Méthodologie agile : quels outils pour la gestion de projets ?

Actualité publiée le 13 September 2022

Dans le milieu de la gestion de projet, les méthodes agiles sont bien connues et acquièrent l’approbation de la majorité des managers et chefs d’équipe. En quoi consistent-elles, quels en sont les avantages et les inconvénients ?

 

Outil de gestion de projet : qu’est-ce que la méthode agile ?

Comme son nom l’indique, Agile est une méthode de gestion de projet qui favorise la flexibilité par rapport aux outils de travail plus traditionnels. La méthode remplace le concept de gestion de projet par gestion de produit en accentuant la participation de tous les acteurs du projet : client commanditaire, chef de projet et équipes techniques. Tous ces membres d’équipe se réunissent quotidiennement à l’occasion de sprints.

 

Agile est en réalité un regroupement de méthodes, qui s’adaptent tous les secteurs de l’économie d’aujourd’hui. Le principe de base, est toujours de définir des objectifs à très court terme qui permettent de lancer la production d’un produit très rapidement. Une fois le premier objectif rempli, les équipes se réunissent afin d’adapter leur second objectif en fonction des résultats observés sur le terrain.

 

Afin de mettre en place les méthodes agiles dans ses processus de travail, il est important de savoir maîtriser les outils logiciels qu’elles comportent : Sciforma, Planisware ou encore MSProject.

 

Les multiples avantages à adopter cette méthode empirique de la gestion de projet, basée sur le contact entre les membres d’une équipe et l’implication de tous, on fait d’Agile l’outil plébiscité des chefs de projet, notamment dans le secteur du développement informatique.

 

 

Agile : 2 outils techniques à utiliser pour la gestion de projet

En choisissant la méthode de gestion de projet Agile, les professionnels doivent travailler sur des outils logiciels spécifiques.

•  Jira. En gestion de projet, c’est l’outil le plus complet pour bien utiliser la méthode AGILE. Le logiciel offre des fonctionnalités complètes, comme une interface de création et de gestion de sprints ou une aide à la matérialisation des erreurs observées afin de les corriger.

•  Trello. Abordable, l’outil offre une version gratuite performante pour bien mettre en place la méthode Agile du management visuel.

 

Les professionnels de l’ingénierie informatique utilisent en très grande majorité la méthode Agile. Ils s’appuient sur d’excellents logiciels de pointe afin d’analyser avec efficacité les multiples retours à propos de la mise sur le marché de leur produit. Ainsi, maîtriser véritablement et pleinement la méthode

 

AGILE requiert à la fois de tout connaître des principes du manifeste, mais aussi de savoir utiliser les logiciels techniques qu’elle requiert. C’est pour cette raison que les professionnels de l’informatique se forment au sein de formations complètes, à l’instar des parcours proposés par l’ESGI.

 

 

Dans le cadre de leurs études universitaires, les experts de l’ingénierie informatique apprennent à utiliser tous les outils informatiques de la méthode AGILE afin de tirer le meilleur parti de cette méthodologie très performante.

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Innovation : quel est le processus du design thinking ?

Actualité publiée le 9 September 2022

Le Design Thinking est né dans les années 1980 à Standford en Californie. Depuis, la méthode a été adoptée par la grande majorité des ingénieurs grâce à son concept innovant : recentrer les process sur les besoins et les attentes des utilisateurs.

 

Design thinking : un processus innovant

Le design thinking regroupe tous les outils et les méthodes permettant de mener à bien un projet ou de résoudre un problème selon le même processus réflexif que celui d’un designer. Approche innovante, elle impacte fortement les processus du management contemporain en proposant un concept hybride, entre pensée analytique et intuitive.

Très attaché au concept de co-créativité, le design thinking favorise un processus collaboratif dans lequel l’utilisateur final est très impliqué. En effet, les équipes de conception se basent sur ses retours afin d’améliorer leur produit.

 

 

L’économie de l’expérience : place au design thinking

Si le design thinking trouve aujourd’hui de nombreux adeptes, c’est qu’il fait la part belle à l’expérience utilisateur. Ce nouveau concept de consommation se développe considérablement grâce au développement des nouvelles technologies. De nos jours, ce qui importe n’est pas véritablement la mise sur le marché d’un produit, ou sa rentabilité, mais bien l’expérience qu’il apporte à un utilisateur. La promotion de ces sensations, via un marketing nouvelle génération devient un processus central pour les entreprises.

En somme, avec le design thinking, c’est l’expérience du client final qui est au centre des processus de développement et de fabrication. Les grandes entreprises ont complètement bouleversé leur vision de leurs activités et de leur communication. Auparavant, tous leurs processus de travail étaient basés sur leurs besoins, leur ROI et leurs objectifs. Désormais, grâce au design thinking, les entreprises s’adaptent aux attentes des utilisateurs : l’objectif est de les satisfaire en leur offrant une expérience personnalisée.

 

 

Design thinking : les conséquences pratiques du processus

La première conséquence pour une équipe qui adopte le processus du design thinking, c’est de repenser intégralement sa manière de travailler. Par exemple, il est demandé aux équipes de développement de projet de favoriser l’empathie et de proposer de nombreux prototypes à améliorer au fil du temps.

Aujourd’hui, il devient possible d’essayer en ligne des lunettes personnalisées en fonction de ses réponses à un questionnaire proposé sur l’interface digitale d’un site de vente. Le processus du design thinking est considéré par la majorité des dirigeants d’entreprise comme relevant d’un corps de métier à part entière. Les recruteurs du secteur font donc état d’un véritable besoin d’experts formés. C’est pour cette raison que l’ESGI a intégré des modules d’apprentissage du processus de travail du design thinking à ses formations spécialisées dans l’ingénierie informatique.

 

 

 

L’investissement des grandes multinationales dans les processus du design thinking témoigne de la révolution qui est en marche. Les géants de l’Internet développent désormais leurs produits web exclusivement selon le concept du design thinking afin de proposer des plateformes optimisées et personnalisées.

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Journée portes ouvertes : Découvrez l’ESGI

Actualité publiée le 5 September 2022

L’École Supérieure de Génie Informatique vous ouvre les portes de son campus parisien le samedi 10 septembre de 14h00 à 17h00. L’occasion pour les futurs étudiants de découvrir l’école et ses 9 spécialisations, accompagnés notamment par des étudiants de l’ESGI.

 

 

 

 

Le directeur de l’école, Kamal HENNOU, et son équipe pédagogique vous présenteront le campus de l’ESGI avec plaisir et répondront à toutes vos questions.

 

Vivre l’expérience ESGI

Après une conférence de présentation, deux ateliers vous seront proposés pour avoir un avant-goût du type d’enseignement dispensé à l’ESGI : développement Swift iPhone et mise en œuvre de Réseau CISCO. 

Tout au long de l’après-midi, vous pourrez également échanger avec des Responsables Relations Entreprises pour discuter de votre projet professionnel et poser toutes vos questions sur l’alternance, le placement en entreprise, les partenariats de l’école…

 

 

N’attendez plus et venez vivre l’expérience ESGI, samedi 10 septembre au 242 rue du Faubourg Saint-Antoine, 75012 Paris !

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Les nouvelles infrastructures Réseau de demain

Actualité publiée le 31 August 2022

En raison de la digitalisation croissante de l’économie et des processus de travail, les architectures réseau évoluent considérablement au sortir de la crise du covid-19. Ces changements ciblent certains points et provoquent une profonde refonte de l’architecture des systèmes informatiques. Quelles vont alors être les tendances de demain en matière d’infrastructures réseau ?

Infrastructure réseau : la tendance à l’automatisation

On voit une grande tendance émerger dans le milieu de l’architecture réseau : l’hyper automatisation. Cette nouvelle solution offre d’excellents résultats en termes de croissance et de performance opérationnelle pour les collaborateurs d’une entreprise. Si seulement 1 % des experts en architecture des réseaux informatiques utilisent l’automatisation gérée par IA aujourd’hui, ils seront près de 60 % d’ici 2025.

 

Les infrastructures réseau de demain prendront fortement en compte les processus d’automatisation et ce, à plusieurs niveaux au sein des entreprises. Avec l’automatisation généralisée, l’entreprise peut réduise les délais de déploiement de son architecture réseau, ce qui favorise sa réactivité et ses opérations stratégiques.

 

Le déploiement des systèmes automatisés a eu pour conséquence de complexifier les opérations et les systèmes de ce type. À ce titre, il devient nécessaire que les architectes de l’automatisation spécialisés émergent, afin de prendre en charge la normalisation de l’automatisation au sein de tous les départements d’une structure professionnelle.

 

 

Infrastructures réseau de demain : 3 points clés

• Demain, les infrastructures réseau offriront des solutions afin de traiter les données d’une structure sans les déplacer. En effet, les datas générées par les activités des sociétés sont souvent gérées (analysées) en dehors du datacenter ou du cloud dans lesquelles elles sont stockées. Le déplacement de ces informations est complexe et génère de nombreux risques : il devient nécessaire d’élaborer des infrastructures axées sur les données et leur traitement afin de les gérer là où elles sont. Cela nécessite de restructurer les réseaux et de moderniser les systèmes d’architecture de sauvegarde pour protéger les informations là où elles se trouvent.

• Les infrastructures réseau qui seront mises en place demain cherchent désormais à privilégier la simplicité. Auparavant, les informaticiens et les développeurs informatiques privilégiaient la performance et la disponibilité du réseau qu’ils contribuaient à construire. Désormais, et grâce aux nombreuses innovations dans le secteur, c’est la simplicité opérationnelle qui est visée. On revient ici à un besoin d’automatisation et de flexibilité des modèles informatiques utilisés : à mi-chemin entre technologie sécurisée et système flexible.

• Outre l’automatisation, les tendances des infrastructures réseaux montrent qu’un point crucial a émergé : l’intégration des systèmes cloud dans les processus et les supports de travail. À ce titre, il est important de s’inspirer d’entreprises dont le numérique est nativement ancré dans leur processus de travail et de tirer parti de leur mode de fonctionnement. Cette analyse permettra d’adapter leurs processus à d’autres structures pour qu’elles produisent des services et des offres plus agiles. Pour y parvenir, la seule solution est de conduire un changement culturel : les responsables informatiques doivent impérativement se former à l’innovation pour intégrer les nouvelles solutions à leur architecture réseau plutôt que simplement soutenir des systèmes existants (et bien souvent obsolètes et peu fonctionnels).

 

L’ESGI a conscience des enjeux des infrastructures réseaux de demain pour les professionnels et forme ses étudiants en Mastère Spécialisé à tous les nouveaux outils et processus sur le marché.

 

 

Au sein des entreprises, la majorité des collaborateurs sont désormais dépendants des départements informatiques en raison des applications hébergées dans le cloud, de la communication digitalisée ou encore des processus de travail intégralement numériques, etc. L’essor du digital dans les process professionnels requiert que de nouvelles architectures des réseaux informatiques viennent soutenir cette avancée.

 

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Des étudiants de l’ESGI en finale du Siggraph

Actualité publiée le 28 August 2022

Du 8 au 11 août se déroulait le Siggraph à Vancouver. Le Siggraph (Special Interest Group on Computer GRAPHics and Interactive Techniques) est un séminaire américain sur l’infographie et les techniques interactives. C’est l’un des événements les plus importants pour l’industrie des images numériques (3D, VFX, VR, AR…). Plusieurs étudiants de l’ESGI ont été sélectionnés pour participer à un concours lors de ce salon.

Une compétition emblématique

Chaque année, lors de cet événement, se déroule un concours où étudiants, chercheurs, artistes, passionnés présentent un projet sur les derniers développements et les recherches en cours. Deux groupes d’étudiants de l’ESGI ont vu leurs travaux sélectionnés pour le concours du Siggraph, et un des deux groupes s’est même hissé en finale.

Ce n’est pas la première fois que l’ESGI est représentée lors de ce salon international. En 2021, 3 étudiants de la filière Ingénierie de la 3D et des Jeux-Vidéo de l’ESGI sont arrivés premiers de la catégorie étudiante avec un projet complexe de dessin en temps réel. Cette année encore, plusieurs étudiants ont représenté l’ESGI avec des projets très intéressants et complexes sur la génération procédurale ou encore l’Hybrid Rollback Netcode.

Un projet sur la génération procédurale d’une map

Cédric Chopin, Nicolas Ruche et Etienne Gibiat ont soumis un projet intitulé « GAN applied to Wave Function Collapse for procedural map generation », sélectionné pour la finale de la compétition du Siggraph.

L’algorithme intitulé « Wave Function Collapse » (WFC) consiste à utiliser des fragments de terrains dont les contraintes de positionnement sont déterminées par l’algorithme lui-même. Il interroge ainsi le deuxième algorithme (GAN) afin d’obtenir les modèles qui seront nécessaires au déroulement du processus.

Le GAN (Generative Adversarial Network) est un type de réseau de neurones conçu pour le machine Learning. Il consiste à faire « s’affronter » deux intelligences artificielles, une qui génère des modèles et une autre qui détecte les modèles générés afin de savoir si le modèle est cohérent et réaliste. Au fur et à mesure, ces deux IA s’améliorent mutuellement à chaque « affrontement ». Une fois l’entrainement terminé, la WFC interroge le GAN pour avoir des fragments satisfaisants.

Avec tous les modèles en sa possession, il ne reste plus qu’à dérouler l’algorithme qui consiste à prendre un point de départ aléatoire ainsi qu’un fragment de terrain aléatoire, puis pour chaque contrainte l’algorithme positionne un fragment de terrain compatible. Cela se propage donc jusqu’à ce que la carte soit totalement remplie.

Au fil des années, les étudiants de l’ESGI gagnent en compétences et en maturité. Ils apprennent à se développer au mieux, au sein de l’école comme à l’extérieur, dans un domaine de compétences bien précis, leur permettant d’atteindre des objectifs comme celui du Siggraph. 

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Qu’est-ce qu’un jumeau numérique?

Actualité publiée le 24 August 2022

Avec le développement de l’industrie 4.0 et la digitalisation croissante de l’économie, la technologie du jumeau numérique prend de l’essor et conquiert un public toujours plus vaste. En quoi consiste le « digital twin » et quelles sont ses retombées sur la production, l’industrie et l’entrepreneuriat ?

 

Le jumeau numérique : définition 

Un jumeau numérique est un modèle digital conçu afin de refléter un objet physique. Pour y parvenir, les informaticiens équipent l’objet réel à copier de capteurs qui produisent des données à propos de : sa production d’énergie, sa température, son fonctionnement général, etc. Ces informations à propos de l’objet original sont ensuite envoyées à un système de traitement qui les applique à une copie virtuelle, le fameux jumeau numérique.

 

Une fois en possession de ces informations, le digital twin peut exécuter des simulations et générer des améliorations à propos du comportement (ou de la performance) de l’objet d’origine.

 

Bien plus performant qu’un processus de simulations, le jumeau numérique permet d’utiliser des modèles virtuels et donc d’accéder au très haut niveau de complexité accordé par le digital et l’IA. Ainsi, un digital twin peut exécuter un nombre infini de simulations et étudier une infinité de processus.

 

En effet, le jumeau numérique, n’est pas seulement connecté à son objet originel : il en reçoit les informations en temps réel (ce que ne permet pas la méthode de la simulation). Il offre à ce titre d’instaurer un va-et-vient d’informations : depuis l’objet d’origine vers son jumeau et vice-versa. La mise à jour constante et automatique des données traitées par le digital twin combinée à sa puissance de calcul lui permet de démultiplier les points de vue et d’ainsi résoudre des problèmes très complexes.

 

 

Quels sont les avantages du jumeau numérique en entreprise ?

Dans le milieu de l’entreprise, la technologie du jumeau numérique est pleine d’atouts :

 

• Il permet, en utilisant la réalité augmentée, de projeter en salle de réunion et en temps réel les données que traite le jumeau numérique à propos de l’objet originel. Les participants peuvent ainsi, en direct visualiser les effets des améliorations à venir ou mieux comprendre les points problématiques dans la conception de l’objet réel.
• Le digital twin peut être manipulé à distance, ce qui offre de nombreuses opportunités dans le cadre de l’entraînement. En utilisant la technologie de la réalité virtuelle, il devient possible de s’entraîner à manipuler de loin l’objet, ou encore de visiter virtuellement une installation à réparer, ce qui permet au technicien de prévoir les bons outils par exemple.
• Le jumeau numérique est aussi un élément centralisateur de la collaboration des employés d’une structure. En effet, il est possible de travailler à plusieurs autour d’un digital twin, ce qui soude les équipes et favorise le travail collaboratif.

 

À titre d’exemple, la technologie du jumeau numérique intéresse vivement les villes et les métropoles, qui y voient un formidable outil pour remodeler les zones urbaines : dessiner les terrasses de café, améliorer les parkings et le réseau de transports publics, etc.

 

 

Le jumeau numérique dans la conception de produit

Ces avantages du jumeau numérique sont, appliqués à la conception de produit, vecteurs du développement d’une industrie connectée ultra-performante (la fameuse industrie 4.0). En effet, utiliser des digitals twins permet de rendre bien plus efficaces les étapes de conception et de recherche autour d’un nouveau produit. La quantité colossale de données récoltées offre aux entreprises de véritablement affiner leur réflexion et d’aboutir à un produit dont ils sont certains de son succès avant même sa mise en production.

 

Le jumeau numérique offre aussi de veiller au bon fonctionnement du produit, même après sa mise en production. Les systèmes de capteurs, initialement utilisés pour récolter des données à analyser, permettent alors de surveiller les systèmes de production et de maintenir une efficacité optimale durant toutes les étapes de fabrication. 

 

En fin de vie d’un produit, le jumeau numérique permet aux industriels de repérer plus aisément les matériaux qui peuvent être récupérés avant que le produit ne soit traité ou recyclé.

 

 

Jumeau numérique : les limites

À l’heure actuelle, les limites à la démocratisation des jumeaux numériques tiennent à la nécessaire complexité des objets à copier. En effet, le digital twin a besoin d’une quantité colossale de données afin de se nourrir, de traiter et d’analyser des informations. Or, tous les produits actuellement en fabrication n’ont pas ce haut niveau de complexité.

 

Instaurer un jumeau numérique a, naturellement, un coût et c’est pour cette raison que l’on voit son utilisation se pérenniser dans quelques secteurs seulement :

 

• Les projets de grande ampleur, comme la construction de bâtiments, ponts et projets de génie civil.
• Les projets mécaniquement complexes, comme la création de turbines ou d’avions.
• La production d’équipements électriques nécessitant des mécanismes de transmission d’énergie.

 

En somme, les secteurs de la fabrication automobile, de l’ingénierie systèmes, de la production d’avion ou les services publics d’électricité sont les domaines de l’économie qui ont le plus recours au jumeau numérique. Dans ces diverses disciplines, l’utilisation de cette technologie offre aux entreprises de réduire les temps de pause des équipements et d’augmenter considérablement leur production.

 

 

Jumeau numérique : quel avenir ?

Le développement fulgurant du marché des jumeaux numérique et les excellents résultats de ce dispositif pour les professionnels de l’industrie laissent entendre que la méthode va se développer ces prochaines années. En effet, on assiste à une révolution dans l’industrie, qui se digitalise et se numérise afin d’être encore plus performante.

 

Les modèles d’exploitation de l’industrie sont actuellement en train de changer, l’intégration du numérique aux processus même de production requiert que les professionnels se dotent d’équipements et d’installations leur permettant de pleinement accueillir les potentialités du digital dans leur activité professionnelle. Parmi eux, les jumeaux numériques ont toute leur place en raison de leur haut potentiel pour les entrepreneurs et sont un élément central pour lancer l’industrie 4.0.

 

La conception d’un jumeau numérique est un exercice de haut vol, que seuls les ingénieurs en informatique sont en mesure de réaliser avec succès. À l’ESGI, les étudiants en Mastère spécialisé en Ingénierie du Web apprennent tout des techniques, des leviers et des contraintes de développement d’un digital twin.

 

 

En 2020, le marché des jumeaux numériques était encore évalué à 3,1 milliards de dollars. Déjà les experts du secteur considèrent qu’il atteindra près de 48 milliards de dollars dès 2026.

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L’intelligence Artificielle appliquée à la cybersécurité

Actualité publiée le 2 August 2022

La digitalisation du travail, l’industrie 4.0 et la croissance des flux sur le Net des professionnels comme des particuliers induit que les entreprises renforcent leur niveau de cybersécurité. En parallèle, pirates et cybercriminels rivalisent d’ingéniosité et de technicité afin de percer les boucliers numériques mis en place. Le recours à l’IA pour protéger les systèmes informatiques semble devenu inévitable : pourquoi et comment ?

 

Pourquoi doit-on recourir à l’Intelligence Artificielle en matière de cybersécurité ?

La pandémie de la Covid 19 a multiplié par deux le nombre de cyberattaques visant les professionnels. La cybersécurité est donc devenue un enjeu de taille pour les entreprises. Désormais, la grande majorité des applications professionnelles sont hébergées dans le Cloud. Cette présence en ligne offre de nombreuses opportunités d’intrusion aux cybercriminels qui agissent en ligne.

 

Le recours à l’IA en cybersécurité offre, en dotant les applications des méthodes du Machine Learning, de diminuer la part d’erreur humaine. En matière de sécurité informatique, la faille de l’informaticien ou une mauvaise configuration du système peut avoir des conséquences désastreuses. Pire, il peut s’avérer très complexe de solutionner ces erreurs ou de trouver le point d’ancrage et les modifications à effectuer. De plus, l’efficacité humaine est mise à mal face aux tâches répétitives. La configuration des terminaux d’une entreprise, en plus d’être répétitive, est une tâche chronophage qui induit régulièrement des erreurs graves.

 

L’erreur humaine est aussi induite par la fatigue. En termes de cybersécurité, de nombreuses alertes ou notifications d’intrusion saturent les services informatiques. La fatigue décisionnelle peut alors avoir un impact colossal sur la sécurité des infrastructures. En prenant des décisions seules ou en sélectionnant les alertes importantes, l’IA effectue un premier travail de filtre qui offre aux ingénieurs informatiques de se concentrer sur les événements majeurs. Ils peuvent aussi s’intéresser uniquement aux problèmes conséquents, en laissant l’IA auto-apprenante prendre en charge des incidents de niveau inférieur.

 

L’IA, avec sa force de calcul et son extrême rapidité, vient pallier les longs délais de réponses que peut parfois rencontrer l’être humain. L’automatisation et la réduction colossale des temps d’échanges offrent de mieux gérer les intrusions et d’intervenir avant qu’un virus n’ait contaminé l’intégralité du système par exemple.

 

L’IA offre aussi d’identifier et d’anticiper les nouvelles menaces. L’application va moduler des schémas d’attaque et d’événements afin, grâce au Machine Learning, de reconnaître les prémices d’une attaque et d’ainsi y répondre très rapidement.

 

Malheureusement, sur ce point, les cybercriminels sont eux aussi en mesure d’exploiter l’IA à leur avantage. On voit ainsi l’automatisation se répandre dans les processus structurels des incidents, comme c’est l’exemple du ransomeware LockBit, avec qui il suffit d’une demi-heure pour lancer une attaque.

 

 

Intelligence Artificielle et cybersécurité : l’âge de la Cyber-IA

D’excellentes entreprises se spécialisent dans la Cyber IA, à l’instar de Darktrace, qui protège plus de 6 000 structures professionnelles. Ces spécialistes ont choisi d’adopter un concept révolutionnaire : leur IA auto-apprenante offre aux systèmes de sécurité de comprendre l’entreprise et de la défendre avec efficacité de manière autonome.

 

 

Idéalement, une IA utilisée en cybersécurité se concentre sur l’interprétation des schémas qui illustrent les attaques type dont l’organisation a déjà été victime ou est susceptible de l’être. Ainsi, en cybersécurité, l’IA permet de déterminer si un événement se produira probablement ou non.

 

En parallèle, le Machine Learning permet d’optimiser une tâche à son niveau maximal de performance. Ainsi, l’analyse et l’interprétation des données restent à la charge des humains, tandis que le Machine Learning structure et rend lisible les données de cybersécurité.

 

Ainsi, l’IA en cybersécurité permet de :

 

• Classifier les données en affectant des catégories.
• La recommandation d’actions à effectuer. Ces recommandations améliorent les mesures d’un système de sécurité.
• Proposer une synthèse des possibilités d’actions offertes aux équipes de sécurité informatique.
• Effectuer des prévisions prédictives fiables.

 

 

Cybersécurité : exemples d’utilisation de l’IA

L’IA contribue, pour une entreprise, à s’assurer de la conformité aux réglementations en matière de protection des données. En classifiant les informations et en appliquant à chaque catégorie un protocole sécuritaire spécifique, l’entreprise incrémente considérablement son niveau sécuritaire. Pour aller plus loin, une IA dotée des processus du Machine Learning peut analyser le profil comportemental des utilisateurs et alerter les équipes en cas d’internaute suspect. Il en va de même pour le profil type des performances des postes de travail : un ordinateur au comportement suspect peut ainsi être rapidement analysé afin de détecter la présence éventuelle d’un virus.

 

À ce titre, l’IA est très utilisée dans les processus de tests d’intrusions. Ces tests offrent de trouver des vulnérabilités et d’y appliquer des techniques et des outils sécuritaires afin de déterminer si leur niveau de cybersécurité est implémenté. Or, dans ce processus, l’arborescence des choix à suivre ou à exploiter devient vite énorme et difficile à traiter pour l’esprit humain. Ceci explique que l’IA a fait ses preuves dans le secteur de la détection des fraudes en ligne, domaine très lié à la cybersécurité.

 

On voit donc que l’utilisation de l’IA en cybersécurité doit être soutenue par des opérations de contextualisation des algorithmes. L’intervention des équipes techniques est capitale dans le cadre de la cybersécurité, mais aussi face à des questions plus éthiques auxquelles l’IA ne peut pas encore totalement répondre. En recherchant les solutions constamment plus performantes et optimisées, le Machine Learning peut parfois faire des choix qui ne sont pas viables écologiquement ou humainement, par exemple.

 

Désormais, c’est dans la gestion de la blockchain que les professionnels de l’IA cherchent à lui faire assurer des missions de cybersécurité. L’ESGI offre à ce titre à ses étudiants de se former au plus haut niveau académique et technique en ingénierie de l’informatique. Grâce à leur parcours en alternance, les diplômés de l’établissement bénéficient d’une solide culture de l’entreprise et développent en parallèle de leur diplôme leurs compétences métiers. Ils sont donc parfaitement en mesure d’intégrer l’IA dans les processus de cybersécurité de leur future entreprise, en l’adaptant à ses spécificités et à son secteur d’activité.

 

 

Les entreprises qui misent sur l’IA pour assurer une partie de leurs opérations de cybersécurité en dotent l’intégralité de leur chaîne de travail.

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Data Scientist VS Data Engineer

Actualité publiée le 26 July 2022

L’explosion du Big Data et son utilisation dans la business intelligence ont eu pour effet positif de développer de nouveaux métiers, liés au digital et au traitement des données. Parmi eux, les Data Scientists et Data Engineers. Que valent ces deux professions et vers laquelle s’orienter au titre d’un parcours supérieur en ingénierie informatique ?

 

Le Data Scientist sur le devant de la scène

Le métier de Data Sientist a été nommé « métier le plus sexy de notre siècle » par la Harvard Business Review en 2012, ce qui a eu pour effet de mettre la profession sous les feux des projecteurs.

 

Le Data Scientist est un analyste de haut vol, qui convertit des données brutes en idées précises, applicables dans le domaine de l’industrie (ou de l’économie) dans lequel il évolue. Grâce aux modèles statistiques qu’il utilise et à sa connaissance pointue du Machine Learning, il résout des problèmes business jusqu’ici insolvables.

 

C’est donc un analyste des données doublé d’un excellent informaticien. Le Data Scientist connaît en effet la programmation, la modélisation algorithmique et le traitement des Data à très grand volume. En effet, afin de développer des modèles de Machine Learning suffisamment performants pour apporter de la valeur ajoutée à son entreprise, le Data Scientist maîtrise la programmation statistique (avec Panda en tête) et les langages de programmation des experts, à l’instar de Python ou R. Jupyter.

 

L’engouement pour le métier rend la profession riche et, parfois, difficile à intégrer. Pour être un bon Data Scientist, il faut savoir gérer les nouvelles technologies, qui se renouvellent tous les cinq ans, démontrer de solides compétences d’informaticien et de statisticien et faire preuve d’une véritable compréhension métier. C’est notamment ce qui explique la rémunération très attractive d’un poste de Data Scientist : entre 40 et 50 KE en début de carrière (et en île de France) et parfois plus de 80 000 euros pour un Data Scientist Senior.

 

 

Data Engineer : le point de départ

Le rôle principal du Data Engineer, c’est de créer des architectures modèles afin d’acquérir, de stocker et d’analyser un flux colossal de données. Il doit définir la manière dont les données sont intégrées au système de stockage de l’entreprise et transformées afin qu’elles soient analysables : c’est le ETL (pour Extract, Transfoorm and Load).

 

C’est lui qui est le point de départ de toute exploitation des données, en fournissant la solution afin d’extraire les informations brutes du flux du Big Dtaa et de les conserver de manière viable et sécurisée. Si le traitement des Data était une maison, ce serait le Data Engineer qui en construirait les murs et les canalisations et qui assurerait sa viabilisation et ses raccords en eau et en électricité !

 

En pratique, le Data Engineer va développer, entretenir et tester son architecture (bases de données comme systèmes de traitement à grande échelle) afin d’assurer un flux constant d’infirmations destiné aux équipes de Data Scientist.

 

 

Data Scientists et Data Engineers : des rôles complémentaires

Il est difficile d’opposer radicalement les professions de Data Scientists et Data Engineers tant elles sont intriquées dans l’obtention des résultats des analyses de données. En effet, pour que le Data Scientist puisse construire des modèles autour des données collectées (et les exploiter plus efficacement), il doit se baser sur un environnement numérique propre à accueillir et structurer ces informations dématérialisées.

 

En somme, c’est le Data Engineer qui construit les architectures logicielles nécessaires afin de collecter et de traiter les données à très grandes échelle. Il construit la pipeline qui est transférée au Data Scientist afin de lui permettre de mettre ses modèles en action, grâce au flux continu instauré entre les serveurs et les applications. Sans cette base, le Data Scientist n’est pas en mesure de travailler de manière optimale et ne peut pas traiter les informations.

 

Le rôle du Data Engineer est donc crucial, c’est lui qui soutient toutes les architectures capables de tirer de la modélisation des données des objectifs stratégiques concrets qui représentent de la valeur pour son entreprise. Il est donc indispensable à l’exploitation du Big Data, ce qui explique que sa rémunération soit très élevée. En début de carrière, un jeune Data Engineer peut gagner près de 40 000 euros annuels et jusque 80 000 euros après quelques années d’expérience.

 

 

Data Scientists et Data Engineers : qu’en est-il des débouchés ?

Les grands groupes de l’industrie et de l’économie française font état d’un cruel manque d’analystes et d’architectes faisant preuve de compétences techniques de niveau suffisant ainsi que d’une véritable connaissance du monde de l’entreprise. Une étude menée par la Mission numérique gouvernementale auprès de 81 groupes français issus du CAC 40 met en lumière le manque de professionnels qualifiés démontant de véritables connaissances métier.

 

Pour les multinationales, les compétences des Data Scientists et des Data Engineers sont cruciales pour définir une stratégie marketing, commerciale et de publicité au niveau international. La demande est donc supérieure à l’offre et les recruteurs des grands groupes de l’Hexagone soulignent leur besoin de recruter des métiers techniques dans la data : Data Engineers, mais aussi data architects ou data officiers.

 

Le procédé de l’upskilling (augmenter les compétences des informaticiens en poste afin de garantir la continuation de leur métier) n’est pas suffisant aux yeux des recruteurs, en raison des compétences hautement techniques requises par la maîtrise et l’exploitation du Big Data.

 

Les professionnels indiquent donc rechercher prioritairement des étudiants sortants des grandes écoles de l’ingénierie informatique qui ont bénéficié d’un cursus en alternance. En effet, cette modalité d’apprentissage leur garantit que le candidat dispose effectivement de compétences en lien avec le monde de l’entreprise. Son expérience professionnelle est donc vivement appréciée et est un facteur déterminant l’embauche dans les métiers de Data Scientists et Data Engineers.

 

C’est pour répondre aux besoins des professionnels et des recruteurs du secteur que l’ESGI propose ses cursus de haut niveau académique en alternance. L’établissement forme des Data Scientists et des Data Engineers qui trouvent rapidement un emploi à l’issue de leur formation.

 

 

Les Data Scientists et les Data Engineers travaillent conjointement et au sein d’équipes spécialisées dans le traitement et dans l’exploitation du Big 

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Quels sont les outils pour l’Intégration Continue et le Déploiement Continu (CICD)?

Actualité publiée le 20 July 2022

Les outils d’intégration continue et de déploiement continu offrent aux équipes de développement d’apporter de manière plus fréquente, fiable et rapide des modifications aux codes en élaboration. Considérée comme la meilleure pratique à adopter pour ces équipes, en quoi consiste-t-elle et quels outils adopter ?

 

CI / CD : qu’est-ce que c’est ?

L’approche CI / CD est une approche révolutionnaire qui permet aux équipes de développement d’effectuer de petites modifications sur un code source et à vérifier leurs modifications fréquemment via des référentiels de contrôle de version.

 

Le besoin d’un mécanisme clair et efficace s’est fait sentir pour les équipes développement en raison de l’essor des applications modernes, qui nécessitent de développer du code sur plusieurs plateformes différentes et avec une grande variété d’outils.

 

Grâce au processus du CI / CD, les équipes peuvent effectuer les changements plus fréquemment en collaborant à partir d’outils mis en commun. Certains développeurs s’imposent à ce titre une modification par jour afin d’identifier plus aisément les erreurs et de contrôler le bon niveau qualitatif du code sur lequel ils travaillent. Les outils CI / CD permettent, entre autres, de fusionner les modifications au moment de la validation du code en élaboration. En pratique, la livraison continue prend la suite de l’étape d’intégration continue. La CD automatise la livraison de l’application mise à jour à des environnements pré-sélectionnés. L’outil CD est crucial, car les équipes de développement travaillent sur plusieurs plateformes pour déployer une seule application (environnement de production ou de test par exemple). Le principe de la livraison continue garantit alors que les changements de code provenant des diverses plateformes seront pris en compte automatiquement.

 

Les outils combinés CI / CD sont nécessaires afin de garantir l’intégration continue et la livraison continue. En effet, cette nouvelle approche du développement requiert que des tests soient effectués sans discontinuer : test de régression ou de performance par exemple.

 

 

Outil CI / CD : l’automatisation du processus d’élaboration 

Le processus build est aussi automatisé grâce aux outils CI / CD :  les développeurs peuvent choisir de les déclencher à la demande ou de les inclure dans un calendrier prédéfini. Pour construire ce calendrier, on estime la taille de l’équipe, le nombre de modifications attendues et les spécificités de l’application à développer.

 

Souvent les outils CI / CD sont utilisés dans le cadre d’un processus de gestion de projet AGILE. Cela permet aux équipes de développement de procéder à des tests à la fin de chaque sprint et de les regrouper en un seul et unique essai appelé « test de régression », qui vaut pour l’intégralité de l’application. Ce test offre aux développeurs de comprendre si c’est une modification dans le code qui n’a pas fonctionné ou s’il s’agit d’une erreur de plusieurs tests dans divers domaines fonctionnels du produit.

 

Les tests de performance sont aussi automatisés dans l’approche CI / CD, ainsi que les tests API, l’analyse de code statique ou les tests de sécurité. Ce qui importe pour garantir aux équipes de profiter au maximum des potentialités des outils CI / CD, c’est de pouvoir déclencher ces tests en ligne ou à partir d’un service web et de comprendre si le code fonctionne ou non. En effet, l’automatisation des tests est essentielle afin d’assurer l’intégration continue dans le cadre d’une pipeline CI / CD.

 

 

CI / CD : les outils de contrôle

De très nombreuses équipes de développement utilisent les outils feature flags, qui sont des indicateurs de fonctionnalités. En effet, le concept actuel de développement d’applications nouvelle génération consiste à faire travailler plusieurs développeurs de manière simultanée, mais sur des fonctionnalités diverses du produit final.

 

À l’issue des étapes d’élaboration, et en l’occurrence de l’écriture du code, il faut faire fusionner tous ces éléments qui composent le produit final dans son unicité. Grâce à cet outil, il devient possible d’activer ou de désactiver certaines fonctionnalités du projet au moment de son exécution. Il est aussi possible de procéder a contrôle de version en optant pour la méthode par branche, avec un workflow comme Git ou Gitflow. L’outil sépare sur les branches le code en cours de développement et le code validé. Parmi les feature flags  les plus appréciés, il existe CloudBees Rollout, Optimizeely Rollouts et LaunchDarky. Ces fonctionnalités peuvent s’intégrer à des outils CI / CD plus complets.

 

 

Exemples d’outils CI / CD

L’offre sur le marché ne fait que croître, en raison des potentialités et de la valeur ajoutée dont tirent les entreprises spécialisées qui adoptent l’approche CI / CD. D’excellents outils ont vu le jour, comme Jenkins, Bambou, CircleCI ou Nevercode par exemple.

 

• Jenkins est un outil CI / CD open source et développé en Java. À chaque fois qu’un développeur modifie le code, l’outil se charge de recompiler la nouvelle ligne et de la tester. En cas d’erreur, il alerte directement le développeur à l’origine de la modification.
• Travis CI est une excellente alternative à Jenkins. Open source, l’outil est disponible sous licence MIT. Il offre de tester des applications ou des logiciels en cours d’élaboration et d’effectuer des déploiements automatiques.
• GitHub est la plateforme de développement de Microsoft depuis 2018. Initié par le créateur de Linux, Git organise des pull requests qui visent à faire des propositions de modifications dans un code. Une fois le changement validé, il est commuté et devient un commit, l’outil Git en reprend automatiquement toutes les possibilités. La version Git est complémentée d’une fonctionnalité appelée « Hub » et qui se réfère à la nature résolument collaborative de l’outil. Hub complète Hit en lui donnant des outils d’administration et d’organisation du travail en équipe : CI / CD mais aussi gestion de projet, notifications ou encore pilotage des codes review.

 

Grâce à l’enseignement complet et de haut niveau académique de l’ESGI, les étudiants sortants de l’établissement sont en mesure de maîtriser tous les derniers outils CI / CD. Forts de leur apprentissage en alternance, ils acquièrent une solide culture de l’entreprise, ce qui leur offre de trouver rapidement un emploi.

 

L’approche CI / CD fait ses preuves et de nombreux logiciels, plateformes collaboratives ou workplaces en intègrent les outils

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Meet-Up : Agilité & DevOps

Actualité publiée le 15 July 2022

De nos jours, l’Agilité et le DevOps sont incontournables dans le domaine de l’informatique. Trois étudiants de l’ESGI, de la filière Ingénierie du Web, Cem BUYUK, Guillaume WELLE et Jules GABIAM ont donc décidé d’aborder ce thème lors de leur Meet-Up. Leur objectif : montrer la différence entre ces deux approches et leur importance mais aussi encourager les professionnels à s’y intéresser.

 

L’agilité est-elle une condition de succès de DevOps ?

Vincent Marqué, Responsable Architecture SI chez Total Energie, a d’abord rappelé que l’objectif n’est pas de faire de l’agilité, mais plutôt d’être agile. L’agilité à de nombreuses valeurs comme l’idée que les individus et leurs interactions primes sur le processus et les outils ou encore qu’un logiciel fonctionnel a plus de valeur qu’une lourde documentation.

 

La notion de DevOps a ensuite a été abordé, sa culture, son environnement et ses axes principaux (par exemple, la communication, la collaboration et l’intégration). L’intervenant en a profité pour aborder l’importance de « briser les silos », autrement dit, casser les barrières entre services.

 

Vincent Marqué a conclu en expliquant qu’il n’y avait pas de réel combat entre l’agilité et le devops mais qu’il s’agit d’une collaboration complémentaire et que l’agilité est une condition pour le succès de DevOps.

 

 

Agilité et DevOps : alliés ou rivaux ?

Le second talker, Mousiliw Asimiu, fondateur et CEO de MCAgile Conseil, a découpé son intervention en 5 parties :

 

• Explication des principes et valeurs agile
• Explication des principes valeurs devops
• La complémentarité entre agile et devops
• Adopter l’agilité au devops
• Différence entre les deux approches

 

Ce cheminement lui a permis de confirmer la conclusion de Vincent Marqué, l’agilité et le DevOps sont des alliés puisqu’ils servent un même objectif, s’adaptent au changement, améliorent l’efficacité et produisent des résultats plus fiables.

 

 

Outils d’agilité et de devOps

Frantz Degrigny, coach Agile et DevOps, a animé cette troisième conférence. Il a commencé par expliquer pourquoi nous avons besoins d’outils d’agilité et de DevOps et ce pour plusieurs raisons :

 

• Collaborer : l’objectif est de déterminer les outils nécessaires pour élaborer un cadre de travail et mettre en place des ateliers.
• Réaliser : les outils doivent permettre identifier spécifier les outils primordiaux pour planifier/organiser ou partager/communiquer.
• Tester : les moyens utilisés permettront de créer et d’organiser un patrimoine de cas test pour une situation bien précise. Autrement dit, une succession de tests pour un cas précis. Ils devront aussi accepter l’automatisation de tests, c’est-à-dire, permettre une succession de différents types de tests (tests de charges, de sécurité, de mutation…).
• Livrer : le but sera de définir les outils essentiels pour packager et effectuer de l’intégration et du déploiement continu.
• Superviser : l’objectif est de trouver les outils essentiels pour réaliser des tableaux de bord et pour maîtriser les changements.

 

Frantz Degrigny conclut en affirmant que tous ses outils sont inutiles sans collaboration.

 

 

Transformer votre organisation grâce au DevOps

Pour cette dernière conférence, Joris Loemba, Software Engineer pour Digital Factory TotalEnergie, et ancien étudiant de l’ESGI, a présenté le workflow (flux de travail en français) de son entreprise.

 

*Le but de la présentation de ce workflow est de démontrer comment est-ce que l’entreprise s’est transformée grâce au DevOps. Pour des raisons de confidentialité, nous ne pouvons pas rentrer dans les détails mais Joris conclut en expliquant qu’il est indispensable pour toute organisation d’y intégrer le DevOps.

 

 

Une expérience enrichissante

Pour les trois étudiants, organiser ce Meet-Up fut un véritable défi :

 

« Ce Meet-Up aurait pu ne pas avoir lieu, car nous avons trouvé nos intervenants une semaine à peine avant l’événement. Nous n’avons rien lâché, car il était inconcevable pour nous de le repousser ou qu’il n’ait jamais lieu.

 

Dans l’ensemble, ce meetup était très enrichissant, nous avons beaucoup appris, cela nous a donné des pistes pour notre évolution de carrière et pour les choix d’entreprises. Et a modération s’est bien passé, nous avons pu filtrer et répondre à toutes les questions posées par les participants. »

 

Guillaume WELLE, étudiant en 5ème année Ingénierie du Web

 

 

Un grand bravo aux trois étudiants qui ont animé brillamment leurs conférences et rendez-vous l’année prochaine pour de nouveaux Meet-Up !

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