Les RP suivent la transformation digitale !

Chaque secteur d’activité évolue à son rythme dans cette transition digitale. Le secteur des relations presse aussi appelé RP, fait partie également de ces métiers directement impactés par cette transformation de la communication vers le web à tout prix ! Les agences spécialisées dans ce domaine ont totalement revu leurs stratégies pour faire connaître les marques de leurs clients. Si avant il fallait généralement avoir un carnet d’adresse fourni pour travailler avec la presse traditionnelle ou les chaines de télévision, désormais les agences doivent se tourner vers de nouveaux médias uniquement présents sur internet ou vers les influenceurs présents sur les réseaux sociaux comme Instagram ou Youtube.
Plusieurs sociétés ce sont d’ailleurs spécialisées dans ce secteur, prenant le virage du digital à bras le corps. C’est par exemple le cas de l’agence RP Trends Paris, experte dans les stratégies de communication innovantes dans le secteur du luxe, de la mode et du lifestyle. La création de contenu de marque, généralement appelé Brand Content, accompagné de la maitrise de sa popularisation, permet aujourd’hui aux sociétés expertes en RP de pouvoir profiter de ce virage vers le digital.

L’émergence des influenceurs sur le web

En observant de plus près les stratégies mises en place, on remarque que les consommateurs vont être touchés sur le web grâce à des outils de ciblage très précis. L’agence de relations presse travaillera ensuite avec son client pour identifier les leader d’opinion et pouvoir les faire adhérer à la marque. Ces influenceurs seront invités à des événements de marque, dotés de certains produits de la marque pour pouvoir les tester et pourront même partir en voyage dans certains cas. Vous avez certainement déjà vu vos instagramer préféré profiter d’une soirée folle organisée par une marque ? C’est notamment très fréquent lors d’événements nationaux comme le festival de Cannes ou la Fashion Week, véritable temps fort où il faut se faire remarquer et sortir sa plus belle tenue.

Les nouveaux médias web spécialisés

Le digital ne s’arrête pas à l’explosion des réseaux sociaux, les sites d’informations ont également radicalement changé. Si les plus connus ont pris le temps d’organiser leur transformation en faisant évoluer leurs équipes de rédaction, nous avons vu arriver au fil des années, de nombreux sites web ultra-spécialisés. Sans carte de presse, bien souvent par pure passion, ces sites web ont capté une audience jeune se retrouvant beaucoup plus dans les articles de ces nouveaux médias. Experts dans la maitrise des communautés et du contenu web dans son ensemble, ces nouvelles entités ont rapidement vu les agences RP se rapprocher d’elles pour faire connaitre leurs clients. Le parfait moyen de faire connaître un produit, une marque ou un service auprès d’une audience ultra qualifiée !

Les temps d’arrêt imprévus des machines coûtent cher à l’industrie et rallongent les temps de récupération d’urgence. De plus, il est toujours difficile de planifier les plans de maintenance afin de se situer au mieux entre maintenance curative et maintenance réactive. C’est pour cela que les entreprises se tournent vers la maintenance prédictive, comme le rapporte le fournisseur spécialisé ServiceMax de GE Digital.

L’étude commandée par ServiceMax comporte les caractéristiques suivantes :

• Différents secteurs sont représentés : production, énergie, transports, télécoms, distribution, etc.
• 4 pays sont couverts (Allemagne, France, Royaume-Uni, États-Unis)
• 82 % des entreprises interrogées ont fait face à des temps d’arrêt imprévus de leurs machines au cours des trois dernières années
• 46% des arrêts imprévus sont liés à des défaillances du matériel
• 40% à un incident logiciel
• (L’erreur humaine complète le pourcentage restant)

Cela représente, en moyenne 4 heures d’interruption et un coût de 2 millions de dollars. La production, l’IT et les services clients restent les services les plus impactés.

Maintenance Prédictive

Le monde de l’industrie dépend de plus en plus des machines, cependant la performance de ces actifs n’a pas toujours été suivie de la même façon. Ainsi, 70% des répondants disent ne pas savoir exactement quand leurs équipements doivent être maintenus ou mis à niveau…

Néanmoins, le vent tourne et l’étude montre que les entreprises sont davantage prêtes à investir dans des solutions spécifiques. Des technologies embarquant une intelligence artificielle (IA) capable de mieux anticiper les défaillances techniques ou avaries que l’humain. Se passer de tout arrêt imprévu est une priorité très élevée, voire l’objectif principal du choix de ces technologies.

Pour atteindre cet objectif, certains prévoient d’investir dans une « copie numérique » (digital twin en anglais c’est à dire un dispositif similaire à un opérateur de maintenance susceptible de prendre les décisions qui s’imposent à la place d’un humain) avec des capacités de maintenance prédictive et d’IA. Ce qui aiderait à prévenir les défaillances majeures de l’infrastructure dont ils ont la charge.

En conclusion, le secteur de l’industrie a la volonté de passer d’une maintenance réactive à une maintenance préventive , voire à une maintenance proactive. Toujours est-il que des questions d’éthiques restent en suspens en ce qui concerne de laisser la volonté d’une machine prendre des décisions à la place de l’Homme.

Pourquoi ?

Dans ce billet de blog, David Delabasse rassure tout d’abord en évoquant l’état d’avancement de la prochaine version :

Nous continuons à faire de grands progrès sur Java EE 8. Les spécifications sont presque terminées et nous prévoyons de livrer l’implémentation de référence cet été. Comme nous approchons de la sortie de Java EE 8 et la conférence JavaOne 2017, nous pensons qu’il est possible de repenser la façon dont Java EE est developpé afin de la rendre plus agile et de répondre aux exigences changeantes de l’industrie et de la technologie

En effet, même si largement adopté et développé en open source avec la participation de la communauté Java EE, souvent le processus est perçu trop rigide et fermé en comparaison avec les autres communautés open source.

Motivations du transfert

Afin d’améliorer le développement de Java EE, Oracle a donc pensé à le faire transférer à une fondation open source, comme déjà fait auparavant avec la spécification MVC 1.0. Oracle prévoit donc de chercher du côté de la communauté, des titulaires de licences et fondations partenaires.

Nous discutons de la façon dont nous pouvons améliorer le processus de développement de Java EE après la livraison de Java 8. Nous croyons que le transfert des technologies Java EE, y compris les implémentations de référence et le kit de tests de comptabilité vers une fondation open source, peut être la prochaine étape, afin d’adopter des processus plus agiles, implémenter des licences plus souples et modifier le processus de gouvernance.

Après avoir discuté avec IBM, Red Hat et plusieurs fondations, Oracle a choisi la fondation Eclipse. C’est toutefois une bonne nouvelle d’avoir transférer le développement de Java EE à une fondation qui pourrait mieux s’en occuper. Oracle compte tout de même continuer à travailler sur cette plateforme afin de supporter les implémentations existantes de Java EE et futures de Java 8 et, bien sûr, participer à l’évolution future des technologies Java EE.

Quoi de prévu pour la suite ?

D’autre changement sont aussi envisagés, entre autres changer la licence de ses technologies Java EE et des technologies GlassFish. Oracle entend aussi trouver un nouveau nom pour Java EE ainsi qu’établir une stratégie de marque. Enfin, Oracle veut également recruter et offrir l’opportunité aux développeurs, membre de la communauté, fournisseurs de parrainer des technologies de la plateforme et de contribuer à leur avancement au sein de la fondation.

Source : Billet sur le blog d’Oracle

Le Data Viz Project de ferdio est un catalogue en cours de rédaction qui a pour but d’aider le choix de méthodes de dataviz suivant les données à disposition.

Les différentes solutions sont rangées de la façon suivante :

• Famille de représentation
  • Histogramme
  • Diagramme
  • Géospatial
  • Sondage
  • Tableau
• Format des données d’entrée
• Fonctions
  • Comparaison
  • Correlation
  • Distribution
  • Tendance au cours du temps
• Forme

A noter que pour chaque méthode, un descriptif est présent ainsi que des exemples associés.

Nul doute que ce catalogue vous inspire, voir vous fasse gagner du temps, la prochaine fois que vous aurez à représenter des données.

Ethereum, un ordinateur mondial

Ethereum est un ordinateur mondial, que n’importe qui peut programmer et utiliser comme il le souhaite. Tout ce qui est fait à l’aide de cet ordinateur est public. C’est donc de la décentralisation d’applications. Ces applications fonctionnent sur le réseau Ethereum, constitué de plusieurs milliers d’ordinateurs qui communiquent entre eux en permanence partageant la même base de donnée : la blockchain.

Afin de modifier cette blockchain, Ethereum permet l’utilisation de « smart contracts » qui sont en réalités des lignes de codes programmables. Cette décentralisation, à l’aide de la technologie blockchain, apporte plusieurs avantages :

• Fiabilité : Il est virtuellement impossible d’arrêter simultanément tous les ordinateurs du réseaux. Par conséquent, cette base de données est toujours en ligne et son fonctionnement ne s’arrête jamais
• Sécurité du réseau : Le réseau fonctionne avec un protocole chiffré et donc difficile à modifier
• Protection des données : Chaque ordinateur possède une copie de la base de données, il sera donc difficile de pirater ces données. En effet, il faudrait altérer simultanément plus de 51% des ordinateurs
• Stabilité : Les données enregistrées dans une blockchain y sont enregistrées à vie : une blockchain garde l’historique de toutes les modifications qui y ont été apportées depuis l’origine et il est impossible de modifier cet historique

Quelles différences avec la blockchain de bitcoin ?

Petit rappel de ce qu’est la blockchain pour commencer (Crédits – RUE89) :

La blockchain de bitcoin a été conçue spécifiquement pour les devises alors qu’Ethereum permet de créer tout type d’applications – Vitalik Buterin, fondateur d’Ethereum

Les participants du réseau d’Ethereum exécutent du code provenant d’applications que des développeurs peuvent créer et envoyer sur le réseau. Cela permet la mise en place de smart contracts constituant ainsi le coeur du fonctionnement d’Ethereum.

Pour que tout cela fonctionne, un système de monnaie à base d’éther à été mise en place. L’ether est nécessaire pour faire fonctionnement ces smarts contracts qui peuvent consommer des ressources importantes ; si vous n’avez plus d’éther, l’exécution des contrats n’est plus possible.

En résumé, cela représente une utilisation différente et complémentaire de la blockchain même si certaines formes de concurrences et d’opinions diverge entre les 2 communautés.

Microsoft justifie son choix d’utiliser Ethereum pour sa plateforme Azure de la façon suivante :

Tandis que Bitcoin a de nombreuses utilisations intéressantes en tant que crypto-monnaie, Ethereum apporte la flexibilité que beaucoup de nos clients recherchent. Ethereum possède une communauté vibrante de développeurs, enthousiastes et ouverts à des applications business.

De multiples domaines et applications très divers

De nombreux projets utilisent déjà cette plateforme et dans des façon très différentes :

• UjoMusic : veut permettre aux artistes de placer leur titres sur une blockchain afin de définir quelle part de chaque morceau doit revenir à tel ou tel contributeur sans intermédiaire
• Provenance : a pour but d’aider à résoudre les problèmes de traçabilités des produits (industriels, alimentaires…)
• Augur : propose une plateforme de marché prédictif

Et tout ceci n’est encore qu’un aperçu de ce qui est concrétisable via cette plateforme.

Docker ne veut plus être vu seulement des développeurs mais compte bien devenir acteur de l’IT d’entreprise en parlant facilité de déploiement, de gestion et de sécurité. Il lui manquant justement une offre spécifique pour les entreprises.

Docker Entreprise Edition

Docker complète donc son offre avec une version Docker Entreprise Edition (EE). Cette dernière, comme expliqué dans un billet de blog par le responsable de produit Michael Friis, contient évidemment plus que le runtime Docker puisqu’on y trouve également des solutions d’orchestrations, des fonctions de sécurité et des outils d’administration. La plateforme est intégrée et certifiée pour support AWS, Azure, CentOS, Red Hat Entreprise Linux, Oracle Linux, SUSE Entreprise Linux Server, Ubuntu et Windows Server 2016. Afin de favoriser la mise en place de sa plateforme, Docker a mis en place un programme de certification des applications et plugins développés par des partenaires et qui devront être labellisés pour intégrer le Store Docker.

Trois offres distinctes

Docker décline son offre en trois gammes : Basic, Standard et Avancé. L’offre Basic est destinée aux utilisateurs qui ne souhaitent pas bénéficier des fonctionnalités supplémentaires. La version Standard, quand à elle, des outils de gestion avancés des conteneurs et des images, une intégration avec les annuaires d’entreprise (LDAP/AD) et un contrôle d’accès via Docker Datacenter. Pour finir, la version Advanced  ajoute aux éléments précédents le scan de sécurité et le contrôle en continu des vulnérabilités.

Pour l’édition Basic, il faudra débourser 750 dollars par an, 1500 dollars pour l’édition Standard et au minimum 2000 dollars pour l’édition Advanced. L’édition gratuite de Docker – Docker CE – destinée aux développeurs est toujours présente et se nomme désormais Docker Community. Cette version gratuite supporte Windows 10, macOS, CentOS, Ubuntu, Debian, Fedora, AWS et Azure.

Par ailleurs, pour cette version Entreprise Edition la fréquence des mises à jour de sécurité et de montées de version sera trimestrielle mais supportés pendant 4 mois ce qui, d’après Docker, facilitera la maintenance. Pour ce qui est des développeurs, les évolutions resteront mensuelles avec toutefois la possibilités de passer des options trimestrielles.

Selon Arthur Samuel en 1959, le Machine Learning est :

le champ d’étude qui donne aux ordinateurs la capacité d’apprendre sans être explicitement programmé.

Depuis, l’objectif central du système apprenant est de généraliser depuis son expérience. Dans ce contexte, la généralisation est l’habilité d’une machine de fonctionner avec précision sur de nouvelles tâches / instructions après avoir emmagasiné de nouvelles données.

Il y a-t-il une différence entre Machine Learning et Data Mining ?

D’une part, le Machine Learning se concentre sur la prédiction en se basant sur les propriétés connues tirées des données « d’entraînement » et utilise également des méthodes d’extraction de données comme « l’apprentissage non supervisé » pour améliorer la précision du programme.

D’autre part, le Data Mining se concentre plutôt sur la découverte de propriétés inconnues au sein de données et utilise beaucoup de méthodes de Machine Learning, souvent avec des buts différents.

Algorithmes et Applications

Pour finir l’article, je vous propose d’abord une liste non-exhaustive de différents algorithmes de Machine Learning:

• Apprentissage supervisé
• Apprentissage semi-supervisé
• Apprentissage non supervisé
• Transduction (raisonnement par observation)
• Apprendre à apprendre (apprentissage multi-tâche)

Et une liste d’applications basées sur l’apprentissage machine :

• Reconnaissance d’objets par ordinateur
• Traitement du langage naturel
• Moteurs de recherche
• Détection de fraude de carte de crédit
• Analyse boursière
• Reconnaissance vocale et écrite
• Ingénierie logicielle
• Diagnostic médical

Enfin, pour les plus courageux (et ceux que je n’auraient pas perdu en route^^) un cours du MIT dédié est disponible en consultation libre.

Certains programmes déloyaux et payants proposent des bases de données compilant un ensemble de joueurs inscrits sur un site de poker. La personne utilisant ce type de programme connait de précieuses informations sur ses adversaires alors qu’il n’a jamais encore joué contre eux. C’est une pratique condamnable qui ne sera pas choisie par un joueur qui cherche à s’améliorer de manière légale.

Partant de ce principe, les sites de poker en ligne expliquent que les seuls programmes ou graphiques acceptables en tant qu’aide légale sont ceux qui vous proposent des probabilités,  en recommandant des mains de départ, et qui utilisent seulement les informations que vous avez acquises en jouant contre vos adversaires. Si la logique du jeu est respectée, les programmes de macros, ou encore de touches pré-programmées comme AutoIt3 ou AutoHotKey sont acceptés. Le joueur peut alors « miser le pot » d’un seul geste avec la touche « P », mais il est interdit de le programmer le clavier pour coucher automatiquement des mauvaises mains de départ. Pour les outils et services servant à donner une analyse de votre jeu, ils ne doivent bien évidemment pas être utilisés lors d’une partie en cours. Le but du jeu est de garder une utilisation civique des programmes afin de ne pas finir contre des adversaires qui à la fin de chaque main, connaîtront les cartes de l’ensemble des autres joueurs.

Les programmes sont en constante mutation. Certains ferment pendant que d’autres confirment leur utilité. C’est pourquoi il est compliqué de proposer une liste à jour. Cependant, la plupart des sites de poker en ligne s’accordent sur ces exemples :

Programmes acceptables qui peuvent améliorer vos compétences et votre stratégie :

1. Poker Shortcuts
2. Poker Sleuth
3. Poker Stove
4. Poker Vitals
5. PokerAce HUD
6. PokerCoach†
7. PokerDebugger
8. PokerDreamEquity
9. Pokerface
10. Poker Sharpener

Programmes qui peuvent être utilisés en dehors des parties en cours :

1. PokerAnalytics
2. Pokerazor
3. Pokerbility
4. PokerKant
5. PokerStrategy ICM Trainer
6. PokerZion No-limit Advisor
7. Push Bot Poker
8. PushPot
9. RangeEdge
10. Poker Player Database

Programmes qui sont interdits et ne doivent absolument pas être utilisés :

1. Poker Bloodhound
2. Poker Bot+
3. Poker Crusher
4. Poker Edge
5. Poker Inspector alias Online Poker Inspector
6. Poker Mate
7. Poker Prophecy
8. Poker Sherlock
9. Poker Sidekick
10. Poker Android

Une liste plus détaillée avec des informations plus précises sont disponibles ici.

IBM ayant remarqué cette tendance a pris conscience que ce phénomène pourrait bien être mis en place au service de ses clients les plus fidèles, c’est à dire les entreprises.

Cette solution qu’IBM a créé s’appelle le Social Business (autrement dit des réseaux sociaux internes à une entreprise).

Imaginez la vitesse de partage de l’information au sein de l’entreprise. La puissance et l’impact de la mise à disposition d’un tel outil dans votre entreprise ne se fera pas attendre.
Le partage d’informations et de connaissances se fait en quelques clics. Donnez le pouvoir aux collaborateurs de votre entreprise, rendez les fiers de partager leurs découvertes, leurs travaux et autres résultats de recherches. Chaque partage, chaque information partagés via Social Business ne fait que renforcer l’entreprise et donc la rend plus forte jour après jour !

Pour vous aussi, oui vous chef d’entreprise, une telle solution c’est un meilleur rendement, une meilleur circulation de l’information dans l’entreprise, une résolution des problèmes plus rapide, bref une équipe plus motivée !

Chacun de vos collaborateurs rend votre entreprise plus forte ! Donnez leur la parole avec Social Business d’IBM.

Article Sponsorisé par IBM

APS est une évolution de SQL Server Parallel Data Warehouse (PDW) qui améliore les hautes performances et le dimensionnement, et ajoute désormais à cette plateforme une partie dédiée à Hadoop en plus des fonctionnalités déjà offertes par la couche SQL Server.

La couche Hadoop est basée sur la plateforme de données Hortonworks mais comprend des fonctionnalités clés de Tier 1 comme la haute disponibilité, ainsi que du clustering avec failover (basculement) pour Windows Server, une sécurité gérée via Active Directory et une gestion unifiée à travers Systems Center.

Enfin la dernière couche qui compose APS est la couche PolyBase qui permet d’unifier les données de bases SQL Server et HDFS de Hadoop afin de réaliser des traitements sur l’ensemble de ses données plus facilement.

Pour finir, Microsoft a annoncé travailler avec Dell, HP et Quanta afin d’offrir APS clé en main dans le futur hardware de ces compagnies.

 Source : Microsoft