L’IMPORTANCE DU RGPD DANS LE DOMAINE IT

Quelle est l’importance du RGPD (Règlement général sur la protection des données) dans le domaine IT ? Voici le classement des pays étrangers fortement sollicités pour l’outsourcing IT mis en parallèle avec le classement de la CNIL sur la protection des données par rapport aux recommandations de l’UE et du RGPD :

1 – Qu’est-ce que le RGPD ?

Le RGPD est une réglementation de l’UE depuis 2018 pour protéger les données personnelles des citoyens européens. Il définit comment les données doivent être collectées, stockées, traitées, partagées et protégées par les organisations publiques ou privées. Les principes clés du RGPD incluent la minimisation des données, la limitation de la conservation, l’intégrité et la confidentialité, ainsi que le consentement préalable. L’objectif du RGPD est de donner aux individus un plus grand contrôle sur leurs données et de simplifier la réglementation pour les activités internationales.

2 – Importance du RGPD pour une entreprise ayant des ressources IT ou faisant appel à de l’outsourcing

Le RGPD a un lien direct avec le secteur professionnel de l’IT. En tant que réglementation sur la protection des données, le RGPD affecte la manière dont les entreprises gèrent et traitent les données personnelles de leurs clients, employés.

  • Collecte et traitement des données : Les entreprises doivent respecter les règles du RGPD, comme le consentement explicite, la minimisation des données et la sécurité. Travailler avec des pays non reconnus par l’UE sur ce sujet peut entraîner des risques tels que le transfert non sécurisé de données, la violation de la confidentialité et la difficulté d’exercer les droits des individus.
  • Sécurité des données : Les entreprises européennes doivent mettre en place des mesures de sécurité pour protéger les données personnelles contre les accès non autorisés. Éviter les transferts de données vers des pays non reconnus par l’UE et en désaccord avec le RGPD est une meilleure pratique.
  • Droits des individus : Le RGPD renforce les droits des individus sur leurs données personnelles. Les entreprises doivent demander à leurs partenaires professionnels étrangers dont la protection des données n’est pas reconnue par l’UE des informations concernant l’utilisation de leurs données afin de leur permettre d’exercer leurs droits, comme l’accès, la rectification, l’effacement et la portabilité des données.

Il est donc essentiel pour toute entreprise ayant des ressources IT de se conformer au RGPD et de collaborer avec des pays les respectant afin de préserver la confiance des clients, des employés et des candidats. Non seulement cela permet de réduire les risques de sanctions financières, mais cela renforce également la protection des données personnelles et favorise une approche éthique et responsable de la gestion des données dans le secteur de l’IT.

3 – Privilégier l’Europe

Pour sous-traiter ou recruter une partie de ces ressources IT, certains pays peuvent avoir des avantages financiers. Cependant, il est important de privilégier l’Europe dans ces stratégies car la protection des données est un aspect important à prendre en compte dans une collaboration. La Pologne est d’ailleurs une excellente alternative. C’est un pays membre de l’UE qui présente plusieurs avantages en termes de conformité au RGPD. La Pologne compte parmi les pays européens réputés pour leur culture de respect de la vie privée et leur solide expertise en développement IT. De plus, avec des coûts compétitifs par rapport à d’autres pays européens, la Pologne offre une opportunité économique à prendre en compte pour les entreprises françaises.

  1. LE MARCHÉ DE L’IT EN PLEINE CROISSANCE

Le secteur de l’information et des technologies (IT) est indubitablement un vecteur de croissance économique majeur. Selon une étude de Gartner, les dépenses mondiales en IT devraient atteindre 4,5 trillions de dollars en 2023, soit une croissance de 6,2% par rapport à 2022. Ce dynamisme est largement porté par la montée en puissance de la digitalisation (web & app), du cloud computing, de la cybersécurité et de l’intelligence artificielle.

En parallèle, le secteur de l’IT est également un puissant créateur d’emplois. D’après le Bureau of Labor Statistics des États-Unis, les emplois dans le domaine de l’IT devraient croître de 11% entre 2019 et 2029, un taux largement supérieur à la moyenne de tous les autres secteurs. En Europe, la Commission européenne prévoit une augmentation de 1,7 million d’emplois dans le secteur de l’IT d’ici à 2025.

Le marché de l’IT a été très résistant face à la crise du Covid-19. Comme le montre ce graphique à partir des données obtenus sur Statista, le marché de l’IT a connu une croissance stable entre la période pré-Covid jusqu’à la période post-Covid.

2. UN MARCHÉ DYNAMIQUE MAIS EXIGEANT

Le secteur de l’IT, en pleine expansion, offre de nombreuses opportunités pour les professionnels du domaine. Toutefois, il représente également des défis importants. Pour rester compétitifs, ces professionnels doivent constamment mettre à jour leurs compétences et s’adapter aux nouvelles technologies et méthodes de travail.

En 2021, le nombre de personnes employées dans l’industrie technologique a été estimé à plus de 18 millions au niveau mondial. Des ingénieurs logiciels aux scientifiques des données, en passant par les concepteurs UX et les spécialistes de la cybersécurité, les carrières dans la technologie offrent une variété d’opportunités pour ceux qui ont les compétences et l’expérience appropriées.

Cependant, le marché de l’emploi technologique reste compétitif. Les salaires des professionnels de la technologie sont généralement plus élevés que ceux des autres secteurs et les taux de chômage sont relativement bas, ce qui démontre l’attractivité du secteur.

Voici un graphique provenant de Statista qui montre les postes les plus demandés par les recruteurs à l’échelle mondiale dans le secteur de l’IT en 2023.

3. PERSPECTIVES D’AVENIR POUR LE MARCHÉ IT

La technologie, outil majeur de résilience durant les périodes d’incertitude comme celles vécues ces dernières années, devrait continuer à être un moteur de croissance dans le futur. Selon un rapport de Templeton & Partners en 2023 sur ‘L’État de l’Emploi et des Carrières des Professionnels du Marché IT‘, environ 65% des travailleurs du secteur technologique interrogés se montrent optimistes quant au marché de l’emploi en 2023 et au-delà.

Cet optimisme est toutefois tempéré par les défis inhérents à un secteur en constante évolution. Presque 22% des professionnels de la technologie interrogés se montrent insatisfaits de l’avenir du marché de l’emploi et de leurs perspectives de carrière. Cette inquiétude est principalement due au rythme rapide des changements dans le secteur, qui peuvent rendre difficile le suivi des dernières tendances et technologies.

Vous cherchez à créer une application qui plait réellement à vos clients ?

Il est temps de découvrir une approche plus centrée sur l’utilisateur. Dans cet article, nous expliquons en détail ce qu’est le MLP et comment cette méthode peut aider votre entreprise à construire des produits aimés et appréciés par vos clients. Le tout en améliorant leurs expériences et en renforçant leur engagement envers votre produit.

Dans l’industrie du Software Development, la création d’un produit qui répond aux besoins et aux attentes des utilisateurs est cruciale pour le succès d’un projet. Cependant, il peut être difficile de trouver le juste équilibre entre la création d’un produit qui répond aux besoins des utilisateurs et la production d’un produit viable (MVP) qui peut être testé sur le marché. C’est là que l’MLP (Minimum Lovable Product) entre en jeu.

Qu’est-ce que l’MLP ?

Créer un produit qui fait battre les cœurs, c’est ‘effet MLP ! Nous nous concentrons sur les détails qui comptent vraiment pour les utilisateurs, comme la simplicité d’utilisation, la rapidité et la fiabilité. C’est en se concentrant sur ces points que nous pouvons donner vie à des produits qui vont vraiment toucher les cœurs et les esprits des utilisateurs. C’est la clé pour construire une communauté de fans fidèles qui vont adorer ce que vous faites !

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Comment l’MLP diffère-t-il du MVP ?

L’MLP est souvent comparé au MVP (Minimum Viable Product), qui se concentre sur la production d’un produit minimum avec juste les fonctionnalités nécessaires pour lancer un test sur le marché.

Cependant, il existe des différences clés entre les deux approches :

  • L’orientation : Le MVP se concentre sur la production d’un produit minimum viable, tandis que l’MLP se concentre sur la création d’un produit qui est aimé et apprécié par les utilisateurs.
  • Les fonctionnalités : Le MVP se concentre sur les fonctionnalités minimales nécessaires pour tester le marché, tandis que l’MLP se concentre sur les fonctionnalités qui sont les plus importantes pour les utilisateurs.
  • L’objectif final : Le MVP vise à tester le marché pour déterminer si le produit est viable, tandis que l’MLP vise à créer un produit qui est aimé et apprécié, même s’il ne s’agit pas de la version complète.

https://productschool.com/blog/product-strategy/minimum-lovable-product

Avantages de l’utilisation de l’MLP

Il existe de nombreux avantages à utiliser cette approche pour développer votre app :

  • Meilleure compréhension des besoins et attentes des utilisateurs :
    • En se concentrant sur les fonctionnalités les plus importantes pour les utilisateurs, les créateurs peuvent mieux comprendre les besoins et les attentes de leur public.
  • Un Engagement accru des utilisateurs :
    • Les utilisateurs qui sont satisfaits de leur expérience sont plus susceptibles de devenir des utilisateurs fidèles et d’être engagés sur le long terme.
  • Rétention des utilisateurs :
    • Les utilisateurs qui sont satisfaits de leur expérience sont plus susceptibles de continuer à utiliser leur app.

Comment développer un MLP

Il existe plusieurs étapes pour développer un MLP :

  1. Identifier les besoins et attentes des utilisateurs : Cela peut se faire en menant des entretiens avec des utilisateurs potentiels, en collectant des données sur les habitudes d’utilisation du produit et en évaluant leurs commentaires.
  2. Déterminer les fonctionnalités les plus importantes pour les utilisateurs : En utilisant les informations collectées lors de l’étape 1, les développeurs peuvent déterminer les fonctionnalités les plus importantes.
  3. Prioriser les fonctionnalités : Les fonctionnalités les plus importantes peuvent être classées par ordre de priorité pour déterminer lesquelles doivent être implémentées en premier.
  4. Développer et tester le produit : Les fonctionnalités les plus importantes peuvent être développées et testées auprès d’un petit groupe d’utilisateurs pour évaluer leur impact sur l’expérience utilisateur.
  5. Améliorer le produit : Les commentaires des utilisateurs peuvent être utilisés pour améliorer le produit et ajouter des fonctionnalités supplémentaires au fil du temps.

Vidéo intéressante :

Conclusion

L’utilisation de l’MLP pour développer des apps peut offrir de nombreux avantages. En se concentrant sur les fonctionnalités les plus importantes pour les utilisateurs, vous pouvez améliorer l’expérience, l’engagement et la rétention.

Cela peut nécessiter un certain temps et une planification soigneuse, mais cela peut également conduire à un produit plus réussi et mieux apprécié sur du long terme.

Low-data learning / Machine Learning tout en profitant des avantages de .NET

Le Machine Learning est devenu un domaine de plus en plus populaire ces dernières années, de nombreuses organisations cherchant à utiliser ses capacités pour tirer des informations de leurs données et améliorer leurs opérations. L’un des avantages clés de l’utilisation de .NET pour le Machine Learning est sa compatibilité avec les langages de programmation couramment utilisés tels que C# et F#. Cela signifie que les développeurs peuvent utiliser leur langage de programmation préféré pour créer des modèles de Machine Learning tout en profitant des avantages de .NET.

Dans cet article, nous explorerons les avantages spécifiques de l’utilisation de .NET pour le Machine Learning, y compris sa variété de bibliothèques et de frameworks, son support pour l’apprentissage à faible volume de données et sa capacité à être intégré à une variété de plateformes.

ML.NET Robtoi qui représente des ML.NET intelligents https://dotnet.microsoft.com/en-us/apps/machinelearning-ai/ml-dotnet

L’un des avantages majeurs de .NET pour le Machine Learning est sa compatibilité avec les langages de programmation couramment utilisés tels que C# et F#. Cela signifie que les développeurs peuvent utiliser leur langage de programmation préféré pour créer des modèles de Machine Learning tout en profitant des avantages de .NET. Cela peut faciliter la compréhension et le traitement du code pour les développeurs, ainsi que faciliter l’embauche de développeurs ayant les compétences nécessaires pour travailler sur des projets de Machine Learning.

https://robowiki.net/wiki/Robocode/.NET/Create_a_.NET_robot_with_Visual_Studio

NET dispose également d’une grande variété de bibliothèques et de frameworks disponibles pour le Machine Learning, tels que ML.NET et Accord.NET. Ces bibliothèques offrent des fonctionnalités avancées telles que la reconnaissance d’images, la reconnaissance de la parole et la prédiction de séries chronologiques. Les développeurs peuvent utiliser ces bibliothèques pour créer des modèles de Machine Learning puissants sans avoir à réinventer la roue. De plus, ces bibliothèques sont bien documentées et ont une grande communauté d’utilisateurs, ce qui peut être utile pour résoudre les problèmes et obtenir des réponses aux questions.

Un autre avantage de .NET est son support pour l’apprentissage à faible volume de données. Les algorithmes d’apprentissage à faible volume de données, tels que le regroupement et les réseaux de neurones convolutionnels, peuvent être utilisés pour identifier des motifs cachés dans les données et créer des modèles de Machine Learning robustes.

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Conclusion : Le Machine Learning est devenu un domaine clé pour les entreprises qui cherchent à utiliser les données pour améliorer leur performance. .NET offre une variété d’avantages pour les projets de Machine Learning, notamment la compatibilité avec les langages de programmation couramment utilisés, une variété de bibliothèques et de frameworks disponibles, le support pour l’apprentissage à faible volume de données et la flexibilité d’intégration à une variété de plates-formes. Les entreprises qui cherchent à utiliser les données pour améliorer leur performance peuvent utiliser .NET pour atteindre leurs objectifs.

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.NET MAUI (Multi-plateforme App UI) est un nouveau cadre pour construire des applications mobiles natives pour iOS et Android en utilisant C# et l’écosystème .NET. C’est une évolution du cadre populaire Xamarin.Forms, qui permet aux développeurs de créer des applications multi-plateformes en utilisant un seul code source.

L’une des principales caractéristiques de .NET MAUI est son support des dernières fonctionnalités et technologies sur iOS et Android. Cela inclut le support de nouveaux contrôles et dispositions, des performances améliorées et une intégration avec les dernières API spécifiques à la plateforme. En outre, il permet aux développeurs d’utiliser les dernières fonctionnalités de la langue C#, telles que les types de référence nullable et les flux asynchrones.

Un autre aspect important de .NET MAUI est son support pour construire des applications avec un design moderne et réactif. Le cadre comprend un support intégré pour les dispositions adaptatives et fournit des outils pour créer des interfaces utilisateur réactives qui s’adaptent à différentes tailles d’écran et orientations.

.NET MAUI inclut également un support pour les fonctionnalités natives telles que les notifications push, la caméra, les capteurs, etc. Cela permet aux développeurs de créer des applications qui tirent parti des capacités complètes des appareils mobiles sur lesquels elles sont exécutées.

En outre, .NET MAUI permet aux développeurs de partager du code entre différentes plateformes et projets. Cela permet un développement et une maintenance plus efficaces des applications et aide à réduire la quantité de code en double.

En résumé, .NET MAUI est un puissant cadre pour construire des applications mobiles natives pour iOS et Android en utilisant C# et l’écosystème .NET. Il offre un support pour les dernières fonctionnalités et technologies, permet la construction d’interfaces utilisateur réactives et adaptatives, et fournit des outils pour partager le code entre différentes plateformes et projets.

Des questions Check Microsoft introdution.

Bonnes résolutions pour 2023

Développer des applications en utilisant le framework .NET de Microsoft peut être un défi, mais en suivant les meilleures pratiques et les astuces les plus récentes. Vous pouvez améliorer considérablement votre processus de développement. Chez ITSharkz, nous avons rassemblé une collection de conseils et de meilleures pratiques fournis par les membres de notre réseau pour vous aider à devenir un développeur .NET expert.

L’un des conseils les plus importants est de rester à jour sur les dernières versions de .NET. Les mises à jour apportent souvent des améliorations de performance et de sécurité. Il est donc crucial de les installer dès qu’elles sont disponibles. En outre, en utilisant des outils de développement tels que Visual Studio. Vous pouvez facilement suivre les dernières tendances et les meilleures pratiques en matière de développement.

Il est également important de bien organiser votre code. Utilisez des conventions de nommage cohérentes et des commentaires pour rendre votre code facile à comprendre pour vous-même et pour d’autres développeurs. En outre, en utilisant des outils de contrôle de version tels que Git, vous pouvez facilement gérer les différentes versions de votre code et collaborer efficacement avec d’autres développeurs.

En utilisant les bonnes pratiques de programmation, comme l’utilisation de design patterns et de principes SOLID. Vous pouvez également améliorer la qualité de votre code. Cela vous permettra de créer des applications plus robustes et plus faciles à maintenir.

Il est également important de considérer les performances de votre application. En utilisant des outils de profilage et en effectuant des tests de charge, vous pouvez identifier les zones à améliorer et à optimiser les performances de votre application.

Enfin, en suivant les meilleures pratiques de sécurité, vous pouvez protéger votre application contre les vulnérabilités courantes. Cela inclut l’utilisation de chiffrement pour protéger les données sensibles et l’utilisation de contrôles d’accès pour limiter l’accès aux fonctionnalités sensibles de l’application.

En suivant ces conseils et astuces, vous pouvez devenir un développeur .NET expert et créer des applications de qualité supérieure. Visitez notre site ITSharkz pour plus de conseils et de meilleures pratiques pour le développement en .NET. #dotnet #bestpractices #développementdesoftware

Le Python est bien connu pour être l’un des langages de programmation les plus utiles. Vous pouvez presque tout faire avec lui, des applications Web, en passant par le traitement d’images, jusqu’à la data science et du machine learning. C’est comme un couteau suisse pour les programmeurs. Cependant, certains continuent de prétendre plusieurs superstitions.

Bien que le Python soit facile à apprendre en raison de sa syntaxe et du fait qu’il s’agit d’un langage de programmation dynamique, certain mentionne qu’il pourrait être trop lent. Chez IT Sharkz nous avions des doutes similaires, mais notre expérience depuis nous a prouvé que ces inquiétudes n’étaient pas fondées. Nous allons donc essayer de vous exposer la vérité aussi objectivement que possible.

Que signifie le fait qu’un langage est lent ?

Chaque langage de programmation peut être décrit de différentes manières. En termes d’efficacité du langage, deux catégories viennent à l’esprit : la vitesse de production et ses performances. Dans laquelle de ces catégories pourrait-on dire que le Python est lent ? Vérifions !

Vitesse de Production / livraison

Dans de nombreux cas, la vitesse de production et livraison d’une langue est son paramètre le plus important. Elle nous indique quand nous pouvons potentiellement attendre la livraison d’une application finie et nous permet de concevoir un calendrier de sortie approprié. Comme le Python peut être utilisé à presque toutes les étapes d’un projet (étant donné que nous pouvons l’utiliser pour créer l’application, la tester et préparer l’environnement du projet), un seul développeur qualifié pourrait s’occuper de tout le processus de production du début à la fin.

En raison de la vitesse de développement plus élevée, l’utilisation du Python pourrait en effet se traduire par un plus petit nombre de développeurs requis pour un projet, ce qui apporterait l’avantage supplémentaire de réduire les coûts du projet.

Mais s’occuper d’un projet ne consiste pas seulement à créer de toutes nouvelles applications, cela signifie aussi une maintenance et un support continu. Le code écrit en Python est très clair et facile à lire grâce à sa syntaxe et à la norme PEP8.

Graphique indiquant le nombre d’heures nécessaires en moyenne pour résoudre un problème (Prechelt and Garret) 

Comme vous pouvez le voir dans le graphique ci-dessus, il ne fait aucun doute que le Python à un très bon rendement comparé autres langages en termes de vitesse de production.

Performance

Ce paramètre nous indique à quelle vitesse un langage de programmation peut traiter un problème. À l’heure actuelle, les langages qui brillent le plus à cet égard sont le C et le C++. En effet, il est logique de les utiliser dans certains cas, comme la création de jeux vidéo, des compilateurs, ou chaque fois qu’il faut effectuer un grand nombre de calculs et bien contrôler la mémoire. Mais qu’en est-il des autres cas ?

Chaque cas d’utilisation mentionné ci-dessus nécessite une énorme quantité de calculs. Néanmoins, Python continue d’être le langage le plus populaire utilisé dans l’apprentissage machine ou le traitement d’images. Laissez-moi maintenant vous expliquer pourquoi.

Dans le premier paragraphe, j’ai mentionné que le Python est souvent accusé d’être lent, ce qui n’est que partiellement vrai. Je ne veux accuser personne, mais la vérité est que la plupart du temps cet argument est utilisé par les débutants.

Si votre projet utilise du machine learning, le plus souvent, il devra s’appuyer sur certaines bibliothèques externes, comme SciKit et TensorFlow, qui sont toutes deux disponibles pour du Python.

Comme ces bibliothèques sont écrites en C++, lorsqu’elles sont utilisées dans des scripts en Python, nous utilisons le C++ en arrière-plan. Cela rend le processus de développement rapide et rend notre script aussi rapide que ceux écrits en C++. Il en va de même pour le prétraitement des images (bibliothèque OpenCV). Vous pouvez clairement voir que dans ce cas également, Python sert de « wrapper » pour le C++.

Développement web

Python est parfait pour créer des applications Web. Et lorsque vous commencez votre voyage de développement Web, il n’est pas exactement facile de choisir votre premier cadre de travail Web et lorsqu’il s’agit de Python, la sélection proposée est assez large : nous avons Django, Flask, TurboGears et bien d’autres.

Django est de loin le framework Web Python le plus populaire, et il alimente certaines des plus grandes applications et certains des plus grands sites Web que vous connaissez, notamment Spotify, et YouTube (bien qu’il ait été initialement construit en PHP), et BitBucket.

Si le Python était aussi mauvais que certains le prétendent, ces projets n’auraient probablement pas eu autant de succès qu’ils en ont eu. De plus, supposer que les performances d’une application Web dépendent uniquement du code et du langage choisi est une énorme erreur. 

Les performances d’une application dépendent d’un certain nombre de facteurs et un code correctement écrit et optimisé n’en est qu’un parmi d’autres. Les performances globales sont également limitées par des bottlenecks. Qui sont-ils ? Eh bien, le nom est assez explicite. La vitesse des fluides est limitée par les bottlenecks (goulets d’étranglement) qu’elle rencontre. Ce qui différencie un bon développeur d’un mauvais développeur, c’est que les bons savent quand optimiser le code. Nick Humrich, gourou du Python et ancien ingénieur d’Amazon, explique très bien ce sentiment :

If your optimizations aren’t touching the bottleneck, you’re wasting your time and not fixing the real issue. You won’t get any serious improvements until you optimize the bottleneck (…) Optimizing code before you measure and determine where the bottleneck is, is known as “premature optimization ». – Nick Humrich 

Si vous pensez toujours que l’optimisation est la chose la plus importante pour augmenter la vitesse de l’application, peut-être que quelqu’un comme Donald Knuth, l’auteur de The Art of Computer Programming, vous convaincra :

We should forget about small efficiencies, say about 97% of the time: premature optimization is the root of all evil. Yet we should not pass up our opportunities in that critical 3%. – Donald Knuth 

Passer d’innombrables heures à améliorer le code juste pour le rendre quelques nanosecondes plus rapides n’a aucun sens, surtout du point de vue du client.

Conclusion

Le Python est-il lent ? Bien que le code en Python natif puisse sembler avoir un temps d’exécution élevé, surtout si l’on considère les références, lorsqu’il s’agit d’une utilisation commerciale, la vitesse qu’il offre est plus que satisfaisante pour la plupart des applications.

Qu’est-ce qui rend le Python si puissant ? Principalement sa vitesse de développement de haut niveau et la variété de ses utilisations. En outre, il serait difficile de trouver un langage de programmation qui rende le développement d’applications plus facile et agréable que du Python.