour ses recherches dans le cadre de sa thèse sur l’évaluation de la qualité des données.

Elle remet en question notre approche du nettoyage de données et ouvre de belles pistes de réflexion sur la façon d’appréhender le nettoyage (ou non) des données.

Autre étude, partagée cette fois par José, head of development chez Agaetis, celle-ci concerne plus précisément le décryptage et la cartographie de l’IA et du manufacturing .

Présentation proposée par les Instituts Carnot, elle traite des apports de l’IA au monde du Manufacturing ainsi que les pistes de recherches à explorer pour aller vers l’usine autonome.

C’est une très bonne synthèse pour identifier les axes de recherche en IA adressant les industriels. Son apport pour Agaetis ? “Elle peut nous permettre d’orienter nos activités sur les technologies créatrices de valeur pour nos clients à court et moyen terme”.

Bertrand, data scientist et passionné de jeux vidéos, nous a partagé un article autour du gaming testing, sujet qui lui tient particulièrement à coeur et ce depuis bien plus longtemps que 2021.

Sa veille sur ce sujet lui a permis de lire un article Venture Beat traitant de l’utilisation de l’IA pour, justement, améliorer le game testing.

Ce que lui a apporté cet article ? Il permet d’en savoir plus sur comment les games engines peuvent accompagner les recherches et les applications de l’IA, notamment dans la robotique et les chaînes de productions industrielles.

Dans un autre format, Franck, big data architecte, nous a partagé une vidéo de Nvidia sur l’industrie et l’IA .

À la fois très esthétique et avec une petite pointe d’humour cette création met en scène tout ce que l’on peut faire avec de l’IA, que ce soit dans le domaine de la santé, de l’industrie (e.g. : digital twins), de la musique, du NLP (GPT-3, Megatron)… Fascinante et instructive, cette vidéo est un excellent moyen d’en apprendre plus sur l’IA.

À enregistrer dans vos favoris si ce n’est pas déjà le cas !

Alexis, data scientist, nous a partagé une vidéo traitant de d’une actualité de 2021, le sujet ? “ Comment et pourquoi Google démantèle son équipe dédiée aux questions éthiques ”. Cette vidéo est un résumé des données utilisées pour l’entraînement des algorithmes les plus ambitieux de Google et une réflexion sur la pertinence des données choisies, “cela soulève la question de la sélection des données utilisées”.

Une formation très enrichissante

Autre highlight important de l’année 2021 pour Agaetis, celui de Pierrick, coach agile, qui a suivi une formation certifiante à l’institut lean France.

Cette formation vise à forger des managers qui seront capables de déployer et de piloter des démarches lean.

Les échanges avec les différents intervenants et formateurs l’ont aidé à prendre du recul sur ses pratiques et à approfondir sa compréhension du lean et du Toyota Production System (TPS). Pour Pierrick, “l’institut me permet d’y voir plus clair dans les différentes façons d’envisager le management en France. C’est aussi pouvoir se raccrocher à une communauté, l’institut lean france étant le représentant français du lean global network, une association d’experts du lean dont j’ai l’ambition de faire partie.”

Bien entendu cette liste n’est pas exhaustive et 2022 nous apportera à coup sûr son lot de nouveautés et de favoris, que nous nous ferons un plaisir de vous partager tout au long de l’année !

N’hésitez pas à nous contacter pour partager avec nous vos favoris, pour pouvoir échanger et découvrir ce qui a retenu votre attention en 2021 !

Vulnérabilité Log4J comment réagir ?

Thu, 16 Dec 2021 15:59:00 GMT

Une vulnérabilité affectant plusieurs versions de Log4j a été rendue publique le 9 décembre dernier. Toutes les bibliothèques entre 2.0 et 2.14.1 (incluse) sont impactées ainsi que la version 2.15 et 2.16 vulnérables à d’autres attaques.

La nouvelle version, Log4j 2.17.0 ne contient (pour l’instant) plus cette vulnérabilité mais pour tous ceux s’étant servis des ressources précédentes voici un article explicatif sur la nature cette faille et son impact. Il vous permettra aussi d’identifier si vous êtes à risque et, si oui, comment réagir.

Quelle est cette vulnérabilité ?

Cette vulnérabilité est présente sur la librairie Log4j principalement utilisée dans les développements Java. Cette librairie apporte des fonctions de journalisation dan s les applications et logiciels.

Sa découverte est récente sur le cloud d’Alibaba, avec de premières compromissions identifiées le 10 décembre.

La faille porte plusieurs noms, Log4Shell ou LogJam. Elle entre dans la catégorie des vulnérabilités d’exécution de code à distance.

Elle est facilement exploitable d’où son score de sévérité de 10, on trouve déjà des kits d’exploitation et des ransomwares commencent à exploiter cette vulnérabilité (Khonsari et Nemessis Kitten).

Le CERT-FR a publié une note d’information décrivant la gravité de cette vulnérabilité et son exploitation.

Quels sont les risques et impacts ?

Cette vulnérabilité a un impact sur la confidentialité et l’intégrité des données présente sur le serveur vulnérable.

Le risque principal est l’exfiltration des données présentes sur les serveurs impactés. En effet, cette faille permet à un attaquant de prendre le contrôle du serveur et ainsi de pouvoir exfiltrer des informations.

Elle lui permet aussi d’installer des outils sur le serveur pour pouvoir attaquer d’autres serveurs présents dans le même segment réseau et ainsi exploiter la vulnérabilité log4j ou toutes autres vulnérabilités présentes sur les serveurs cibles.

Comment savoir si vous êtes à risques ?

Les premières traces d’utilisation de cette vulnérabilité ont été vues le 10 décembre 2021. Il est important de reprendre les journaux de vos serveurs et firewall afin de déceler une tentative d’intrusion par l’exploitation de cette vulnérabilité.

Par rapport à vos applications métiers et outils tiers qui sont développés en Java aussi bien hébergés dans votre infrastructure que dans les clouds publics il est nécessaire d’investiguer sur l’utilisation ou non de cette librairie.

Cette librairie étant open source elle a été largement utilisée et intégrée dans diverses applications et logiciels (aussi bien des applications installées que développées en interne).

→ Liste des applications à risques .

La tâche est encore plus difficile lorsque cette librairie a été renommée ou que ses chemins d’accès sont différents des usages habituels.

Les versions de la librairie impactées par cette vulnérabilité sont log4j 2.0 à 2.14.1.

Comment réagir ?

Identifier les applications à risque :

Recenser vos applications et logiciels (on-premise et cloud) en croisant avec les bases d’applications vulnérables.

Analyser votre système d’information pour voir si la faille a été exploitée :

Analyse des journaux applicatifs et systèmes
Analyse des journaux présents sur les firewall et proxy

Remédier :

Mise à jour des applications si un correctif existe
Modification du code applicatif
Blocage des tentatives d’intrusions sur vos équipements s’ils le permettent.

Si vous avez des questions sur le sujet, n’hésitez pas à nous contacter via cette adresse mail : faille-log4j@agaetis.fr pour que nous puissions échanger !

Data Science, développement et algorithme génétique

Wed, 03 Nov 2021 10:22:00 GMT

Suite à une mission avec une équipe de chercheurs de Sigma Clermont, destiné à aider à la prise de décision dans le domaine de l’usinage de portes d’avions, les membres de l’équipe Agaetis mobilisée sur ce projet ont accepté de répondre à quelques questions afin de mieux comprendre ce projet du point de vue interne.

Ils nous expliquent plus en détail ce qu’est un algorithme génétique, ses intérêts dans le domaine de l’optimisation des usinages et les objectifs fixés pour ce projet !

Le challenge de cette mission était de partir des éléments de thèse, fournissant, notamment, le code de calcul pour les transformer en une application fonctionnelle. Notre objectif n’était pas de réinventer la roue, mais de retranscrire la vision du client, fruit d’un temps long de recherche et de développement, en un outil de calcul performant, robuste, documenté et compréhensible.

Les algorithmes génétiques

Pour commencer, pouvez-vous nous dire ce qu’est un algorithme génétique ?

Bertrand Pelletier et Sylvain Fouilloux

Un algorithme génétique est un algorithme inspiré de la théorie de l’évolution de Darwin, qui peut être utilisé pour obtenir une solution approchée d’un problème d’optimisation sous contraintes.

Un des avantages de l’algorithme génétique, par rapport aux historiques méthodes du simplexe et du simplexe révisé , est le temps de calcul inférieur pour avoir une solution approchée de la solution optimale. Une des limites de cet algorithme est que s’agissant d’une heuristique, nous ne sommes pas certain de l’optimalité de la solution proposée.

Pouvez-vous nous expliquer comment ces algorithmes fonctionnent et comment ils peuvent aider le monde industriel ?

Bertrand Pelletier et Sylvain Fouilloux

Le principe général d’un algorithme génétique est de générer un certain nombre de fois, un certain nombre d’individus représentant chacun une solution du problème d’optimisation que l’on souhaite résoudre. Ils seront sélectionnés selon différents critères pour déterminer les individus les plus performants, qui transmettront ainsi leurs « gènes » à la génération suivante.

Au bout d’un certain nombre de générations, on sélectionne l’individu le plus adapté de la dernière génération, ce qui donne la solution approchée au problème d’optimisation.

Pour cela on effectue plusieurs étapes itératives :

Génération d’une population N → Croisement → Mutation → Population Intermédiaire → Sélection → Population N+1 → …

Explications :

Pour générer la population initiale :

La population représente l’ensemble d’individus, c’est l’ensemble de « gènes » qui constitue une solution au problème d’optimisation.

Le gène est la valeur prise par une variable du problème pour un individu donné.

Le croisement :

Parmi les individus sélectionnés pour le croisement, on va créer des couples d’individus et l’on va échanger un certain nombre de gènes entre chaque individu de chaque couple pour donner 2 individus « enfants » par couple. Donc avec N individus « parents » on obtient N individus « enfants », sur lesquels on va appliquer l’étape de mutation.

La mutation :

L es individus enfants vont passer par une étape de mutation qui consiste à appliquer une légère modification à un ou plusieurs gènes des individus enfants.

Les mutations sont là pour éviter que l’algorithme génétique ne converge trop prématurément vers une solution, et éviter que la population n’atteigne des solutions dans un optimum local plutôt que dans un optimum global.

L’addition des individus présents avant les étapes de croisement et de mutation avec la population d’enfants forme une population intermédiaire sur laquelle il va être réalisé une étape de sélection pour garder les individus les plus performants, c’est-à-dire ceux qui optimisent le mieux le problème.

La sélection :

L’étape de la sélection consiste à appliquer à chaque individu une fonction d’évaluation des performances, leur donnant ainsi un score, et ensuite à trier ces individus par score décroissant pour sélectionner les N premiers individus (N étant la taille de la population initiale).

Nous gardons ainsi les individus les plus performants, ce qui générations après générations va permettre d’améliorer la performance globale de la population, et ainsi de se rapprocher d’un optimum global.

La sélection de la solution retenue à la dernière génération :

Après un certain nombre d’itérations défini au lancement de l’algo rithme, on réalise une dernière étape de sélection qui consiste soit à prendre le meilleur individu selon la fonction d’évaluation des performances, soit à appliquer une fonction d’évaluation spécifique à la dernière génération.

Bien que l’on n’ait aucune certitude sur l’optimalité de la solution obtenue, en général les temps de calcul pour obtenir une solution en passant par un algorithme génétique sont bien moindre qu’en passant par un solveur simplexe qui assure l’optimalité de la solution.

Projet en partenariat avec SIGMA Clermont

Quel a été le rôle de chacun dans ce projet ?

Bertrand et S ylvain ont d’abord lu et analysé la thèse rédigée par le doctorant de Sigma, puis ont interprété le code MATLAB pour le retranscrire, le corriger et le développer en Python. Le but étant d’industrialiser cet outil issu d’une thèse, il a fallu s’adapter et être flexible.

Ils ont ensuite fait le lien avec le front/back end géré par une autre équipe, Arnaud et Alexandre, qui se sont occupés de l’architecture globale et de l’intégration de l’algorithme au sein de la solution.

À retenir

Que retenez-vous de ce projet ?

C es deux domaines ne sont pas forcément habituels pour nous, les apports sont donc multiples.

Travailler dans de nouveaux secteurs comme l’aéronautique et échanger des compétences et des connaissances est toujours très enrichissant pour nous. Cela permet d’élargir notre portfolio et de monter rapidement en compétences sur des métiers très différents — c’est d’ailleurs ce qui fait notre force.

De plus, les algorithmes génétiques étant utilisés dans beaucoup d’applications, cela a été pour nous l’occasion de tester notre expertise et de nous challenger, chose que l’on apprécie tout particulièrement chez Agaetis. C’était également valorisant de pouvoir appliquer et travailler sur des algorithmes génétiques visant une utilisation concrète.

Cette expérience nous a aussi permis de travailler sur la rigueur des livrables, en reprenant les éléments orientés R&D fournis et en les transformant en une application fonctionnelle. Les équipes de Sigma étaient à l’écoute, disponibles pour les différentes itérations, et nous ont également aidé à fournir une solution sur-mesure !

C’était intéressant de pouvoir mélanger les mondes du développement, de la data science et de la recherche, ce n’est pas si courant. Cette mission nous a aussi confirmé que ces différents secteurs métiers peuvent travailler ensemble, et s’il faut retenir quelque chose de ce projet c’est bien ça !

Si vous n’avez pas lu le premier article concernant ce projet : Comment améliorer les temps d’usinage et l’optimisation des conditions de coupes , n’hésitez pas à aller le consulter pour mieux comprendre et avoir la vision client de cette mission !

Sensibiliser ses collaborateurs à la cybersécurité

Mon, 13 Sep 2021 12:34:00 GMT

Former ses équipes à avoir les bons réflexes avant, pendant et après une attaque peut vous permettre de sauver vos données, votre système d’information, et aussi de l’argent.

Accrues depuis le début de la pandémie, les cyberattaques ne cessent de faire des victimes et ce auprès des entreprises de toutes tailles. Il ne faut pas se méprendre, une petite entreprise est tout aussi intéressante pour un pirate informatique qu’une plus grosse.

C’est pourquoi la sécurité de vos systèmes d’information doit être une priorité. La posture et les réactions de vos équipes seront déterminantes, elles peuvent protéger vos données comme les compromettre.

Dans cette interview, Guillaume Boyer, pentester chez Agaetis, nous parle des enjeux autour de la cybersécurité, de l’importance des mots de passe et également des différents types de cyberattaques.

Guillaume Boyer, Pentester chez Agaetis

1/ Pour commencer, quels sont les enjeux actuels autour de la cybersécurité pour les entreprises ?

La question qu’il faut avoir en tête n’est pas “vais-je me faire attaquer ?’, mais “Quand vais-je me faire attaquer ?”. Les entreprises sont confrontées à de multiples menaces. Du simple espionnage au vol et à la destruction de données, les conséquences d’une cyberattaque peuvent avoir un impact catastrophique sur l’image et la réputation de l’entreprise, notamment son économie. La productivité de l’entreprise chute fortement et les interruptions causées par l’indisponibilité des services informatiques peuvent entraîner des pertes financières.

2/ Les mot de passe constituent une première barrière contre les cyberattaques, avez-vous quelques conseils les concernant ?

Les fuites de données, la puissance de calcul pour craquer un mot de passe, le phishing… Les mots de passe ne suffisent plus à protéger les données. De plus, les politiques de changement régulier de mots de passe dans les entreprises poussent les employés à utiliser des mots de passe facile à retenir (donc facile à deviner pour un attaquant). Il est donc nécessaire de mettre en place une authentification à deux facteurs. Il s’agit d’une méthode d’authentification forte. Les utilisateurs peuvent accéder aux ressources informatiques (ordinateurs, smartphones et même sites Web) en soumettant deux certificats d’identification distincts au mécanisme d’authentification.

3/ Quelles sont les attaques les plus courantes et quelles sont les techniques des pirates informatiques ?

En 2021, il y a eu plus d’attaques par « ransomware* » que pendant toute l’année 2020 (304,7 millions d’attaques les 6 premiers mois de 2021, contre 304,6 millions au total en 2020). Le risque de voir ses données chiffrées contre son gré est important, et il ne faut pas croire que parce que l’on est une petite ou moyenne entreprise on n’intéresse pas les pirates. 57 % des attaques par ransomware touchent des entreprises de moins de 250 salariés et 71 % des TPE et des PME qui font l’objet d’une cyberattaque ne s’en remettent pas…

Les pirates informatiques utilisent différentes méthodes pour attaquer une entreprise. Il y a bien sûr le courriel avec une pièce jointe vérolée, mais ils peuvent aussi rentrer sur un réseau en passant par une vulnérabilité de votre infrastructure informatique. Le mieux est de sensibiliser ses employés aux risques cyber.

*Les ransomwares sont des logiciels d’extorsion qui peuvent verrouiller votre ordinateur et demander une rançon en échange du déverrouillage de celui-ci.

4/ Avec la pandémie mondiale et le télétravail, quels sont les comportements à éviter pour nous protéger et protéger notre entreprise ?

Durant le télétravail, les collaborateurs d’une entreprise doivent redoubler de vigilance, l’environnement sécurisé de votre entreprise n’est plus actif en télétravail : les personnes en télétravail peuvent se connecter via un ordinateur personnel mal protégé ou via une tablette familiale qui circule à la maison, exposant des données confidentielles à des personnes non autorisées. Sans compter que de nombreux logiciels tiers sont utilisés pour la visioconférence ou l’échange de messages instantanés. Ceux-ci peuvent également représenter des sources de danger. Il est donc impératif de sensibiliser aux risques et de mettre en place un VPN pour accéder aux serveurs de votre entreprise.

5/ Pour terminer, quel est l’intérêt pour une entreprise de sensibiliser ses collaborateurs autour des risques que peuvent représenter des cyberattaques ?

En 2020 le CERT-FR (Centre gouvernemental de veille, d’alerte et de réponse aux attaques informatiques) a enregistré une hausse de 255 % des attaques de ransomware par rapport à 2019, et la tendance est en hausse en 2021. Le risque d’attaques informatiques pour votre entreprise est donc non négligeable. Pour éviter cela il faut vous préparer et former vos collaborateurs aux menaces auxquelles ils font face.

Agaetis propose une formation à la fois théorique et pratique sur tous ces sujets. Grâce à ce stage interactif, aux quiz, aux preuves de concept, aux démos exposées tout au long de la formation, vos collaborateurs auront toutes les cartes en main pour éviter les pièges des pirates informatiques.

Un stage de recherche en data science à Tokyo, ça se passe comment ?

Tue, 31 Aug 2021 12:52:00 GMT

Dans le cadre des mes études en école d’ingénieur à l’ISIMA, j’ai eu la chance de faire mon stage de deuxième année à Tokyo, où j’ai donc passé 5 mois. J’ai effectué ce stage à l’Institut National d’Informatique (NII), institut de recherche au cœur de Tokyo, et plus précisément dans l’équipe de recherche travaillant sur le projet “Recettes de Cuisine sans Frontières” (CRWB – Cooking Recipes Without Borders), sous la direction du Pr Frederic Andres.

NII et Flavorlens, qu’est-ce que c’est ?

Le NII – National Institute of Informatics (Institut National d’Informatique) est un institut de recherche publique japonais créé le 1 er avril 2000, qui étudie l’ensemb le des domaines touchés par l’informatique (sciences sociales, robotique, mathématiques appliquées, sécurité, théorie des graphes, intelligence artificielle, économie, etc.). Le NII a pour but de faire avancer la recherche en informatique et de faciliter l’accès du grand public aux avancées scientifiques.

Un des projets de l’équipe CRWB est une application de réseau social appelée Flavorlens. Il s’agit d’une plateforme de partage d’expériences culinaires qui a été mis à disposition des utilisateurs d’appareils Android et iOS en août 2018. Elle permet aux utilisateurs de poster des observations avec une photographie du plat, un titre (nom du plat) et une description accompagnée d’une note.

Logo Flavorlens

Le but de ce stage était de travailler sur l’extraction de communautés, sur des graphes représentant des données générées par les utilisateurs de Flavorlens. Même si l’application est disponible depuis quelques années, les données qu’elle génère n’avaient pas encore été analysées. L’extraction de communautés a pour objectif d’effectuer une première analyse du comportement des utilisateurs, qui pourra ensuite être utilisée de manière régulière via un système de recommandations.

Si l’utilisateur a dégusté le plat dont il fait la revue dans un restaurant, il peut en indiquer l’adresse ainsi que le prix. Dans le cas contraire, il peut aussi indiquer que le plat est fait maison. Les autres utilisateurs pourront alors sauvegarder ce plat dans une liste de favoris « à essayer plus tard » s’ils veulent à leur tour y goûter.

L’originalité de Flavorlens ? Ce réseau social a été conçu spécialement pour le partage d’expériences gustatives. Son originalité repose sur le fait que l’utilisateur peut ajouter des tags d’arômes aux photographies, ce qui lui permet de communiquer le goût ou même la texture du plat. L’application se distingue aussi des autres plateformes de revue de restaurants par son fonctionnement : elle permet de donner son avis sur un plat précis plutôt que d’évaluer le restaurant dans sa globalité. Les clients n’expérimentant pas tous les plats de la carte, ce mode d’évaluation paraît plus pertinent. Les utilisateurs ont aussi la possibilité d’interagir entre eux via les observations en les aimant ou en les commentant. Ils peuvent aussi s’abonner à d’autres utilisateurs pour voir toutes leurs revues.

Travailler au NII

Bâtiment du NII

Les projets de recherche au NII peuvent aussi bien concerner des sujets théoriques que des applications concrètes. Le NII étant un centre de recherche inter-universitaire, il coordonne les relations entre les institutions académiques et le monde de la recherche, des équipes internationales de chercheurs y cohabitent également. On retrouve d’ailleurs cette ouverture à l’international dans les différents programmes du NII, comme les partenariats MoU – Memorandum of Understanding (Mémorandum d’entente) avec diverses universités et écoles d’ingénieurs dans le monde, ou encore le JFLI – Japanese-French Laboratory for Informatics (Laboratoire Franco-Japonais pour l’informatique), qui est un laboratoire mixte (Unité CNRS Mixte Internationale 3527).

Comme le NII entretient des partenariats avec des universités partout dans le monde, un grand nombre de stagiaires et doctorants internationaux travaillant sur un large éventail de sujets s’y retrouvent. Même si les méthodes et rythmes de travail sont différents selon les équipes, toutes évoluent dans un environnement multiculturel.

Le projet

Flavorlens n’a pas encore de système de recommandation ou de création de communautés fortes : même si les utilisateurs peuvent s’abonner entre eux, ils ne peuvent pas créer de groupes fermés ou privés pour partager leurs expériences avec un nombre restreint d’utilisateurs. Dans ce contexte, mon stage abordait donc le problème de l’extraction de communautés.

Graphe avant extraction

La méthode d’extraction de communautés mise en place peut être découpée en 4 étapes :

Étape 1 : Extraire les communautés avec une méthode concentrée sur le principe de mutualité. Ceci permet d’obtenir un graphe avec des clusters possédant un grand nombre de connexions mutuelles internes et très peu de connexions avec les autres clusters.

Etape 1

Étape 2 : Regrouper les nœuds fantômes et satellites respectivement dans une communauté fantôme et une communauté satellite. Un nœud fantôme est défini comme un nœud du graphe n’étant connecté avec aucun autre nœud, un nœud satellite est défini comme un nœud du graphe connecté de manière mutuelle avec aucun autre nœud. Ces deux communautés sont justifiées par le fait que leurs membres expriment un comportement similaire sur le réseau social.

Étape 3 : Séparer la communauté satellite en deux communautés qui contiennent respectivement les nœuds satellites qui possèdent des arcs entrants et sortants.

Étape 4 : Créer une classification hiérarchique en deux étapes pour les deux communautés générées à l’étape 3. Premièrement, en créant des communautés fondées sur le cluster sur lequel les nœuds satellites sont connectés. Tous les nœuds satellites connectés à un même cluster se retrouveront donc dans une même communauté. Dans un second temps, un processus de fusion itératif des sous-communautés satellites créées est exécuté: à chaque itération, les deux communautés les plus similaires fusionnent. Le processus itératif se termine quand toutes les communautés satellites ont fusionné en une seule communauté regroupant l’ensemble des nœuds satellites du graphe. Comme il est souvent impossible de savoir à l’avance quand arrêter le processus de fusion pour avoir les communautés les plus pertinentes, chaque itération du processus est sauvegardée dans une classification hiérarchique où il est possible d’accéder à toutes les combinaisons de communautés créées par le processus.

Etape 4

Opportunités et conclusion

Une partie de mon temps de travail au NII a été consacrée à assister à des présentations de chercheurs travaillant ou en visite au NII lorsque le sujet pouvait être intéressant pour le projet CRWB ou pour ma formation. Une semaine a en plus été dédiée à participer à la formation Scientific Communication in Practice (Communication Scientifique en Pratique), organisée par EURAXESS Japon et ELSI. Cette formation était centrée sur la découverte des différents types de subventions disponibles pour les chercheurs européens et les chercheurs au Japon, l’écriture académique en anglais pour les publications scientifiques, mais aussi des demandes de subventions. Moins académique, cette partie du travail était également importante et intéressante; elle m’a permis de prendre conscience des outils et fonds disponibles pour le financement des chercheurs en Europe et au Japon, mais aussi de mettre en œuvre et développer d’autres compétences comme la vulgarisation et la communication scientifique.

J’ai aussi eu l’occasion de présenter mon travail et le projet Flavorlens à plusieurs occasions, notamment pendant la journée portes ouvertes du NII mais aussi lors d’une conférence à Würzburg en Allemagne.

Ce stage a donc été pour moi une excellente occasion de découvrir le monde de la recherche, ce qui m’a permis de me conforter dans ma décision de poursuite d’études en doctorat. Cette expérience culturellement enrichissante m’a de plus beaucoup apporté d’un point de vue personnel.

L’approche cybersécurité Zero Trust, qui, où, comment, pourquoi ?

Wed, 18 Aug 2021 12:43:00 GMT

Si 2020 nous a bien enseigné une leçon c’est qu’il ne faut rien prendre pour acquis et plus particulièrement dans le domaine de la cybersécurité.

Vikas Pandurkar, ancien de l’Insead et de l’école des Ponts et Chaussées, a travaillé pour des entreprises comme Tekelec, Cisco, Level3, Avni (racheté par Veritas), PulseSecure (racheté par Ivanti)…

Il a créé Oxortis il y a 4 ans et a principalement travaillé avec des entreprises en B2B SaaS américains basés sur la côte ouest.

Ancien membre de l’équipe de l’ingénierie de Pulse Secure (leader mondial dans les VPN’s) pour concevoir, développer et mettre en œuvre la nouvelle plateforme basée sur l’approche zero trust, l’entreprise est désormais partenaire privilégié de cette nouvelle plateforme.

En quoi consiste cette approche, comment peut-elle aider les entreprises à sécuriser leur système d’information ? Vikas Pandurkar nous dit tout dans cet entretien !

La cybersécurité dans le contexte de la Covid-19

Il y a eu un avant, un pendant et sûrement un après crise sanitaire. Pour le fondateur d’Oxortis, avant 2020 les entreprises étaient en capacité de maîtriser leur infrastructure grâce à leur périmètre bien défini. Cela se traduisait par des centres de données construits avec des stacks technologiques hétérogènes que les entreprises avaient rachetées et intégrées cela malgré un environnement qui devenait complexe. Ces différentes étapes avaient été gérées à un coût assez élevé, “la part de mobilité pour laquelle les entreprises avaient taillé leur infrastructure avoisinait 10-15%”.

Or, la suite de l’histoire on la connaît : avec le confinement et une grande partie des effectifs à domicile, les entreprises ont dû investir dans de nouveaux équipements pour que les salariés puissent se connecter aux centres de données d’entreprise et travailler.

2020 a aussi changé certaines méthodes de travail : “les entreprises ont souvent des applicatifs qu’ils consommaient en mode SaaS, ou hébergeaient dans des clouds types AWS, Azure, GCP etc.”

Dans le contexte de la crise sanitaire, il était alors de plus en plus compliqué pour des DSI d’être certain qu’ils soient conformes aux normes RGPD ou aux politiques qu’ils avaient définis pour leur société. Répondre à « quia accédé aux ressources d’entreprise, quoi (ce qu’on a vu, pris, volé…), quand, où (cela s’est produit) et comment (on a été compromis) » devenait également un défi.

Les analystes Forrester, Gartner et autres ont d’ailleurs constaté qu’il y a plus de données sensibles à l’extérieur de l’entreprise (et non dans leurs centres de données) et il y a plus d’appareils personnels qui se connectent aux ressources de l’entreprise. Le télétravail est un facteur important de cette fragilisation, depuis le premier confinement, le nombre d’appareils, serveurs, ressources à provisionner et gérer a augmenté exponentiellement.

L’approche Zero Trust

Comme nous le savons déjà, la crise sanitaire que nous traversons a mis en lumière les nombreuses lacunes des systèmes de sécurité traditionnels. D’après une étude McAfee de 2020, il y a eu 50% de croissance en services dits cloud, 2 fois plus de trafic en cloud émanant des appareils non gérés par l’entreprise et 630% de croissance en événements d’attaques dans des environnements cloud.

Le zero trust est un service de mise en place d’un socle, permettant une visibilité et un contrôle des 4 dimensions suivantes :

des utilisateurs,
de leurs appareils (ceux donnés par l’entreprise ainsi que les appareils personnels des collaborateurs),
de l’infrastructure qui héberge les ressources de l’entreprise
des applications et des données qui se trouvent dans les diverses infrastructures qu’utilise l’entreprise.

“Nous proposons 3 services :

Nous aidons les entreprises à mettre en place une stratégie zero trust (indépendant de quelconque produit). Nous avons d’ailleurs une accréditation Forrester pour réaliser cette mission.
Nous proposons des services d’onboarding pour la plateforme de zero trust d’Ivanti (anciennement PulseSecure).
Mais aussi des services managés, également pour la plateforme d’Ivanti.

Tous types d’entreprise, indépendamment du secteur d’activité, doit protéger ses ressources.”

A ce titre, Oxortis travaille depuis presque 2 ans avec Pulse Secure sur l’élaboration, le développement et la mise en marché de cette nouvelle plateforme. Ils proposent des services managés, leur équipe est basée en Inde dans un centre certifié ISO et CMMi (Capability Maturity Model Integration).

Les avantages de la méthode Zero Trust

Par rapport à l’actualité et au contexte de télétravail qui accroît les cybers risques, la méthode Zero Trust a plusieurs avantages.

Tout d’abord c’est un concept de sécurité qui exige que tous les utilisateurs, même ceux à l’intérieur du réseau de l’entreprise, soient authentifiés et autorisés avant d’obtenir l’accès aux applications et aux données. Une fois que ceci est fait, pour conserver l’accès obtenu, Zero Trust préconise la validation en permanence de la configuration et la posture de sécurité. “Pour un monde de travail de plus en plus à distance, le zero trust est nécessaire et urgent à mettre en œuvre”.

Pour Vikas Pandurkar “Zero Trust est un changement significatif par rapport à la sécurité réseau traditionnelle, il faut prouver à chaque fois que l’on a le droit d’accès à telle ou telle ressources.

L’approche traditionnelle faisait automatiquement confiance aux utilisateurs au point d’exposer l’organisation à des risques pouvant venir d’acteurs internes malveillants et permettant ainsi aux utilisateurs non autorisés un accès étendu une fois à l’intérieur du système.”

Il précise néanmoins que l’approche Zero Trust n’est pas un produit ou un service. “C’est un chemin/framework/paradigme d’avenir qui devrait permettre aux entreprises de toutes tailles de sécuriser les 4 dimensions à protéger en permanence – utilisateurs, appareils, infrastructure, applications/données”.

Pour un peu de contexte, la confiance zéro est née du travail effectué par la Defense Information Systems Agency (DISA) et leur travail sur le concept de périmètre défini par logiciel (SDP – Software Defined Perimeter). Puis, ce travail a été officialisé et popularisé par la Cloud Security Alliance au cours de la dernière décennie. Un SDP incarne les principes de la confiance zéro au niveau du réseau. Il introduit des mécanismes pour contrôler l’accès au niveau du réseau à un système et pour demander l’accès et l’accorder. Un SDP est un réseau virtuel, profondément segmenté et centré sur les terminaux, superposé à tous les autres réseaux physiques et virtuels déjà présents.

L’approche Zero Trust sur le marché français

L’idée du Zero Trust est naissante en France, comme le montre la récente étude d’Opinionway commissionné par le CESIN, seulement 6% des 228 entreprises interrogées sont très engagées dans l’approche et 23% sont en train d’en mettre en place les premières briques.

Comme tout nouveau concept, il est donc normal d’avoir à réaliser une phase d’évangélisation avant que les DSI s’approprient l’idée et l’adoptent.

“On peut se demander : y a-t-il une alternative valable à Zero Trust ? D’autres approches existent certainement, mais elles n’apportent pas les résultats escomptés.”

Vous l’avez peut-être lu, le gouvernement américain a décidé de mettre en place une sécurisation des ressources consistant aux utilisateurs, leurs appareils, les applications et des données qu’ils consomment et sur tout infrastructures. Cela est bien évidemment basé sur les principes de Zero Trust.

Quels sont les constats et les impacts de la crise sanitaire sur votre système d’informations ?

Suite à la crise sanitaire et aux changements que celle-ci a entraînés dans le monde du travail, plusieurs risques sont à essayer d’anticiper pour les entreprises :

Beaucoup d’entreprises étrangères ont franchi le pas et ont annoncé que les effectifs ne seraient pas obligés de revenir au bureau. « Anywhere workplace » veut dire que les DSI seront obligés de mieux sécuriser, veiller et contrôler en permanence, et donc d’être plus réactif pour limiter les incidents, qui ne cesseront d’augmenter.

La récente étude d’AMRAE montre que l’indemnisation a triplé entre 2019 et 2020 et avoisine 217 millions d’euros. 87% des grandes sociétés sont couvertes et seulement 8% d’ETI d’après cette étude. “Il est fort probable que les assureurs demandent des primes contre des attaques cybers plus importantes à défaut de faire valider l’environnement sécurisé (par des experts) de l’entreprise et leur capacité à contrer des attaques.” On voit déjà la naissance de sociétés comme Cyberacuview, qui est un consortium de 7 assureurs, pour mieux organiser et structurer leur offre de cyber sécurité.

Aussi, les segments et les sous-segments du marché de sécurité sont en constante évolution. Les experts sont peu nombreux sur ce dernier et ils s’arrachent à prix d’or et ne peuvent pas tout gérer. “On va devoir se reposer sur l’automatisation pour un certain nombre de choses, et on le constate déjà dans les nouvelles plateformes/ produits de sécurité”.

Aussi, en cas de non-paiement de rançon, les personnes malveillantes peuvent menacer de divulguer des données sensibles (comme par exemple en Finlande avec l’entreprise Vastaamo) et le faire payer.

“Il vaut mieux se préparer en amont”

Pour Vikas Pandurkar il est urgent de faire quelque chose dès maintenant pour prévenir un maximum ces risques.

Selon l’étude de Veracode titré « state of application security, 2020 », 83% des 85000 applications testées avaient au moins une faille de sécurité. La plupart en avaient beaucoup plus. L’étude démontre un ensemble de 10 millions de failles, et 20% de toutes les applications ont révélé au moins une faille de sévérité élevée. Un certain nombre de ces vulnérabilités ont été publiées par la communauté OWASP (Open Web Application Security Project) dès 2017.

Selon des experts, des technologies permettent de faire un scan de tout internet (toutes les adresses IP4 public, +4 Milliards d’adresses IP) en moins d’une heure. Il suffit aux acteurs malveillants de trouver une vulnérabilité (CVE) qu’ils peuvent exploiter avant qu’une entreprise découvre qu’il y en a une chez eux.

“Des entreprises qui revoient leurs processus de sécurité mensuellement, qui font des tests de pénétration tous les trimestres auront du mal à résister à un attaquant beaucoup plus réactif. Si les douze derniers mois nous ont prouvé quelque chose c’est bien cela. Si l’on creuse, les sociétés qui ont subi ces attaques se sont très probablement fié à leurs investissements en VPN’s, Firewall et d’autres produits adaptés pour un périmètre qui n’existe plus. Contre des intrusions préméditées et qui n’épargnent ni des sociétés privées, ni des institutions publiques, il vaut mieux se préparer – dès hier.”

Comment le zéro trust s’inscrit dans les prestations en cybersécurité d’AGAETIS et NOVENCIA ?

En tant que cabinet de conseil nous sommes toujours en veille d’approches complémentaires à nos savoir-faire et nous cherchons en permanence des méthodes et solutions pour augmenter le niveau de maturité aux risques cyber de nos clients.

Nos consultants interviennent en amont sur des phases d’audit/conseil pour évaluer la pertinence et le plan de charge à établir pour être en capacité de déployer une approche Zero Trust à grande échelle.

En septembre nous organisons chez Novencia un événement autour de la cyber sécurité où l’approche Zero trust sera détaillée et nous présenterons des cas d’usages.

→ Plus d’informations sur notre offre en cybersécurité .

Formation à la cybersécurité sur une plateforme d’E training Cyber Range

Wed, 18 Aug 2021 12:43:00 GMT

Agaetis et Sparkle, un vrai partenariat sur les pays francophones pour former à la cybersécurité sur une plateforme d’E training Cyber Range vendu par SPARKLE

La cybersécurité est au cœur des préoccupations. Agaetis et Sparkle, filiale du groupe TIM, ont décidé d’unir leurs forces pour proposer à leurs clients des services sur mesure de formation à la cybersécurité autour d’une plateforme de E-training “Cyber Range”.

Aubière, 2021 : Agaetis a signé un partenariat et une collaboration stratégique avec Sparkle , le premier fournisseur de services internationaux en Italie et parmi les dix premiers opérateurs mondiaux, pour proposer sa plateforme de formation en cybersécurité en France et dans les pays francophones.

Agaetis devient donc formateur et distributeur de cette solution dans ces pays.

“Nous sommes en mesure de proposer Cyber range sur les pays francophones. Déployée sur plusieurs continents, la plateforme Cyber Range de Sparkle permet de suivre des scénarios d’attaques réelles sur une infrastructure virtualisées. On retrouve sur la plateforme les plus grands constructeurs en cyber sécurité. Elle s’adresse aux équipes de sécurité, SOC, CERT que l’on soit du côté BlueTeam ou RedTeam” déclare Cédric Lamouche , expert en cybersécurité chez Agaetis.

Grâce à cette coopération, Agaetis apporte son expertise, son expérience dans la cyber sécurité pour proposer des formations sur un secteur confronté à des difficultés de recrutement et de qualification de profils. Leurs experts techniques et formateurs seront en mesure d’accompagner les entreprises tout au long des formations pour réaliser et réussir les différents challenges proposés par la plateforme.

La plateforme Cyber Range a de nombreux avantages et permet aux entreprises, le désirant, de se challenger face aux nouveaux défis autour de la cybersécurité.

“Un des principaux avantages de Cyber Range est l’entraînement en mode SaaS dans une infrastructure totalement virtualisée, un navigateur suffit pour s’exercer. Ce sont, en plus, plus de 50 scénarios d’attaques réelles (ransomware, ddos, xss, rce, zéro day …) qui sont proposés, couvrant ainsi un grand périmètre d’action. Plusieurs niveaux de difficultés permettent également de personnaliser l’entraînement en fonction des objectifs et des compétences des collaborateurs. Autre spécificité de la plateforme : un formateur est présent et dédié à 100% à l’accompagnement des stagiaires. L’offre de service proposée par Sparkle permet donc de fournir des solutions adaptées à tous et surtout dans les meilleures conditions.” déclare Cédric Lamouche.

Sparkle est une entreprise internationale dont la mission principale est de fournir aux entreprises des solutions intelligentes pour leur permettre de réaliser leur transformation numérique. La sécurité est l’un des principaux aspects de l’innovation pour lesquels les attentes sont élevées et sur lesquels Sparkle se concentre avec une approche large. Une des façons de réduire le temps consacré à atteindre le marché et ses clients est de mettre en place des accords de partenariat avec des entreprises locales, des acteurs reconnus et avec une forte connotation « innovation ». Agaetis possède toutes ces caractéristiques clés, un élément essentiel du partenariat.

A propos d’Agaetis : Basée à Paris, Lyon et Clermont-Ferrand, Agaetis est la filiale conseil Data et Innovation du groupe Novencia. Il s’agit d’une grande famille de 400 personnes. Agaetis est une entreprise qui porte des convictions et assume ses choix de s’engager pour les secteurs qui façonnent notre environnement de demain : la santé, l’agriculture, l’industrie, la mobilité, la santé et l’énergie. Leurs partenaires et références sont la base de leur expérience, c’est leur force pour conseiller et apporter des solutions pertinentes. Pour plus d’informations sur nos offres autour de la cybersécurité et plus particulièrement Cyber Range vous trouverez une vidéo de démonstration ici , rendez-vous sur : www.agaetis.fr .

A propos de Sparkle : Propriété du Groupe Tim, Sparkle en est l’opérateur mondial, premier fournisseur de services internationaux en Italie et parmi les dix premiers dans le monde, elle possède plus de 600000 km de fibre courant de l’Europe à l’Afrique, les Amériques et l’Asie. En tirant parti de ses plateformes IP, Data, Cloud, Data Center, Mobile Data et Voice, Sparkle offre une gamme complète de solutions TIC aux entreprises, aux fournisseurs de services Internet, aux OTT, aux lecteurs de médias et de contenus, aux fournisseurs de services applicatifs ainsi qu’aux opérateurs fixes et mobiles. Sa force de vente est répartie dans le monde entier et touche 33 pays.

Pour en savoir plus sur Sparkle, suivez ses profils Twitter et LinkedIn ou visitez le site Web tisparkle.com .

Comment améliorer les temps d’usinages et l’optimisation des conditions de coupes

Tue, 29 Jun 2021 12:56:00 GMT

Agaetis a travaillé en lien avec l’école d’ingénieurs Sigma Clermont et l’Institut Pascal sur un projet d’industrialisation d’une solution informatique issue des travaux de recherche.

Le projet ? Développer un code génétique permettant d’améliorer le temps de traitement des données autour de l’Usinage et l’Optimisation des conditions de coupes et ainsi améliorer l’interaction homme/machine. Le but était également de rendre cette solution évolutive, standardisée et exploitable par une entreprise industrielle.

Pour concevoir cette application plusieurs thèmes ont été abordés par nos équipes :

Algorithmie

Langage Python et C#

Ce projet s’est déroulé en plusieurs étapes, il a d’abord fallu analyser les thèses puis optimiser les algorithmes conçus par l’équipe projet de SIGMA Clermont ainsi que réécrire les développements initiaux pour être en capacité de livrer un nouveau logiciel plus performant développé en python.

Pour revenir sur ce projet et mieux comprendre les tenants et aboutissant d’un tel code, Emmanuel Duc , responsable de la Chaire de Fabrication Additive à Sigma Clermont et Séverine Durieux , maître de conférences, ont accepté de répondre à nos questions !

En quoi consiste le travail de SIGMA Clermont et quelles sont vos spécificités ?

Nous développons une activité de recherche sur l’optimisation des processus via une démarche de prise de décision multi-critères avec un focus particulier sur la modélisation du processus décisionnel et son attitude vis-à-vis du risque.

Nous l’appliquons à des problématiques de fabrication industrielle, de fabrication additive ou de fabrication durable intégrant l’ensemble du processus de la conception jusqu’à la fabrication des pièces, notamment pour l’aéronautique.

Notre activité de recherche porte sur l’optimisation des processus de fabrication en général. Souvent les clients industriels sont confrontés à un dilemme entre assurer la sécurité des processus et optimiser la performance en prenant un risque calculé. Notre approche consiste à modéliser les indicateurs clés de décision avant d’évaluer un grand nombre de solutions, pour en extraire les meilleures.

Outre l’optimisation des processus, cette approche apporte un réel bénéfice au niveau de sa compréhension et des critères de décision que chaque intervenant applique à son niveau.

Nous avons appliqué notre démarche dans le cas de l’optimisation de processus d’usinage de pièces aéronautiques, de l’optimisation du couple conception/fabrication pour des pièces de structure et pour la comparaison et le choix de procédés dans le cadre d’une fabrication durable.

Pourquoi avoir développé cet outil ? Quelles démarches et méthodologies ont été adoptées ?

Nous avons fait industrialiser la solution numérique de ce code génétique par Agaetis, car nous voulions le rendre accessible au monde industriel.

Cette approche nous permet d’élaborer des preuves du concept plus rapidement.

Nous utilisons un algorithme génétique qui nous permet d’évaluer un grand nombre de solutions, que nous hiérarchisons avec une méthode de prise de décision multicritères.

Dans un premier temps, nous modélisons le processus, c’est-à-dire que nous identifions les paramètres fondamentaux et les indicateurs de performance à évaluer.
Dans un second temps, nous procédons à une hiérarchisation des critères grâce à des entretiens auprès des métiers. Ces entretiens permettent d’identifier les divergences de point de vue et participent à la construction d’un savoir faire commun. Ils sont particulièrement instructifs, car il y a peu de structures humaines de décisions où tous les intervenants ont un avis identique.
Par la suite, nous adaptons le code générique développé par Agaetis pour valider la démarche d’optimisation retenue sur des cas industriels. La méthode est très souple et laisse la décision entre les mains de l’utilisateur final. C’est un accompagnement éclairé.

A qui s’adresse la solution et de quelle façon cette étude vous a-t-elle permis de développer un produit plus performant que les standards du marché ?

Cette approche s’adresse aux sociétés qui souhaitent mieux comprendre le processus décisionnel qui mène à faire des choix de processus de fabrication, ou qui sont confrontées à des compromis cornéliens. Notre produit est facilement adaptable, car il s’inscrit dans une démarche de co-développement avec l’utilisateur final.

L’outil est un support qui accompagne la démarche. Ces sociétés ont souvent réalisé des optimisations locales ou des innovations incrémentales et elles se rendent compte qu’elles doivent embrasser l’ensemble du processus pour avancer. Il nous est arrivé de collaborer avec un bureau d’étude et deux bureaux des méthodes de 3 sociétés différentes pour conduire une optimisation commune.

Pour industrialiser le projet, quel est pour vous l’intérêt de collaborer avec une structure comme Agaetis ?

Agaetis développe des solutions informatiques spécifiques depuis de nombreuses années, elle a donc une bonne connaissance des outils marchés, des technologies actuelles qui sont facilement interfaçables avec les SI des clients cibles.

L’autre intérêt est de collaborer avec une société qui intègre dans ses développements la qualité de code qui permet de délivrer des logiciels bien documentés et robustes, ce dont les industriels ont besoin.

Pour nous c’est une structure souple et réactive, habituée à travailler avec des chercheurs et la proximité joue aussi un rôle important.

Atelier Craftsmanship chez Agaetis !

Tue, 22 Jun 2021 13:38:00 GMT

La crise sanitaire que nous connaissons depuis maintenant plus d’un an a modifié de nombreuses habitudes. La présence dans les bureaux étant restreinte et contrôlée, le télétravail est devenu une norme. Malgré tout, la présence sur site est parfois requise.

Il faut alors trouver une solution pour s’organiser et ainsi limiter les passages dans les locaux. Chaque entreprise a alors élaboré une stratégie propre se traduisant par plusieurs actions : des groupes de discussion pour simplement se tenir informé de qui sera présent, des logiciels de gestion de temps, des tableaux de présence… Toutes ces solutions plus ou moins abouties permettent de s’organiser, mais quid de la question de l’évolution des mesures avec la levée de certaines restrictions ?

Chez Agaetis nous avons décidé de mettre notre savoir-faire au service de cette problématique, pour essayer de faciliter la régulation du nombre de collaborateurs dans les bureaux avec une solution pratique et déclinable.

Un atelier craftsmanship sur plusieurs jours a alors été organisé, dans cet article vous pourrez en découvrir la démarche, l’organisation, les problèmes que nous avons pu rencontrer mais également la suite que nous envisageons pour ce projet.

Pourquoi un atelier Craftsmanship ?

Au fil de réunions d’équipes full stack developer, nous avons décidé de faire un atelier autour du craftsmanship pour les raisons suivantes :

Expérimenter des concepts et technologies :
Faire suite à notre formation TDD,
Expérimenter la Clean Architecture avec de l’architecture hexagonale,
Utiliser NextJS et GraphQL pour les diffuser plus largement au sein de notre équipe,
Faire du React pour avoir une technologie commune.

Partager entre développeurs une expérience commune :
Ne travaillant pas tous ensemble, nous voulions partager nos connaissances,
Faire du pair programming pour en voir les avantages et pouvoir partager rapidement nos connaissances.

Créer un outil qui pourra nous servir :
Création d’un outil de réservation des locaux d’Agaetis en accord avec la jauge covid et les mesures de distanciation sociales en vigueur,
Recherches autour de l’UI et UX en fonction de nos capacités techniques.

Comment s'organise un atelier Craftsmanship ?

Nous avons demandé à Jean-Michel Gourbeau, coach agile, de nous aider pour l’organisation du projet. En amont, plusieurs étapes ont dû être réalisées afin de s’assurer que l’atelier se déroule dans les meilleures conditions possibles.

Une première réunion de réflexion pour décider des technologies et concepts a alors été organisée puis un backlog a été créé ainsi qu’un projet dans gitlab avec l’initialisation de dépendances et l’ajout d’un exemple d’architecture hexagonale.

À la suite de ces premières étapes primordiales, un des développeurs de l’équipe et notre chargée de communication se sont occupés de concevoir des maquettes afin de pouvoir visualiser rapidement le rendu de l’application et avoir le plus d’éléments possible pour débuter l’atelier.

La première étape était de prioriser le backlog sans définir le temps nécessaire pour chaque tâche : no estimate. La seconde était l’explication technique du projet avec React, Next JS et l’architecture hexagonale pour que tous les membres de l’équipe puissent avancer au même rythme en ayant les mêmes connaissances.

Pour mettre en application la formation TDD reçue quelques semaines plus tôt nous nous sommes séparés pour faire du pair programing avec pour ambition de changer de coéquipier toutes les demi-journées et de nous retrouver tous les matins pour faire un point sur l’avancement du projet.

Mais voilà, entre le programme souhaité et ce qui se passe vraiment il y a toujours des différences…

Attentes VS réalité

Un plan se déroule rarement à la perfection, il est normal de s’éloigner de la feuille de route et de rencontrer quelques difficultés, cela ne signifie pas pour autant que c’est un échec. Au contraire, se retrouver face à des difficultés nous pousse à nous adapter et à faire évoluer nos connaissances et le projet en lui-même. Voici les adaptations que nous avons dû faire, face à la réalité :

Le pair programming :
Il était en fait assez difficile de changer de binôme tant que la tâche en cours n’était pas terminée. Cela nous faisait perdre du temps, le nouveau binôme devant se familiariser avec la feature à réaliser et le code déjà écrit.
Au final, sur trois jours d’atelier nous avons seulement changé deux fois de binôme.

Le TDD :
Il est plutôt difficile à mettre en place lorsqu’il s’agit de faire une partie qui concerne particulièrement l’affichage ou l’intégration de SSO par exemple. L’utilisation de Redux peut être une solution.
Nous avons dû abandonner les tests de rendu UI pour coller à notre fenêtre de 3 jours.

Le remote :
Il nous a été plus difficile de suivre et donc de travailler en utilisant le pair programming,
Il nous également était moins facile de se concerter pour la coordination et l’organisation des tâches.

Les nouveautés et la complexité technique :
L’utilisation de NextJS, GraphQL et toutes les méthodologies, il a été difficile de tout mettre en place en même temps,
La gestion du Server side Rendering de Next JS a ajouté de la complexité dans l’utilisation des libs, notamment pour le SSO.

Et au final ?

Au bout des trois jours d’atelier nous avons réussi à finir toutes les tâches que nous avions classé en priorité 1. Le rendu est donc une application minimale mais fonctionnelle.

En voici quelques éléments :

La connexion à l’application se fait grâce au compte mail du collaborateur,
Il est possible de réserver une date sur un calendrier (matin et/ou après-midi)
On peut voir les personnes présentes chaque jour dans les locaux
Si le créneau souhaité est déjà réservé et que la jauge est remplie, une redirection est faite sur notre Slack permettant d’ouvrir une discussion et ainsi potentiellement libérer une place en échangeant sur les besoins de tous.

Conclusion

Malgré les quelques problèmes évoqués plus haut dans cet article nous sommes satisfaits du rendu de l’application et surtout heureux d’avoir pu s’exercer à la pratique de pratiques craftsman et d’avoir eu l’occasion de les confronter à la réalité.

Car plus que la livraison d’un outil pratique, cet atelier avait pour objectif de nous confronter à de nouveaux concepts et technologies pour tester nos connaissances et nos capacités à nous adapter.

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Rules of Roof Maintenance

achat@agaetis.fr (Achats Agaetis) — Sun, 20 Jun 2021 12:46:04 GMT

Les bardeaux cassés sont un signe que votre toit a besoin d'attention. Faites attention à ce signe précoce et vous vous épargnerez du temps et de l'argent à long terme.

Faire une liste Les listes sont un excellent moyen de rester sur la bonne voie. Notez les grandes choses que vous voulez accomplir et les plus petites aussi.
Vérifiez régulièrement la liste. N'oubliez pas de vous inscrire pour voir comment vous vous en sortez. Ce n'est pas parce que vous n'atteignez pas les grands objectifs tout de suite que vous ne progressez pas.
Récompensez-vous Lorsque vous réussissez à atteindre un objectif, qu'il soit grand ou petit, n'oubliez pas de vous féliciter.
Pensez positivement La pensée positive est un facteur majeur de réussite. Ainsi, au lieu de réfléchir à ce qui ne s'est pas bien passé, rappelez-vous les choses qui se sont bien passées.

Find the Right Roof Experts

achat@agaetis.fr (Achats Agaetis) — Sun, 20 Jun 2021 12:46:04 GMT

Tous les toits ne sont pas créés égaux ; certains toits nécessitent plus d'attention que d'autres. En travaillant avec un expert, vous pourrez choisir le toit qui vous convient le mieux.

Voici quelques raisons de bloguer au quotidien.

Bloguer est un moyen facile d'échanger avec les visiteurs du site

Avec l'habitude, écrire un post devient facile. Les posts n'ont pas besoin d'être longs ou compliqués. Écrivez simplement un post sur un sujet que vous connaissez et essayez d'exprimer vos idées clairement.

Montrez votre personnalité aux clients Lorsque vous rédigez un post, vous pouvez vraiment exprimer votre personnalité unique et montrer qui vous êtes.

Le blog est une formidable forme de communication Les blogs sont un excellent outil de communication. Ils ont tendance à être plus longs que les messages sur les médias sociaux, ce qui vous donne beaucoup d'espace pour partager des idées, des conseils pratiques et plus encore.

C'est un excellent moyen de soutenir et de stimuler le référencement Les moteurs de recherche aiment les sites qui publient régulièrement du contenu frais, et un blog est un excellent moyen de le faire. Avec des métadonnées pertinentes pour chaque article, les moteurs de recherche peuvent trouver votre contenu.

"Ceci est une citation pour votre nouveau message. Pour la modifier, il suffit de cliquer et de commencer à taper."

John Doe

Générez du trafic sur votre site Chaque fois que vous ajouterez un nouveau post, les personnes qui y sont abonnées auront une raison de revenir sur votre site. Si le post est intéressant, les abonnés le partageront et cela génèrera encore plus de trafic !

Bloguer, c'est gratuit Tenir un blog sur votre site, c'est totalement gratuit.
Vous pouvez engager des blogueurs professionnels ou demander à chaque personne de votre entreprise d'apporter sa contribution en rédigeant régulièrement un post.

Un moyen naturel de construire votre marque Un blog est un bon moyen de consolider la stratégie unique de votre marque. Rédigez des posts sur des thèmes liés à votre secteur d'activité et qui concernent vos clients.

Replacing your roof? Read this first.

achat@agaetis.fr (Achats Agaetis) — Sun, 20 Jun 2021 12:46:03 GMT

Le remplacement de votre toit présente de nombreux avantages, notamment une réduction des coûts de chauffage et une augmentation de la valeur de votre maison. Découvrez les avantages du remplacement de la toiture.

Parlez à votre public

Vous connaissez votre public mieux que quiconque, alors gardez-les à l'esprit lorsque vous écrivez vos articles de blog. Écrivez sur des sujets qui leur tiennent à cœur. Si vous avez une page Facebook d'entreprise, regardez ici pour trouver des sujets sur lesquels écrire
Prenez quelques instants pour planifier votre billet

Une fois que vous avez une bonne idée pour un billet, rédigez la première ébauche. Certaines personnes aiment commencer par le titre et travailler ensuite sur les paragraphes. D'autres aiment commencer par les sous-titres et aller de là. Choisissez la méthode qui vous convient.
N'oubliez pas d'ajouter des images

Veillez à inclure quelques images de haute qualité dans votre blog. Les images décomposent le texte et le rendent plus lisible. Elles peuvent également transmettre des émotions ou des idées difficiles à mettre en mots.
Modifiez soigneusement le texte avant de le publier

Une fois que vous êtes satisfait du texte, mettez-le de côté pendant un jour ou deux, puis relisez-le. Vous y trouverez probablement quelques éléments que vous souhaitez ajouter, et quelques autres que vous souhaitez supprimer. Demandez à un ami ou à un collègue de le relire pour vous assurer qu'il ne contient pas d'erreurs. Lorsque votre article est exempt d'erreurs, configurez-le dans votre blog et publiez-le.

L'importance de sortir de sa zone de confort en cybersécurité

Tue, 01 Jun 2021 13:38:00 GMT

Dans tous les métiers, si l’on veut être efficace et être à la pointe il est nécessaire de passer par des phases de dépassement personnel. C’est d’autant plus vrai en matière de cybersécurité. Ces dépassements peuvent prendre différentes formes mais ils ont un même objectif: se perfectionner. Il n’est pas si simple de pouvoir sortir de sa zone de confort dans le but de mieux performer. Plusieurs facteurs entrent en jeu, notamment l’envie, la possibilité de le faire, son organisation professionnelle et personnelle actuelle mais surtout la possibilité de se mettre dans des situations inconnues, inconfortables, ingérables !

Se dégager un temps de veille suffisant

Dans les métiers de la cybersécurité il faut avant tout une très bonne base théorique pour rester dans de bonnes pratiques et justifier ses choix, mais il est indispensable de rencontrer des situations techniques nouvelles et différentes pour acquérir des réflexes, du conseil et de l’expertise. Il existe plusieurs exemples de métiers où il est très facile et dangereux de rentrer dans un mode de fonctionnement type “encéphalogramme plat”, comme analyste dans un soc, pentesteur, opérateur en sécurité opérationnelle.

Ceci n’est pas lié aux capacités du collaborateur mais plutôt aux limites imposées par son temps disponible à aller chercher autre chose. Avoir un temps de veille dédié peut être suffisant pour s’améliorer, mais il faut se fixer des objectifs clairs et précis qui peuvent être insufflés par le management.

En cybersécurité rien n’est écrit, vous avez beau avoir déployé les résultats de la meilleure analyse de risques il y aura toujours un petit malin qui via une sécurisation oubliée ou une faille non détectée viendra mettre à mal des jours, des semaines de travail. Ce qui générera probablement une montée en stress et des comportements de collaborateurs inhabituels et imprévisibles.

C’est pour cela qu’il me paraît primordial de préparer ses collaborateurs à ces choses inconnues, ces situations en dehors de leurs tâches habituelles dans le but de :

Leur donner plus de chance de dépasser leur fonctions ;
Acquérir des réflexes vitaux pour l’entreprise ;
Pallier des déficiences chez des collaborateurs ;
Monter en compétences sur des nouveaux sujets ;
Mieux se découvrir et accepter ses faiblesses ;
Renforcer l’esprit d’équipe ;
Améliorer sa posture et sa capacité à communiquer.

Ces choses peuvent paraître simples sur le papier, mais dans la réalité on est loin d’avoir les outils et les méthodes en entreprise pour apporter ces pratiques essentielles, qui pourraient permettre une meilleure efficacité dans la gestion des incidents, dans la remédiation et dans la surveillance.

On entend souvent qu’il faut remettre l’humain au cœur des métiers de la cybersécurité et se détacher un peu plus des solutions technologiques, “dont acte” mais il faut savoir qu’aujourd’hui les charges de travail sont déjà importantes en temps normal dans les SOC et CERT, et on peut les qualifier d’intenses lors d’une crise majeure

Éviter le syndrome de la feuille blanche

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Les jumeaux numériques et le secteur de la santé

Tue, 25 May 2021 13:53:00 GMT

Le jumeau numérique, ou digital twin, qu’est-ce que c’est ? Réplique numérique d’un processus, d’un système ou même d’un lieu ou d’un objet, il fonctionne en collectant une combinaison de données grâce à des IoT. Tous ces éléments donnent des informations sur le fonctionnement du dispositif représenté et permettent ainsi de prédire et d’organiser sa réponse face à certains types d’événements.

Il existe en effet des outils qui permettent de répondre aux besoins d’anticipations des hôpitaux sur le volet capacitif mais aussi organisationnel. Le Centre d’Ingénierie et Santé a réalisé de nombreux travaux sur le sujet, ce qui lui a ainsi permis de se différencier par rapport aux outils standards actuellement sur le marché. Alors quels sont les objectifs et les résultats attendus de ce projet ? Pour y voir plus clair, Vincent Augusto , directeur du CIS, et Jules Le Lay , doctorant travaillant sur le développement de l’outil, répondent à toutes les questions que vous pouvez vous poser !

Le projet : un jumeau digital pour dimensionner les lits d’hospitalisation

Mais tout d’abord, quels sont les objectifs de ce type de technologie ? L’utilisation d’un jumeau digital pour le dimensionnement en lits d’hospitalisation permet d’amél iorer la qualité de l’accueil et de diminuer les temps d’attente des patients, leur parcours est donc optimisé et leur prise en charge est quant à elle définie par plusieurs critères : satisfaction patient, temps d’attente, nombre de transferts.

Le digital twin améliore ainsi la capacité d’admission en évaluant la pertinence des investissements de façon virtuelle ou leur aménagement dans un objectif d’optimisation.

Ce projet permet également de simuler les arrivées de patients suite à des phénomènes exogènes de type crises sanitaires, dans le but d’anticiper une organisation adaptée à la situation. Ceci permettra de dimensionner au mieux le nombre de lits d’hospitalisation et les transferts.

Le jumeau numérique ayant pour objectif de répondre à toutes ces problématiques est constitué des éléments suivants :

Un modèle de prédiction des flux de patients au sein de l’hôpital, des admissions programmées et non programmées de patients  ;

Un modèle de simulation, permettant de simuler les parcours patients et de tester la configuration des moyens proposés par la direction hospitalière  ;

Un modèle d’optimisation-simulation, permettant de proposer un dimensionnement optimal de l’hôpital sur un horizon d’un an en “lits chargés” (nombres de lits ouverts par service et par semaine et personnel médical associé).

CIS : des travaux de R&D

Le Centre Ingénierie et Santé de Mines Saint-Etienne a développé un programme de recherche de 5 ans en collaboration avec le CHU de Saint-Etienne pour développer un jumeau numérique fonctionnel de l’hôpital à l’échelle d’un service de soins (service d’accueil d’urgence) et à l’échelle de l’hôpital en entier.

Les travaux préliminaires ont permis de construire et programmer des modèles de simulation à événements discrets, alimentés par des données du SI hospitalier en temps réel. Ils ont également permis d’expérimenter les modèles via un plan d’expérience d’occupation de l’hôpital et un outil d’aide à la décision sur les dimensionnements de services en lits.

Collecte et mise en forme des données (PMSI intra hospitalier)  ;

Modélisation des parcours et injection dans le modèle de simulation  ;

Dimensionnement par simulation/optimisation  ;

Réalisation d’un prototype de digital twin pour valider la solution.

Le CIS et les jumeaux numériques

Pour mieux comprendre l’intérêt des jumeaux numériques dans le secteur de la santé, Vincent Augusto et Jules Le Lay reviennent sur ce projet en en détaillant les objectifs, les spécificités et la démarche !

En quoi consiste le travail du CIS et quelles sont vos spécificités ?

VA : Le Centre Ingénierie et Santé est l’un des 5 centres de formation et de recherche de l’École Nationale Supérieure des Mines de Saint-Étienne. Il se focalise sur l’application de l’ingénierie pour résoudre des problématiques de santé. Nos équipes sont réparties au sein de 4 départements :

(1) la biomécanique des tissus mous, des textiles médicaux et des implants,
(2) l’ingénierie des biomatériaux,
(3) l’activité biologique des particules inhalées et
(4) l’ingénierie des structures de soin et des systèmes de santé. Ce projet de jumeau numérique a été développé dans ce dernier département.

Pourquoi avoir développé cet outil ? Quelles démarche et méthodologie ont été adoptées ?

JLL : Cet outil a été développé dans le cadre de ma thèse sur l’amélioration du parcours de soin des patients multimorbides. Ces patients sont atteints de plusieurs pathologies chroniques et peuvent de ce fait avoir des parcours hospitaliers complexes. Nous avons décidé de développer un outil qui nous permettrait de simuler le passage de ces patients dans les différents services de l’hôpital, de tester les différentes organisations envisagées et de mesurer leur impact sur le reste de l’écosystème hospitalier. L’outil doit donc pouvoir simuler l’activité habituelle de l’hôpital et être modifiable pour y implémenter les différents changements.

Nous avons travaillé en collaboration avec le CHU de Saint-Étienne, qui nous a fourni les données de parcours des patients. Nous avons résumé ces informations à l’aide du Process Mining – un ensemble de technique de Data Mining dédié à l’étude des processus – sous la forme d’un graphe. Cela nous permet de générer dans le modèle des entités ‘patients’ ayant des parcours hospitaliers vraisemblables. Les modifications imaginées par les professionnels de santé sont implémentées et on analyse les résultats ensemble.

VA : Ce projet fait suite à une collaboration de longue date avec le CHU de Saint-Etienne, notamment sur les parcours de soins des personnes âgées (organisation du service de gérontologie, mise en place d’une « hotline » gériatrique, etc.).

De quelle façon l’intelligence artificielle vous a-t-elle permis de développer un produit plus performant que les standards du marché ?

JLL : L’utilisation du Process Mining nous permet d’incorporer à l’outil de simulation une grande variété de parcours hospitalier, et d’introduire une plus grande part d’incertitude dans les scénarios de simulation tout en restant réaliste dans les parcours générés. Il est possible de se concentrer sur les parcours les plus représentés et faire abstraction des autres en jouant sur les paramètres des algorithmes. C’est un excellent moyen de représenter la réalité du milieu hospitalier, où chaque patient est unique.

VA : Nous sommes pionniers dans l’application de techniques de process mining sur des données médicales, notamment sur les bases de données médico-administratives telles que le PMSI (Programme de médicalisation des systèmes d’information) et le SNIIRAM (Système national d’information inter-régimes de l’Assurance maladie). Ce projet constitue une suite naturelle de nos premiers travaux en la matière en collaboration avec la société HEVA, qui ont conduit au développement de premiers outils fonctionnels d’application du process mining sur des données du Health Data Hub.

Pour industrialiser le projet, quel est pour vous l’intérêt de collaborer avec une structure comme Agaetis ?

JLL : Notre collaboration avec Agaetis sur ce projet nous permet de développer la flexibilité de l’outil. Nous pouvons ensemble aller plus loin que son utilisation en tant qu’outil de recherche sur un problème défini et l’adapter à un grand nombre de situations et de structures.

VA : Cette collaboration s’inscrit dans les objectifs de transferts de l’École, et du CIS en particulier. En effet, la mise en application des prototypes développés dans le cadre de la recherche fait partie de nos missions, et Agaetis est le partenaire idéal pour l’industrialisation de solutions logicielles tel ce prototype de jumeau digital.

Pour Agaetis quel est l’intérêt de s’impliquer dans ce type de projet ?

José Alba (responsable de l’offre digital manufacturing) : Nous poursuivons plusieurs objectifs à travers ce type de collaboration :

Nous souhaitons être de plus en plus présent dans le secteur de la santé  ;

Industrialiser des prototypes ou des outils issus de la recherche permet à nos équipes de collaborer avec des enseignants-chercheurs et de délivrer des solutions innovantes, en avance de phase sur les technologies du marché  ;

Être différenciant sur nos activités grâce au transfert de connaissances des travaux issus de la recherche que nous pouvons nous approprier et les porter sur d’autres type de projets  ;

Proposer à nos équipes en interne des sujets toujours très innovants et conserver ainsi une dynamique technologique.

Les problématiques du SEO avec les Single Page Apps et leurs solutions

Mon, 17 May 2021 14:09:00 GMT

En 2021 on ne présente plus le SEO (“Search Engine Optimization”). Véritable moteur pour de nombreuses entreprises (e-commerce, référenceurs spécialisés…), il peut aussi être un gros plus pour n’importe quel autre type de société, pour se faire connaître et/ou obtenir des offres commerciales, etc.

Optimiser son placement sur les moteurs de recherche est tout un domaine d’expertise… Pourtant extrêmement peu enseigné en école et parfois peu pris en compte lors des développements.

C’est ainsi qu’il arrive que des ratés aient lieu, et ce notamment avec les SPA (sous React, Angular ou encore VueJS). En effet, ces technologies récentes ne sont pas vraiment compatibles par défaut avec les robots de parsing des moteurs de recherche. Nous allons voir en quoi et pourquoi, mais aussi les solutions à mettre en œuvre pour contrer ces problématiques.

Pourquoi les moteurs de recherche ont du mal avec les SPA ?

Mettons nous du point de vue de Google, Bing et les autres : il faut mettre en place un robot qui va parcourir tout internet, chaque jour idéalement pour être au plus pr ès de l’actualité. Un tel robot n’est pas gratuit, et encore moins s’il doit “parser” du JavaScript.

En effet, historiquement une page Web se récupère avec une simple requête réseau. Pour un robot, il suffit ensuite de lire le contenu puis l’ajouter dans une base de données, ce qu’on appelle en SEO l’indexation. S’y ajoute l’algorithme de placement pour comparer différents sites sur un même sujet et ainsi déterminer qui décroche la position n° 1, le graal en référencement. Et c’est tout ! Le coût de ces opérations est quasi-équivalent au temps de l’appel réseau, soit un ordre de grandeur d’environ 50 à 200 millisecondes.

Dans le cadre d’une Single Page App au contraire, en plus de récupérer ce document HTML, il faut aller chercher les dépendances qu’il renseigne : les fichiers JavaScript, puis les exécuter dans un moteur JavaScript… que l’on appelle plus communément un navigateur. Une fois le tout fait, ça y est, le robot peut indexer le contenu. L’ordre de grandeur en temps passe ainsi ici à la seconde, voire la dizaine de secondes. Il faut aussi compter le coût en processeur et mémoire pour exécuter le JavaScript… Pour faire simple, on n’est plus du tout à la même échelle !

Concrètement quel est le risque en se lançant sur une Single Page App d’un point de vue SEO ?

C’est la raison pour laquelle il semble qu’hormis Google, aucun moteur de recherche n’indexe les applications JavaScript. C’est-à-dire que le site ou l’application ainsi mise à jour vers ces nouvelles technologies, depuis un monolithe classique par exemple, disparaîtra complètement des radars (hors celui de Google) !

Pour faire cette affirmation, chose toujours compliquée en SEO, je me base sur une étude en conditions réelles faite en 2017, dont voilà la conclusion en une image (qui est toujours valide mi-2021) :

À noter qu’Angular 2 avait à l’époque un problème, même avec Google, ce n’est probablement plus le cas pour la dernière version de ce framework actuellement ( source de l’étude et vous pourrez trouver le test en conditions réelles ici , toujours accessible sur internet ). Qwant ou Ecosia ne semblent pas avoir indexé ces applications non plus, l’intérêt c’est qu’on peut le vérifier par nous même !

“Oui mais Google c’est 90 à 95 % de part de marché” me direz-vous, ce n’est peut être pas vraiment une grosse perte ? Cela va dépendre de votre population cible. Si ce sont des personnes plutôt “geeks”, ces dernières auront tendance à plutôt utiliser DuckDuckGo ou autre moteur de recherche plus respectueux de la vie privée (une tendance qui prend de plus en plus d’ampleur de manière générale d’ailleurs). Si au contraire ce sont des personnes peu habituées avec l’outil informatique, il est plus probable de les trouver en grand nombre chez Bing, le moteur par défaut livré avec Edge et Windows. Tenir ce discours peut donc paraître assez risqué.

Je me base une nouvelle fois sur des données à ma disposition : je possède un blog où j’écris des critiques sur des films, des tutoriels sur jeux vidéo ou encore des articles de vulgarisation scientifique. Le thème est donc un peu “geek”. Or, un tiers des entrées ont lieu depuis d’autres moteurs de recherche que Google, on est assez loin des 90% de part de marché !

“Quid de l’avenir” ? Puisque les SPA fêtent leurs 10 ans et sont maintenant extrêmement populaires, il semble assez clair que la plupart des moteurs ne vont probablement pas chercher à supporter les coûts d’exécution du JavaScript avec leur robot, sinon ça serait déjà fait. Il vaut donc mieux chercher des solutions pour contrebalancer ce problème (le fait que ces solutions existent maintenant est peut être une raison de plus pour que ces moteurs ne cherchent pas plus loin).

À noter par ailleurs que tout partage de lien sur les réseaux sociaux (ou un Slack, etc.) affiche normalement une miniature avec une image et un peu de texte. Avec une SPA classique, ces miniatures sont entièrement vides pour la même raison que vue précédemment : Facebook ou Twitter ne vont pas s’embêter à exécuter un moteur JavaScript entier pour afficher une simple image avec une phrase. Exemple concret avec les images ci-dessous :

Une miniature classique sur Facebook

La même miniature si Le Gorafi devenait soudainement une SPA du jour au lendemain sans adaptation : on a bien moins envie de cliquer ! Le titre, l’image ainsi que la description en gris ont disparu. Le même constat peut d’ailleurs se faire sur Google avec la petite description en dessous de chaque lien qui sera manquante.

Quelles solutions pour garder des pratiques modernes de développement avec le SEO ?

Heureusement les équipes et communautés derrière les frameworks et librairies pour construire les SPA ont bien eu conscience de ce problème et ont mis en place des solutions, qui sont maintenant clairement considérées comme fiables avec la nouvelle décennie. C’est ce qu’on appelle le “Server Side Rendering” ou “rendu côté serveur” (SSR).

Cela peut sembler comme un retour en arrière à première vue, mais selon la technologie on se retrouve plutôt avec le meilleur des deux mondes : des applications hybrides avec un rendu côté serveur puis une SPA qui prend le contrôle une fois la première page chargée par l’utilisateur – ou un site statique, construit et généré avec les outils modernes de développement JavaScript.

Pour React les plus connus sont Next.js et Gatsby , qui sont maintenus par la communauté :

Le premier permet ce type d’application hybride, proposant en même temps tous les bénéfices en termes UX des SPA et des sites Web classiques.

Le second cherche plutôt à concurrencer les CMS comme WordPress en offrant un site statique et les plugins correspondants.

Pour Angular il faut regarder du côté d’Universal , maintenu par l’équipe du framework. Quant à VueJS, ils proposent une solution native à la librairie .

Dans tous les cas, ces solutions sont à prendre en compte et à implémenter dès le début des développements, on s’expose sinon à des coûts de migration qui peuvent être assez lourds. En effet ces frameworks agissent comme des surcouches aux outils pour construire les SPA, il faut donc effectuer pas mal de changements. Mais s’ils sont mis en place dès le début, le surcoût en développement sera quasiment invisible.

Conclusion

Le monde du développement Web a énormément évolué ces 10 dernières années. De nos jours même l’hégémonie de WordPress est remise en jeu par des frameworks comme Gatsby à travers React. Il y a quelques années, comme en 2017 lors de l’apparition d’Angular 2, le SEO était une problématique majeure de ces nouveaux outils qui empêchait leur utilisation universelle. Mais ce n’est maintenant plus le cas, lorsqu’on a conscience des changements à apporter par rapport aux frameworks “vanilla”.

Les techniques de rendu SSR s’imposent en effet de plus en plus et à juste titre, car en plus du SEO, la magie de ces outils permet d’avoir un Web de plus en plus rapide et de plus en plus pratique dans son utilisation ! Le tout en conservant le confort de développement apparu il y a 10 ans avec les SPA.

REX : Mon premier challenge CodinGame

Tue, 11 May 2021 08:26:00 GMT

Codingame est principalement un site d’entraînement au langage de programmation utilisé par les recruteurs. Mais il ne se limite pas seulement à cet univers de test et d’évaluation. Il existe également un système de challenge qui m’était jusque-là complètement inconnu.

Pendant une semaine entière, un défi est relevé par la communauté. Le but ? Des bots/robots codés par les participants s’affrontent par niveaux ou ce qu’on appelle des ligues (bois, bronze, argent, or, legend).

CondinGame, qu'est-ce que c'est ?

Idée reçue

Codingame était déjà passé dans mon radar mais je n’avais, à l’époque, pas été convaincu par ses puzzles games servant principalement à test er nos compétences en langage de programmation. Mon avis a bien évolué et a dépassé cette idée préconçue que je m’en étais faite.

Le hasard d'une rencontre

Le hasard fait bien les choses car durant une de mes missions j’ai été amené à rencontrer une équipe de “vétérans” de Codingame. Ils m’ont alors présenté un plus large éventail des possibilités du site, avec des défis plus aboutis.

Les avantages

L’idée de pouvoir coder un bot pour un jeu compétitif en python était pour le moins séduisante. Surtout que le site a eu la bonne idée de proposer les librairies de nos jours indispensables : numpy et pandas.

Mise en place

Après cette redécouverte de la plateforme, je me suis joint à leur équipe pour participer quelques jours plus tard au Fall Challenge 2020 .

Ce challenge d’une semaine a pour thème un jeu de plateau physique qui a, pour l’occasion, été codé par les équipes de Codingame.

“Le jeu se déroule dans un magasin de potions dans lequel se trouvent deux sœurs jumelles sorcières, chacune tentant de prouver qu’elle est plus douée que l’autre dans la préparation de potions. Elles ont organisé un petit concours : gagner plus de rubis que sa sœur en vendant des potions. Cependant, la hutte de sorcière où est situé leur magasin n’est pas très grande, elles doivent partager le même espace de travail et gérer les mêmes commandes. “

“Chaque joueur contrôle une sorcière. Chaque sorcière a accès à son propre inventaire d’ingrédients ainsi qu’à une liste de sorts qu’elle a appris. Ces sorts sont utilisés pour transformer un ensemble donné d’ingrédients en un autre.Chaque commande est une liste d’ingrédients nécessaires pour préparer une potion et gagner des rubis. Une partie se déroule sur plusieurs tours. À chaque tour, les joueurs effectuent une action simultanément.

Ingrédients : Il y a 4 types d’ingrédients, de valeur croissante. Les types sont indexés de 0 à 3” (source : Codingame).

Pour plus de renseignements sur les règles du jeu vous pouvez consulter cette vidéo de tutoriel (en anglais).

Déroulé du challenge

L'interface

L’IDE de Codingame : à droite la partie code qui est auto-remplie avec les informations essentielles pour récupérer les inputs et générer les outputs ; à gauche la fenêtre du jeu qui permet de suivre les parties étapes par étapes ainsi qu’une fenêtre de débogage.

Les ligues

Après avoir testé son bot contre une IA, on lance une série d’affrontements contre les autres participants pour calculer son score au sein d’une ligue (bois, bronze, argent, or et legend), qui s’achève contre un boss.
Si l’on est victorieux, on passe dans une ligue supérieure (si celle-ci est débloquée). L’ensemble des ligues n’est pas accessible dès le départ mais se débloque à un rythme d’une tous les 2 jours. À noter qu’une nouvelle ligue apporte de nouvelles règles.

Il y a donc dans cette compétition un système régulier de validation pour passer à des niveaux plus élevés, ce qui donne l’occasion de perfectionner son code et discuter stratégie avec son équipe. D’où l’intérêt d’en avoir une !

Se familiariser avec les règles du jeu

Au début même les experts utilisent python ou un autre langage permettant de prototyper rapidement et se familiariser avec les règles et l’interface. Chaque challenge ou puzzle impose un format spécifique aux inputs et outputs, même si l’interface reste la même. Ce passage est le plus déroutant pour un novice.
Heureusement une fenêtre de log permet de comprendre étape par étape le résultat de notre algorithme.

Évolution des règles

Comme dit précédemment, l’avancement se décompose en ligues. L’évolution dans les premières ligues se fait assez rapidement. Mais tout se complique lorsque les ligues se débloquent avec l’ajout de nouvelles règles.

Exemple : à partir de la ligue argent, un système d’achat de sort à contester avec l’adversaire est mis en place. Si on n’a pas adopté des bonnes pratiques de code en début de challenge ces ajouts peuvent obliger à tout réécrire.

Quelques conseils pour bien commencer !

De bonnes pratiques de code sont très efficaces pour ne pas perdre de temps.
Bien choisir son algorithme : a priori partir au plus simple quitte à brader les performances et le faire évoluer en fonction des nouvelles règles de jeu.
Les performances : chaque boucle de calcul ne doit pas dépasser 80 ms, dans la précipitation j’ai oublié que les performances de la bibliothèque pandas sont très inférieures à celles de numpy.
Visionner les derniers matchs de notre bot mais également des adversaires, on peut par exemple “charger” un bot pour s’entraîner contre lui.
Une semaine est un temps très court, il faut s’appuyer sur son équipe pour avancer rapidement sur les stratégies et les choix algorithmiques.
Ne pas hésiter à copier les données d’entrée dans son IDE préféré (pour moi un notebook) et tester des fonctionnalités pour accélérer le débogage.

Interface pour visualiser nos derniers combats. Elle se paye le luxe d’avoir un système de replay intégré.

Aller plus loin

Score officiel

À la fin du challenge j’ai terminé en ligue argent malgré de mauvaises performances du code et une prédiction de l’algorithme avec seulement 3 coups d’avance.

Ce challenge était plutôt compliqué si on compare mon score avec celui de mes collègues plus expérimentés que moi. Cela est surtout dû aux changements de règles, comme l’achat de sort, qui oblige à décomposer notre algorithme en 2 phases lors d’une partie.
Même si l’exercice demande beaucoup de temps pour espérer être performant, l’expérience est addictive !

Je décide de continuer en me fixant comme objectif le rang or… Puis quelques jours plus tard le rang legend.

Challenge en solitaire

Même le challenge officiellement terminé, les bots des participants continuent de s’affronter. On peut donc continuer à s’entraîner pour améliorer son score.

Cette première expérience ajoutée aux informations récoltées dans les post mortems des participants m’a permis de mettre en place une approche beaucoup plus efficace. Je m’étais d’ailleurs fixé un autre challenge personnel : concurrencer des langages plus bas niveau avec python.

Création d’un simulateur simplifié du jeu en python à partir des données d’entrée (liste des potions et recettes).
Un code pour tester différents hypers paramètres lié à l’algorithme.
Un nouvel algorithme de recherche en faisceau, le Beam search, plus performant (beam Search https://en.wikipedia.org/wiki/Beam_search ).
Adapter mon code pour prédire les coups de l’adversaire.

Événement marquant

Si je devais ne citer un événement marquant, ce serait celui de mon passage contre le boss entre les ligues or et legend. Sa puissance/son score dépend également de ses victoires contre les autres participants. Après la semaine officielle, il a tellement gagné en puissance qu’il était loin devant les autres participants. Je restais systématiquement à la seconde place juste derrière lui… Frustrant.

Pour le vaincre ma stratégie fut donc de faire varier les hyperparamètres de mon modèle en fonction de sa stratégie et de relancer le fil des combats toutes les 15 minutes. Pas très subtil mais quelle satisfaction quand j’ai finalement atteint le rang légende !

Conclusion

En conclusion, ce type de challenge est addictif et j’ai personnellement atteint mes objectifs, voire plus en accédant au rang légende. En bonus je suis également arrivé dans les premiers sur les participants avec le langage python.

Grâce à une méthode orienté numpy mon code a pu affronter des langage plus véloces comme C# ou C++, avec une prévision à 15 coups d’avance ce qui était largement suffisant. Je reviendrai d’ailleurs dans un prochain article sur l’utilisation de numpy.

Si vous avez des questions sur les challenges Codingame ou si vous voulez simplement échanger autour de ce sujet, n’hésitez pas à nous contacter, nous nous ferons un plaisir de vous répondre !

Kafka Stream : utiliser l'API Processor en plus de Stream DSL

Tue, 27 Apr 2021 13:03:00 GMT

Tout le monde a déjà entendu parler de Kafka et lu maints articles à ce sujet. Tout le monde a testé les “consumers” et “producers”, tout le monde a développé un “stream” pour compter des mots… Mais lorsque l’on sort des sentiers battus, il est difficile de trouver des articles sur comment utiliser la Stream Processor API dans des cas spécifiques. Cette dernière permet d’écrire des Streams Kafka lorsque Streams DSL n’est pas suffisant. Ces API permettent de définir la Topology d’un stream représentant la logique métier à appliquer sur la donnée traitée..

Bien entendu, je pense qu’il faut bien réfléchir avant d’utiliser un outil d’une façon différente de ce pour quoi il a été conçu. La question que l’on doit se poser est “Est-ce que ma façon d’implémenter mon besoin est justifiée, est-ce que j’utilise le bon outil ?” (Il est toujours possible d’ouvrir des huîtres avec un tournevis…)

Quel est le besoin ?

Dans le cadre d’un projet client, des boîtiers installés sur des véhicules envoient des données captées sur ces derniers et sont transmises au format protocol buffer via le protocole MQTT sur des brokers en mode streaming. C’est un cas d’usage standard qui est facile à mettre en place dans la majeure partie des cas. Cela jusqu’au jour où de nouveaux boîtiers ont leur propre logique : stocker la donnée pour l’agréger au format trajet avant de l’envoyer.

Cela induit des messages volumineux qui doivent être découpés en sous messages par les boitiers lorsque leur taille dépasse la taille maximum autorisée par le broker pour un message ou que la qualité du réseau ne permet pas d’envoyer des messages trop volumineux. De plus, ces messages peuvent être envoyés dans le désordre, sur une période plus ou moins longue et sans assurance de tous les recevoir (1). Enfin, les données d’un trajet doivent être renvoyées à un tiers une fois le trajet reçu en un seul message reconstruit.

L'implémentation

Le processus

Le processus décrit dans le schéma suivant permet de valider l’envoi d’un trajet consolidé une fois qu’il est entièrement reçu.

Il doit répondre aux deux cas suivants :

Le boitier envoie les données en mode streaming: les paquets ne font pas partie d’un trajet agrégé par le boîtier
Le boîtier envoie les données en mode trajet: le boîtier agrège les données d’un trajet et les envoie au broker une fois celui-ci clos. Si le volume de données d’un trajet excède une taille maximale autorisée pour un paquet alors il est découpé en sous messages.

Le contenu du message

Pour qu’il soit possible de savoir si un message est de type trajet, une information facultative doit être rajoutée dans le message (cf .proto (2)). Le champs “Trip” est présent si le boîtier émet des données en mode “trajet”, et contient le nombre de paquets représentant le trajet. Cette information permettra de savoir si tous les paquets d’un trajet sont reçus.

message Trip { required int64 start = 1; required int64 end = 2; required uint32 chunk = 3; required uint32 chunks = 4; }
message Header { required int64 ts = 1; required int64 device = 2; optional Trip trip = 3; }

Reconstruire un trajet côté serveur

Comme évoqué précédemment, l’API Streams DSL de Kafka ne permet pas de gérer ce cas. De prime abord nous pourrions penser qu’il est possible de le gérer avec les Sessions Windows, ces dernières sont représentées par des périodes d’activité séparées par des périodes d’inactivité. Si les boitiers envoient les données en mode streaming il est conseillé d’utiliser cette fonctionnalité car elle correspond à la définition d’un trajet. Mais dans notre cas, le trajet est déjà construit par le boîtier et il faut le reconstruire côté serveur.

Dans notre cas, nous considérons qu’un trajet peut être reconstruit côté serveur lorsque tous les paquets d’un même trajet sont reçus ; si le TTL d’attente de tous les paquets est atteint nous considérons que nous ne pouvons pas envoyer le trajet incomplet au tiers.

De plus, le stream utilisé pour reconstruire les trajets ne doit pas stocker toute la donnée, seulement les index des paquets reçus afin de ne pas avoir de messages de taille trop importante et d’informations inutiles. L’idée est de réduire l’impact mémoire des messages qui transitent par Kafka, dans notre cas seules les métadonnées sont nécessaires pour définir un trajet.

Pour répondre à cette problématique il faut donc utiliser l’ API Processor et plus particulièrement son intégration avec l’API Stream DSL . Voici une liste des composants importants:

Un objet Trip définit par
un device (l’identifiant boitier)
une date de début de trajet
une date de fin de trajet

Un objet Status qui pour chaque trajet définit:
les index des paquets reçus
le nombre de paquets total

Un (De)-Serializer (Avro ou JSON (3)) pour les objets Trip & Status, déjà fourni par les exemples Kafka

Un State Store pour associer à chaque clé (Trip) une valeur Status du trajet

Stores.keyValueStoreBuilder( Stores.persistentKeyValueStore("STORE-TRIPS"), Serdes.serdeFrom(TripSerializer, TripDeserializer), Serdes.serdeFrom(StatusSerializer, StatusDeserializer) );

Un Transformer pour la logique spécifique de reconstruction d’un trajet.

package xxx;
import [...] import com.google.protobuf.Message;
public class ChunkedTripTransformer implements ValueTransformerWithKey<Key, Message, Trip> { private static final Logger LOGGER = LoggerFactory.getLogger(ChunkedTripTransformer.class); // TTL autorisé pour avoir la liste complète des paquets composants le message private final Duration delta; // Store utilisé pour stocker le status de chaque trajet private KeyValueStore<Trip, Status> kvStore; private ProcessorContext context;
public ChunkTransformer(Duration delta) { this.delta = delta; }
@Override public void init(ProcessorContext context) { this.context = context; kvStore = (KeyValueStore<Trip,Status>) context.getStateStore("STORE-TRIP-STATUS"); context.schedule(Duration.ofDays(1), PunctuationType.WALL_CLOCK_TIME, timestamp -> { KeyValueIterator<Trip, Status> iter = this.kvStore.all(); while (iter.hasNext()) { KeyValue<Trip, Status> entry = iter.next(); if (Instant.ofEpochMilli(entry.value.getStartDate()).isBefore(Instant.ofEpochMilli(timestamp - delta.toMillis()))) { // Suppression des trajets non reçu après expiration du TTL this.kvStore.delete(entry.key); } } iter.close(); context.commit(); }); }
@Override public Trip transform(Trip key, com.google.protobuf.Message value) { int chunk = value.getHeader().getTrip().getChunk(); // Si le paquet reçu a un index de chunk incohérent il n’est pas traité if (chunk <= 0 value.getHeader().getTrip().getChunks() < chunk) { return null; } // Si le trajet n’est composé que d’un seul paquet alors le trajet est complet if (value.getHeader().getTrip().getChunks() == 1) { return new Trip( key.getDeviceId(), Instant.ofEpochMilli(value.getHeader().getTrip().getStart()), Instant.ofEpochMilli(value.getHeader().getTrip().getEnd()) ); } Trip trip = new Trip(key.getDeviceId(), value.getHeader().getTrip().getStart(), value.getHeader().getTrip().getEnd()); Status status = this.kvStore.get(trip); // Si aucun status n’est présent dans le store alors c’est le premier paquet reçu pour le trajet if (status == null) { this.kvStore.put(key, new Status(value.getHeader().getTrip().getChunks(), chunk)); } else { // Un paquet du trajet est réçu mais ce dernier n’est pas encore complet if (!status.received(chunk)) { return null; } // Le trajet est complet il est donc émis et supprimé du Store if (status.completed()) { this.kvStore.delete(key); return key; } // Mise à jour du status existant pour le trajet this.kvStore.put(key, status); } return null; }
@Override public void close() { // nothing to do } }

Conclusion

Dans la majeure partie des cas l’API Stream DSL fournie par Kafka permet de répondre au besoin d’implémentation. Dans cet exemple, le fait d’utiliser un Transformer custom a permis de répondre à la problématique, mais dans certains cas il faut utiliser l’API bas niveau pour construire entièrement le stream en utilisant des Source, Processors et Sink.

La définition de la Topology établie uniquement avec l’API processor permet une grande liberté d’implémentation mais s’avère verbeuse et contraignante. La couche d’abstraction fournie par l’API Stream DSL simplifie l’écriture des streams et la possibilité de mixer les deux API Processor & Stream DSL évite d’avoir à tout écrire avec uniquement des processors dans certains cas.

Dans cet article nous nous sommes focalisés sur un cas précis, mais lorsqu’est abordé un sujet avec Kafka, il faut commencer par travailler sur la modélisation des données, sur les clés et valeurs qui doivent transiter dans le broker. La clé d’un message est très importante pour le partitioning et un choix inadapté peut avoir des conséquences sur l’écriture des streams et des consumers notamment.

N’hésitez pas à nous contacter si vous avez des questions sur ce sujet ou sur Kafka en général, nous nous ferons un plaisir de vous répondre et d’échanger avec vous !

1 Le protocole MQTT avec un QoS 2 assure qu’un message est envoyé et est reçu une seule fois. Mais dans le cadre du projet les données sont envoyées avec une connexion GSM et certains véhicules roulant à l’étranger peuvent rester de longues périodes dans des zones blanches.

2 Le .proto est le fichier qui définit le format des messages Protocol Buffer.

3 Dans notre cas nous utilisons un Schema Registry avec des schémas Avro.

Flutter 2 vient de sortir ! Mais au fait, c'est quoi ?

Tue, 20 Apr 2021 13:32:00 GMT

Il y a un peu plus d’un mois, le 3 mars 2021, Google a annoncé la sortie de la v2 de Flutter. Ce framework de développement d’applications multi-plateformes, dont la première version est sortie en Juin 2018, est encore peu connu malgré une adoption qui ne fait qu’augmenter. Dans cet article nous allons voir ce qu’il apporte, notamment dans un contexte de développement mobile.

Quelles sont les problématiques d’aujourd’hui dans le développement mobile ?

Il existe actuellement de nombreuses manières différentes de développer des applications mobiles. Chaque solution a ses avantages et inconvénients, d’où l’apparition de nouvelles au fur et à mesure des années. Flutter s’inscrit dans cette logique et est d’ailleurs à ce titre l’une des dernières technologies disponibles. Comparons-les rapidement !

Le développement natif

L’architecture d’une application native : les API de la plateforme sont directement appelées (affichage, API hardware etc…). Les Widgets sont les composants natifs à l’affichage (liste, bouton, texte etc), rendus dans le “canvas” du mobile.

La contrainte principale du développement natif est le besoin d’avoir 2 équipes pour gérer chaque plateforme, à cause des langages différents : Java/Kotlin pour Android, Objective-C/Swift pour iOS. Chaque fonctionnalité doit donc être développée 2 fois, avec son lot de tests et donc de bugs potentiels.

À l’inverse, l’avantage principal réside dans le fait d’utiliser les technologies prévues à l’origine pour faire des applications : meilleur support et accès aux dernières fonctionnalités intégrées des systèmes d’exploitation.

Le développement natif est une bonne option dans le cas où le cœur de métier est le mobile et lorsque la performance est la priorité absolue. Dans les autres cas, il peut être intéressant de se tourner vers une autre solution.

Les apps hybrides WebView (Cordova, Ionic...)

L’application hybride est écrite en HTML + JavaScript et utilise l’affichage des pages web du mobile. Elle communique avec l’hardware à travers le “pont” du framework.

Ces applications sont en réalité des vues web en HTML, rendues par le mobile, de la même manière qu’un navigateur. Elles utilisent un service fourni par le framework pour faire le pont avec les services bas niveau du téléphone (caméra, audio, position, bluetooth etc).
L’avantage principal est évidemment l’utilisation des technologies du Web : échelle de popularité différente, langage interprété permettant le hot reloading et partage de la même base de code pour les deux plateformes. Mais tout cela au prix de performances bien plus réduites qu’en développement mobile natif, puisque l’on passe ici par une Webview à l’affichage.

Les Progressive Web Apps

Cette technologie là est un peu différente. En réalité ce n’est qu’un site Web installable affiché à travers un navigateur, mais ce dernier cachant son interface pour donner l’impression d’une application normale. Les performances sont évidemment encore moins bonnes que les Webviews et le support des API hardware est implémenté à travers les navigateurs (sur iOS/Safari notamment il en manque quelques unes).

L’utilisation prévue n’est pas la même : ici cela sera plutôt pour pouvoir accéder à une application Web à travers une icône installable sur n’importe quelle machine. Vous pouvez trouver plus d’informations sur cette technologie dans notre article sur les PWA.

Les apps React Native

L’application React Native est aussi développée avec les technologies du Web mais gère son propre affichage, en embarquant l’interpréteur JavaScript. Elle communique avec la plateforme entière à travers le pont du framework.

Apparu pour répondre aux problématiques des Webviews, c’est une solution “entre deux” : on code une vraie application en JavaScript qui utilise les vrais composants graphiques natifs, et un “bridge” relie ce monde avec celui de la plateforme native.

Vous pouvez lire notre article consacré à React Native pour plus de détails. Les performances sont meilleures que les WebView mais restent notablement inférieures aux applications natives, principalement au moment du démarrage, lorsque l’interpréteur JavaScript est lancé et les composants d’UI sont transpilés en composants natifs.

Flutter est heureusement la solution à toutes ces problématiques !

Flutter est différent, mais en quoi ?

Une application sous cette technologie, développée en Dart, gère son propre affichage et n’a pas besoin de passer par un pont de communication avec le monde natif.

Apparu en 2017 et officialisé mi-2018, Flutter se veut être la solution aux problématiques vues jusqu’ici : partage du code entre les plateformes sans que cela se fasse aux dépens des performances.

Pour ce faire, comme nous le voyons sur le schéma, Flutter n’a besoin que du canvas de la plateforme native pour afficher ses propres widgets de rendus de l’UI, l’application n’utilise en effet pas ceux de la plateforme native. Elle a de même besoin d’un accès aux services hardware. Tout le reste est géré par le framework, sans besoin de “Bridge” de conversion.

“Tout est un Widget” est l’idée centrale de cette technologie, car ils composent l’UI : à la manière de React, chacun peut être imbriqué dans un autre selon le besoin ou être personnalisé à l’envie sans pertes de performances.

Qu'est-ce qu'un widget ?

Les widgets sont des “unités de vue” : ils décrivent un affichage et un comportement (bouton cliquable par exemple). Une action donnée peut changer leur état et ainsi changer l’affichage de l’interface.

Les Widgets Flutter sont fournis avec le framework et ne sont pas convertis en composants natifs, c’est la différence majeure avec React Native.
Puisqu’ils sont fournis avec Flutter et ne sont pas uniques selon la plateforme (Android, iOS…) il n’y a pas de problèmes de compatibilité, un des soucis parfois rencontrés avec React Native où il arrive de faire du code spécifique.

Différents exemples de widgets ( source )

Qu'est-ce que le Dart ?

Langage créé par Google en 2011, il a la particularité principale de pouvoir être compilé vers la plupart des langages machine ou transpilé en JavaScript. Ainsi, tout comme ce dernier qui est interprété, le Dart permet la même puissance de développement (hot reloading etc), mais avec les avantages en production d’un langage compilé (performances). Le meilleur des deux mondes.
Le langage est assez proche de JavaScript dans sa syntaxe et est de la même manière mono-thread , ainsi que de nature asynchrone (avec notamment l’utilisation des mots-clés “async” et “await”).

Du code Dart peut être compilé vers toutes ces architectures processeur ou transpilé vers du JavaScript ( source ).

Dart connaît une popularité croissante depuis quelques années, à noter que Google l’utilise pour créer leur nouvel OS “ Fushia ”, dont le but à terme pourrait être de remplacer Android.

Avantages/Inconvénients par rapport aux autres solutions

Puisque Flutter n’a pas besoin d’utiliser un “pont JavaScript”, on revient à un temps de démarrage très proche des applications natives. De la même manière les performances globales sont bien meilleures, grâce aussi au fait que Dart peut être compilé en AOT en code natif.

Ce dernier propose également un compilateur JIT, pour permettre une expérience de développement optimale avec le hot reload, similaire aux apps JavaScript.

Enfin, on note que Flutter dispose d’une solution CI/CD supportée par Google, alors que dans toutes les autres technologies vues dans cet article il faut utiliser des solutions externes comme Bitrise , si on le souhaite.

Au niveau inconvénients, il faut évidemment apprendre un nouveau langage, le Dart, qui n’a pas la popularité de JavaScript ou Java. Par ailleurs, les widgets peuvent être difficiles à appréhender au début, ça peut être comparable à une transition d’Angular vers React. Ce sont les rares inconvénients de Flutter ! Bien entendu les performances restent distinguables de celles du natif mais l’écart est maintenant quasi invisible pour la plupart des utilisations.

L’écosystème du développement mobile ne s’y méprend pas : Flutter semble en effet avoir dépassé React Native en popularité vers mi-2020 (Google trends).

Les nouveautés de Flutter 2

Un résumé des nouveautés de la 2ème version ( source )

Cette mise à jour comprend principalement la sortie du web stable. De la même manière que React Native, ce framework originellement conçu pour créer des applications mobiles permet maintenant de faire des applications Web.

À terme, l’idée est de pouvoir concevoir des applications lourdes sous Windows, MacOS ou encore Linux, en plus des applications mobiles et Web, avec le même code. React Native a le même objectif, et les deux technologies semblent aller dans la bonne direction pour résoudre toutes les problématiques induites.

Conclusion

Flutter semble à la hauteur de ses promesses, alors qu’il n’a même pas encore 3 ans derrière lui. Ça ne présage que de bonnes choses pour l’avenir du développement mobile, mais aussi du développement multiplateforme de manière générale. On termine sur un benchmark pour voir concrètement les différences de performances. Voilà un rapide benchmark publié sur Medium où le natif, React Native et Flutter sont comparés sur un défilement d’images dans une liste.

Le constat est donc sans appel !

Les runtime Kubernetes CRI, deux alternatives à Docker

Tue, 13 Apr 2021 13:45:00 GMT

Récemment Kubernetes a annoncé déprécier Docker comme runtime CRI (Container Runtime Interface). S’en est suivi un mouvement de panique dans mon entourage sur la disparition de Docker. Au fil des articles de cette série, vous avez pu vous familiariser un petit peu plus avec les technologies de conteneurs, et constater que d’une part Docker a de multiples usages et que d’autre part il existe des alternatives convaincantes quelque soit l’usage qu’on en fait.

Dans cet article, nous allons parler des runtimes CRI, ces outils que Kubernetes (k8s pour les intimes) va utiliser pour créer les pods et lancer les conteneurs. Nous commencerons par un aperçu de ce qu’est le CRI de Kubernetes, nous verrons ensuite comment Docker s’intègre à Kubernetes avant de faire un rapide tour d’horizon des runtimes OCI qui existent aujourd’hui.

Le Container Runtime Interface de Kubernetes

Source : CNCF

Kubernetes est un orchestrateur de conteneurs que l’on ne présente plus aujourd’hui. Qui dit orchestrateur de conteneurs, dit que celui-ci doit démarrer des conteneurs à un moment donné. Cette tâche ainsi que l’implémentation concrète des pods est dévolue au runtime CRI.

Sur chacun des nœuds d’un cluster k8s se trouve la kubelet. Il s’agit grosso modo de “l’agent k8s”, il est chargé de la gestion des conteneurs sur son nœud. C’est donc à lui d’appeler le runtime CRI. En plus de gérer le cycle de vie des conteneurs, le runtime CRI gère également la gestion des images depuis une registry.

L’interface CRI utilise le protocole gRPC et les messages sont au format protocol buffer , un format binaire de Google.

Maintenant que nous en savons un petit peu plus sur le CRI, faisons un tour des runtimes CRI, en commençant par Docker.

Docker

Source : Docker

Docker permet de faire toutes les opérations attendues par un runtime CRI, sauf qu’il n’implémente pas l’interface CRI. Un composant a été ajouté dans le code de la kubelet pour explicitement gérer les conteneurs avec Docker : c’est le dockershim . C’est ce composant qui a été déprécié par Kubernetes.

Il faut rester vigilant au fait de ne plus utiliser Docker avec k8s : cela signifie aussi qu’il ne sera plus possible de faire du “Docker in Docker”, puisque les nœuds n’auront plus de socket Docker.

Il est donc maintenant évident que Docker n’est plus l’outil idéal pour s’interfacer avec Kubernetes. Mais docker n’est plus le monolithe qu’il était, il utilise containerd, qui lui est compatible avec le CRI.

Containerd

Source : CNCF

Containerd est un container engine utilisé par Docker qui est compatible avec le CRI. Il est le remplaçant le plus naturel à Docker dans un environnement k8s. C’est même une amélioration par rapport à Docker puisque l’on supprime un daemon et un composant du nœud.

Pour en savoir plus sur containerd, je vous invite à consulter l’épisode 2 de cette série sur les conteneurs.

Passons maintenant à l’autre runtime CRI bien connu : CRI-O.

CRI-O

Source : CNCF

CRI-O est un runtime CRI qui a la particularité d’être dédié à cette tâche, ce n’est pas un outil aux multiples usages comme Docker ou containerd. Il se veut léger et minimal.

Les principaux contributeurs de CRI-O sont Red Hat, Intel, Suse, Hyper et IBM. Il est le runtime par défaut d’ Openshift (Red Hat), SUSE CaaS platform et openSUSE Kubic entre autres.

Conclusion

Docker ne sera bientôt plus utilisable par Kubernetes, mais comme nous l’avons vu, containers et CRI-O permettent tous les deux d’assurer le même service. Ils sont tous les deux déjà utilisés en production.

Un article court et bien fait sur les différents runtime : container engine, runtime OCI et runtime CRI
The differences between Docker, containerd, CRI-O and runc

Série par Ian Lewis sur les runtimes avec des explications sur les mécanismes bas-niveaux
Container Runtimes Part 1: An Introduction to Container Runtimes
Container Runtimes Part 2: Anatomy of a Low-Level Container Runtime
Container Runtimes Part 3: High-Level Runtimes
Container Runtimes Part 4: Kubernetes Container Runtimes & CRI

Digital Intelligence Way for Industry Institute : en route vers l'industrie 4.0

Tue, 06 Apr 2021 15:02:00 GMT

Le projet Digital Intelligence Way for Industry Institute (DIWII) est né sur le Campus Région Numérique , lieu physique de formation et d’échanges, c’est l’outil de tout un écosystème. Pour les entreprises et les industries c’est une offre de services indispensables pour dynamiser l’emploi, accompagner leurs transformations numériques et accélérer vers l’innovation.

Situé à Charbonnières-les-Bains depuis janvier 2021, le campus va pouvoir accueillir un public varié d’environ 1500 étudiants, enseignants, collaborateurs d’entreprise et d’industriels.

Une réplique d’usine physique est présente sur le site associé à l’ensemble des technologies digitales, pour permettre aux entreprises de tester, expérimenter la numérisation de leurs processus de production avant de mettre en œuvre leur propre projet.

Le rôle du projet DIWII est de déployer des technologies à travers l’expérience, la complémentarité, les compétences des membres de son consortium.

Ce consortium propose une offre de service complète :

Centrée sur l’accompagnement de la mutation technologique des entreprises industrielles et sur la formation ;
Légitimée par une expertise scientifique de tout premier rang pour les domaines du numérique et de l’industrie.

Depuis plusieurs années, les membres du consortium s’efforcent de relever ce défi, DIWII rassemble plusieurs partenaires :

L’École des Mines de Saint-Étienne,
L’EM Lyon business school,
SIGMA Clermont,
2MAtech,
Le Centre technique des industries mécaniques (CETIM),
Human To Data : consortium qui rassemble Phimeca engineering, Delta Mu et Agaetis
Siemens
Bosch

Pour mieux comprendre les enjeux du projet DIWII, ainsi que ses tenants et aboutissants, les principaux acteurs de ce programme apportent dans cet article une réponse aux questions que vous vous posez !

Le consortium Human to Data, au sein du projet

Pour commencer, Jean-Michel Pou, président du consortium Human To Data (HTD), revient sur l’intérêt du projet.

HumantoData , partenaire du projet DIWII rassemble Agaetis, Deltamu et PHIMECA Engineering . Ce partenariat vise la mise en place d’une offre commune au service d’une digitalisation efficiente des industries, nous proposons ensemble de co-construire une solution collaborative reposant sur la combinaison de 4 savoir-faire :

Pilotage de la performance industrielle ;
Modélisation des phénomènes ;
Véracité des valeurs mesurées ;
Stratégie de traitement pour l’exploitation des données.

Pourquoi HTD a souhaité s’investir dans ce projet ?

HTD est au cœur de la digitalisation et de l’exploitation des données, le campus Région du numérique est une vitrine des nouvelles technologies avec cette nouvelle capacité à exploiter des données à travers la Data Science.

La place de HTD auprès du consortium DIWII s’est donc imposée comme une évidence.

Comment s’articule cette collaboration entre les partenaires ?

Tous les acteurs de DIWII se connaissent de longue date. Les échanges entre nous étaient déjà fréquents, notamment sur les thématiques de l’Industrie du Futur. Nous avons, chacun, conscience de nos complémentarités, qui s’ajustent parfaitement dans la mission que DIWII s’est donné autour de la modernisation de l’industrie régionale. Chacun de nous apporte sa pierre à l’édifice de façon naturelle et c’est bien là toute notre force !

Quel est le rôle opérationnel de Human to Data dans ce projet ?

HTD est présent au CODIR de DIWII et participe aux décisions stratégiques et définit la feuille de route. Ces décisions sont prises dans un esprit coopératif : un membre, une voie. Nous sommes également présents dans les groupes « Projets » qui sont chargés d’élaborer les prestations/activités qui seront proposées aux entreprises de la région.

C’est la complémentarité entre les écoles, les entreprises petites et grandes qui fait l’intérêt des actions que nous conduirons collectivement au service de l’économie locale.

“Soutenir le développement des entreprises régionales vers l’industrie 4.0”

De son côté Agaetis joue également un rôle primordial en intervenant dans le développement de solutions numériques autour des IoT et de la valorisation des données de production. José Alba, responsable du digital manufacturing revient donc sur ce rôle et l’offre de valeur pour les entreprises.

Quel est le rôle d’Agaetis dans le projet Diwii ?

Au sein du consortium, nous sommes spécialisés dans le traitement et la valorisation des données pour les projets industrie 4.0.

Nous intervenons notamment dans le développement de solutions digitales autour des IoT, systèmes connectés, mais aussi, dans la valorisation des données de production.

Les objectifs de nos interventions :

Améliorer le pilotage, la fiabilité et la performance globale de la production grâce à l’exploitation des données process et procédés ;
Anticiper les dysfonctionnements et les pannes ;
Baisser les coûts de non-qualité et améliorer le ROI ;
Sécuriser vos accès et les informations de votre entreprise.

Quelle est l’offre de valeur proposée aux entreprises ?

Les TPE, PME et ETI peuvent s’adresser au dispositif DIWII et ainsi bénéficier d’une plateforme rassemblant un ensemble de technologies et d’expertises permettant de répondre à des études de faisabilité, des expérimentations, de la R&D et des formations.

Dans un même lieu, vous retrouvez des académiques, des grands groupes et des PME qui travaillent ensemble pour répondre à ces besoins.

Agaetis intervient sur plusieurs technologies dans le domaine de l’industrie 4.0 :

“L’école des mines de Saint-Etienne veut être reconnue sur l’industrie du futur”

Pascal RAY, le directeur de l’ Ecole des Mines de Saint-Etienne (EMSE), revient sur l’importance du projet pour son école mais aussi les opportunités apportées par DIWII.

En quelques mots, que représente le projet Diwii pour l’EMSE ?

L’école des mines de Saint-Étienne est une des onze écoles du groupe Institut Mines-Télécom (IMT) et a publié en début d’année 2020 une feuille de route sur l’industrie du futur. Ainsi, l’implication de l’École dans le projet DIWII est essentielle. Elle a coporté avec l’EM Lyon, dans le cadre d’un partenariat public-privé, ce projet avec le soutien à la fois de l’IMT et de sa tutelle qui est le ministère chargé de l’industrie. Elle se positionne sur ces 3 missions :

La formation initiale et continue,
La recherche,
Le développement é conomique.

Comment les espaces de démonstration mis à disposition seront utilisés pour la recherche, la formation et les prestations ?

Les 3 missions sont complémentaires. L’objectif est toujours d’accompagner les entreprises dans leurs transformations en partant de leurs besoins propres et en personnalisant la réponse apportée. Pour cela, nous avons la chance de bénéficier des expertises croisées des différents membres du consortium et de l’apport additionnel d’un réseau de partenaires.

Il est donc primordial de mettre en place un dispositif agile et coordonné de réponse aux demandes, tout en favorisant les échanges, les partages d’expérience et les mises en synergie.

C’est le rôle de l’équipe opérationnelle d’animer cette organisation et il faudra bien sûr gérer un planning d’utilisation des différents espaces. Lorsque nous aurons à f aire des arbitrages par rapport aux sollicitations, alors nous aurons réussi ce pour quoi DIWII a été créé.

Quels sont les objectifs que poursuit l’EMSE dans ce consortium ?

L’école des mines de Saint-Etienne veut être reconnue sur l’industrie du futur tant sur le plan national qu’international en affichant l’ambition de devenir une technological University. Il est important pour l’Ecole de mieux former ses élèves à ces transitions technologiques, numériques, managériales, environnementales et sociétales et d’accompagner les entreprises dans cette démarche.

“La mise en œuvre de système uptodate est aussi une réelle opportunité de développement scientifique”

Emmanuel Duc, professeur à SIGMA Clermont-Ferrand insiste quant à lui sur les intérêts du projet DIWII dans le développement de nouveaux partenariats, la valorisation des compétences mais aussi la stratégie du futur Institut National Polytechnique (INP).

En quelques mots, quels sont les apports du projet Diwii dans la stratégie du futur INP ?

DIWII s’inscrit dans une stratégie de valorisation régionale du futur INP sur le thème de l’industrie, et notamment des mutations industrielles. Ce projet permet, ainsi, à l’INP de valoriser les compétences de ses enseignants chercheurs vers le monde industriel.

Quel est l’intérêt pour SIGMA d’être présent dans ce projet ?

L’intérêt est de développer de nouveaux partenariats sur cette thématique, qui lui permettront d’enrichir ses thématiques de recherche. La mise en œuvre de système uptodate est aussi une réelle opportunité de développement scientifique.

Quels sont les objectifs pour SIGMA ?

DIWII est une plateforme qui appuiera le développement d’une nouvelle activité de recherche cohérente avec les thématiques actuelles de ses laboratoires.

Par la suite, le projet permettra de valoriser les compétences acquises en les diffusant auprès de nos partenaires industriels.

Conclusion

Le projet DIWII est porté par de nombreux acteurs ayant tous à cœur de faire briller l’industrie du futur régionale en soutenant les entreprises. Grâce au campus régional et à l’usine présente sur site, il sera possible de tester la numérisation de processus de production avant de mettre en œuvre leur transformation numérique, industrielle et énergétique.

Lieu de rencontres et d’échanges, le campus a sans aucun doute un bel avenir et de beaux projets à venir !

Un plan de relance d'un milliard d'euros et trois licornes pour la cybersécurité française

Tue, 23 Mar 2021 16:21:00 GMT

En forte augmentation depuis la crise de la Covid-19, le nombre de cyberattaques sur le territoire français a considérablement augmenté par rapport à l’année dernière. Favorisées par le télétravail, les entreprises deviennent des cibles faciles. Comme l’électricité, les attaques se produisent là où il y a le moins de résistance. Les SI des hôpitaux sont aussi fortement visées .

C’est dans ce contexte anxiogène que le gouvernement a annoncé courant février la mise en place d’un plan à 1 milliard d’euros d’ici à 2025 pour renforcer le niveau de cybersécurité du territoire français.

Financé par le programme France Relance et le programme d’Investissement d’Avenir, le Gouvernement mobilise 1 milliard d’euros, dont 720 millions de financements publics. Ce plan a pour objectif de permettre à la filière cybersécurité française d’accélérer et de multiplier par trois le chiffre d’affaires de la filière et passant ainsi de 7,3 milliards à 25 milliards d’euros. Autre mission : doubler les emplois de la filière (de 37 000 à 75 000).

Cédric Lamouche , expert en cybersécurité chez Agaetis répond dans cette interview à toutes les questions que vous pouvez vous poser autour de ce plan de relance annoncé par le gouvernement. Il met en lumière les points stratégiques du chantier de la cybersécurité en France et fait un état des lieux de la situation actuelle.

Pour commencer, le gouvernement a annoncé ce 18 février vouloir doubler les effectifs de la filière cybersécurité d’ici 2025, en passant de 37 000 à 75 000 emplois, selon vous ce plan est-il réalisable en 4 ans et où se trouve l’enjeu de cette annonce ?

Le constat du manque de mains en cybersécurité ne fait qu’empirer d’année en années, la digitalisation des entreprises et l’exposition de leurs systèmes informatiques font qu’aujourd’hui il est difficile de pouvoir couvrir correctement les risques en cybersécurité. Il est indispensable d’accélérer la formation et la qualification de nouveaux renforts pour rapidement combler les besoins actuels. Il faut se donner les moyens d’avoir cette bulle d’air pour être proactif aux cybermenaces et sortir du mode pompier trop souvent rencontré ces dernières semaines sur tous secteurs de métiers confondus. C’est pour cela que nous avons fait le choix d’étoffer notre offre d’un service de formation à distance sous forme de réalisations de scénarios réels d’attaque avec un accès sur une plateforme SaaS. Cette offre de formation permet d’acquérir ou de monter en compétences rapidement sur des solutions technologiques de cybersécurité et des méthodologies d’attaque/défense.

La transition numérique a-t-elle été trop rapide pour maîtriser les risques de cyber sécurité ?

Incontestablement oui, l’accélération des derniers mois sur l’ouverture des systèmes d’information a créer des brèches au niveau de la gestion de la sécurité. Pour répondre à des besoins de continuité d’activités des entreprises ont dû ouvrir rapidement et sans analyse des risques leurs SI. On estime que certains secteurs ont gagné 5 ans en maturité de digitalisation, si on regarde le temps que prennent habituellement l’évaluation des risques et l’écriture d’un plan de gestion on voit que la sécurité ne peut plus suivre à ce rythme effréné. Il devient judicieux d’aller vers des approches de micro segmentations et de moindre privilèges pour arriver à maîtriser ses nouvelles expositions.

Avec son plan de relance d’un milliard d’euros, dont 720 millions de financements publics, le gouvernement veut faire émerger des champions de la cybersécurité et trois licornes françaises. Vous pouvez nous en dire plus ? Quels sont leurs objectifs et y en a t-il déjà sur le territoire français ?

La France a toujours été pionnière dans les nouvelles technologies et encore plus en cybersécurité. Nous n’avons rien à envier à nos voisins européens et partenaires outre atlantique mais il est important de garder cette volonté nationale d’avoir nos propres solutions nationales en développant et intégrant notre R&D reconnue mondialement. Il y a encore de la place sur des sujets d’automatisation, de veille et d’analyse, mais il est indispensable de piloter ces projets afin de ne pas se retrouver avec des doublons ou fork de solutions. L’état à tout à jouer et son rôle sur les prochaines années sera primordial notamment à veiller à ce que cette R&D et ces solutions restent sur le sol Français !

Bruno Le Maire, Ministre de l’Économie, des Finances et de la Relance, a déclaré que la cybersécurité était un “enjeu majeur du XXIe siècle” et qu’elle était “essentielle à la souveraineté des États, à la pérennité du développement des entreprises et à la sécurité des citoyens”. Comment se situe la France par rapport aux autres puissances mondiales dans la sécurisation de ses SI ? Sommes-nous en retard ou plutôt en avance ?

Nous avons une bonne sécurisation globale sur l’ensemble du CAC 40 qui sont impactés et régis par des réglementations de plus en plus drastiques sur la sécurisation des données, on retrouve par exemple le RGPD, la LPM, NIS etc … Mais il reste encore beaucoup à faire sur le segment de marché intermédiaire où peu de sociétés sont soumises à des réglementations à part le RGPD qui concerne tout le monde. On le voit aujourd’hui des secteurs sont des cibles privilégiées comme la santé et les administrations publiques, on ne peut pas dire que ces structures n’ont pas investi dans des moyens de protections mais force est de constater qu’aujourd’hui elles arrivent à leurs limites. Il faut pouvoir leur proposer des solutions de cyber défense adaptées aux niveaux des fonctionnalités mais surtout au niveau coût d’acquisition. De nouveaux business models doivent être inventés pour rendre accessible ces solutions avec des tickets d’entrées acceptables. La mutualisation peut être une porte de sortie vers le haut pour faire face rapidement à ces cybermenaces de plus en plus sophistiquées.

Un des axes d’action avec ce plan de relance est de diffuser une véritable culture de la cybersécurité dans les entreprises, quelles vont être les missions principales pour que cette culture soit adoptée et à quel niveau est-elle déjà présente en France ?

En France nous avons déjà un très bon travail de sensibilisation de l’ANSSI qui sort régulièrement des guides sur la sécurisation des SI, en parallèle l’état a mis en œuvre la plateforme cybermalveaillance.gouv.fr qui permet de donner des conseils aux entreprises mais surtout de les prendre en charge dès lors des premiers signaux d’attaque. Il ne faut surtout pas relâcher les efforts et les messages doivent être relayés régionalement, départementalement et localement. Il doit y avoir beaucoup plus d’interactions entre les sociétés de service en cyber sécurité, les partenaires locaux et les entreprises car les enjeux sont communs autour d’une volonté de croissance et de pérennité.

Enfin un des derniers axes d’action est de stimuler la recherche française en cyber et l’innovation industrielle avec dans l’idéal une hausse de 20% des brevets, est-ce réalisable en 4 ans et quels sont les sujets les plus importants à traiter selon vous ?

Oui, c’est tout à fait raisonnable, nous avons une très bonne R&D comme je vous le disais plus haut mais encore faut-il savoir la valoriser et lui donner les moyens de passer à l’échelle. Trop de projets restent dans les tiroirs des laboratoires soit par manque de financement ou de méthodologie pour aborder le marché. Entre avoir une idée et la valoriser commercialement ce n’est pas si simple que ça si ces laboratoires ne sont pas accompagnés le taux de résultat sur le delivery et l’usage restera très faible. Je suis tout à fait d’accord sur le besoin de produire des brevets mais il faut absolument une dynamique de valorisation de ces brevets et surtout de veiller qu’ils permettent de donner de la croissance aux entreprises françaises.

Et Agaetis dans tout ça, où vous situez-vous et où en êtes-vous ?

Nous avons pris le virage de la cybersécurité car de plus en plus de projets que nous abordons requièrent des niveaux de sécurisations importants. Il est très rare aujourd’hui de trouver des projets clients sans une volonté de sécurisation ce qui est plutôt rassurant pour nous consommateurs et usagers de ces projets de digitalisation. Notre expertises et nos retours d’expériences nous permettent d’être dans l’anticipation sur des sujets brûlants comme la cybersécurité c’est pour cela que nous avons produits des offres baptisées :

Comment organiser la résilience de son SI ?

Tue, 16 Mar 2021 16:26:00 GMT

Victime d’un incendie dans la nuit du 9 mars, un datacenter d’OVH a subi de lourdes pertes . Ne faisant heureusement aucun blessé physique, l’accident a néanmoins provoqu é la perte totale du datacenter SBG2 et une partie de SBG1 (quatre salles serveurs).

Grâce à l’intervention des pompiers, les deux autres datacenters, SBG3 et 4 ont pu être sauvés, a affirmé Octave Klaba, PDG d’OVHCloud sur Twitter . Ce dernier a d’ailleurs récemment publié une vidéo pour faire un état des lieux de la situation .

Malgré tout, pour maîtriser l’incendie, une coupure de courant totale n’a pas pu être évitée. Ainsi ce sont 3,6 millions de sites web, représentant 464 000 noms de domaines distincts qui se sont retrouvés hors ligne.

Organiser la résilience de son système d’information est primordial dès lors que l’on construit un projet. Pour être sûr de ne pas perdre ses données et de voir son site fonctionner malgré certains aléas, l’architecture et le choix de disponibilités des machines doit être réfléchi en amont. Comment faire pour rendre son SI plus résilient ? C’est la question à laquelle nous allons essayer de répondre ! Face à cet événement, Célyne Courmont , a essayé de comprendre l’impact depuis sa fenêtre de néophyte. En se basant sur des expériences propres à Agaetis et sur l’exemple de l’incendie d’OVH, Pierre Pironin nous éclaire sur le fonctionnement des datacenter et sur l’importance de son architecture ainsi que des Disaster Recovery Plan. Cédric Lamouche nous explique également la considération qu’il faut apporter à la lecture et la compréhension des contrats.

Quel est le lien entre la disponibilité de services et les datacenters physiques ?

Prenons l’exemple de Kubernetes, qui est la plateforme permettant d’automatiser le déploiement, la montée en charge et la mise en œuvre de conteneurs d’application sur des clusters de serveurs, que nous utilisons le plus chez nos clients .

Kubernetes est hébergé sur des machines virtuelles (VM) sur des serveurs chez un cloud provider (prenons ici l’exemple d’Azure mais le cas serait tout à fait similaire sur OVH). Un cluster Kubernetes est composé de plusieurs VM et donc de plusieurs serveurs.

Une des façons de provisionner du Kubernetes dans Azure est d’adopter un modèle Infrastructure as a Service (IaaS), c’est à dire qu’Azure fournit des briques d’infrastructures comme des VM, du réseau, du stockage…

Toutes ces briques d’infrastructure ont un Service Level Agreement (SLA) ou Service Le vel Objectives (SLO) qui correspond au temps de disponibilité ou d’indisponibilité des briques de l’infrastructure garantie par Azure.

Plus le SLA est haut, plus la qualité de service est bonne car cela signifie que le temps de service sera le plus élevé possible (pas d’interruption ou le moins possible). Ainsi pour créer des architectures résilientes, on vise un haut niveau de SLA sur les briques d’infrastructure.

Les salles serveurs des datacenters sont remplis d’armoires contenant des racks dans lesquels se trouvent des serveurs physiques qui font fonctionner les machines virtuelles (VM) La VM fonctionne donc dans une armoire de serveur, se trouvant dans un bâtiment. Si ce bâtiment brûle (ou qu’un autre type d’incident se produit) et qu’il n’y avait qu’une machine virtuelle pour héberger la plateforme, toutes les données sont perdues et la SLA descend logiquement à 0, le temps de disponibilité des machines étant nul.

Pour se prémunir de ce genre d’incidents, les datacenters tels que Strasbourg pour OVH ou encore Amsterdam pour Azure, vont être organisés en zones (SBG1-4 pour OVH par exemple). Nous retrouvons sur un site plusieurs édifices distincts, ayant leur propre alimentation électrique, ventilation, coupe feu… Ces structures sont normalement assez isolées les unes des autres. Ainsi si un problème survient dans un bâtiment, les autres peuvent continuer de fonctionner (hors cas exceptionnels comme l’incendie d’OVH).

Bien définir son architecture : exemple de Kubernetes

Lorsque l’on travaille sur du Kubernetes, on peut par exemple investir dans trois VM au lieu d’une. Kubernetes va lui-même se charger de répartir les tâches de travail sur les 3 machines virtuelles et chacune de ces machines sera placée dans des bâtiments différents. Ainsi, si un problème survient dans un des datacenter, une VM peut se retrouver inexploitable à un moment donné mais les deux autres prendront le relais. Kubernetes y dispatchera toute la charge de travail et continuera de faire fonctionner le tout. Ce sont les zones d’un datacenter.

Pour Pierre Pironin, spécialiste cloud chez Agaetis, le plus gros problème survenu à OVH, c’est que tous les projets étant hébergés dans le datacenter qui a brûlé et n’ayant pas été répartis sur plusieurs zones ont perdu toutes leurs données. La seule solution est alors d’aller chercher des backups sauvegardés ailleurs (dans un autre cloud ou un autre datacenter par exemple) pour les restaurer.

L’intérêt de ces différentes zones est également de pouvoir appréhender des bugs. Par exemple, lorsque Azure fait des modifications de son infrastructure, ils s’assurent de ne pas le faire sur toutes les zones en même temps. Ainsi, si ils introduisent un bug dans une zone et que celui-ci en détériore les fonctionnalités, les autres zones vont pouvoir continuer à fonctionner. C’est à la fois une sécurité physique et logique par rapport aux actions de maintenance menées par les équipes d’infrastructure.

Kubernetes peut absorber la perte de chacune des zones en dispatchant la workload sur les autres VM. Cela permet de s’assurer que les applications hébergées sur le cluster Kubernetes n’ont pas été impactées par la perte d’une zone.

Le cas des applications hypercritiques

Des incidents comme des incendies, des inondations ou des séismes peuvent faire tomber plusieurs bâtiments et même la totalité d’un site.

Dans certains cas et dans certaines entreprises on se préserve de ce genre d’événements pour les applications hypercritiques. En plus d’être hébergées sur un cluster Kubernetes dans un datacenter comme les autres, elles sont également hébergées sur un autre cluster Kubernetes identique ou quasi identique dans un autre datacenter, c’est le niveau de service maximum mis en place dans le cadre d’un Disaster Recovery Plan (DRP). Cela permet de prévenir une perte totale des VM et ainsi assurer un relai pour les applications hypercritiques.

La lecture et la compréhension des contrats

Pour Cédric Lamouche, expert en cybersécurité chez Agaetis, le contrat, souvent lu et signé dans la précipitation ou en complète confiance avec le prestataire est un acte d’engagement fort bipartie. Il est partie prenante de la gestion des risques dans l’entreprise ce qui impose d’en avoir une lecture précise et attentive, il doit surtout être en adéquation avec le contrat de service que vous attendez du prestataire mais aussi des engagements de sécurité et de productions garanties à votre entreprise. Oui, cela peut paraître normal, banal, acté que, par exemple, vos données soient sécurisées sur l’hébergement de votre prestataire mais dans quelles conditions ? Est-ce compatible avec votre activité ? Les piliers fondamentaux de la sécurité qui sont disponibilité, intégrité et confidentialité doivent être, là aussi, évalués. Souvent par questions de coûts finaux on peut faire l’impasse sur des options ou fonctions qui, si elles ne sont pas évaluées, peuvent avoir des conséquences désastreuses pour le business de l’entreprise.

Aujourd’hui suite à la perte de ce datacenter chez OVH combien de sociétés sont lais sées sur le carreaux ? Combien de sociétés se retrouvent sans sauvegarde ? Combien d’entre elles n’ont plus accès à leur service email ?

Il n’est pas trop tard pour reprendre vos contrats, comprendre ce qui est mentionné et voir si les engagements de vos prestataires sont en adéquation avec vos exigences de sécurité et votre continuité d’activité.

Conclusion

Si il y a une chose à retenir de cet incendie c’est la suivante : au moment du déploiement il faut être rigoureux et bien choisir les disponibilités des machines. Selon les besoins et les projets il faut qu’un DRP soit monté en amont afin de se prémunir de ce type d’ennuis. Adopter une approche résiliente dès le départ c’est s’assurer que son SI continue de fonctionner et de vivre même en cas d’incidents graves.

Si vous avez des questions ou simplement envie d’échanger sur le sujet n’hésitez pas à nous contacter !

Helping the customer to understand what he did a long time ago...

Tue, 09 Mar 2021 16:48:00 GMT

In a galaxy far, far away…

EV-9D9: “How many languages do you speak?”

C-3PO: “I am fluent in over six million forms of communication and can readily…”

EV-9D9: “Splendid. We have been without an interpreter since our master got angry with our last protocol droid and disintegrated him.”

C-3PO: “Disintegrated?”

EV-9D9: “Yes, Disintegrated …. Can you read and write a dialect of SQL, MySQL and generate AST to translate to another database language ? We have 70.000 SQL statements that we don’t really understand …”

C-3PO: “Of course I can ! I have a built-in ANTLR4 device that can do that!”

EV-9D9: “Perfect! You’re in then! Follow me…

When I started to work for one of my customers, they asked me to change their monolithic platform to a full distributed one with HA. If it was so monolithic and full of SPoF ’s, it was not because of a real lack of skills or vision but it was more a history made by events, people and… turn over. The lines of code I found and the design of the platform were telling me a real story implying machines, code and human beings spread over more than 4 years of hotfixes, maintenance and development.

Who is my secret customer ?

Of course, I can’t say any name of company (or I will have to hire Boba Fett …) but I need to describe the flow of data which is the key to designing a new architecture.

First things first, Auto !

The first thing to know is : we’re gonna listen to clusters of machines. These are industrial machines producing a huge amount of data every second. All these expensive bunches of steel and iron are grouped by site and will send all that data through an ftp connection (yes, you read it correctly…) using a 4G or landline connection. Sometimes those sites are really in the middle of nowhere (it sounds like Tatooine, I know…).

Second things… Second !

These data going through the FTP pipe are then processed and inserted in a MySQL database. All this data will provide dashboards and visual tools to monitor customer sites.

What’s up doc ?

My customer needed to build a brand new platform that will be able to scale-out, to be easy to maintain and, of course, that will be iso-functional to the existing one.

That’s when the tricky part comes in : all the computation logic for aggregations are stored in the SQL database as SQL strings (e.g. : “AVG(FIELD1)”) in a table. When the computation needs to be done, all requests are concatenated in one to be executed later.

The caveat is : it’s really hard to maintain a system where you have strings that contain something written in a language (In that case SQL) that you manipulate like simple pieces you put together. Without knowing if the concatenated query is valid or makes sense, running it is at your own risk. If you have a few hundreds of it, then you can have human eyes to check it … but when it’s 70.000 request blocks then… you don’t want to hear about “testing it all by hand » !

Goal of my mission (you said impossible ?)

The main goal of my mission was to build the new platform and migrate the current SQL logic to something else. The chosen database to store all messages from the different sites was Elasticsearch. The problem was : the SQL computation was not translatable to an Elasticsearch query or aggregation.

So we decided to explore all these SQL requests to try to simplify and maybe afterwards to translate to Elasticsearch “jsonish” queries (with painless script of course) or to run a dockerized SQL engine for some of them in a streaming way. I mean whenever we receive a message from FTP it will trigger computation using a SQL engine on a limited time window. These aggregations will then consolidate Elasticsearch database. Helping the customer to understand these queries would maybe bring questions or a different point of view of the running platform.

How to evaluate complexity of SQL queries stored as strings ?

The answer is : use a lexer and a parser that understand SQL grammar. This, maybe, looks tricky but if you use ANTLR4 … it’s not !

My idea was to use Zeppelin and therefore Spark to load and work on these bunch of queries. The advantage of doing this is that you can try and fail, changing your code quickly in the Zeppelin notebook and find exactly what you were looking for.

So the first thing to do was to package a lexer/parser in order to add it as a spark dependency and use it directly from the notebook.

Find the grammar for your parser

To find the right grammar for my parser, I checked this repository. It’s a compilation of a lot of grammars organized by folder. I found the droids ones I was looking for (even if a weird old bearded man told me : “these aren’t the ones you’re looking for”). There were 2 files : one for the lexer ( MySqlLexer.g4 : tokens allowed) and one for the parser ( MySqlParser.g4 : rules). These are the 2 files I downloaded to prepare my lexer/parser project.

Compile and package the SQL lexer/parser

To compile and package the lexer/parser, I wrote a small project using maven and its really useful plugin antlr4-maven-plugin . First I wrote a pom.xml to describe the project ( groupId , artifactId , …) and some version stuff. Here is the pom.xml (I removed some verbose xml to make it more readable) :
<project ...> <modelVersion>4.0.0</modelVersion> <groupId>com.agaetis.antlr4.mysql</groupId> <artifactId>parslex</artifactId> <version>0.0.1-SNAPSHOT</version> <name>MySQL Antlr 4 Lexer/Parser</name> <properties> … <antlr4.visitor>true</antlr4.visitor> <antlr4.listener>true</antlr4.listener> </properties> <dependencies> <dependency> <groupId>org.antlr</groupId> <artifactId>antlr4-runtime</artifactId> <version>4.7.2</version> </dependency> </dependencies> <build> <plugins> <plugin> <groupId>org.antlr</groupId> <artifactId>antlr4-maven-plugin</artifactId> <version>4.7.2</version> <executions> <execution> <goals> <goal>antlr4</goal> </goals> </execution> </executions> </plugin> <plugin> <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId> <artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId> <version>3.6.1</version> <configuration> <source>1.8</source> <target>1.8</target> </configuration> </plugin> </plugins> </build> </project>

pom.xml

Then in the root folder of the project (next to the pom.xml ) I created one folder to put all the grammar files : src/main/antlr4/com/agaetis/antlr4/mysql . Here is the structure of the project :

File structure

When you have your project setup, the next step is to package the jar. For that purpose, of course, we use the antlr4 maven plugin like this :

mvn clean install

After that you should have in your local maven repository the jar that you will use with Zeppelin/Spark.

~/.m2/repository/com/agaetis/antlr4/mysql/parslex/0.0.1-SNAPSHOT/parslex-0.0.1-SNAPSHOT.jar

Add the parser package as a dependency in the Zeppelin Spark Interpreter

When you have your parser packaged and ready to be used, you need to tell Zeppelin and Spark to make it available from your notebook. In the interpreter section you just have to search for spark interpreter, edit it and add in the end of the page the dependency to the package located in your maven repository.

All requests that will be parsed are in a MySQL database, therefore I added a dependency to the connector to access a MySQL database and because we’re going to use ANTLR4, obviously, I added as well the ANTLR4 runtime dependency.

Load queries from the database

Here is the snippet to create a dataframe from a MySQL table :
val options = Map( "url" -> dbUrl, "dbtable" -> tableName, "user" -> userName, "password" -> userPassword, "driver" -> "com.mysql.jdbc.Driver" ) val queries = spark.read.format("jdbc").options(options).load queries.cache()
queries.count

jdbc-spark-connect.scala

That means, you’ll be able to use Spark dataframe operators to manipulate (filter, map …) your queries. How to compute the complexity of a SQL statement ?

The most intuitive way to compute the complexity of a SQL query (the one that came in my mind first), was, IMHO, the computation of the complexity of the AST (Abstract Syntax Tree) that represents a given SQL query (that’s why I used a library like ANTLR).

Let’s take an example : here is a query that is just a SELECT statement without any FROM part or WHERE statement.

SELECT IF(AVG(age) > 10, (AVG(age) * 20), 0)

ANTLR4 will compute an AST for that query that looks like this :

Example of an AST (simplified) for a SQL query

In that case, the purpose of the query is : if the average of the field age is greater than 10, then the value returned is the average of the field age multiplied by 20, otherwise the result is 0. This query is not a complicated one but it shows what the AST looks like.

We can see that we have five layers (I don’t count the first one AST in the picture). My first idea was to compute the number of elements for each layer times the layer index (first level has index equals to 1) and then to multiply them. In practice, the number returned in that case is too high. So I computed the natural logarithm of each number of nodes per layer times the level of the layer (plus 1 because it’s a logarithm) and then multiplied them to apply finally a last natural logarithm.

So in this example the complexity would be :

ln((ln(level*N1)+1)*(ln(level*N2)+1)*(ln(level*N3)+1)*(ln(level*N4)+1)*(ln(level*N5)+1))

which equals to :

ln((ln(1*2)+1)*(ln(2*4)+1)*(ln(3*5)+1)*(ln(4*4)+1)*(ln(5*2)+1))

That gives 5.48. When we use this query in the function implemented in the notebook we don’t have the same result because I simplified the abstract syntax tree to illustrate the complexity factor computation. ANTLR4 generates a more complex tree from this same query and therefore, we get a higher complexity factor when it is executed in the notebook.

Here is the code to compute the complexity of a query :

import com.agaetis.antlr4.mysql.MySqlParserBaseListener import com.agaetis.antlr4.mysql.MySql Lexer import com.agaetis.antlr4.mysql.MySqlParser import org.antlr.v4.runtime.ParserRuleContext import org.antlr.v4.runtime.CharStream import org.antlr.v4.runtime.CharStreams import org.antlr.v4.runtime.CommonTokenStream import org.antlr.v4.runtime.tree.ParseTree import org.antlr.v4.runtime.tree.ParseTreeWalker import scala.collection.mutable.Map
class MyListener extends MySqlParserBaseListener { val nodeCountPerLevel = LinkedHashMap[Int, Int](); override def enterEveryRule(ctx:ParserRuleContext) { nodeCountPerLevel(ctx.depth()) = nodeCountPerLevel.getOrElse(ctx.depth(),0) + 1 } }
class MyErrorListener extends BaseErrorListener { @throws(classOf[ParseCancellationException]) override def syntaxError( recognizer: Recognizer[_, _], offendingSymbol:Object, line:Int , charPositionInLine:Int , msg:String , e:RecognitionException) = { println(s"ERROR $msg") throw new ParseCancellationException(msg); } }
def evalComplexity(input:String, exprType:String) : Double = { if(input == null input.isEmpty) 0 else { try { val inputCharStream = CharStreams.fromString(input) val sqlLexer:MySqlLexer = new MySqlLexer(inputCharStream) val tokenStream = new CommonTokenStream(sqlLexer) val parser = new MySqlParser(tokenStream) parser.removeErrorListeners(); parser.addErrorListener(new MyErrorListener()); val tree:ParseTree = exprType match { case "SELECT" => parser.selectStatement() case "EXPR" => parser.expression() case _ => parser.root() } val walker = new ParseTreeWalker() val listener = new MyListener() walker.walk(listener, tree) val nodeCountPerLevel = listener.nodeCountPerLevel println(nodeCountPerLevel.size) val score = nodeCountPerLevel.map { case (k,v) => { Math.log(k * v) + 1.0 } }.reduce( (a,b) => a * b ) Math.log(score) } catch { case e:ParseCancellationException => -1.0 } } }

evcplx.scala

Here is an example of using this function :

Using dataframe (where the queries are) and udf’s (user defined functions), you can add a complexity column to your dataframe like this :
def evalComplexityUdf = udf((input:String) => { evalComplexity(input, "EXPR") })
val allQueriesWithComplexity = allQueries.withColumn("valCplx", evalComplexityUdf($"query"))

df-evcp lx.scala

Then you can display and see the complexity of any query in the dataset :

And so what?

Then we were able to identify complex queries, to analyze why it was so complex and to check if it was still in use in the system. There was also an advantage in using this method : we found few invalid statements in the MySQL database (missing parenthesis, invalid variable names …). These queries have since been corrected or removed if it was not used anymore.

The customer was able to understand a bit more what was in the database, and it was a good start to rethink the way these queries should be kept or mapped to Elasticsearch.

Conclusion

When you have a SQL-based system that contains SQL queries which will be concatenated or manipulated as strings then you can assume that it’s not the best practice you can find. Indeed, it’s a trick that hides a deep misconception problem of your platform. In that case you can either run away and say you can’t do anything for them or you can pluck up the courage to give sense to customer’s data and make them understand that there is always a better way : rethink the data modeling and use a database that fits better the use case.

Space Odyssey – Warner Bros. Entertainment Inc.

Even if the project looks like a space odyssey to the customer (like fighting against an “already in place” platform to change the way it thinks), there’s always a way or a workaround to ignite a seismic shift.

Les builders d'images OCI, 6 alternatives à Docker

Mon, 01 Mar 2021 16:53:00 GMT

Dans les deux premiers épisodes de cette série d’articles sur les conteneurs, nous avons fait un petit tour des conteneurs applicatifs en général , puis des container eng ines avec Docker et Podman .

Les containers engines sont très bien pour le poste de travail : ils permettent de tout faire avec un seul outil. En revanche dans d’autre cas, mettons dans une étape d’un pipeline de CI/CD, nous ne voulons rien faire d’autre que construire une image de conteneur avant de la pousser dans un registre d’image. Et pour cet usage, de nombreux outils autre que Docker ont fait leur apparition. Nous allons donc parler des builders.

Nous commencerons par Docker, l’incontournable et son nouveau composant en charge de la construction de conteneurs : BuildKit. Nous regarderons ensuite quelques alternatives plus légères et plus appropriées dans un contexte de CI/CD : Kaniko, umoci, Buildah et img. Enfin nous jetterons un coup d’œil sur des plugins d’outils de build plus généraux avec Jib (Maven/Gradle) et Bazel.

Docker et BuildKit

Docker permet de construire des images de conteneur à l’aide de la commande docker build , et depuis la release 18.09, il est possible d’utiliser BuildKit à cet effet.

BuildKit est un outil à part entière qui peut être utilisé seul (avec le CLI buildctl et le daemon buildkitd ) mais qui est également embarqué dans Docker lui-même. Pour l’activer, rien de plus simple, il suffit de lancer son build avec la variable d’environnement DOCKER_BUILDKIT=1 . Ne soyez pas surpris, par défaut les logs sont un peu différents du docker build “legacy”.

BuildKit apporte quelques fonctionnalités supplémentaires :

BuildKit peut aussi être utilisé avec les commandes docker buildx , même si ces commandes sont encore considérées comme expérimentales. Buildx permet d’utiliser toutes les fonctionnalités de BuildKit, comme la possibilité créer des instances de builders séparées pour éviter le partage d’une seule et même instance pour tous les builds.

Maintenant que nous avons vu ce que permet de faire docker, intéressons nous aux alternatives, et pour commencer, Kaniko.

Kaniko

Kaniko est un outil open source développé par Google pour construire des images à partir de Dockerfile et depuis un conteneur, sans avoir accès à un daemon Docker. Par conséquent, il permet de construire une image depuis un conteneur dans un cluster Kubernetes par exemple.

L’utilisation est plutôt simple puisque tout se passe dans le conteneur avec l’image officielle gcr.io/kaniko-project/executor et en une étape qui rassemble les étapes habituelles de pull, build et push.

Par défaut, Kaniko permet de construire une image depuis un dossier local, donc un dossier dans le conteneur ou un volume monté dans le conteneur. Mais il est aussi possible de construire une image depuis un blob storage (AWS S3, Azure Blob Storage, GCS Bucket) ou un dépôt git directement.

Il est aussi possible de configurer du cache pour accélérer les pipelines de CI/CD.

Cet outil est très facile à mettre en place dans un environnement de CI/CD comme Gitlab CI ou Github Actions .

umoci

umoci est l’implémentation de référence de l’ OCI image , il est conçu pour être minimal afin de pouvoir plus facilement s’intégrer dans un système plus gros. Par conséquent, il n’est pas forcément très “user-friendly” et manque des fonctionnalités des autres builder comme le push et pull vers une registry par exemple. Il permet également de construire des images en mode rootless .

Il est mentionné ici à titre indicatif et puisqu’il s’agit de l’implémentation de référence. C’est aussi un bon moyen de comprendre les arcanes de la construction d’image sans avoir à lire le code source d’un autre builder.

Buildah

Buildah est le cousin de Podman , container engine dont nous avons parlé dans l’épisode précédent . Comme Podman, il n’a pas besoin de daemon et peut fonctionner en mode rootless. C’est un outil développé par Red Hat qui permet, entre autres, de construire des images OCI de façon classique à partir d’un manifeste Dockerfile , via la commande buildah bud .

Mais la fonctionnalité la plus intéressante est de créer une image à partir d’un filesystem. Grosso modo il permet de créer une image à partir d’un dossier. Ce qui est très pratique pour créer des image from scratch, c’est-à-dire que contrairement à la majorité des images de nos jours, on peut créer une image distroless qui ne contient que le strict minimum, donc pas forcément d’outils systèmes comme un shell ou un package manager (e.g. yum ou apt ), puisque que l’on peut utiliser le package manager de la machine hôte pour installer des packages dans le dossier qui servira comme base de la future image. Voici un exemple utilisant dnf pour installer bash dans un conteneur “nu”, tiré de la documentation de buildah :

# Crée le conteneur nu, “from scratch”, avec juste quelque métadonnées

$> newcontainer=$(buildah from scratch)

# Monte le conteneur dans un dossier

$> scratchmnt=$(buildah mount $newcontainer)

# Installe bash et coreutils dans le conteneur

$> dnf install --installroot $scratchmnt --releasever 33 bash coreutils --setopt install_weak_deps=false -y

# Démonte le conteneur

$> buildah unmount $newcontainer

# Commit le conteneur pour pour créer l’image fedora-basheco

$> buildah commit $newcontainer fedora-bashecho

umoci permet de créer des images OCI de la même façon mais l’expérience utilisateur n’est pas la même puisque buildah va abstraire tout ce qu’il peut pour rendre l’expérience la plus fluide possible, quand umoci se contentera du minimum.

L’intérêt de buildah par rapport à Kaniko dans un système de CI/CD est limité pour le cas d’usage classique à partir d’un Dockerfile. En revanche, buildah est un outil clairement intéressant pour la création d’image “from scratch”.

img

img est un builder daemonless et rootless qui utilise une partie de BuildKit en interne, sans pour autant dépendre du daemon buildkitd .

Comme BuildKit, il permet d’effectuer des étapes de builds en parallèle pour les multi-stage builds. Les options du CLI img sont similaires à celles du CLI docker pour les actions de build, pull et push. Du point de vue de l’utilisateur, l’expérience est donc tout à fait similaire à celle de Docker.

img est donc un bon candidat pour remplacer facilement docker dans un système de CI/CD déjà en place afin de bénéficier du mode rootless par exemple.

Jib et Bazel

Jib et Bazel sont des cas particuliers de builders : se sont des plugins d’outils de build plus généraux. En effet, Jib est un plugin pour Maven et Gradle , quand Bazel est un outil de build plus général qui dispose de son propre plugin pour construire des images Docker et OCI.

Ces deux outils permettent de construire des images OCI et Docker rootless et daemonless. Le gros point fort étant l’intégration avec l’outil de build dont ils sont le plugin. Il est donc très facile pour un utilisateur de Maven de construire une image Docker avec Jib.

Le deuxième avantage c’est l’utilisation d’images distroless par défaut, c’est-à-dire des images qui ne contiennent que le strict minimum : pas de shell ou de package manager.

Ces deux outils sont à privilégier pour les utilisateurs de Maven et Bazel. Ils permettent de construire des images très facilement et de façon complètement intégré au processus de build habituel.

Conclusion

Dans certains contextes, comme dans un environnement de CI/CD, un outil léger et dédié à la construction d’images Docker ou OCI est plus approprié que Docker ou Podman.

Nous avons vu que Docker et BuildKit permettent quelques améliorations par rapport à la construction de conteneur par défaut de Docker, notamment la construction en parallèle de multi-stage images, mais ils nécessitent des daemons.

umoci est intéressant pour comprendre la mécanique de construction d’une image, mais est un peu trop minimaliste pour être utilisé en mode standalone.

Kaniko permet de facilement construire une image de conteneur depuis un conteneur sans privilèges et daemonless.

img permet de construire des images avec la même syntaxe que le CLI Docker et en étant aussi efficace que BuildKit sans pour autant nécessiter de daemon et sans privilèges.

Enfin Jib (Maven/Gradle) et Bazel permettent d’intégrer la construction d’image dans un outils de build plus généraliste, et ainsi obtenir une intégration tout en douceur dans un système existant.

Nous avons vu que dans la catégorie des builders, Docker n’est clairement plus hégémonique non plus. Dans le prochain article nous ferons un tour d’horizon des runtime OCI.

En attendant le prochain épisode, n’hésitez pas à aller consulter nos préc édents articles sur Docker, les conteneurs et l’Open Container Initiative (OCI), les container engines : Podman, l’alternative à Docker mais aussi celui s ur comment adopter une approche Kubernetes First !

Pourquoi React Native est toujours une bonne solution en 2021

Tue, 23 Feb 2021 08:58:00 GMT

On ne présente plus React Native en 2021. Bien au contraire, la plupart de ses détracteurs actuels seront plutôt de l’avis que c’est du passé, dû notamment à l’arrivée de technologies comme Flutter ou les PWA . Nous n’en sommes pas convaincus à Agaetis et nous allons vous expliquer pourquoi dans cet article. La principale raison est évidente : il n’y a pas de solution universelle qui réponde à tous les use-cases de la meilleure façon possible.

Rappel des intérêts de React Native

Avant d’entrer dans les détails, faisons un petit rappel des avantages de cette technologie par rapport à du développement natif (sous Kotlin et Swift). On distingue 3 p oints principaux :

L’avantage principal est bien évidemment le partage de code entre les deux plateformes : mêmes équipes de développement, mêmes tests et généralement moins de coûts !

React Native profite par ailleurs de la popularité de JavaScript : une communauté plus développée que Kotlin et Swift, donc plus de facilités pour recruter, faire monter en compétences, etc… Il profite également de la puissance de React pour créer des interfaces, après tout, SwiftUI en est inspiré ce n’est sûrement pas un hasard !

Enfin l’environnement de développement est plus “puissant” grâce au caractère interprété du JS face à ces 2 langages compilés, à travers notamment le hot reloading (donc encore des gains de productivité à la clé !).

Évidemment le tout est au prix d’une baisse de performances face à du développement natif, mais cela reste préférable à ce niveau, que des applications web hybrides ou des PWA. React Native a d’ailleurs un autre avantage face à ce type d’applications web : l’utilisation de composants natifs à l’affichage. L’utilisateur a l’impression d’utiliser une application native, en échange d’un démarrage un peu plus lent (on en reparle plus bas).

Représentation schématique du fonctionnement de cette technologie jusqu’à maintenant. A gauche le thread JS qui exécute le code de l’application. A droite en orange le thread “natif” classique (pour l’UI), vers lequel sont transpilés les composants graphiques au lancement de l’application. Le “Bridge” React Native relie le tout pour que l’ensemble fonctionne (par l’échange de messages asynchrones). Enfin on trouve “Yoga”, le moteur de calcul pour l’agencement des composants à l’écran.

Les trois facteurs déterminants pour le futur de React Native : Expo, Hermes et “JSI”

En quelques années, Expo est passé d’un petit framework sur-couche de React Native, à un must have pour la plupart des projets. Dans le même temps, l’équipe de ce dernier travaille à la mise en place du nouveau moteur Hermès qui promet des temps de démarrage bien meilleurs (2x plus rapides !).

Expo

Expo permet à l’origine de répondre au problème principale de React Native pour les développeurs : la dépendance au code natif. En effet, l’abstraction n’est pas complète et il faut toujours y toucher un peu lorsque l’on souhaite accéder à une API hardware (principalement lorsqu’on ajoute la dépendance). Et par ailleurs seuls les développeurs sous Mac peuvent développer et vérifier que l’application fonctionne sur iOS. Ce n’est plus le cas avec Expo, ce framework a indéniablement participé à l’émancipation de React Native.

A l’heure actuelle, le framework continue de se développer et va plus loin, notamment avec un système de mises à jour automatiques sans passer par les stores, à la manière des PWA (pas besoin de gérer de la rétrocompatibilité avec le backend !).

Evidemment Expo étant encore plus récent que React Native, son utilisation ne se fait pas sans contreparties : le support du Bluetooth, par exemple, n’est pas encore disponible. Mais à noter qu’il est possible à tout moment dans la vie d’un projet sous Expo de revenir à du React Native pur.

Hermès

La première fois qu’une application React Native est démarrée, elle va compiler ses composants graphiques en composants natifs (comme vu plus haut). Cette compilation n’est évidemment pas économe en temps et cela peut se faire ressentir ! Mais ce ne sera plus qu’un mauvais souvenir avec le moteur Hermès. Ce dernier va simplement permettre de faire cette étape de compilation au “build” de l’application, lorsqu’on souhaite la déployer sur un store.

Voici deux schémas pour illustrer :

L’équipe de React Native a indiqué que ce moteur allait réduire les temps de lancement de moitié : l’application hybride démarrerais ainsi presque aussi rapidement qu’une application native ! Il y a aussi des améliorations au niveau de l’utilisation de la mémoire ou de la taille du package. Ce moteur est pour l’instant expérimental et disponible seulement sur Android, encore un peu de patience !

JSI

Ce dernier point est bien plus technique. Pour faire simple, le “Bridge” que l’on a vu précédemment va être modifié et amélioré dans une prochaine version de React Native. Cette nouvelle version est appelée “JSI” (pour JavaScript Interface).

Ce Bridge a en effet quelques problèmes liés à son fonctionnement asynchrone. Par exemple, lorsqu’un événement natif comme une demande de scroll est envoyée au code JavaScript, ce dernier va recevoir l’information avec un décalage. Or l’environnement natif n’attendra pas que ce dernier prenne la main pour commencer le scroll, parce qu’il ne peut pas savoir lorsque cela aura lieu. Le natif n’a pas “conscience” de l’existence de la partie JavaScript. Ce délai peut être senti ou visible par l’utilisateur pour d’importantes listes d’éléments.

Le JSI va améliorer cette communication en réduisant la latence et en permettant l’interopérabilité entre les deux univers. Pour faire simple : cela ira plus vite ! Dans un second temps, cette nouvelle interface va permettre de s’affranchir de JavaScriptCore, le moteur JS de Safari. Ainsi, sur Android il sera possible d’utiliser V8 (avec de nouveaux gains de performances à la clé).

Plus d’informations techniques dans cet article sur Medium (où c’était annoncé pour 2020), et sur ce ticket Github pour suivre où ils en sont, car ils ont pris un peu de retard.

Vous pouvez constater les différences avec le schéma plus haut : Yoga sera accessible directement depuis le JSI (gains de perfs) et ce dernier est à cheval entre les deux “mondes”

Conclusion

React Native est donc toujours un très bon choix pour réaliser une application mobile, lorsque les performances ne sont pas un réel critère ou en tout cas non prioritaire. Nous verrons d’ici quelques années les impacts des améliorations en cours, mais d’ici là, si c’est important pour vous, privilégiez plutôt une application native ou Flutter (sujet d’un prochain article). Cette technologie est toujours un bon choix car l’équipe de Facebook reste dans une optique d’amélioration continue sur le sujet. Ce qui reste certain, c’est que le projet avance dans la bonne direction !

Enfin pour ne pas oublier un fait méconnu, il est possible d’intégrer des écrans React Native dans une application native déjà existante . Pratique, si vous avez un gros historique et ne souhaitez pas tout réécrire de zéro, ou si vous souhaitez partager entre les deux OS mobiles une partie seulement d’un nouveau développement. Après tout Facebook l’utilisent eux mêmes avec l’application du même nom, l’onglet Marketplace apparu il y a quelques années est en effet codé en React Native ! Si vous jetez un œil, vous constaterez… que la différence est invisible. Magique !

Les containers engines : Podman, l'alternative à Docker

Wed, 17 Feb 2021 09:07:00 GMT

Nous avons vu dans le premier article de cette série ce qu’est un conteneur applicatif et les différentes catégories d’outils qui permettent de manipuler ces conteneurs. Aujourd’hui nous allons nous intéresser à Docker Engine et ses alternatives dans la catégorie des container engines.

Un container engine est une véritable boîte à outils qui permet de faire de nombreuses actions avec les conteneurs : construire une image (build), lancer un conteneur (run), télécharger une image depuis un registre d’images comme Docker Hub ou Quay.io (pull), et bien d’autres. C’est l’outil idéal pour son poste de travail.

Dans cet article nous commencerons par nous intéresser à Docker Engine et les composants qui le constituent. Nous verrons ensuite son principal concurrent dans cette catégorie, Podman. Il existe également PouchContainer d’Alibaba Group, mais celui-ci ne semble pas très actif et la communauté pas très anglophone.

Les rouages de Docker Engine

On ne présente plus Docker Engine, il est la référence incontournable sur le domaine des conteneurs. En revanche, on connaît moins les briques qui le constituent.

Docker Engine est constitué de deux composants majeurs distincts :

Le serveur, le daemon dockerd
Le CLI docker.

Les deux communiquent entre eux via une API REST. Le daemon se charge de toutes les opérations concrètes, que se soit sur les images, les conteneurs, les volumes et le réseau.

Depuis Docker Engine 1.11 (2016) , le daemon dockerd n’est plus monolithique, il utilise le daemon containerd et le runtime OCI runc . Et depuis la release 18.09 , Docker peut utiliser BuildKit pour construire les images. Il y a d’autres composants comme SwarmKit , mais nous n’en parlerons pas ici, ce sont des fonctionnalités propres à Docker qui n’ont pas forcément d’alternatives directes.

Containerd a la même architecture client-serveur que Docker Engine avec un daemon, containerd, qui peut être contrôlé depuis un CLI, ctr, ou le plus souvent via son API GRPC . Containerd est un runtime de haut niveau , en tant que tel il ne permet pas de toutes les fonctionnalités de Docker Engine et le CLI n’a pas pour but d’être utilisé en production non plus. Il faut voir Containerd comme un composant sur lequel bâtir d’autres produits. Ce tableau donne une idée de ce que Containerd permet de faire directement et de ce que l’on peut faire en se servant de Containerd comme brique de base. Vous pouvez voir ci-dessous les briques qui le composent et l’écosystème autour.

Source : containerd.io

Runc est le runtime OCI par défaut de containerd, et donc par extension de Docker Engine. Nous consacrerons un article complet sur les runtime OCI.

BuildKit est une nouvelle implémentation qui remplace le builder original de Docker pour de meilleures performances et quelques fonctionnalités supplémentaires. Il n’est pas activé par défaut pour le moment. Nous avons d’ailleurs consacré un article complet sur les builders d’image !

On peut voir que Docker Engine n’est plus le monolithe qu’il était, ça lui permet de pouvoir faire évoluer indépendamment chaque brique. Et nous allons voir que certaines de ces briques sont utilisées par d’autres outils.

Passons maintenant la main à Podman, le nouveau venu au gros potentiel.

Podman, l’alternative rootless et daemonless

Podman est une implémentation daemonless et rootless de container engine créé par Red Hat. Podman est basé sur les standards de l’OCI et son CLI est compatible avec celui de docker, au point où son adoption est aussi simple que d’exécuter : alias docker=podman.

Le fait qu’il puisse fonctionner en mode rootless et qu’il soit daemonless le rend plus sécurisé par nature comparé à Docker Engine. Il est également plus facile de l’installer sur un poste de travail sans droits d’administration.

Podman n’est pas non plus un monolithe, en interne il utilise Buildah pour construire les conteneurs, et crun comme runtime OCI par défaut. Il s’agit d’un runtime similaire à runc, mais il est plus performant ( d’après Red Hat ), car écrit en C plutôt que Go.

Certaines fonctionnalités de Docker Engine, comme le mode Swarm , ne sont pas disponibles dans podman.

Il n’est pas non plus possible d’utiliser Docker compose avec podman. Il existe bien podman compose , mais je déconseille son utilisation en production. Il est préférable de se tourner vers des solutions comme K3s ou simplement des services Systemd simples pour déployer de petites applications.

En revanche Podman apporte d’autres fonctionnalités intéressantes comme :

Le concept de pod emprunté à Kubernetes. Il s’agit d’un groupe de conteneurs qui permet un partage de ressources entre ceux-ci.
La génération de fichiers unit systemd à partir de pods et conteneurs existants.
La génération de manifestes Kubernetes à partir de pods ou de conteneurs existants.
L’auto-update de conteneurs, même lorsque ceux-ci sont gérés par Systemd.

L’adoption de Podman peut permettre une transition plus facile vers Kubernetes, notamment grâce aux pods et à la génération des manifests Kubernetes. Évidemment la génération de manifestes permet de mettre le pied à l’étrier mais ne dispense pas le développeur de connaissances sur l’écriture de ces manifestes.

Il est prévu que Podman et CRI-O partagent la même codebase (libpod) pour les fonctions similaires. Ainsi le même code permettrait de faire tourner des conteneurs à la fois sur un poste de travail et dans un cluster Kubernetes.

Voici un blog post de Red Hat qui introduit Podman et Buildah pour aller plus loin : Podman and Buildah for Docker users . Et un tutoriel pour débuter avec Podman : Transitioning from Docker to Podman .

Conclusion

Comme nous avons pu le voir, Docker Engine n’est pas le seul container engine sur le marché.

Docker Engine est bien installé et a défriché le terrain pour les alternatives maintenant stables. Son découpage en composants comme containerd et runc permet aussi à d’autres produits de voir le jour.

Podman est un concurrent sérieux puisqu’il permet de lancer des conteneurs rootless et daemonless, tout en gardant une compatibilité avec le CLI docker pour une migration toute en douceur.

En attendant le prochain épisode, n’hésitez pas à aller consulter nos précédents articles sur Docker, les conteneurs et l’Open Container Initiative (OCI), les builders d’images OCI : 6 alternatives à Docker mais aussi celui sur comment adopter une approche Kubernetes First !

Pryv et Agaetis, l'humain au coeur de la transformation numérique !

Tue, 16 Feb 2021 09:13:00 GMT

La transformation numérique ne peut, aujourd’hui, ignorer l’aspect humain et le privacy-by-design en est la clé.

Lausanne/Aubière 15 fév 2021 Pryv SA et Agaetis annoncent une collaboration stratégique pour assurer la transformation numérique rapide des industries de collecte de données personnelles.

En intégrant l’engagement humain, l’ergonomie et l’expertise en matière de security by design, Pryv et Agaetis offrent des solutions de transformation numérique de premier ordre, respectueuses de la confidentialité, et des expériences numériques fluides, mais également plus rapides, à un coût optimisé.

« Ce partenariat est pour nous, Agaetis, une excellente occasion de collaborer sur de grands projets avec Pryv et son équipe à haut niveau d’expertise dans le domaine de la protection des données. Nous sommes des partenaires complémentaires pour répondre aux besoins des entreprises en matière de confidentialité, de la gestion des données associées, de l’édition de la solution à son déploiement. Nos compétences nous permettent de concevoir et de créer des applications sur mesure pour un package complet. », déclare Nicolas Roux, PDG de Agaetis.

2020 et la crise associée à la Covid-19 ont sans aucun doute accéléré la numérisation de nombreux aspects de nos vies, provoquant l’accélération de la bascule technologique. Les plateformes numériques ont dû rapidement évoluer et se développer pour traiter toujours plus de données personnelles clients. Elles sont amenées à absorber de grandes quantités de données utilisateur dans leur système : de la santé numérique jusqu’à la surveillance à distance des patients en passant par l’éducation, l’optimisation des infrastructures et l’analyse du comportement des consommateurs dans presque n’importe quelle industrie. Pour chacune de ces nouvelles offres numériques, un certain nombre de pièges sont à éviter. Négligés, ils entraîneront facilement des conséquences néfastes, d’autant plus dans cette période de tension commerciale où la protection de la vie privée est devenue une priorité pour le monde du numérique.

“Solide, flexible, prêt à l’emploi, voici quelques atouts qui illustrent parfaitement pourquoi nous faisons confiance à la solution Pryv.io. Parfaite si vous souhaitez déployer un nouveau cadre de gestion de données qui gère leur confidentialité, il reste toujours possible de l’adapter à un modèle de gestion de données existant, comme nous avons pu l’expérimenter au cours de l’un de nos projets. Outil open source, il est facile à utiliser et largement documenté. La communication avec l’équipe Pryv, sa réactivité, est d’ailleurs un autre de ses atouts ! Cette solution de gestion de confidentialité fera désormais partie de nos projets. Dans le domaine de la santé bien sûr, mais pas seulement ; nous sommes convaincus qu’elle pourra être déployée sur d’autres secteurs d’activité.” Nicolas Roux, PDG d’Agaetis.

Pour réussir la transformation numérique, la technologie ne suffit pas ! Il est crucial de bien comprendre la relation entre l’Homme et cette dernière pour assurer une transformation numérique durable. Souvent mal comprise, la numérisation centrée sur l’humain ne se limite pas à l’UI et l’UX.

“Pour offrir une expérience numérique véritablement centrée sur l’humain, il est essentiel de se concentrer sur des concepts clés pour comprendre précisément les besoins des utilisateurs, afin que les avantages surpassent le coût du partage de données personnelles. Il s’agit de la première et de la plus importante des étapes pour la construction de relations de confiance à long terme.” d’après Pierre-Mikael Legris, PDG de Pryv.

“Nous sommes très enthousiastes à l’idée de collaborer avec Agaetis : passionné par les technologies innovantes et cultivant l’intelligence collective, Agaetis intègre ce cocktail à ses productions. La science des données et l’IA font partie de leur ADN. Grâce à notre expertise en matière de confidentialité des données et de couches technologiques pour l’acquisition, la gestion et le stockage, nous pouvons offrir une solution complète de transformation numérique à 360°.”

À propos d’Agaetis : Basée à Paris, Lyon et Clermont-Ferrand, Agaetis est la filiale conseil Data et Innovation du groupe Novencia. Il s’agit d’une grande famille de 400 personnes comptant plus de 60 consultants et experts en data sciences. Agaetis est une entreprise qui porte des convictions et assume ses choix de s’engager pour les secteurs qui façonnent notre environnement de demain : la santé, l’agriculture, l’industrie, la mobilité, la santé et l’énergie. Leurs partenaires et références sont la base de leur expérience, c’est leur force pour conseiller et apporter des solutions pertinentes. Pour plus d’informations, rendez-vous sur : www.agaetis.fr

À propos de Pryv SA : Pryv édite des logiciels essentiels à l’innovation axée sur les données personnelles et sur la santé. Leur intergiciel aide les organisations à gérer les données personnelles depuis leur création jusqu’à leur utilisation, leur partage et leur élimination. Ils accélèrent la mise sur le marché, réduisent les coûts de développement informatique et accélèrent la connectivité à toutes les sources de données. Pryv aborde le droit du citoyen renforcé en vertu du RGPD et transforme le respect de la vie privée en un avantage concurrentiel. Pour de plus amples renseignements, rendez-vous sur le site www.pryv.com .

Lausanne / Aubière 15th Feb 2021 Pryv SA and Agaetis announced a strategic collaboration to ensure the rapid digital transformation in industries collecting personal dat a.

Incorporating natural human commitment, usability-centricity and subject matter expertise in privacy-by-design, Pryv and Agaetis deliver best in class digital transformation solutions respectful of privacy and seamless digital experiences, faster, at an optimized cost and right the first time.

« This partnership is for us, Agaetis, a great opportunity to co-work on great projects with Pryv, and its high level of expertise team. We feel that we are complementary partners to address companies’ needs regarding data privacy and its management, from the solution edition to its deployment, its setup. Our competencies allow us to even design and create bespoke applications for a full package. » says Nicolas Roux, CEO at Agaetis.

2020 and Covid-19 undoubtedly accelerated digitization in any aspect of our lives, making a strong push over the technology tipping point at unimaginable speed. Companies have rapidly started developing digital platforms that process customers’ personal data pumping great amounts of user data into their system: from digital health and remote monitoring of patients, education, infrastructure optimizations and consumer behaviour analysis in almost any industry one could think of. For each of these new digital offerings, there are a number of privacy pitfalls that if neglected will easily lead to very damaging results and loss of business. Meeting the highest privacy regulations became must-have priority for development teams.

“Solid, flexible, ready to use, here are some adjectives that perfectly describe why we trust the Pryv.io solution. Perfect if you want to deploy a data framework managing data privacy, we figured out that it’s still manageable to even adapt it to an existing data management solution, as we experience it with one of our projects. The easy-to-use and heavily documented open-source tool, as well as the good communication with the Pryv team, confirm our choice! We are convinced that we will use this privacy solution in our projects, of course in the healthcare field but we are confident that it could be deployed on others. » says Nicolas Roux, CEO at Agaetis.

Yet, to achieve winning digital transformation, technology is not enough on its own: understanding the relation between humans and technology is crucial to develop sustainable digital transformation. Often misunderstood, human-centric digitalization is not just about engaging UI and UX.

« To deliver a truly human-centric digital experience, it is essential to focus on key concepts about exactly understanding user needs, so that benefits exceed the cost of sharing personal data. This is the first and most critical step on building trusted, long term relationships.” says Pierre-Mikael Legris, CEO at Pryv “We are very excited to collaborate with Agaetis: Passionate about innovative technology and cultivating collective intelligence, Agaetis integrates this cocktail into its productions. Data science and AI are in Agaetis DNA. Blended with our expertise in data privacy and Pryv.io technology stack for data acquisition, management and storage, we can offer a complete 360 digital transformation solution. »

About Agaetis : Based in Paris, Lyon and Clermont-Ferrand, Agaetis is the Data and Innovation consulting subsidiary of the Novencia Group. It is a large family of 400 people with more than 60 consultants and experts in data sciences. Agaetis is a firm that upholds convictions and takes responsibility for the sectors that will shape our future environment: health, agriculture, industry, mobility and energy. Their partners and references are the basis of their experience, their capitalisation. It becomes their strength to advise and provide relevant solutions. For more information, please visit : www.agaetis.fr

About Pryv SA: Pryv makes essential software for personal and health data-driven innovation. Our purpose-built middleware helps organizations manage personal data from creation to use, sharing and disposal. We accelerate time to market, cut IT development costs and speed up connectivity to all data sources. Pryv addresses the enhanced citizen’s right under GDPR and turns privacy compliance into a competitive advantage. For more information, please visit www.pryv.com

Excel et après ?

Tue, 09 Feb 2021 09:27:00 GMT

Excel, et après ? Voici une question simple que vous pourriez nous poser en nous appelant ou en nous envoyant un mail pour nous solliciter. Soyons clair d’emblée, beaucoup d’analyses peuvent être menées avec un tableur. Nous l’utilisons d’ailleurs toujours chez Agaetis lorsque c’est l’outil le plus adéquat pour la tâche à accomplir.

Seulement voilà, quiconque doit multiplier des analyses variées avec Excel (ou ses concurrents Open Source) finit par se demander s’il n’y aurait pas parfois un outil ou une façon de faire plus efficace. La réponse en un mot est “oui”, mais elle ne vous apporte pas beaucoup de valeur. La réponse plus complète, elle, nécessite de se poser quelques questions.

Commencer par l’état des lieux de votre écosystème…

Qui utilise Excel au sein de mon organisation pour analyser des données ?

Cette première question recense le nombre de personnes potentielles qui basculeraient vers la nouvelle solution. L’accompagnement dans cette transition sera personnalisé si une seule personne est concernée mais sera plus général s’il s’agit d’un groupe de personnes. Dans le cas où des dizaines de personnes sont concernées, un premier groupe devra être identifié pour être formé. C’est ce groupe d’ambassadeurs qui contribuera à la formation ultérieure de leurs collègues.

Quelles données sont utilisées (type, volume, accès…) et quels sont les objectifs ?

Lister les données entrantes et les objectifs de chaque analyse donne une vision globale sur les données à ingérer et sur le format des livrables à produire.

Qui bénéficie des conclusions de ces analyses ?

Les livrables produits dépendent des personnes à qui ils sont adressés. Cette question évalue également le nombre de personnes à qui sont destinés les résultats des analyses.

Quel est le niveau d’expertise et d’appétence de chacun (programmation, mathématiques…) ?

Ici il s’agit d’évaluer les compétences en interne et les volontés de chacun à se former sur une nouvelle technologie. Cela permet d’estimer un éventuel besoin d’externalisation ou d’orienter vers une solution peu coûteuse en temps de formation.

… pour bien déterminer vers quelle solution vous tourner.

Les deux solutions les plus répandues sont les logiciels de BI et les notebooks. D’autres solutions plus marginales peuvent être envisagées mais nous ne les aborderons pas ici.

Les logiciels de BI (Business Intelligence) sont conçus pour faciliter l’ingestion de données, sa mise en forme plus ou moins complexe, et sa restitution sous forme de visuels poussés (communément appelés dashboard). Ils ont les défauts de leurs avantages : des visuels préconçus nombreux et paramétrables mais peu flexibles, des outils facilitant l’ingestion de données mais limités, un code propriétaire (1) maintenu mais pas modifiable. Ils incarnent donc une suite logique à Excel car ils ne nécessitent pas une formation conséquente pour leur prise en main.

Les notebooks sont des interfaces de programmation interactive. Ils sont généralement structurés autour de cellules qui contiennent chacune des lignes de code exécutables indépendamment ou conjointement. Chaque résultat d’une cellule est directement visualisable : simple opération arithmétique, mise en forme de données dans un tableau, graphique… Cette solution nécessite donc la maîtrise d’un langage informatique : Python, R ou encore Julia parmi les plus connus.

Résumons les avantages et inconvénients de chacun :

Le choix de l’outil dépend donc en résumé des compétences que vous avez en interne, du budget et du temps à votre disposition pour effectuer la tâche voulue et de la maintenabilité de la solution obtenue.

Choisir l’une ou l’autre de ces familles d’outils n’est pas non plus irréversible. Que vous hésitiez encore entre les deux ou que vous souhaitiez basculer vers une nouvelle solution, n’hésitez pas à prendre conseil auprès d’entreprises spécialisées.

Note :
1 : Notons qu’il existe quelques logiciels de BI open source

Docker, les conteneurs et l'Open Container Initiative (OCI)

Tue, 02 Feb 2021 09:37:00 GMT

Docker, les conteneurs et l'Open Container Initiative

Plus besoin de présenter Docker, depuis sa création en 2013, il a très vite été adopté et a démocratisé les conteneurs. Incontournable à ses débuts, ce n’est plus le cas; les standards de l’ Open Container Initiative (entre autres) ont permis l’émergence d’alternatives stables offrant d’autres fonctionnalités. Ces alternatives sont tellement solides que Kubernetes a même décidé de déprécier Docker en tant que runtime CRI (Container Runtime Interface) à partir de la version 1.20.

Cet article est le premier d’une série traitant de Docker et de ses alternatives, ainsi que des technologies de conteneurs en général.

Avant d’aller plus loin, commençons par les fondamentaux. Nous regarderons ensuite de plus près Docker et ses usages, puis l’OCI et ses standards.

Qu’est-ce qu’un conteneur ?

Le concept d’un conteneur applicatif est de packager une application et toutes ses dépendances de façon à l’isoler de l’environnement extérieur (l’OS, les autres applications…). Une méthode serait d’isoler cette application dans une machine virtuelle dédiée, mais cette solution est bien trop lourde pour une bonne partie des applications actuelles.

La méthode la plus communément utilisée, notamment par Docker, est d’utiliser les fonctionnalités du kernel Linux de la machine hôte afin d’encapsuler l’application et ses dépendances dans un conteneur pour aboutir à une solution plus légère et performante qu’une machine virtuelle classique. Le conteneur ne contient donc rien d’autre que l’application, ses dépendances et une arborescence de fichiers classiques d’OS au besoin.

Afin d’isoler un maximum le conteneur du reste du système, les conteneurs utilisent une combinaison des fonctionnalités suivantes du kernel Linux.

Les namespaces de différents types, dont :

Le namespace de PID : le conteneur ne voit pas les processus de la machine hôte. Les processus du conteneur sont en revanche bien visibles de la machine hôte.
Le namespace réseau : le conteneur peut utiliser tous les ports qu’il souhaite sans entrer en conflit avec les vrais ports de la machine hôte.
Le namespace de mount : il est possible de monter le système de fichiers et devices que l’on souhaite. La logique est plutôt de réduire les mount au maximum.

Les cgroups permettent de restreindre les ressources CPU et RAM. Si le conteneur essaie d’utiliser plus de CPU qu’il n’en a le droit, il sera simplement limité. S’il essaie d’utiliser plus de RAM, il se fera tuer (OOM Killed).

Les Linux Security Modules (LSM) qui permettent de limiter les appels systèmes. Seccomp, AppArmor et SELinux sont des exemples d’implémentation de ce framework.

La combinaison de ces fonctionnalités permet la création de conteneurs légers et isolés du reste de la machine. Les principaux bénéfices de cette approche sont :

La reproductibilité et la portabilité : l’application fonctionnera de la même façon quelque soit la machine hôte puisqu’elle embarque ses dépendances et est isolée de l’environnement extérieur
La facilité d’utilisation et de partage : il est très simple de télécharger et de lancer un conteneur
La facilité d’administration : le conteneur peut être facilement démarré sur une machine ou une autre et déplacé au besoin

Maintenant que le concept de conteneur applicatif est un peu plus concret, regardons de plus près Docker et ses usages.

Docker et ses usages

Docker est un outil aux multiples usages, il permet entre autres de télécharger des images, de lancer des conteneurs, d’en construire et de redémarrer les conteneurs qui s’arrêteraient inopinément…

Il est également utilisé par des personnes aux rôles diverses, que ce soit le développeur pour tester rapidement une application ou construire localement des conteneurs, l’expert DevOps qui sera en charge de construire les images et de les distribuer dans un pipeline de CI/CD ou encore l’administrateur qui maintiendra le conteneur en production.

Docker est également utilisé par des orchestrateurs de conteneurs tels que Kubernetes.

Face à tous ces usages et profils d’utilisateurs, nous pouvons découper les outils de conteneurs comme ceci :

Les container engines : les boîtes à outils permettant de faire un maximum d’actions sur les conteneurs (build, push, run…). Docker étant en tête de liste évidemment
Les builders : Docker et ses alternatives sur la partie du build d’image uniquement. Ces outils sont particulièrement utiles dans ces pipelines de CI
Les container runtime pour Kubernetes (CRI) : les outils permettant à Kubernetes de lancer et maintenir les conteneurs en marche

Nous consacrerons également un article sur les container runtimes : se sont les outils de plus bas niveau permettant de lancer les conteneurs. Docker n’en est pas un mais en utilise un interne.

Docker permet donc de faire à peu près tout ce que l’on souhaite avec les conteneurs. Les autres outils s’appuient sur les standards basés sur Docker pour venir enrichir le panel d’outils disponibles.

L’OCI et ses standards

Docker et les acteurs majeurs de l’industrie du conteneur fondent l’ Open Container Initiative en juin 2015 dans le but de développer des standards. Cette structure est sous la houlette de la Linux Foundation . Docker donne son runtime de conteneur, runc , ainsi que les bases des standards actuels.

Aujourd’hui l’OCI porte deux spécifications : la spécification de runtime ( runtime-spec ) et la spécification d’image ( image-spec ).

La spécification d’image définit ce qu’est une OCI image. Elle est composée :

D’un système de fichiers en couche : chaque couche représente un changement par rapport à la couche du dessous (ajouts, suppression ou modification de fichiers)
D’un manifeste d’image : il contient la liste des couches de filesystem successives spécifique à une plateforme (architecture CPU, OS)
D’un index de manifestes : il contient la listes des manifestes d’image pour chaque plateforme supportée par l’image
D’une configuration d’image : elle contient les paramètres d’exécution comme les variables d’environnement, les ports exposés, la commande par défaut…

Source : Open Container Initiative

Ces OCI Images sont construites par ce que nous appelons un builder (cf. Docker et ses usages), comme Docker , Buildah ou Kaniko .

Une OCI Image peut ensuite être extraite en “filesystem bundle”, qui sera ensuite lancée par un outil implémentant l’OCI Runtime specification, plus communément appelé OCI runtime ou container runtime.

Une autre spécification majeure existe, il s’agit de la Container Runtime Interface de Kubernetes. Celle-ci sera abordée dans notre prochain article consacré aux implémentations de cette spécification.

Conclusion

Les conteneurs sont maintenant très utilisés, en particulier grâce à Docker. Celui-ci permet de faire beaucoup de choses avec les conteneurs et s’adresse à de nombreux utilisateurs différents. Tous ces usages peuvent être décorrélés et exécutés par d’autres outils grâce aux standards de l’industrie comme ceux de l’OCI, comme le pipe du shell permet de connecter cat et sed par exemple.

D’autres articles de cette série sont disponibles, si vous voulez en apprendre plus sur les container engines ou les builders nous vous laissons les consulter ! D’autres sur les container runtimes et les implémentations du CRI de Kubernetes vont arriver. En attendant le prochain épisode, n’hésitez pas à aller consulter notre article sur comment adopter une approche Kubernetes First !

Pour aller plus loin, voici quelques articles qui pourraient vous intéresser :

Un article très intéressant qui revient sur les bénéfices des conteneurs (entre autres) :
Capital One – What is a Container? Definition, Benefits, and Use Cases

Une série d’articles sur les mécanismes bas-niveaux des conteneurs par SUSE :
Demystifying Containers – Part I
Demystifying Containers – Part II
Demystifying Containers – Part III
Demystifying Containers – Part IV

Active Directory, le saint Graal des hackeurs

Tue, 19 Jan 2021 10:18:00 GMT

Active Directory, le saint Graal des hackeurs

Il est reconnu dans le milieu du Pentest, du Hacking, que d’arriver à prendre la main sur l’Active Directory (AD) d’une entreprise est le résultat d’une attaque réussie, une compromission totale. En effet, depuis l’Active Directory vous pouvez devenir le maître du système d’information. On y trouve de nombreuses informations sur les différents comptes utilisateurs, mais aussi sur les comptes à privilèges. Et comme souvent les mots de passe sont identiques, on peut rebondir d’application en application pour obtenir un black-out complet du système d’information (anéantir les sauvegardes, modifier des bases de données, falsifier des données …). L’AD a survécu aux multiples mises à jour du système d’exploitation, son schéma d’annuaire a évolué avec le temps et continue d’intégrer des ressources qui ne sont plus utilisées, des utilisateurs fantômes voire des comptes à privilèges oubliés….

Il est souvent impacté par les services installés sur le même serveur qui, eux aussi, présentent des vulnérabilités ou des mauvaises configurations introduites par le syndrome du clickodrome.

Malgré les risques élevés sur ce composant du SI, il est souvent peu encadré par des exigences de sécurité.

C’est d’ailleurs à ce sujet que le CERT de l’ANSSI a produit un document il y a quelques mois sur des points de contrôles à effectuer sur l’annuaire Windows. On peut se poser la question de pourquoi un tel document ne sort qu’en 2020 alors que les annuaires informatiques d’entreprise existent depuis plusieurs décennies.

Faut-il y voir un mauvais pressentiment de l’ANSSI ? Pour vous aider à gérer cette situation, à la fin de cet article je vous propose des solutions commerciales et open source pour évaluer votre AD et corriger rapidement les différentes vulnérabilités.

Ce document de l’ANSSI permet d’auto évaluer la sécurité et les exigences de sécurité à travers 57 points de contrôles très précis sur la configuration de l’annuaire. Une notation de 1 à 5 est prévue pour permettre de voir rapidement les points à améliorer et bâtir un plan de remédiation avec des objectifs précis.

Des outils pour aider les CISO et RSSI

Dérouler les 57 points de contrôle de l’ANSSI peut être un long travail, surtout si le schéma de l’annuaire existe depuis longtemps et a évolué au fil du temps avec l’arrivée, le départ de collaborateurs et l’intégration de filiales. Plusieurs outils existent sur le marché dans le but d’auditer votre AD avec des objectifs plus ou moins différents.

Dérouler les 57 points de contrôle de l’ANSSI peut être un long travail, surtout si le schéma de l’annuaire existe depuis longtemps et a évolué au fil du temps avec l’arrivée, le départ de collaborateurs et l’intégration de filiales. Plusieurs outils existent sur le marché dans le but d’auditer votre AD avec des objectifs plus ou moins différents.

Voici une sélection d’outils commerciaux et open source

Isars : logiciel d’audit dédié à l’évaluation des risques en parcourant votre réseau à la recherche de vulnérabilités sur les environnements Windows.

Ping Castle : logiciel d’audit en profondeur de l’annuaire Windows Active Directory.

Isassy : un outil d’extraction de comptes à distance.

BloodHound : un outil graphique qui permet de voir rapidement les relations entre les différents comptes et groupes d’un Active Directory.

ADCollector : permet de parcourir rapidement l’arborescence d’un annuaire dans le but de voir rapidement des problèmes de sécurité.

ADRecon : permet d’extraire toutes les informations d’un annuaire et de les exporter dans une feuille Excel dans le but de rechercher des failles de sécurité potentielles.

Pypykatz-mimikatz est l’implémentation en python du célèbre logiciel mimikatz qui permet d’extraire les noms d’utilisateurs et mot de passe/hast NT.

En plus d’auditer son AD il est recommandé de suivre les bonnes pratiques de construction, d’implémentation et d’usage.

10 bonnes pratiques pour une meilleur sécurité de votre AD

Avoir un AD pour les comptes à privilèges

Avoir son AD dans une zone sécurisée

Journaliser les accès et montée de privilèges

Avoir le minimum de services activés

Auditer les configurations des services installés sur le même serveur

Parcourir régulièrement les partages réseau pour détecter des données sensibles accessibles

Parcourir les applications installées avec des droits à privilèges et détecter des mots de passe en clair dans les fichiers de configuration

Changer régulièrement les mots de passe à privilèges

Arrêter les services inutiles sur le serveur supportant l’annuaire

Suivre les mises à jour et avoir un plan de patching établi

Vous voilà désormais armés pour auditer et sécuriser l’un des points névralgiques de votre infrastructure informatique ! Aujourd’hui, la protection de l’AD est essentielle face aux menaces ciblant particulièrement cette brique du SI. Une attention particulière doit être portée à cet actif et, de fait, sa criticité en fait un indispensable dans le plan de protection de l’entreprise.

Vous voilà désormais armés pour auditer et sécuriser l’un des points névralgiques de votre infrastructure informatique ! Aujourd’hui, la protection de l’AD est essentielle face aux menaces ciblant particulièrement cette brique du SI. Une attention particulière doit être portée à cet actif et, de fait, sa criticité en fait un indispensable dans le plan de protection de l’entreprise.

Lancement de projet agile, comment s'orienter ?

Thu, 14 Jan 2021 10:25:00 GMT

Agaetis vous propose, sous un format packagé, en 2 à 4 semaines, un accompagnement organisationnel pour co-construire les conditions optimales du lancement de votre proj et. Nous embarquons l’expertise pour identifier et maîtriser les contraintes liées à votre contexte, puis déployer le socle technologique adapté, avec votre équipe.

Jean-Michel Gourbeau , coach agile chez Agaetis répond à toutes les questions que vous pouvez vous poser autour de cet accompagnement !

En quelques mots, quel est l’objectif de l’offre Scoping360 proposée par Agaetis ?

Cette offre a pour but de permettre à nos clients de disposer d’un package complet et autoporteur pour assurer le lancement d’un projet agile dans les meilleures conditions possibles. Réalisé sur un cycle de temps court, le Scoping360 est une démarche qui initialise et cadre cette première phase de projet.

Lors d’une reprise de projet, d’une refonte, chaque brique composant cette offre sera adaptée aux contraintes et à ce qui doit être conservé de l’existant.

Qu’est-ce qui se cache derrière le terme Scoping360 ? Qu’est ce qui motive cette offre ?

Plaçons-nous au centre de l’espace qui sera dédié à votre futur projet ; de quoi avez-vous besoin ? Qu’est ce qui doit être préparé ? Qu’est ce qu’il ne faut pas oublier ? Ces différents composants, à disposer “autour de vous”, voilà l’essence de notre démarche, l’ADN du projet et le pourquoi du 360.

Nous proposons l’accompagnement organisationnel et embarquons l’expertise technologique pour exprimer, jauger, préparer et affiner le besoin de nos clients, la vision du produit. L’idée est de transformer cet entrant clé en un projet itératif à haute valeur ajoutée, sur un délai de 2 à 4 semaines selon la disponibilité des différents participants.

En synthèse, les objectifs du Scoping360 sont :

Assurer le lien entre une idée et son implémentation à venir
Engager les parties prenantes sur un objectif commun
Déployer le cadre de travail adapté

Dernier point, il est important pour nous d’intégrer et de mentorer notre client dans la préparation et le déroulé de la démarche, pour que ce Scoping360 puisse être rejoué en autonomie.

Comment le cycle du Scoping360 est-il alimenté ?

L’idée, ou la vision, d’un produit doit servir la stratégie d’entreprise ; portée par les instances dirigeantes, elle sera un entrant fort de cette démarche. Ce premier lien légitime le projet à venir, en assurant un bon niveau de sponsorship.

Parmi les autres éléments importants qui viennent alimenter notre cadrage, bien entendu, l’écosystème, son organisation et ses contraintes sont des éléments clés. On intègre aussi d’éventuels retours d’expériences précédentes, et ceux d’une équipe support s’il s’agit d’un produit déjà exploité.

Enfin, un Scoping360 se voulant itératif, les livrables produits, les retours d’expériences, les différents ressentis et les axes d’améliorations identifiés seront autant d’entrants pour une prochaine session de cadrage.

Quelles sont les lignes directrices qui guident cette offre ?

Passer d’une vision à sa réalisation, c’est d’abord bien orienter son projet. Nous déroulons cette démarche selon trois grande lignes directrices :

Focus produit !

Travailler l’ADN de la solution à réaliser : cela sous-entend d’engager l’équipe métier, cadrer la vision associée et ensuite identifier et impliquer les utilisateurs, autour d’une planification partagée.

Focus technologie !

Identifier les briques technologiques qui composent l’architecture dont nous avons besoin pour servir le produit. Il s’agit également d’identifier une éventuelle dette technique et fonctionnelle, puis d’intégrer notre approche “security by design”.

Focus humain !

Identifier l’organisation d’équipe adaptée, sans superflu, préparer et faciliter sa mise en place. Sa sérénité est clé ; un haut niveau de confiance est une aide précieuse pour atteindre ses objectifs.

Cette offre se découpe donc en plusieurs axes d’actions, quelle est la promesse ? Quelle expertise y est engagée ?

Reprenons chaque grand axe de travail :

L’ADN de la solution à réaliser

Nous pouvons illustrer ce point avec un entonnoir : nous décomposons une idée en une multitude de fonctionnalités et d’éléments les plus fins possibles… En sortie, tous ces composants sont priorisés et organisés sur une échelle de temps, avec le positionnement des contraintes temporelles et des jalons (si besoin). Nous construisons donc notre roadmap et notre planification.

Sur cet axe, nous engageons notre expertise de coaching Agile, d’idéation, de structuration et de gestion de projet.

Le volet technologique et sécurité

En fonction des contraintes techniques connues et de l’attendu (exemple d’un niveau de performance ou de la pérennité espérée), nous devons définir les architectures matérielles, logicielles et l’outillage qui seront les plus adaptées. À cela s’ajoute l’audit préalable des usages et la définition d’une stratégie de sécurité. L’ensemble de ces activités aboutissent à la livraison de la documentation technique, fonctionnelle et de sécurité.

Sur cet axe, nous faisons appel à nos expertises d’architecture solution et IT d’entreprise, ainsi qu’une partie de celles de notre offre cybersécurité.

Déploiement d’une organisation adaptée, lean

Généralement en fin de cadrage, nous définissons le cadre de travail Agile, les KPI utiles et la stratégie de gestion des risques, en fonction des contraintes organisationnelles et de l’écosystème opérationnel de l’équipe. Enfin, afin de la structurer, nous définissons ses rituels, ses règles de vie, nous ajustons le périmètre de chaque rôle, la comitologie, la stratégie de communication… Le tout compose la documentation de vie de l’équipe, voire même une partie de son management visuel.

Sur cet axe, c’est l’expertise des coachs et le mentoring d’équipe qui prime, avec l’animation d’ateliers et du conseil sur les outils adaptés.

Pour rentrer dans les détails, en quoi consiste le scoping d’un produit ?

C’est un cheminement qui se déroule via une séquence d’ateliers de travail : de la vision macro à l’activité opérationnelle, en passant par la construction d’un lien renforcé entre équipes métier et IT, alignées sur un objectif commun.

Première étape: rassembler les participants clés du futur projet, même si les membres de l’équipe qui réalisera le produit ne sont pas tous connus. Ensemble, nous planifions dans le détail chaque atelier, en identifiant quelles parties prenantes du projet il est pertinent et constructif d’inviter. À chaque étape du Scoping360, un ou plusieurs livrables seront produits, sur mesure pour le projet et le client dont il est question.

De ce point de départ, le coach responsable de l’ensemble du cycle prépare et anime les différentes sessions de travail, il les adapte et il itère si besoin. Au moins une personne de l’équipe client participe à ces phases préparatoires et aux animations, aux présentations, aux restitutions. L’objectif est pour nous de transmettre les bases du savoir-faire nécessaire, induire de la confiance et un processus d’autonomisation sur cette pratique.

Pourquoi est-il primordial de savoir organiser son projet agile ?

Une organisation soignée dès le départ permet de créer une base solide, d’éviter des pertes de temps, un certain nombre d’incompréhensions et de frustration par la suite. Cela semble simple mais c’est une étape à anticiper et à ne pas rater, particulièrement avec nos processus itératifs qui atteignent des rythmes soutenus.

Voici quelques gains, communs aux expériences réussies :

Une maîtrise forte de ce qui est produit par l’équipe
Une limitation des incertitudes
Beaucoup de sérénité, chère au focus humain évoqué plus haut (et nos principes d’agiliste)

Il faut savoir investir ce temps de cadrage et de préparation pour ensuite en gagner et assurer la réussite du projet.

Au passage, le pilotage de projet se doit d’entretenir la confiance entre les parties prenantes, via une grande transparence et le maintien d’échanges constructifs, garants de cycles vertueux.

Quel est l’intérêt de l’offre Scoping360 pour un projet ?

Au lancement d’un projet Agile, d’autant plus si c’est le premier, il est souvent compliqué d’identifier les actions à mener pour garantir les meilleures conditions de travail pour son équipe. Notre offre Scoping360 apporte ce package complet, cette base organisationnelle nécessaire, avec l’accompagnement de nos coachs en incluant l’expertise de nos experts et de nos architectes. L’accompagnement est, pour nous, indissociable de cette démarche et garantit en grande partie son succès.

Enfin, le mentoring permet d’aller plus loin qu’une simple prestation. C’est à nos yeux tout aussi enrichissant et important de partager les clés de cette pratique.

Quelles sont les clés d’un cadrage 360 réussi ?

Plusieurs facteurs facilitent le bon déroulement d’un Scoping360.

Un soutien fort de l’équipe dirigeante est plus qu’important, cela légitime la démarche et le projet à venir. Autre point d’attention : il faut s’assurer de l’implication des parties prenantes et que les participants disposent du temps nécessaire au succès des ateliers. La valeur du Scoping360 n’en sera que plus grande si un climat de confiance se crée pour promouvoir et protéger des échanges constructifs.

Par ailleurs, si nous devons déterminer les marqueurs de réussite d’un tel cadrage, le premier serait l’alignement et la compréhension de tous sur la vision, que tous aient compris pourquoi ce projet se lance, qu’il ait du sens pour l’équipe de réalisation. En plus d’une mise en confiance pour produire dans de bonnes conditions, les liens sont renforcés entre équipes métier et IT, avec des pratiques partagées, dans un esprit de co-construction.

Autre indicateur de réussite : des managers qui adoptent une posture de soutien, de proximité avec l’équipe, plus que la simple validation d’une idée business, d’un budget et de contrôle de la production.

Et pour terminer, pourquoi choisir Agaetis pour m’accompagner dans mes projets agiles ?

Chez Agaetis, notre guilde d’agiliste, particulièrement nos 3 coachs expérimentés maîtrisent la démarche et l’accompagnement des équipes projet agile. Au-delà des échanges, challenges et de l’entraide que cela induit, ils savent activer et utiliser l’ensemble des offres que propose notre entreprise, adaptées au projet qui se lance.

Software Craftsmanship, Data Storming, Piloter son Cloud, Cybersécurité, Adopter K8S… en sont quelques-unes.

Le story point n'est pas scrum ; bonne pratique ou illusion ?

Thu, 07 Jan 2021 10:30:00 GMT

La majorité des activités de nos sociétés modernes est régie par des systèmes numériques. Les chiffres et les nombres pilotent notre quotidien et constituent le socle de la gestion de projet. Le scrum, ce cadre de travail agile aux pratiques claires, avec ses cérémonies et ses rituels, n’échappe pas à la règle.

Lors d’une récente expérience professionnelle, une équipe Scrum a dû évoluer, s’adapter et pallier au départ de son PO. Dans ce contexte déséquilibré, certains repères habituels, notamment les story points, ne faisaient plus sens dans le processus de production. Pour autant, cette équipe a réussi à revenir à l’essentiel, redéfinir ses pratiques et travailler en co-construction directe avec les équipes métier. Cette expérience est le point de départ de cet article et a nourri cette réflexion autour de l’estimation numérique.

Aujourd’hui, pour la majorité des équipes, le story point semble être le socle numérique pour le suivi et la maîtrise d’un projet. Mais qu’en est il de ses origines, ses liens avec le produit, ses apports mais aussi ses inconvénients… Faut-il continuer à utiliser le story point ?

Back to basics ; c’est quoi un story point ?

Dans le monde de l’Agilité, adaptée à l’IT, il est commun d’estimer l’effort nécessaire pour construire une fonctionnalité ou réaliser une tâche. Si l’on met volontairement de côté les estimations de type « dimensionnement », telles que les tailles de T-shirt, un système numérique comporte de nombreux avantages :

Élément numérique clé en Agile, le story point (SP) est une unité de mesure composite, couramment utilisée. Derrière cette dénomination, chère au jargon des agilistes, se cache un mix de plusieurs concepts :

Quantifier et synthétiser ces éléments en une seule valeur nous simplifie l’existence. Au-delà de faciliter un calcul de potentialité ou un ROI, évoqués précédemment, le story point permet d’évaluer relativement les fonctionnalités, les unes par rapport aux autres. L’équipe détermine la valeur en story points d’une fonctionnalité qu’elle maîtrise parfaitement, et évalue les suivantes en fonction de cette dernière.

Soit dit en passant, cette valeur étalon importe peu et sera propre à chaque équipe, comme le reste de l’échelle de notation.

Bien que l’on puisse utiliser une échelle de valeurs via une notation sur 10 ou un pourcentage, c’est généralement la suite de Fibonacci adaptée qui est associée au story point Agile. Déclinée sous un format de carte de poker pour une utilisation facile en équipe, on la retrouve donc sous la forme suivante: 0/0.5/1/2/3/5/8/13/20/40/100…

A noter que l’utilisation de cette échelle numérique est d’ailleurs corrélable avec la durée d’une itération, d’un sprint. On constate qu’en travaillant sur des cycles courts (2 semaines), naturellement l’équipe n’utilise pas les grandes valeurs, ce qui induit et valorise le travail de découpage du product owner et la gestion fine de son backlog de produit.

Story Point versus Scrum !

Lorsqu’une équipe travaille en respectant le cadre Scrum, il est généralement admis et accepté sans condition particulière que le story point est utilisé pour estimer les éléments du backlog.

En plus de concrétiser les notions d’effort, de complexité et d’incertitude, son format numérique est également pratique en termes de gestion de projet et facilite la mise en place des indicateurs associés. Le story point devient la base du calcul de la vélocité d’équipe, sa prédictivité, sa productivité, etc. Il permet même la construction du burn up chart, assurant au product owner le suivi de l’évolution de son backlog, donc l’avancement de la construction du produit.

Finalement, en Scrum, le story point est de facto associé au backlog, à l’échelle des fonctionnalités, à l’instar de l’unité de temps qui est utilisée pour chacune des tâches opérationnelles de l’équipe.

Facilitant le story point ? Assurément…. Mais si l’on revient aux basiques, à la littérature et notamment le Scrum Guide de Ken Schwaber et Jeff Sutherland, le story point, cet élément si commun aujourd’hui, n’est pas du tout mentionné. Seule l’estimation des tâches est une pratique décrite dans le document. Ce constat pousse à la réflexion autour du lien entre l’agilité au sens d’état d’esprit, et cette gestion très chiffrée que l’on fait de Scrum aujourd’hui.

Un story point, oui mais…

À l’échelle d’une fonctionnalité, la combinaison des complexités, durées et incertitudes est généralement difficile à déterminer pour une équipe. Bien que l’attendu ne soit pas une science exacte, ce besoin de traduire en temps et en coût au plus tôt nous amène à apporter plus d’importance aux story points donnés à chaque élément de backlog, en oubliant un peu qu’il s’agit d’une estimation complexe, mais qui est surtout relative, appuyée et confirmée par ce qui est déjà produit.

Ce système numérique rassure ; il est concret, familier et paraît simple. L’équipe et son product owner développe une confiance excessive envers cette pratique (biais de la loi de l’instrument), le story point se substituant même à la valeur métier.

Puisqu’on attend d’elle un chiffre ou un nombre, l’équipe va naturellement se concentrer sur ce qu’elle peut quantifier, à savoir une durée et un effort à produire, reflétant la complexité. Naturellement, ce biais d’ancrage influence la prise de décision de l’équipe. L’incertitude (ou le risque), notion abstraite, se retrouve peu dans ces estimations chiffrées. C’est d’ailleurs souvent ce qui amène aux nombres les plus forts de la suite de Fibonacci (40 et 100), qui provoque ensuite une crainte quant à l’implémentation de ces éléments.

L’Agile met en avant l’empirisme, la confiance et les sentiments, or avec une telle dérive du nombre, on observe une baisse de la compréhension naturelle de l’équipe. Victime d’un biais de justification du système, elle fait le focus sur l’exactitude de son estimation, dédie une part de son énergie pour les améliorer, plutôt que de garder son attention sur le produit.

Cette perte de sens autour du produit amène l’équipe à travailler au service de ses indicateurs basés sur le story point, un résultat de vélocité devenant l’objectif principale d’une itération (biais d’actualisation hyperbolique).

Dernier point lié au management, les indicateurs de productivité, facilement calculable à partir du story point (estimation parfaitement inexacte) deviennent un levier de pression et de contrôle. Ce biais d’autorité est néfaste pour le fonctionnement d’une équipe qui subit un système de punition/récompense, plutôt que de profiter d’un climat de confiance. Dans les cas les plus grave, par la crainte du jugement du management, un biais de négativité se développe, bridant ainsi la capacité de progrès et d’innovation de l’équipe, au profit d’un résultat chiffré en fin d’itération et au dépend parfois de la satisfaction de l’utilisateur.

Stop aux story points ?

Cette réflexion amène naturellement la question du #NoEstimates. Il n’est pas ici question d’arrêter purement et simplement l’estimation des fonctionnalités à produire, mais plutôt de stopper un dimensionnement numérique des user stories, revenir ainsi à la priorisation métier et la valeur ajoutée du travail engagé.

Plus simple, pleine de bon sens, cette pratique ne répond plus au besoin de savoir, d’estimer, combien le développement du produit va coûter et sa durée… Mais cela n’est-il pas le propre de l’agilité ; fixer en amont budget et délai, pour se concentrer pleinement sur la priorisation pour maximiser la valeur ajoutée ?

Alors oui, pour assurer le suivi au product owner, informer le management et les sponsors, il est nécessaire de revoir les indicateurs utilisés et les construire à partir d’élément plus simple comme un simple comptage du nombre de user stories.

Avec de l’accompagnement, l’expérience et un niveau de maturité suffisant, une équipe pourra se passer du story point mais ce dernier reste rassurant pour une équipe jeune, et viendra parfaitement compléter le cadre Scrum.

En conclusion, l’utilisation du story point est une pratique répandue et particulièrement utilisée avec Scrum puisqu’elle apporte le socle chiffré nécessaire. Devenu commun, le story point semble faire partie du cadre, sauf que le scrum guide n’y fait jamais mention et ce qui apparaît comme un élément facilitant, peut rapidement devenir encombrant et limitant. L’équipe dont il était question dans l’introduction devait évoluer et s’adapter pour faire face à un contexte déséquilibré.

Pratique pour une Scrum qui se construit, relativement facile à enseigner, l’utilisation des story points est rassurante pour tout l’écosystème. Mais, accompagnée par un coach ou son manager agile, il est important qu’elle soit en capacité de challenger naturellement ses pratiques en toute confiance. Elles doivent être challengées régulièrement, adaptées, voire même délaissées, moyennant les adaptations nécessaires afin de ne pas léser les autres parties prenantes de l’écosystème de l’équipe. Ne parle-t-on pas de lever les contraintes et d’adaptation au changement lorsque l’on pratique l’agilité ?

Comment enclencher le chrono tout en sécurisant le Time to Market ?

Tue, 15 Dec 2020 15:03:00 GMT

Les projets de R&D ou d’innovations s’appuient de plus en plus sur des outils ou des solutions informatiques pour leur valorisation vers le monde économique. L’objectif de création de valeur et d’activités sur la base de ces travaux, demande une sécurisation des produits et des services issus de ces projets.

Cette phase d’industrialisation peut être ralentie, ou ne pas aboutir, si le produit est trop éloigné des standards informatiques du marché.

Les objectifs que nous poursuivons à travers nos prestations répondent à plusieurs desseins pour augmenter la probabilité de succès en maîtrisant les risques et en diminuant le Time to Market.

En collaborant avec les chercheurs nous leur permettons de se focaliser sur le cœur de leur savoir tout en co-construisant les outils numériques.

Nous poursuivons une vraie ambition, réussir la valorisation rapide des innovations dès les phases de développement.

« Houston we have a problem » : Pourquoi je n’atteins pas mon marché ?

Une technologie inadaptée ou obsolète
Une sous-évaluation économique du plan d’industrialisation
Un ramp up des effectifs et de l’organisation mal maîtrisé
Une stratégie marketing et commerciale qui adresse un segment de marché non mature
Une mauvaise valorisation de la propriété industrielle
Une perte de confiance des investisseurs pour accompagner le passage à l’échelle

« One, two, One, this is just a test » : Nos préconisations technologiques pour accompagner la réussite du projet

Pour s’assurer de délivrer des solutions facilement interfaçables et intégrables dans l’écosystème technologique du marché, il est nécessaire de travailler sur une optimisation globale, notamment les algorithmes, les IHM et s’assurer de proposer des logiciels robustes et documentés.

Adopter une démarche de programmation s’appuyant sur le manifeste du Craftsmanship pour garantir la qualité, la fiabilité et la maintenabilité des applications tout au long de leur cycle de vie.
Prendre en compte les exigences du Security by Design sur l’architecture et le logiciel proposé, pour limiter les failles et la vulnérabilité de la solution, est un impératif.
Privilégier un pilotage du projet en co-construction, basé sur les pratiques agiles pour s’assurer, à chaque étape du plan d’industrialisation, de dérisquer rapidement et réorienter la roadmap si besoin.

Une approche 360° du projet est nécessaire pour le passage à l’échelle de la stack et de la direction technique. Elle permet de mettre en place l’organisation de demain et de répondre aux évolutions technologiques.

Qui est concerné ?

Les laboratoires de R&D, les industriels portant ou recevant l’innovation, les start-up souhaitant lever des fonds, sont de potentiels partenaires.

Lorsque les cellules de R&D académiques souhaitent déployer leurs travaux vers le marché (c.-à-d. Early Market), elles peuvent avoir besoin de standardiser et diffuser les outils numériques à une large échelle, notamment au passage sur le “vrai” marché (c.-à-d. Mainstream market).

Les industriels récepteurs des travaux de R&D ont la nécessité de s’assurer qu’en termes d’exploitation la solution est robuste, interfaçable et facilement maintenable.

Exemples de cas ayant bénéficié de l’accompagnement d’Agaetis

Développement d’une application pour l’optimisation des conditions de coupe en usinage, pour les portes d’avions basé sur les algorithmes génétiques
Consolider et optimiser un algorithme d’optimisation dynamique d’un schéma de réseau de distribution d’énergie issue d’un projet de recherche pour une ELD
Optimiser et industrialiser la version prototype d’un jumeau numérique permettant de proposer un dimensionnement optimal de l’hôpital en “lits chargés” (nombres de lits ouverts par service et par semaine)

Adopter une approche Kubernestes First

Tue, 08 Dec 2020 15:38:00 GMT

L’utilisation des containers est un sujet au cœur de l’actualité du monde informatique et de la sécurité ; ils sont de plus en plus utilisés dans les environnements de production. De nombreuses entreprises ont opté pour une solution Containers as a Service (CaaS) pour simplifier et mettre en œuvre leurs exigences d’infrastructure spécifiques pour répondre à leurs enjeux d’innovation et d’agilité.

Dans le cadre de son offre “Adopter Kubernetes”, Agaetis propose de vous accompagner dans votre transition vers ce système open source dans le but d’automatiser le déploiement, la mise à l’échelle et la gestion de vos applications conteneurisées.

Pierre Pironin , architecte cloud et expert Kubernetes chez Agaetis, répond à toutes les questions que vous pouvez vous poser autour de cette solution.

Pour commencer, quel est l’intérêt des containers pour une infrastructure ?

L’intérêt principal des containers est de fournir une couche d’abstraction entre les applications et l’infrastructure qui les héberge. Ainsi chacun de ces deux écosystèmes peut évoluer à son rythme, sans être dépendant du cycle de vie de l’autre. Par exemple, la montée de version d’une bibliothèque se fait localement au niveau de l’application, sans besoin ni contrainte sur l’infrastructure.

En quelques mots qu’est-ce que Kubernetes (K8S) et qu’est-ce qui le différencie des autres solutions du marché ?

Les containers seuls ne peuvent garantir le passage à l’échelle dès lors que le SI d’une entreprise devient conséquent. Pour cela, on a besoin d’un orchestrateur de containers qui va venir piloter le cycle de vie de ces containers. Et sur ce point, Kubernetes s’est imposé depuis plusieurs années comme LA solution d’orchestration incontestée.

Soutenu par l’une des plus importantes communautés open source au monde, il a su rallier ses concurrents à sa cause afin de fournir au mon de informatique un standard commun à tous, où les énergies de chacun poussent globalement dans le même sens.

Concrètement, qu’est-ce que Kubernetes apporte à l’organisation d’une infrastructure ?

De par ces capacités de self-healing, de load balancing et de gestion efficace des ressources, Kubernetes apporte naturellement résilience, haute disponibilité et scalabilité aux applications. Ces propriétés sont la clé de succès pour garantir à l’utilisateur final une expérience optimale, une efficience des équipes de développement pour déployer ses applications, ainsi qu’une maîtrise fine des coûts d’infrastructure.

Quels sont les défis à relever pour opérer une transition vers une approche Kubernetes first ?

Les promesses portées par un système tel que Kubernetes ne sont pas neutres en termes de coût, aussi bien d’un point de vue humain que des ressources à déployer.

Il faut réfléchir dès le début au fait de vouloir internaliser, ou non les compétences, comment déployer Kubernetes, car il existe une infinité de possibilités adaptées à chaque besoin :

Quelles sont les étapes clés de cette transition vers Kubernetes ?

Il faut que cette transition vers Kubernetes soit douce, réfléchie et adaptée au besoin. Le fait que Kubernetes soit à la mode et très exposé médiatiquement n’est pas une raison suffisante pour en faire un choix technologique pertinent.

Cette transition doit être une véritable adoption, en partant d’une phase d’étude où l’on se pose les bonnes questions, suivie d’un pilote pour se tester et valider les hypothèses initiales. Une fois l’opportunité démontrée, il s’agira d’atteindre rapidement une masse critique afin d’amortir le “ticket d’entrée” et enfin de pérenniser la plateforme pour l’intégrer pleinement dans le monde Cloud Native.

Comment Agaetis accompagne les organisations désireuses d’adopter la solution Kubernetes ?

Forts de notre expertise et de nos expériences Kubernetes chez nos clients, nous avons décidé, chez Agaetis, de capitaliser ce savoir-faire dans une offre “Adopter Kubernetes” afin de proposer différents accompagnements aux entreprises se posant la question d’oser Kubernetes ou non.

Cette offre repose sur un accompagnement de bout en bout (Be Ready, Test & Learn, Grow, Enrich) afin d’aider les entreprises à se poser les bonnes questions, mesurer les investissements, les aider à démarrer lorsque Kubernetes s’avère un choix pertinent, pérenniser la plateforme (notamment d’un point de vue sécurité) et bien sûr former les utilisateurs.

Le tout dans une volonté de co-construire à chaque étape afin de permettre une véritable montée en compétences et une appropriation de la technologie par nos clients.

Risques cyber, le plus dur est devant nous...

Mon, 30 Nov 2020 15:45:00 GMT

Les conséquences de la crise du Covid et du confinement forcé sont pour l’instant peu visibles dans les budgets des DSI. Toutefois une forte crainte de réduction de budget pèse sur les budgets SI pour 2021 avec des conséquences directes sur leur fonctionnement et notamment pour ce qui est lié à la sécurisation des systèmes d’informations ayant vécu une transformation plus ou moins aboutie depuis Mars 2020.

Une gestion de crise à marche forcée

L’un des premiers objectifs lors du confinement a été pour les entreprises de garder une activité en s’adaptant à la contrainte de ne pas être physiquement dans leurs locaux. Si certaines entreprises étaient préparées ou avaient déjà engagé des moyens d’accès au SI depuis l’extérieur, d’autres ont dû faire face à un besoin d’accès aux ressources informatiques de l’entreprise depuis des lieux inhabituels.

Elles ont été confrontées à gérer rapidement différentes problématiques :

Des solutions plus ou moins adaptées

Peu préparées à gérer cette crise, les entreprises ont dû répondre dans l’urgence avec des solutions techniques et dépenses engagées sans réflexion. L’objectif principal fut de répondre au besoin d’accès de l’information afin de ne pas ralentir ou bloquer l’activité de l’entreprise. Les exigences de sécurité initiales non pas toujours été respectées, voire contournées, pour laisser place à des solutions non qualifiées, avec des exigences de sécurité faible, quand certains SI se voyaient même déjà infiltrés par des pirates.

Exemple Zoom : L’application de visioconférence Zoom s’excuse pour des failles informatiques .

Toutes les entreprises n’ont pas le même niveau de maturité en cyber sécurité sur l’ouverture et l’accès de son SI vers l’extérieur

Les habitudes prises lors de la phase de gestion de crise seront difficiles à changer, de même pour les retours arrières qui seront eux presque impossibles. Il sera alors nécessaire d’intégrer ses nouvelles expositions vers le monde extérieur dans son plan de défense du SI. Pour les entreprises ayant déjà engagées des processus de gestion du SI (ISO 27001) il sera alors facile d’intégrer ces nouveaux usages et services. Pour les autres il est vivement conseillé d’établir un audit précis du SI, sa sécurité et de mesurer le niveau de risque sur ces nouvelles habitudes.

Pour réduire les risques, les investissements seront nécessaires, car les nouveaux usages et nouveaux services ont déplacé les enjeux de sécurité.

Les enjeux d’une sécurité autour du zéro trust seront accélérés par les besoins d’accès aux services et du partage de l’information. Un nouveau paradigme apparaît avec le contrôle des équipements, des habitudes et des services en périphérie du SI. Les investissements en sécurité réalisés ne sont ou ne seront pas capables de garantir une vision à 360° du niveau de sécurité de l’entreprise.

La crise sanitaire a permis de gagner entre 2 et 3 ans en maturité digitale dans certains secteurs. Pour autant les exigences de sécurité et la couverture des risques ne se sont pas adaptées à la même vitesse que les métiers.

Les nouveaux enjeux seront focalisés sur la protection du poste client et sa conformité, de l’analyse comportementale et le renforcement du principe du moindre privilège. De nouvelles sources de journaux seront générées, liées aux applicatifs et équipements de sécurité pour prendre en compte la sécurité périphérique. Cela implique une gestion centralisée de ces événements avec des objectifs de détection des menaces et comportements anormaux.

Des enjeux vers l’automatisation

Le monde de la sécurité devra apprendre vite et s’adapter à ses nouveaux besoins, hébergés dans des infrastructures hybrides voir collaboratives. Le niveau de confiance donné aux utilisateurs et à leurs pratiques sera un élément clé dans la réussite de sécurisation du SI.

Notre réponse : réduire les coûts en apportant des solutions alternatives

L’empilement de briques de sécurité n’est pas gage d’une sécurité maîtrisée à 100 %. Aujourd’hui il est difficile de maîtriser pleinement les solutions techniques déployées sur son infrastructure qui sont souvent configurées par défaut ou avec des templates non adaptés aux enjeux et actifs à protéger dans les entreprises. C’est pourquoi nous avons décrit une approche à base de solutions open source pour permettre au TPE, PME, ETI de pouvoir accéder à des solutions technologiques pour véritablement établir un plan de défense de leur SI robuste et adapté au contexte des entreprises.

Nous vous invitons à prendre connaissance de notre vision d’un plan de défense aux meilleurs coûts .

Nous l’avons baptisé plan Marshall pour permettre une gestion des cyber risques accessibles à tous !

Progressive Web App (PWA) : explications et cas pratique

Thu, 26 Nov 2020 15:56:00 GMT

Chez Agaetis nous pensons que les PW A sont une alternative performante à une partie des applications natives. Ce sont des programmes que l’on peut installer sur un ordinateur, un smartphone, aussi appelés client lourd (ex : Word ou WhatsApp).

Pourquoi une alternative ? Elles ne demandent pas de processus d’installation, de mises à jour manuelles et fonctionnent sur tous les appareils quel que soit le système d’exploitation.

Notre site web est désormais une « Progressive web App » (PWA), un cas concret parfait pour expliquer la technique et détailler les avantages et inconvénients.

Qu’est-ce qu’une Progressive Web App ?

Le terme PWA désigne un concept ou une norme d’applications web, poussé par Google. À l’origine, la légende dit que Steve Jobs est le premier à en avoir eu l’idée peu après l’apparition de l’IPhone en 2007. Mais c’est bien un concept poussé par Google de nos jours avant tout, à travers Chrome (en réalité Chromium et tous ses dérivés évidemment). Le concept est encore très récent mais se développe de plus en plus, Firefox et Safari implémentent d’ailleurs les mêmes fonctionnalités pour suivre.

Des PWA de sites connus ? Twitter, Spotify, Instagram ou encore Pinterest. Chacun de ces sites a communiqué une amélioration des taux de conversion suite à l’implémentation . Pourquoi ? Parce qu’une PWA c’est avant tout un cache sur l’appareil de l’utilisateur, il y a donc un gain de performances. Mais c’est aussi bien plus que cela !

Une PWA, c’est un site web installable qui peut fonctionner en hors ligne

Concrètement, on installe la PWA sur un PC ou un smartphone et elle peut fonctionner hors ligne. Préalablement il faut accéder au site pour qu’il soit mis en cache, ce n’est pas magique !

N’étant pas réellement installée, la PWA prend moins d’espace pour son fonctionnement et s’exécute plus rapidement. On ajoute une simple icône qui permet de pointer vers la web app. Elle donne l’impression d’utiliser une application native alors qu’elle fonctionne à travers le navigateur. La PWA n’a pas besoin d’être téléchargée ou maintenue à jour.

Un site qui implémente la norme PWA a l’autre particularité de pouvoir accéder aux commandes « natives » de nos systèmes d’exploitation, comme la caméra sur smartphone, le Bluetooth, ou encore les notifications . Il est nécessaire de donner l’autorisation au préalable tout comme une application native.

N’importe quel site ou application Web peut être converti en PWA : un WordPress, une application React ou encore un site PHP « old school » (MVC). Cet ajout est plus utile pour une application web que l’on souhaite rendre accessible sur mobile, plutôt que pour un site vitrine. On note tout de même un gain de performance important sur les pages déjà parcourues, plus la possibilité de pouvoir « sauvegarder » un article ou une offre pour y accéder en hors ligne (pour le lire dans le métro par exemple).

Exemple concret avec le site d’Agaetis

Pour mieux comprendre voici un exemple concret avec ce site, qui vient tout juste de devenir une PWA.

Première connexion sur le site : ce qu’il se passe dans les coulisses

La première fois que vous accédez au site, il est chargé normalement comme tout autre site Web. Cependant à la fin de ce chargement initial, un fichier spécial appelé « service-worker.js » va être téléchargé et activé dans votre navigateur . C’est ce fichier qui opère la « magie » pour que les PWA soient possibles.

Si vous rafraîchissez la page, votre navigateur va retélécharger tous les fichiers qui la composent depuis notre serveur. Cette fois-ci le service-worker enregistrera la plupart de ces fichiers dans votre navigateur. Nous gardons toujours la main sur la configuration et ce qu’il doit enregistrer de façon transparente et invisible pour vous.

C’est là qu’il va devenir utile, si vous rafraîchissez la page encore une fois, les fichiers du site seront servis depuis le service-worker et non plus depuis le serveur. Vous permettant ainsi de gagner toute la latence induite par une requête sur Internet. Pour un seul fichier le résultat peut sembler maigre, mais si votre navigateur a besoin de 10 fichiers interdépendants, ou plus comme ici, vous gagnez rapidement 1 seconde sur le chargement de la page ! C’est à partir de là que le mode hors ligne est rendu possible.

À noter qu’en parallèle, le service-worker va effectuer les vraies requêtes sur notre serveur pour récupérer d’éventuels changements de contenu et au cas échéant, mettre à jour son cache. Vous aurez ainsi accès aux nouveautés au prochain rafraîchissement (ou lorsque vous réaccéderez aux pages correspondantes). Si le site en lui-même est modifié il vous affichera un message vous informant qu’une mise à jour est disponible.

Chaque page que vous parcourez au préalable est mise en cache et accessible en hors ligne

Maintenant que les fichiers sont mis en cache, si vous perdez la connexion, la page sera toujours accessible même si vous la rafraîchissez ou si vous avez fermé l’onglet et le rouvrez. Vous pouvez essayer vous-même en déconnectant volontairement votre ordinateur/smartphone (mode avion par exemple). Si vous avez parcouru plusieurs pages du site ainsi que la page d’accueil, vous pourrez faire de même hors connexion, y compris en ayant éteint votre appareil entre temps !

Vous pouvez utiliser cette fonctionnalité à votre avantage en parcourant les pages ou articles que vous souhaitez lire plus tard. Chargez juste leur page et ils seront accessibles en hors ligne.

Le cache a néanmoins une limite de taille : s’il manque une page c’est que vous en avez parcouru beaucoup et que celle-ci a été écrasée. Il y a également une limite de temps de 30 jours, au-delà les enregistrements sont supprimés.

N’hésitez pas à « l’installer » sur votre appareil !

Les PWA sont donc installables, c’est ce qui les distingue des sit es utilisant les service-worker seuls. Sur Chrome et ses dérivés sur PC (Opéra, Brave, Edge, etc…), une petite icône est présente à cet effet, à droite de la barre d’url. Il suffit de cliquer dessus pour voir le site avec une icône séparée sur la barre des tâches :

Ici, le petit plus à côté de l'étoile

On obtient une fenêtre avec le site, vous pouvez l’ouvrir depuis Windows comme n’importe quelle application (depuis la barre de recherche).

Pour la désinstaller il suffit d’aller dans les paramètres de cette fenêtre, vous ne pouvez pas le faire depuis Windows (pour l’instant en tout cas).

Ici, en haut à droite de la fenêtre

Sur mobile ou d’autres navigateurs comme Firefox, cherchez dans le menu quelque chose comme « Ajouter à l’écran d’accueil » ou « installer l’application » et vous aurez le même rendu.

Pourquoi les « Progressives Web Apps » sont probablement une bonne alternative aux applications natives ?

Cette partie est plus subjective, nous pensons que les PWA ont beaucoup de potentiel pour simplifier le développement d’applications multiplateformes. Voici notre point de vue sur les PWA face aux clients lourds sous la forme avantages/inconvénients.

Avantages des PWA face aux applications natives

Le défaut principal des applications natives : elles demandent à être téléchargées et installées. Or la capacité de stockage peut être rapidement limitée, surtout sur smartphone… les Messengers qui font 500Mo, non merci ! Le problème ne se pose pas avec les PWA bien conçues. On parle d’une réduction de taille d’un rapport de 1 à 20 ou 25 en moyenne.
De la même manière les clients lourds demandent à être mis à jour manuellement (et jusqu’à peu sur Android il était nécessaire de retélécharger l’entièreté de l’application à chaque fois), c’est laborieux et ça consomme de la data, encore une fois gênant, surtout sur mobile ! Vous l’aurez compris les PWA sont majoritairement orientées mobile first. En parallèle ce système de mise à jour peut gêner les développements, les utilisateurs choisissant de garder une ancienne version (problématiques de rétrocompatibilité).
Les applications natives posent de nombreux problèmes pour les développeurs et/ou les entreprises qui les créent, puisqu’il faut quasiment les développer en autant de fois qu’il y a de systèmes d’exploitation (Android, iOS, Windows, Mac, ChromeOS, etc…). C’est ici le gros avantage du Web sur le reste, au niveau technique, d’autant plus que la tendance est au remplacement justement à cause de ces contraintes économiques.

Quelques inconvénients des PWA

Les PWA peuvent fonctionner en hors ligne mais restent plutôt orientées sur un mode connecté (cette innovation vient du Web, ce n’est pas pour rien). Il faut s’y être connecté au moins une fois pour que le mode hors-ligne fonctionne. Cela peut être une limite à l’installation depuis un « store », mais il faut également être connecté pour télécharger une application donc en soi rien de vraiment problématique. En revanche, d’un point de vue développeur il faut posséder un serveur pour la rendre accessible, alors qu’une application mobile n’a pas cette contrainte.
Elles ne sont pas encore entièrement implémentées comme il faut d’un point de vue des API natives (les accès hardware), surtout sur les navigateurs autres que Chrome et ses dérivés. Pour l’instant, il est encore un peu risqué pour une entreprise de se lancer sur une PWA en souhaitant toutes les fonctionnalités d’une application native. Mais dans un futur assez proche cela ne devrait plus être le cas et le problème ne se pose que si l’on souhaite faire appel à des fonctionnalités spécifiques (téléphonie, NFC notamment). Il faut garder en tête que cette technologie est encore en partie expérimentale. Dans notre cas, il nous a fallu participer à la librairie next-pwa pour l’implémenter.
Côté performances, il est évident que rien ne vaut une application native. Mais rares sont les cas d’usage sur mobile qui requièrent autant de performances au point que ça pose un réel problème.

En conclusion

Depuis quelques années, on a constaté l’apparition d’outils éditeurs de texte en ligne, à travers Google drive d’abord, puis avec la suite Office, elle aussi entièrement disponible en ligne (à travers Office 365). En plus d’être accessibles très rapidement sans demander d’installation spécifique, ils sont gratuits et déjà en train de tuer la suite office classique. Chez Agaetis tout passe maintenant par ces outils sur le Web ! Signe de plus que les PWA sont des concurrents sérieux aux applications natives, notamment grâce au fonctionnement hors-ligne, maintenant possible.

Dernier argument en leur faveur, depuis mai 2019 environ, il est possible d’ajouter une PWA sur le Google Store après quelques manipulations assez simples, d’ailleurs Google priorise les PWA sur ChromeOS face aux applications Android depuis quelque temps. De même sur l’Apple Store (après des manipulations un peu plus complexes) et c’est sur le Store Microsoft depuis quelque temps déjà (pour Windows 10). Et d’ailleurs depuis le début de cette année, Bing, le moteur de recherche de Microsoft, indexe tout seul les PWA pour pouvoir les ajouter automatiquement dans leur store dans un futur proche. Que demander de plus ?

Alors qu’en pensez-vous ? N’hésitez pas à nous donner votre avis !

Investisseurs, entrepreneurs, comment sécuriser votre levée de fonds ?

Tue, 17 Nov 2020 16:02:00 GMT

Investir dans un projet innovant nécessite d’être bien accompagné pour créer les meilleures conditions de réussite.

Chaque investisseur a besoin d’être éclairé et conforté quant à la viabilité de ses décisions. Notre offre de sécurisation des investissements pour les projets novateurs permettra de vous sécuriser dans votre prise de position.

Nicolas Roux , Directeur général, partage sa vision d’une démarche vous permettant de prendre les bonnes décisions et de pérenniser vos choix face au marché actuel.

En quelques mots, qu’est-ce que l’offre de “sécurisation des investissements” proposée par Agaetis ?

Les sciences informatiques (technologies, data, IA, IoT, …) sont au cœur des projets innovants, tous secteurs confondus. Ce sont des activités complexes, tant sur l’aspect technique que humain, soumises à des évolutions très rapides et qui représentent une part importante des capitaux engagés.

Notre offre a été spécialement créée pour aider les investisseurs et les porteurs de projets à améliorer la partie technique, informatique et scientifique au moment de la levée de fonds. Elle permet d’évaluer les risques, les opportunités, d’établir le plan d’amélioration et de mettre en œuvre nos préconisations pour accélérer le “time to market”.

A qui s’adresse cette offre ?

Cette offre s’adresse aux différentes parties prenantes lors d’une levée de fonds : porteurs de projets, leveurs de fonds ou investisseurs.

Les porteurs de projets et les leveurs de fonds ont besoin de se préparer au “due diligence” (ndlr la due diligence est une vérification pré-transaction), les investisseurs ont également besoin d’évaluer la pertinence des technologies choisies avec le plan d’investissement et de suivre chaque phase du projet.

Quels sont les objectifs de cette offre ?

L’objectif est de réunir les conditions de réussite du projet sur le volet technologique en répondant aux questions suivantes :

Qu’est-ce que Agaetis apporte de nouveau dans ce domaine ?

L’offre se différencie sur 2 axes majeurs. Le premier est une approche à 360° où l’on challenge les volets technologiques, que ce soit sur le plan technique, organisationnel et méthodologique du projet.

Le deuxième axe est orienté sur la direction informatique et technique du projet (la gouvernance, la gestion long terme des compétences, le coaching) et stratégique (les contextes de marché et de concurrence).

Quels sont les périmètres de l’analyse de risques ?

Notre étude porte sur les thèmes suivants :

Quelles sont les pièges du développement d’un projet d’innovation numérique ?

Ils sont nombreux, le premier étant de tomber amoureux de son projet ! Pour limiter ces risques, il faut confronter la solution au terrain. Des méthodes comme le lean-startup ou encore le service design aident à adopter de bons réflexes.

On observe également une sous-estimation des besoins en développement pour aller jusqu’à la mise sur le marché : l’IT comme support aux activités internes, la sécurité, l’interopérabilité, la robustesse, la dette technique … et parfois, certaines solutions ne peuvent pas passer du mode prototype à une solution industrielle sans une refonte complète.

La constitution de l’équipe technique est un facteur de réussite important, il faut évaluer sa capacité à grossir rapidement, à gérer le projet jusqu’à son terme.

Pour terminer, pourquoi faire appel à Agaetis pour accompagner les investisseurs ?

Nous avons une double culture : celle du conseil pour accompagner à la réalisation et une culture de faiseur où nous intervenons nous mêmes dans le développement. Nous avons une équipe pluridisciplinaire en termes d’expertises et d’expériences. Agaetis s’est construit en associant des expertises issues de différents horizons : start-up, PME, académique, grands groupes, ESN et cabinets de conseil.

Nous sommes impliqués fréquemment sur des projets associant les laboratoires de recherche publique et les sociétés privées. Les profils de nos collaborateurs sont à l’image des exigences de l’innovation, créatif et pragmatique. Nous baignons dans un écosystème de R&D stimulant.

Nous partageons tous la même volonté de contribuer aux succès des innovations qui constitueront le monde de demain.

La cybersécurité et les établissements de santé

Wed, 28 Oct 2020 16:12:00 GMT

Les questions autour de la sécurité des systèmes d’information ont toujours été importantes mais depuis la crise sanitaire du COVID-19, elles prennent une tout autre dimension.

Les établissements de santé sont en première ligne face aux cybers attaques. Mais pour quelles raisons et quelles sont les solutions qu’ils peuvent mettre en place pour assurer la pérennité de leur SI et de leur activité ? Cédric Lamouche , consultant en cyber défense chez Agaetis répond aux questions que vous pouvez vous poser.

Pour quelles raisons les établissements de santé se retrouvent-ils obligés de faire évoluer leur SI ? Quels sont les buts de toutes ces évolutions ?

Il y a plusieurs raisons à une évolution du SI, les nouvelles réglementations sur la protection des données, la sécurisation des données de santé, des usages de plus en plus informatisés, des nouvelles technologies intégrées dans le traitement et la prise en charge des patients. Le SI doit perpétuellement évoluer afin de s’assurer d’être en capacité de traiter les nouvelles informations tout en gardant des pré requis au niveau sécurité.

Quel est le rôle du SI pour un établissement de santé ?

Le SI doit permettre d’assurer l’activité de l’établissement pour cela il doit répondre à des exigences de sécurité, de disponibilité et de traçabilité.

Pourquoi les “cyber malveillants” attaquent-ils les SI des établissements de santé ?

Les SI de santé sont composés de vastes infrastructures avec de multiples accès où la sécurité est un réel enjeu mais avec un périmètre difficile à couvrir. Ces attaques ont souvent un but lucratif et sont loin des préoccupations éthique.

La crise sanitaire du Covid a forcé certaines structures à ouvrir leur SI pour permettre une continuité d’activité. Elles se sont exposées au monde extérieur avec une politique de sécurité non adaptée pour se prémunir de cyber attaque. Ces structures deviennent alors des cibles fragiles et parfaites pour mener ce genre d’actions en vue de compromettre les infrastructures et de rendre inopérant le SI.

Une fois le système attaqué, sur quoi l’établissement de santé peut-il compter pour s’en sortir ?

Une politique de sauvegarde est essentielle pour retrouver rapidement son SI. Cette politique implique une prise en charge complète du SI avec des exigences de stockage afin d’assurer la disponibilité du support de sauvegarde et de son exploitabilité.

Quel est le rôle d’une PSSI (Politique de Sécurité des Systèmes d’Information) et comment se compose-t-elle ?

Une PSSI régit les exigences de sécurité pour le SI. Elle doit couvrir l’ensemble du SI et définir des mesures de sécurité pour protéger les éléments, les actifs les plus importants pour l’établissement. Elle doit être unique et correspondre aux attentes en sécurité de l’établissement, elle est construite autour d’une analyse des risques qui définit les exigences à mettre en œuvre pour assurer une gestion des cyber risques.

Quelles sont les autres solutions à mettre en place pour protéger son SI ?

Une fois la PSSI définie avec des exigences formulées il est nécessaire de mettre en place des solutions techniques pour couvrir les exigences et de pouvoir mesurer les niveaux de sécurité suite aux incidents et changements sur le SI.

Un plan de défense est aujourd’hui nécessaire pour assurer un bon niveau de résilience. Il doit être capable de répondre aux besoins de surveillance, de détections et de gestion des incidents. Il se construit pas à pas en fonction des priorités définies dans l’analyse de risques du SI.

Aujourd’hui, Agaetis accompagne ses clients dans une stratégie de défense de son SI. Nous nous appuyons sur des méthodologies reconnues et des approches de défense basées sur des scénarios d’attaques réelles. Notre savoir faire s’adapte aussi bien aux petites, qu’aux grandes structures en prenant en compte différents objectifs : financiers, humains, organisationnels.

L'ENE et Agaetis vous accompagnent dans vos projets !

Wed, 28 Oct 2020 16:07:00 GMT

Vous êtes un industriel d’Auvergne R hône Alpes et vous souhaitez être accompagné dans vos projets de modernisation et de numérisation de votre production ?

Agaetis a été référencé pour la Région Auvergne Rhône Alpes afin de vous accompagner dans le développement de solutions digitales autour des IoT, systèmes connectés, mais aussi, dans la réalisation de la cartographie de votre SI et la valorisation de vos données de production.

Ce référencement vous permet de bénéficier d’un co-financement lié aux coûts des prestations de conseil, des preuves de concepts et d’études, à hauteur de 50 % pour un accompagnement plafonné à 32 000 € par entreprise (subvention plafonnée à 16 000 €).

Les objectifs de nos interventions :

Améliorer le pilotage, la fiabilité et la performance globale de la production grâce à l’exploitation des données process et procédés
Anticiper les dysfonctionnements et les pannes.
Baisser les couts de non-qualité et améliorer le ROI.
Sécuriser vos accès et les informations de votre entreprise.

Agaetis à Volcamp !

Fri, 17 Jul 2020 09:44:00 GMT

La participation d’Agaetis à Volcamp se précise, on espère que vous avez aussi hâte que nous et que vous avez bien noté les dates ! Au cas où, voici un petit rappel : rendez-vous le 15 et 16 Octobre au Hall 32 à Clermont-Ferrand pour rencontrer des passionnés de la tech et échanger avec eux dans le cadre de différents types d’interventions : Rex, Conf, Workshop, Lightning.

Parmi les 191 propositions soumises au CFP ce sont 44 talks qui ont été sélectionnés dont deux sujets de Agaetis ! �55356;�57225;

Nous sommes très fiers de pouvoir intervenir lors de cette toute première édition ! Car en plus de nous retrouver sur notre stand, plusieurs membres de l’équipe vont pouvoir vous présenter des sujets qui nous tiennent à cœur via deux formats différents.

Voici donc en quelques lignes les sujets de leurs interventions (juste un petit aperçu, on vous garde quelques surprises �55357;�56841;).

Un premier sujet porté par François Travais, accompagné de Franck Marchand, deux de nos architectes, aura pour sujet un retour d’expérience sur ce qu’ils ont appris du CQRS au travers de différents projets et expérimentations : quand et pourquoi implémenter une saga ; comment implémenter CQRS/ES avec Kafka et en quoi le CQRS favorise le KISS (Keep It Simple Stupid).

Force est de constater que le nombre de projets impliquant Kafka et de l’event sourcing grandit de façon exponentielle dans les entreprises sous la pression de la data science, du besoin d’audit et de l’agilité. Il est alors souvent difficile de s’y retrouver dans la multiplication des événements supportés par des micro services et de comprendre les enchaînements entre ces événements. CQRS à la rescousse !

Dans un second temps Blandine Rondel, développeuse Front chez Agaetis, interviendra lors d’un lightning talk, le sujet : le choix de GatsbyJS, une solution open-source, plus simple, plus légère, plus rapide et plus sécurisée ; idéale pour créer un site moderne !

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Statisticien et data scientist, deux métiers à ne pas confondre

Tue, 07 Jul 2020 09:54:00 GMT

L a synonymie n’existe pas, et c’est peut-être bien là l’information fondamentale de cet article. Nous nous construisons avec l’idée que deux mots distincts peuvent avoir le même sens. Nous sommes régulièrement encouragés à éviter les répétitions par tous les moyens, quitte à utiliser un mot qui n’exprime pas tout à fait notre pensée. Nombreux sont pourtant les universitaires à répéter inlassablement que la langue française est riche et complexe, et qu’il serait absurde de créer deux mots différents ayant exactement le même sens.

Cet article a pour objectif d’expliquer pourquoi les métiers de data scientist et de statisticien ne peuvent pas être confondus ou considérés comme identiques. On parle donc de comparer un mot de la langue française et… un anglicisme. Le problème avec cette dernière catégorie, c’est qu’on se croit vite tout permis. Quand on sait en plus qu’il s’agit d’un anglicisme dont le sens est en constante évolution, on a envie de jeter le stylo (ou le clavier) et d’abandonner face à la difficulté de la tâche. Il est pourtant primordial de comprendre pourquoi le terme de data scientist a émergé et en quoi ce métier diffère des autres métiers existants, en particulier celui de statisticien.

Nous ne chercherons pas ici à comparer le champ des statistiques avec celui de la data science. Cette précision est importante car la data science n’est pas composée exclusivement de data scientists. On y trouve pêle-mêle des data engineers, des machine learning engineers, des data analysts, des products owners et même des statisticiens. C’est à s’y perdre n’est-ce pas ? On ne cherche pas non plus à comparer des outils de machine learning avec des outils statistiques. Non, il s’agit bien de traiter des différences entre deux métiers.

La première des différences est évidente : l’un de ces métiers est beaucoup plus ancien que l’autre. Les premiers statisticiens (1) sont apparus durant le XVIIIème siècle (Thomas Bayes pour n’en citer qu’un), avec une réelle émergence de la discipline le siècle suivant. Les termes de data science et data scientist ne sont utilisés que beaucoup plus tardivement à la fin du XXème siècle, en 1987 (2) .

Une autre différence majeure est que les compétences de recherche sont indispensables pour exercer le métier de data scientist. La première raison à cela est la diversité et la constante augmentation du nombre d’outils. Un data scientist doit être en perpétuelle montée en compétences tout en maintenant une routine de veille sur toutes les innovations du domaine. Cela est en tout point comparable à la capacité d’un chercheur à effectuer l’état de l’art de son champ de recherche à tout moment. La seconde raison justifiant la nécessité de ces compétences est la structuration même des missions des data scientists. Ces dernières peuvent démarrer à un stade où le bénéficiaire n’a pas encore défini précisément son besoin ou que sa formulation n’est pas en adéquation avec les outils disponibles.

Dire : “J’ai besoin de simuler l’ensemble de la société humaine à la maille de l’être humain” n’est pas un besoin en adéquation avec les possibilités de notre époque. C’est au data scientist d’accompagner ce dernier pour identifier les progressions possibles à l’aide des différentes sources de données voire parfois d’identifier de nouvelles sources de données que l’interlocuteur n’avait pas identifiées. Tout ce travail préliminaire est par nature absent du métier de statisticien dont le travail est d’appliquer des outils de statistiques à un problème cadré et bien défini.

Les outils du statisticien – le logiciel R étant l’un des plus connus – n’en restent pas moins inclus dans ceux du data scientist, qui doit par conséquent avoir des compétences en statistiques. La question qui vient immédiatement est celle de la nature des autres outils du data scientist. Ces derniers n’émergent pas directement du champ des statistiques mais de la théorie de l’apprentissage statistique. Vous l’aurez compris, ce sont ceux que nous regroupons habituellement dans le champ du machine learning. À la différence des outils du statisticien, les outils de machine learning ont pour objectif d’entraîner un algorithme pour prédire de futurs résult ats (3), sans nécessairement que les étapes de calcul soient interprétables. Cette approche ayant été développée conjointement avec l’augmentation de la puissance de calcul informatique, aucun de ces outils ne peut être utilisé autrement qu’avec un ordinateur.

Une dernière grande différence entre le métier de data scientist et celui de statisticien est leur caractère pluridisciplinaire, beaucoup plus développé dans le premier cas que dans le second. Il est en effet requis pour un data scientist d’avoir une bonne connaissance d’un ou plusieurs champs disciplinaires scientifiques (physique, chimie, biologie…). Il est même de plus en plus fréquent d’étendre cette recherche de pluridisciplinarité au-delà des sciences dites “dures”, notamment du fait de l’émergence des systèmes complexes ou encore de l’éconophysique, pour n’en citer que deux. C’est d’ailleurs cette différence qui motive les entreprises à recruter des data scientists dans des domaines plus variés que le simple domaine des mathématiques ou de l’informatique.

Nous avons par cet article voulu évoquer brièvement les différences les plus importantes entre les deux métiers. Cela ne nous a pas empêché pour autant de faire ressortir les points communs qui les relient et de mettre en valeur le fait que le métier de data scientist ne pourrait exister sans l’émergence quelques siècles plus tôt du domaine des statistiques ou plus récemment de la forte augmentation de la puissance de calcul.

Gardons également à l’esprit que la Data Science tout entière est en perpétuelle évolution et qu’aucun consensus général n’existe sur sa définition. La réponse sera en effet différente que vous vous placiez dans un grand groupe ou une petite start up ou bien encore que vous vous attachiez plus à la sémantique qu’aux considérations des diverses personnes autour de vous.

(1) : Bien que l’on pourrait dater la première apparition des statistiques à l’époque des mathématiques précolombiennes, nous n’évoquerons ici que les mathématiques modernes (qui correspond au réel avènement du champ des statistiques mathématiques).

(2) : Data Science and Its Applications, préface, Academic Press, 1995.pdf

(3) : Il s’agit ici d’un constat global. Il existe en effet des algorithmes à la frontière entre statistique et machine learning, comme les algorithmes de clustering.

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Directus est-il l’avenir du Low Code ?

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