Découvrez le coût réel d’un site web vitrine ou catalogue en 2025. Tarifs, solutions, prestataires, erreurs à éviter et frais cachés.

Combien coûte un site internet professionnel en 2025 ?

Vous voulez créer un site vitrine ou refondre un site existant ? Voici un guide clair pour comprendre les tarifs, comparer les solutions et éviter les mauvaises surprises.

1. Quels facteurs influencent le coût d’un site web ?

  • Design : thème prêt à l’emploi ou création sur-mesure.
  • Fonctionnalités : blog, réservation, formulaire avancé, etc.
  • SEO & responsive : pour être visible sur Google et performant sur mobile.
  • Prestataire choisi : freelance, agence, plateforme DIY ou CMS.

2. Tarifs moyens en 2025

Type de prestation Coût estimé Avantages / Inconvénients
Plateforme DIY (Wix, IONOS…) 5 à 50 €/mois Facile à utiliser, mais limité en SEO et en personnalisation
Freelance débutant 500 à 1 500 € Budget abordable, mais accompagnement limité
Freelance expérimenté / micro-agence 1 500 à 3 000 € Personnalisation correcte, bon rapport qualité/prix
Agence web locale 3 000 à 6 000 € Design professionnel, stratégie SEO de base
Agence premium / développement sur-mesure 6 000 à 15 000 €+ Projets complexes, design unique, SEO avancé

3. Création vs Refonte : quelle différence de prix ?

Créer un site de zéro est plus coûteux qu'une simple refonte visuelle. Mais si votre ancien site est obsolète, repartir de zéro peut être plus rentable à long terme.

4. Coûts annexes à anticiper

  • Nom de domaine : 10 à 30 €/an
  • Hébergement : 5 à 60 €/mois selon les ressources
  • Maintenance : de 30 à 200 €/mois ou plus pour support avancé
  • SEO / référencement : optionnel mais fortement recommandé

5. Bien choisir son prestataire web

Comparez plusieurs devis, vérifiez les références, et soyez clair sur vos objectifs : visibilité locale, génération de leads, vente en ligne, etc.

6. Erreurs fréquentes qui font exploser le budget

  • Se focaliser uniquement sur le prix bas
  • Négliger le référencement
  • Oublier les frais cachés : hébergement, maintenance, support

7. En résumé

Le prix d’un site web en 2025 dépend surtout de vos besoins, de la solution choisie et du niveau d’accompagnement.

Site vitrine simple : 1 500 à 3 000 €
Site avancé : 3 000 à 8 000 €
Projet complexe : 10 000 € ou plus

Ajoutez 10 à 20% par an pour les frais d’entretien et d’évolution.

Besoin d’un devis sur mesure avec stratégie SEO incluse ?

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Bonnes pratiques de sécurité Azure pour 2025

🔐 Bonnes pratiques de sécurité Azure en 2025

Comment sécuriser efficacement votre environnement Azure selon les recommandations les plus récentes.

1. Gestion des identités & accès (IAM)

  • Multifactor Authentication (MFA) : à activer pour tous les comptes, en particulier les administrateurs. Les comptes protégés par MFA sont compromis jusqu’à 99,99 % moins souvent que les comptes uniquement par mot de passe :contentReference[oaicite:1]{index=1}.
  • Utilisation des Security Defaults pour imposer MFA et bloquer les anciens protocoles d’authentification :contentReference[oaicite:2]{index=2}.
  • Policies Conditional Access pour exiger MFA selon le risque, l’emplacement, le type d’appareil :contentReference[oaicite:3]{index=3}.
  • Privileged Identity Management (PIM) : accès à privilèges just-in-time, enregistré et limité dans le temps. Permet d’activer temporairement un rôle administrateur, avec approbation et justification :contentReference[oaicite:4]{index=4}.
  • Comptes d’urgence (« break‑glass ») : comptes admin séparés pour les situations critiques, non utilisés au quotidien, régulièrement audités :contentReference[oaicite:5]{index=5}.
  • Station de travail privilégiée (PAW) : poste dédié à usage administratif seulement, protégé contre navigation ou email standard :contentReference[oaicite:6]{index=6}.

2. Adoptez le modèle Zero Trust & la micro-segmentation

Le modèle Zero Trust est désormais essentiel dans les environnements Azure :

  • Vérifier systématiquement identité, appareil, contexte d’accès à chaque requête (« Verify Explicitly »)
  • Limiter les permissions au strict minimum (« least privilege »)
  • Segmenter le réseau via NSG, Private Link ou firewalls pour éviter les mouvements latéraux :contentReference[oaicite:7]{index=7}.
  • Intégrer Azure Defender et Sentinel pour surveiller les accès et menaces depuis la base :contentReference[oaicite:8]{index=8}.

3. Sécurisation du réseau & périmètre

  • Azure Firewall pour filtrage, prévention intrusion, antimalware, DDoS.
  • Groupes de sécurité réseau (NSG) au niveau VM ou subnet pour contrôler précisément les flux réseau :contentReference[oaicite:9]{index=9}.
  • ExpressRoute ou Private Link : limites l’exposition à Internet public :contentReference[oaicite:10]{index=10}.

4. Chiffrement des données

  • Chiffrement au repos : Azure Disk Encryption, Transparent Data Encryption (TDE), clés gérées par Microsoft (PMK) ou client (CMK) via Azure Key Vault :contentReference[oaicite:11]{index=11}.
  • Chiffrement en transit : usage obligatoire de TLS 1.2+ / TLS 1.3 et HTTPS :contentReference[oaicite:12]{index=12}.
  • Gestion des secrets : centralisez les secrets dans Azure Key Vault, évitez les mots de passe dans le code ou les fichiers de configuration :contentReference[oaicite:13]{index=13}.

5. Surveillance, détection & réponse

  • Microsoft Defender for Cloud (anciennement Azure Security Center) : détection proactive des vulnérabilités et recommandations de remédiation :contentReference[oaicite:14]{index=14}.
  • Azure Sentinel : SIEM cloud-natif avec possibilités d’automatisation (SOAR), détection d’anomalies et réponse (playbooks) :contentReference[oaicite:15]{index=15}.
  • Logs centralisés : Azure Activity Logs, Entra Audit Logs + Log Analytics pour traçabilité complète et alertes :contentReference[oaicite:16]{index=16}.
  • Surveillance des accès élevés (Elevated Access) via enregistrement et alertes automatiques, notamment avec Sentinel :contentReference[oaicite:17]{index=17}.

6. Automatisation & conformité

  • Infrastructure as Code (IaC) : Terraform, ARM templates garantissent déploiement cohérent, revu et versionné.
  • Azure Policy & Blueprints pour appliquer des règles de configuration obligatoires et conformité continue :contentReference[oaicite:18]{index=18}.
  • Mises à jour automatisées via Azure Update Manager, avec patch des VM et containers pour réduire les risques exploités :contentReference[oaicite:19]{index=19}.

7. Résilience & sauvegarde

  • Azure Backup & Site Recovery : politiques de rétention, tests réguliers de restauration pour assurer reprise en cas d’incident.
  • Soft delete & SAS expirables pour limiter l’exposition des objets blob à accès public :contentReference[oaicite:20]{index=20}.

8. Culture sécurité & gouvernance

  • Secure Future Initiative (SFI) : 34 000 ingénieurs Microsoft mobilisés autour de la sécurité, inventaire des identités, suppression de comptes inactifs, transparence sur les CVEs :contentReference[oaicite:21]{index=21}.
  • Formation continue, évaluations individuels prises en compte sur la sécurité, gouvernance structurée au niveau CISO :contentReference[oaicite:22]{index=22}.

🧾 Résumé synthétique

DomaineBonnes pratiques clés
IAM & accèsMFA, RBAC, PIM, PAWs, comptes break‑glass
Zero TrustAuthentification continue, segmentation de réseau
RéseauFirewall, NSG, segmentation stricte, ExpressRoute
ChiffrementTDE, TLS, Key Vault
Détection & réponseDefender, Sentinel, logs centralisés
AutomatisationIaC, Policy & Blueprints, patch automatisé
RésilienceSauvegarde, soft delete, SAS
Culture & gouvernanceSFI, formation, audits réguliers

Conclusion

La sécurité dans Azure en 2025 repose sur l’**identité forte**, une stratégie **Zero Trust**, une supervision proactive, une **automatisation intelligente**, et une **culture de sécurité partagée**. Les failles de configuration restent présentes, mais une gouvernance rigoureuse et des outils natifs puissants permettent de bâtir une infrastructure résiliente et bien protégée.

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Bonnes pratiques d’infrastructure Azure et optimisation des coûts

Microsoft Azure est une plateforme cloud puissante, mais une mauvaise configuration peut entraîner une explosion des coûts. Dans cet article, découvrez les meilleures pratiques pour construire une infrastructure Azure performante, sécurisée et surtout économique.

🧱 Concevoir une architecture Cloud modulaire et scalable

🔹 Utiliser les Azure Resource Groups efficacement

  • Organisez vos ressources par projet ou environnement (dev, test, prod).
  • Facilite la gestion, la sécurité et les automatisations.

🔹 Adopter l’Infrastructure as Code (IaC)

Utilisez des outils comme Terraform, Bicep ou les ARM Templates pour des déploiements reproductibles et auditables.

🔹 Privilégier les services managés Azure

Azure App Service, Azure SQL Database ou Cosmos DB offrent des services scalables sans maintenance d’infrastructure.

🛡️ Sécurité et gouvernance dans Azure

🔸 Utiliser Azure Policy et Blueprints

Ces outils permettent d'appliquer des règles de conformité et de sécurité automatiquement à l’ensemble des ressources Azure.

🔸 Mettre en place le RBAC (Role-Based Access Control)

Accordez des droits minimums pour chaque rôle utilisateur et évitez les accès administrateur globaux.

🔸 Superviser avec Azure Monitor et Log Analytics

Centralisez vos logs et configurez des alertes en temps réel pour assurer la disponibilité et la performance de vos services.

💰 Réduction des coûts sur Azure : stratégies clés

🔻 Dimensionner correctement les ressources

Analysez les usages réels avec Azure Advisor et ajustez la taille des VMs, bases de données ou services.

🔻 Exploiter l’élasticité du cloud

Utilisez l’auto-scale sur App Service ou AKS. Automatisez l'arrêt des environnements non utilisés avec Azure Automation.

🔻 Réserver les ressources stables (Reserved Instances)

Jusqu’à 72% d’économies sur 1 à 3 ans en réservant des machines virtuelles ou services Azure.

🔻 Optimiser le stockage

Supprimez les disques inutilisés, choisissez la bonne classe de stockage (Hot, Cool, Archive).

🔻 Suivre les dépenses avec Azure Cost Management

Visualisez vos dépenses, définissez des budgets, recevez des alertes de dépassement et analysez les postes de coûts.

⚙️ Automatiser avec DevOps pour maîtriser les coûts

  • Ajoutez des étapes de vérification des coûts dans vos pipelines CI/CD.
  • Automatisez l'arrêt ou la suppression des ressources inactives.

📋 Checklist d’optimisation Azure

  • ✅ Infrastructure as Code mise en place
  • ✅ Groupes de ressources bien organisés
  • ✅ Services managés utilisés au maximum
  • ✅ Sécurité RBAC appliquée
  • ✅ Auto-scale et arrêt automatisé
  • ✅ Azure Advisor & Cost Management utilisés
  • ✅ Réservations pour les workloads stables
  • ✅ Nettoyage régulier des ressources inutiles

🎯 Conclusion

Bien gérer son infrastructure Azure, c’est allier performance, sécurité et sobriété budgétaire. En appliquant ces bonnes pratiques, vous pouvez améliorer votre architecture tout en réduisant significativement vos coûts Azure.

Besoin d’un audit FinOps ou d’un accompagnement technique sur Azure ? Contactez notre équipe chez Zokastech !

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Combien coûte un site vitrine en 2025 ?

Combien coûte un site vitrine en 2025 ?

La création d’un site vitrine en 2025 reste un investissement essentiel pour toute entreprise souhaitant renforcer sa présence en ligne. Que vous soyez indépendant, artisan ou PME, le prix varie selon plusieurs facteurs : le prestataire choisi, les fonctionnalités attendues, la qualité du design ou encore le niveau d’accompagnement.

Les fourchettes de prix en 2025

Voici les tarifs moyens observés en 2025 :

  • Site vitrine avec un freelance : entre 800 € et 2 500 €
  • Site vitrine avec une agence web : entre 2 000 € et 6 000 €
  • Site vitrine avec un outil en ligne (type Wix, Webflow, etc.) : entre 200 € et 1 000 € (abonnement + options premium)

Les critères qui influencent le coût

Le prix d’un site vitrine dépend notamment de :

  • La complexité du design (sur-mesure ou template)
  • Le nombre de pages (en général de 3 à 10 pour un site vitrine classique)
  • L’intégration d’éléments dynamiques (formulaire, carte interactive, animations)
  • L’optimisation SEO et la rédaction des contenus
  • Le niveau de personnalisation demandé
  • Les fonctionnalités supplémentaires (blog, module de prise de rendez-vous, chat, etc.)

Coûts annexes à prévoir

Outre la création initiale, d’autres frais peuvent s’ajouter :

  • Hébergement : entre 50 € et 150 € / an
  • Nom de domaine : entre 10 € et 20 € / an
  • Maintenance et mises à jour : entre 300 € et 1 000 € / an
  • Référencement (SEO) : prestation ponctuelle ou forfait mensuel (à partir de 300 €/mois)

Conclusion

En 2025, un site vitrine professionnel peut coûter de quelques centaines à plusieurs milliers d’euros. Le plus important est de bien définir vos objectifs, vos priorités et votre budget. Un bon prestataire saura vous accompagner pour trouver l’équilibre entre qualité, performance et coût.

Astuce : Un site vitrine bien conçu est un investissement rentable s’il génère de la visibilité, des contacts ou des ventes.

Vous hésitez encore ? Demandez plusieurs devis et comparez les offres. La transparence et la pédagogie du prestataire sont souvent un bon indicateur de sérieux.

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Explore how AI is transforming sports, business, investments, energy efficiency, and science with groundbreaking 2025 innovations everyone can understand.

How AI Is Changing Our World: From Badminton Robots to Business Breakthroughs

How AI Is Changing Our World: From Badminton Robots to Business Breakthroughs

Discover the exciting ways artificial intelligence is making waves beyond the screen—in sports, investment, business, sustainability, and science.

Intro:
Artificial intelligence (AI) often feels like a tech buzzword, but it’s rapidly moving off the lab bench and into everyday life in surprising ways. Imagine a robot playing badminton like a human, or AI systems reshaping entire industries and scientific research faster than ever before. With record investments fueling these breakthroughs and new tools designed to be more energy-efficient and trustworthy, AI is becoming a powerful partner in everything from sports to business to science. Let’s explore some of the most captivating AI stories from 2025 that show how this technology is transforming our world.

AI Robots Take on Badminton – A New Kind of Sports Partner

Picture a four-legged robot moving swiftly around a badminton court, smashing shuttlecocks back and forth with a real player. That’s reality now, thanks to AI-powered robots developed by researchers in Switzerland and China. Using advanced cameras and sensors, these robots track the shuttlecock’s flight, anticipate where it’s going, and react with impressive agility.

How do they get so good? Through something called reinforcement learning — a method where the robot learns by trial and error, similar to how humans practice a sport. This progress hints at a future where robots could train athletes, assist in rehabilitation, or even become teammates in various sports, bridging the gap between humans and machines in physical activities.

The AI Investment Boom: Betting Big on Smarter, More Independent Machines

AI isn't just about making chatbots smarter—it’s evolving into systems that can think, plan, and act on their own, often called agentic AI. This exciting frontier attracted a whopping $2 billion investment in 2025 alone, with startups led by AI veterans raising huge funds to build these autonomous AI helpers.

Why the hype? Agentic AI can manage complex tasks independently—from customer service to managing real estate rentals—freeing humans to focus on creative and strategic work. Investors see this as the next major wave in AI, similar to the early internet boom, with the potential to revolutionize industries and boost productivity in ways we’re just beginning to imagine.

How TCS and Microsoft Are Bringing AI to Workplaces Worldwide

The partnership between Tata Consultancy Services (TCS) and Microsoft shows how AI is reshaping the future of work. Together, they’re training tens of thousands of employees in AI skills and developing AI-powered cloud solutions designed to transform industries like healthcare, finance, and manufacturing.

With tools that help businesses migrate to the cloud and run smarter operations, this collaboration aims to make AI adoption smoother and more effective—helping companies innovate faster, serve customers better, and stay competitive in a digital world.

Making AI Greener and More Trustworthy: The Next Big Leap

AI’s rapid growth creates a big energy appetite, often drawing criticism for its environmental impact. But recent breakthroughs show AI is becoming more energy-efficient and trustworthy. New computer chips inspired by the human brain, smarter algorithms that only use energy when needed, and AI that can forget sensitive data on demand all make AI faster, safer, and greener.

Think of it as shifting from gas-guzzling SUVs to electric cars—AI is learning to do more while using less power, making this powerful technology kinder to our planet and safer for users.

AI Accelerating Science: Faster Discoveries for Everyone

Finally, AI is supercharging science itself. Companies like Google and Microsoft have developed “AI co-scientists”—virtual research partners that help generate new ideas, analyze mountains of data, and even control robotic labs. These AI collaborators are helping scientists accelerate breakthroughs in medicine, materials, energy, and more, potentially speeding up discoveries that could affect all our lives.

By automating routine but complex tasks, AI frees human researchers to think creatively, unlocking innovations at an unprecedented pace.


Takeaway:
Artificial intelligence is no longer just code in the cloud; it’s taking physical form, transforming workplaces, and driving faster scientific discovery—all while becoming more sustainable and reliable. Whether it’s competing on the badminton court or revolutionizing industries, AI’s growing impact is something we can all witness and benefit from. Keeping an eye on these developments can help professionals and curious readers understand how to engage with AI’s exciting future.

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Comprendre l’IA Agentique, A2A et les Nouveaux Protocoles

L'intelligence artificielle (IA) évolue rapidement, et de nouveaux concepts comme l'IA agentique et les communications entre agents (A2A) transforment notre manière d'interagir avec la technologie. Cet article vise à expliquer ces notions de manière simple et claire.

:contentReference[oaicite:7]{index=7}

Qu'est-ce que l'IA Agentique ?

L'IA agentique désigne des systèmes d'intelligence artificielle capables d'agir de manière autonome pour atteindre des objectifs spécifiques. Contrairement aux IA traditionnelles qui nécessitent des instructions précises, les agents IA peuvent percevoir leur environnement, raisonner, agir et apprendre de leurs expériences.

:contentReference[oaicite:10]{index=10}

Les 4 étapes clés de l'IA Agentique :

  • Percevoir : collecter des informations à partir de diverses sources.
  • Raisonner : analyser les données pour prendre des décisions.
  • Agir : exécuter des actions pour atteindre les objectifs fixés.
  • Apprendre : s'améliorer continuellement grâce aux retours d'expérience.

Source : NVIDIA Blog

Communication entre Agents (A2A)

Dans un système multi-agents, plusieurs IA collaborent pour accomplir des tâches complexes. La communication entre ces agents, appelée A2A (Agent-to-Agent), est essentielle pour coordonner leurs actions et partager des informations.

:contentReference[oaicite:13]{index=13}

Des protocoles comme le Natural Language Interaction Protocol (NLIP) permettent à ces agents de communiquer efficacement en utilisant le langage naturel, facilitant ainsi leur collaboration sans nécessiter une compréhension préalable des structures internes de chacun.

:contentReference[oaicite:16]{index=16}

Source : Wikipedia - Agent Communications Language

Les Nouveaux Protocoles : Model Context Protocol (MCP)

Pour que les agents IA puissent interagir efficacement avec divers systèmes et bases de données, des protocoles standardisés sont nécessaires. Le Model Context Protocol (MCP), développé par Anthropic, vise à standardiser la manière dont les modèles d'IA accèdent et partagent des données avec des outils externes.

:contentReference[oaicite:19]{index=19}

MCP agit comme un "connecteur universel", permettant aux agents IA de lire des fichiers, exécuter des fonctions et gérer des invites contextuelles de manière cohérente, quel que soit l'environnement logiciel.

:contentReference[oaicite:22]{index=22}

Source : Wikipedia - Model Context Protocol

Conclusion

L'IA agentique, la communication entre agents et les nouveaux protocoles comme le MCP représentent une avancée significative dans le domaine de l'intelligence artificielle. En permettant aux systèmes de travailler de manière autonome et collaborative, ces technologies ouvrent la voie à des applications plus intelligentes et adaptatives dans divers secteurs.

:contentReference[oaicite:25]{index=25}
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Les Performances des Bases de Données Cloud : Une Révolution en Cours

Avec la montée en puissance de la transformation numérique, les bases de données cloud sont devenues un pilier central pour les entreprises modernes. Ces solutions offrent une flexibilité, une scalabilité et une performance sans précédent, permettant aux organisations de gérer des volumes de données croissants avec efficacité. Cet article explore les performances des bases de données cloud, leurs avantages, et les défis qu'elles posent.

Avantages des Bases de Données Cloud

Scalabilité à la Demande

L'un des principaux avantages des bases de données cloud est leur capacité à évoluer selon les besoins de l'entreprise. Contrairement aux bases de données traditionnelles qui nécessitent des investissements initiaux conséquents en matériel et infrastructure, les solutions cloud permettent de "scaler" les ressources rapidement et sans coûts initiaux élevés.

Haute Disponibilité et Sécurité

Les fournisseurs de services cloud intègrent des mécanismes de sauvegarde et de basculement automatique, garantissant ainsi une haute disponibilité des données. De plus, la sécurité est souvent plus robuste grâce à des équipes dédiées et des technologies de pointe mises en place par les fournisseurs.

Maintenance Réduite

La gestion des bases de données cloud réduit considérablement les besoins en ressources IT internes. Les mises à jour et les maintenances sont automatisées, ce qui permet aux équipes techniques de se concentrer sur des tâches plus stratégiques.

Performances des Bases de Données Cloud

Adaptabilité et Flexibilité

Les bases de données cloud sont conçues pour s'adapter à des environnements de données variés, incluant des données structurées, semi-structurées et non structurées. Cette flexibilité permet aux entreprises de choisir des modèles de données qui répondent spécifiquement à leurs besoins sans les limitations des bases de données relationnelles traditionnelles.

Intégration et Interopérabilité

Les solutions cloud offrent une meilleure intégration avec d'autres services cloud et applications, facilitant ainsi une approche plus cohérente et unifiée de la gestion des données. Les bases de données cloud supportent souvent des fonctionnalités avancées comme le traitement transactionnel et analytique hybride (HTAP), permettant une analyse en temps réel sans délai entre les transactions et les analyses.

Réduction de la Latence

En distribuant les données sur plusieurs nœuds géographiques, les bases de données cloud réduisent la latence, offrant ainsi une expérience utilisateur plus fluide et rapide. Cela est particulièrement bénéfique pour les applications nécessitant des temps de réponse rapides et des performances constantes.

Défis des Bases de Données Cloud

Enfermement Propriétaire (Vendor Lock-In)

Un des principaux défis est l'enfermement propriétaire, où les entreprises deviennent dépendantes d'un fournisseur spécifique pour leurs services de base de données. Cela peut limiter la flexibilité et augmenter les coûts à long terme si l'entreprise souhaite changer de fournisseur ou adopter une stratégie multi-cloud.

Sécurité et Conformité

Bien que les fournisseurs de services cloud investissent massivement dans la sécurité, la responsabilité ultime de la protection des données reste partagée. Les entreprises doivent veiller à ce que leurs pratiques de sécurité et de conformité soient en adéquation avec les normes réglementaires et les exigences spécifiques de leur secteur.

Coûts à Long Terme

Alors que les coûts initiaux peuvent être faibles, les frais récurrents pour les services de base de données cloud peuvent s'accumuler avec le temps. Les entreprises doivent donc évaluer attentivement les coûts totaux de possession par rapport aux avantages offerts.

Conclusion

Les bases de données cloud représentent une avancée significative pour les entreprises cherchant à exploiter leurs données de manière plus efficace et agile. En offrant des avantages tels que la scalabilité à la demande, une haute disponibilité, et une maintenance réduite, elles permettent aux entreprises de rester compétitives dans un environnement numérique en constante évolution. Cependant, les défis tels que l'enfermement propriétaire, la sécurité et les coûts à long terme doivent être soigneusement gérés pour maximiser les bénéfices de ces technologies.

En conclusion, les bases de données cloud sont une solution puissante et flexible pour les entreprises modernes, mais comme toute technologie, elles nécessitent une stratégie bien pensée pour être pleinement efficaces et rentables.

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Streamlining MLflow Deployment on Kubernetes with Local Storage


Configuring Persistent Storage

In the realm of MLOps, the combination of Kubeflow and MLflow stands out as a powerful duo, empowering data scientists and engineers with a comprehensive platform for managing machine learning workflows. To enhance this synergy, let's delve into deploying MLflow on Kubernetes with a focus on utilizing local storage for enhanced efficiency and reliability.

Persistent Storage Configuration


apiVersion: v1
kind: PersistentVolume
metadata:
  name: mlflow-pv
  namespace: mlflow
spec:
  capacity:
    storage: 10Gi
  accessModes:
    - ReadWriteOnce
  persistentVolumeReclaimPolicy: Retain
  storageClassName: mlflow-storage
  hostPath:
    path: /mnt/data/mlflow

apiVersion: v1
kind: PersistentVolumeClaim
metadata:
  name: mlflow-pvc
  namespace: mlflow
spec:
  accessModes:
    - ReadWriteOnce
  storageClassName: mlflow-storage
  resources:
    requests:
      storage: 10Gi
    

Deploying MLflow Service

With storage in place, we proceed to deploy the MLflow service. Our deployment configuration ensures seamless integration with Kubernetes, utilizing the defined PVC for data storage.

MLflow Service Deployment Configuration


apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: mlflow-deployment
  namespace: mlflow
  labels:
    app: mlflow
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: mlflow
  template:
    metadata:
      labels:
        app: mlflow
    spec:
      automountServiceAccountToken: false
      serviceAccountName: mlflow-sa
      containers:
        - name: mlflow
          image: ghcr.io/mlflow/mlflow:v2.2.1
          imagePullPolicy: Always
          command: ["/bin/bash", "-c", "mlflow server --host 0.0.0.0"]
          ports:
            - containerPort: 5000
          resources:
            requests:
              memory: "512Mi"
              cpu: "100m"
            limits:
              memory: "1Gi"
              cpu: "1"
          volumeMounts:
            - name: mlflow-storage
              mountPath: /mnt/mlflow
      volumes:
        - name: mlflow-storage
          persistentVolumeClaim:
            claimName: mlflow-pvc
    

Integrating with Kubeflow's Central Dashboard

To seamlessly integrate MLflow into Kubeflow's ecosystem, we configure a VirtualService and update the central dashboard to include an MLflow tab. This enables users to access MLflow's features directly from Kubeflow's centralized interface.

VirtualService Configuration


apiVersion: networking.istio.io/v1beta1
kind: VirtualService
metadata:
  name: mlflow
  namespace: mlflow
spec:
  gateways:
    - kubeflow/kubeflow-gateway
  hosts:
    - "*"
  http:
    - match:
        - uri:
            prefix: /mlflow/
      rewrite:
        uri: /
      route:
        - destination:
            host: mlflow-service.mlflow.svc.cluster.local
            port:
              number: 5000
    

Modifying Kubeflow Central Dashboard ConfigMap

Additionally, we need to modify the configmap of centraldashboard for Kubeflow to include the MLflow tab. This ensures that users have easy access to MLflow's functionalities from within Kubeflow's central dashboard.


kubectl edit cm centraldashboard-config -n kubeflow
# add this under the other menu items
{
  "type": "item",
  "link": "/mlflow/",
  "text": "MlFlow",
  "icon": "icons:cached"
}

With these configurations in place, MLflow seamlessly integrates into Kubeflow's ecosystem, enriching the platform with robust experiment tracking and management capabilities. This holistic approach ensures smooth collaboration and enhanced productivity for MLOps practitioners leveraging Kubernetes and MLflow.

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Les Nouveautés de Java 21


Java 21 est enfin disponible ! En plus d'être une version LTS (Long Term Support), elle regorge d'innovations. Vous êtes un peu perdu ? Explorons ces nouveautés ensemble.

Nouveautés de l'API

Ces fonctionnalités sont immédiatement utilisables dans Java 21.

Collections Séquencées (JEP 431)

Un rafraîchissement bienvenu de l'API Collection ! La gestion des collections ordonnées est enfin là. Trois nouvelles interfaces sont ajoutées :

  • SequencedCollection
  • SequencedSet
  • SequencedMap

Ces interfaces fournissent des méthodes cohérentes pour manipuler ou ajouter des éléments en début ou en fin de collection.

Illustration des Collections Séquencées

Notez que ArrayList, qui implémentait déjà List, est maintenant aussi une SequencedCollection.

Pattern pour les Records (JEP 440)

Initialement en preview, cette fonctionnalité est maintenant officielle, permettant de déconstruire un record pour accéder directement à ses composants. Par exemple :

record Point(int x, int y) {}

if (o instanceof Point(int a, int b)) {
    int sum = a + b;
}

Cela fonctionne aussi dans les instructions switch :

int sum = switch (o) {
    case Point(int a, int b) -> a + b;
    default -> 0;
};

Threads Virtuels (JEP 444)

Très attendue, cette fonctionnalité est enfin stable ! Pour plus de détails, vous pouvez consulter mon article précédent.

Autres ajouts

Quelques autres nouveautés intéressantes :

  • Gestion des emojis avec Character.isEmoji()
  • StringBuilder.repeat() pour répéter une chaîne de caractères
  • HttpClient implémente AutoCloseable et peut être utilisé dans un bloc try-with-resources

Nouveautés en Preview

Ces fonctionnalités ne sont pas activées par défaut. Pour les utiliser, ajoutez les options de compilation :

--release 21 --enable-preview

et pour l'exécution :

--enable-preview

Modèles de Chaînes (JEP 430)

Permet d'intégrer des expressions dans les chaînes de caractères avec interpolation. Par exemple :

String str = "World";
String result = STR."Hello \{str}";

Utilisez la notation \{expression} et un Processor comme STR pour traiter l'interpolation. Le JDK inclut trois Processors par défaut :

  • RAW : Pas d'interpolation
  • STR : Concatène les chaînes
  • FMT : Formatte les chaînes en utilisant un formateur

Vous pouvez également créer votre propre Processor en implémentant l'interface StringTemplate.Processor.

Variables et Patterns Anonymes (JEP 443)

Parfois, il est nécessaire de déclarer une variable sans l'utiliser. Cette fonctionnalité permet d'utiliser le caractère '_' (underscore) pour ces cas. Par exemple :

for (Element _ : elements) {
    // Bloc qui n'utilise pas les éléments
}

var _ = mySet.remove(myObject);

try {
    int i = Integer.parseInt(str);
} catch (NumberFormatException _) {
    logger.warn("Not a number");
}

Map> employees = new HashMap<>();
employees.computeIfAbsent(id, _ -> new ArrayList<>());

Cela fonctionne aussi avec le pattern matching :

if (object instanceof Point(int _, int y)) {
    // ...
}

int result = switch (obj) {
    case Point(int x, int _) -> x;
};

Classes et Méthodes Main Sans Nom (JEP 445)

Pour simplifier l'apprentissage de Java, cette fonctionnalité permet de créer des classes sans nom avec une méthode main simplifiée. Par exemple, au lieu de :

public class HelloWorld { 
    public static void main(String[] args) { 
        System.out.println("Hello World!");
    }
}

On peut écrire :

class HelloWorld { 
    void main() { 
        System.out.println("Hello World!");
    }
}

Ou même :

void main() { 
    System.out.println("Hello World!");
}

Les classes sans nom simplifient l'écriture de la méthode main, facilitant l'apprentissage de Java.

Conclusion

Java 21 apporte une série d'améliorations et de nouvelles fonctionnalités visant à rendre le langage plus moderne, performant et facile à utiliser. Avec le pattern matching, les records améliorés, la nouvelle API FFM, les threads virtuels et les valeurs à portée, cette version offre des outils puissants pour les développeurs cherchant à écrire du code plus propre, plus efficace et plus sûr. Les améliorations continues de la sécurité et des performances font de Java 21 une mise à jour incontournable pour les développeurs et les entreprises utilisant cette plate-forme pour leurs applications critiques.

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Intégration de l'architecture hexagonale dans un projet Quarkus avec des exemples Java



L'architecture hexagonale, également connue sous le nom de portes et adaptateurs ou architecture en oignon, est un modèle de conception logicielle qui favorise la séparation des préoccupations et la facilité de testabilité. En mettant l'accent sur la dépendance inverse, elle permet de créer des systèmes hautement modulaires et évolutifs. Dans cet article, nous explorerons comment intégrer l'architecture hexagonale dans un projet Quarkus en utilisant des exemples concrets en Java.

Comprendre l'architecture hexagonale

L'architecture hexagonale repose sur le principe de séparation des préoccupations en divisant l'application en trois couches principales : le domaine, les adaptateurs et l'infrastructure.

  • Le domaine représente le cœur métier de l'application, il contient les entités, les règles métier et les services.
  • Les adaptateurs, également appelés ports, sont les points d'entrée et de sortie de l'application. Ils permettent d'interagir avec le domaine en fournissant des interfaces pour les entrées (ports primaires) et les sorties (ports secondaires).
  • L'infrastructure est responsable de la mise en œuvre des adaptateurs. Elle comprend les bases de données, les API externes, les frameworks, etc.

Intégration de l'architecture hexagonale dans Quarkus

Quarkus est un framework Java open source conçu pour créer des applications cloud natives. Il offre une prise en charge de premier ordre pour les conteneurs, la réactivité et le développement rapide. Intégrer l'architecture hexagonale dans un projet Quarkus peut être réalisé en suivant quelques principes de conception simples.

Création du domaine

Commençons par définir le domaine de notre application. Supposons que nous construisons une application de gestion de tâches. Nous pouvons avoir des entités telles que Task, User, et des services comme TaskService qui implémentent la logique métier.


public class Task {
    private String id;
    private String title;
    private boolean completed;
    // Getters and setters
}

public interface TaskService {
    Task createTask(String title);
    Task markTaskAsCompleted(String taskId);
    List<Task> getAllTasks();
    // Other business methods
}
    

Implémentation des adaptateurs

Les adaptateurs fournissent des interfaces pour interagir avec le domaine. Dans notre exemple, nous pourrions avoir des adaptateurs pour interagir avec une base de données, une API REST, ou toute autre source de données.


@ApplicationScoped
public class TaskRepository implements TaskService {
    @Transactional
    public Task createTask(String title) {
        // Logic to persist task in database
    }

    @Transactional
    public Task markTaskAsCompleted(String taskId) {
        // Logic to mark task as completed in database
    }

    @Transactional
    public List<Task> getAllTasks() {
        // Logic to retrieve all tasks from database
    }
    // Other database interactions
}
    

Configuration de l'infrastructure

Dans Quarkus, la configuration de l'infrastructure peut être réalisée en utilisant les fonctionnalités natives de Quarkus pour la persistance des données, les appels REST, etc.


@QuarkusTest
public class TaskResourceTest {

    @Inject
    TaskService taskService;

    @Test
    public void testCreateTask() {
        // Test logic to create task via REST API
    }

    @Test
    public void testMarkTaskAsCompleted() {
        // Test logic to mark task as completed via REST API
    }

    @Test
    public void testGetAllTasks() {
        // Test logic to get all tasks via REST API
    }
}
    

Conclusion

En utilisant l'architecture hexagonale dans un projet Quarkus, nous pouvons créer des applications bien structurées, modulaires et faciles à tester. En séparant clairement le domaine des adaptateurs et de l'infrastructure, nous obtenons une meilleure maintenabilité et évolutivité de notre code. En combinant la flexibilité de Quarkus avec les principes de conception solides de l'architecture hexagonale, nous pouvons construire des applications Java robustes pour répondre aux besoins métier les plus exigeants.

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Comparaison entre Vue.js et Angular : Deux Frameworks JavaScript populaires

Lorsqu'il s'agit de choisir un framework JavaScript pour le développement d'applications web modernes, deux noms reviennent souvent : Vue.js et Angular. Bien qu'ils aient des objectifs similaires, à savoir simplifier le processus de création d'applications web interactives et dynamiques, ils présentent des différences significatives en termes de philosophie, de syntaxe, et de performance. Dans cet article, nous examinerons ces différences pour aider les développeurs à choisir le framework qui convient le mieux à leurs besoins.

Vue.js : La simplicité au cœur de sa conception

Vue.js est un framework JavaScript progressif et open-source créé par Evan You en 2014. Il se concentre sur la simplicité et la flexibilité, offrant aux développeurs une approche incrémentale pour la construction d'interfaces utilisateur. Voici quelques-unes de ses caractéristiques clés :

  1. Simplicité et légèreté : Vue.js est réputé pour sa courbe d'apprentissage douce. Son API intuitive et sa documentation exhaustive en font un choix attrayant pour les débutants en développement web.
  2. Flexibilité : Vue.js peut être utilisé pour construire des applications de différentes tailles, de petites applications interactives à des applications d'entreprise complexes. Il permet également une intégration progressive dans les projets existants.
  3. Composition : Vue.js encourage la composition des composants réutilisables, ce qui facilite la gestion de la complexité de l'application en la décomposant en petites parties modulaires.
  4. Vue Single-File Components (SFC) : Vue.js propose une syntaxe intuitive pour définir les composants dans des fichiers unique, incluant le HTML, le CSS et le JavaScript, ce qui simplifie la maintenance et le développement.

Angular : Robustesse et structure pour les grandes applications

Angular est un framework open-source développé par Google et maintenu par une communauté active. Il a été initialement lancé en 2010 sous le nom d'AngularJS, puis refondu en Angular (ou Angular 2+) en 2016. Voici quelques caractéristiques distinctives d'Angular :

  1. Structure et convention : Angular impose une structure et des conventions strictes pour le développement d'applications, ce qui facilite la collaboration entre les membres de l'équipe et garantit la maintenabilité des applications à grande échelle.
  2. Typescript : Angular est écrit en TypeScript, une surcouche de JavaScript qui apporte un typage statique optionnel, ce qui améliore la lisibilité du code et permet de détecter les erreurs à la compilation.
  3. Injections de dépendances : Angular utilise un système d'injection de dépendances intégré, ce qui facilite la gestion des dépendances entre les composants et les services.
  4. Performances : Bien qu'Angular soit plus lourd que Vue.js en termes de taille, il offre des performances exceptionnelles pour les applications à grande échelle grâce à son système de détection de changement efficace et à son architecture optimisée.

Conclusion

En résumé, Vue.js et Angular sont deux frameworks JavaScript populaires pour le développement d'applications web modernes. Vue.js se distingue par sa simplicité, sa flexibilité et son approche incrémentale, tandis qu'Angular offre une structure robuste, des conventions strictes et des performances optimisées pour les applications à grande échelle. Le choix entre les deux dépendra des besoins spécifiques du projet, de la taille de l'équipe de développement, et du niveau de complexité de l'application à développer. En fin de compte, les deux frameworks offrent des solutions puissantes pour la création d'applications web interactives et dynamiques.

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L'IA générative et les Fondation Modèles dans le paysage numérique

Les avancées de l'IA générative et d'autres modèles fondamentaux transforment le paysage numérique en dotant les systèmes informatiques de capacités cognitives, reléguant ainsi les anciens modèles à un niveau à peine plus avancé que celui des machines automatiques.

Depuis son émergence dans les années 1950, la révolution informatique a été un processus continu, ponctué par des périodes d'accélération, mais caractérisé par une évolution constante. Cependant, l'avènement de l'IA marque une rupture dans cette évolution, avec une accélération fulgurante suscitant à la fois craintes et enthousiasme. Jusqu'à présent, l'intelligence des technologies de l'information reposait principalement sur des systèmes basés sur des règles et des algorithmes, dont les capacités étaient à peine plus évoluées que celles des machines automatiques.

Ces systèmes, applications et autres dispositifs numériques étaient conçus pour obéir à des règles et instructions préétablies afin de traiter des données et d'exécuter des tâches. Ils se limitaient à exécuter des opérations spécifiques en fonction d'instructions explicites fournies par des programmeurs humains. Bien qu'efficaces et précis dans l'exécution de tâches répétitives, ces systèmes étaient dépourvus de capacité à apprendre, s'adapter ou prendre des décisions de manière autonome.

Cependant, l'avènement de l'IA a introduit une nouvelle ère où les systèmes informatiques peuvent apprendre et améliorer leurs performances au fil du temps, sans nécessiter de programmation explicite. Ces systèmes reposent sur les données qui leur sont fournies et fonctionnent à l'intérieur de règles et d'algorithmes prédéfinis, mais leur capacité à tirer des conclusions et à inférer des connaissances dépasse largement ce qui était possible avec les modèles précédents.

L'IA générative, en particulier, est en train de transformer le paysage commercial en accélérant la créativité et l'innovation. Selon le rapport Technology Vision 2023 d'Accenture, la quasi-totalité des cadres reconnaissent que l'IA générative favorisera la créativité et l'innovation, tout en inaugurant une nouvelle ère de l'intelligence d'entreprise. Cette capacité à agir en tant que copilote, partenaire créatif ou conseiller renforce les capacités humaines et améliore les processus de prise de décision.

Pour exploiter pleinement le potentiel de l'IA générative, des investissements importants dans les données, les ressources humaines et la personnalisation des modèles de base sont nécessaires. Les entreprises doivent également s'adapter à une série de tendances technologiques émergentes, notamment l'identité numérique, la gestion des données et la convergence des domaines physique et numérique.

En conclusion, l'IA générative révolutionne la manière dont les entreprises interagissent avec le monde numérique. Son intégration devient donc essentielle pour libérer la créativité humaine, améliorer les processus décisionnels et naviguer dans le paysage complexe de l'intelligence d'entreprise. Avec des investissements stratégiques dans les données, les ressources humaines et la personnalisation, les organisations peuvent exploiter tout le potentiel de l'IA générative et façonner un nouvel avenir audacieux pour leurs activités.

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Stratégie complète d'Intelligence Artificielle : Définition, Outils et Implémentation

Travailler sur l'intelligence artificielle (IA) implique souvent une stratégie bien définie pour maximiser les résultats. Voici quelques éléments clés à considérer dans votre stratégie :



  1. Définition des objectifs commerciaux et des cas d'utilisation de l'IA : Avant de commencer, identifiez clairement les objectifs commerciaux que vous souhaitez atteindre avec l'IA. Quels problèmes souhaitez-vous résoudre ou quels processus souhaitez-vous améliorer ? Cela peut inclure l'automatisation de tâches, l'amélioration de la prise de décision, la personnalisation des expériences client, etc.
  2. Analyse des profils nécessaires : Identifiez les compétences et les profils nécessaires pour mettre en œuvre votre stratégie d'IA. Cela peut inclure des scientifiques des données, des ingénieurs en IA, des développeurs logiciels, des experts en apprentissage automatique, des analystes commerciaux, etc.
  3. Mesure du ROI (Return on Investment) : Déterminez comment vous allez mesurer le succès de votre initiative d'IA en termes de retour sur investissement. Cela peut inclure des indicateurs financiers tels que le chiffre d'affaires augmenté, les coûts réduits, l'efficacité opérationnelle accrue, ainsi que des mesures non financières telles que la satisfaction client améliorée, la réduction des erreurs, etc.
  4. Définition des KPI (Key Performance Indicators) : Identifiez les KPI pertinents pour suivre et évaluer les progrès de votre projet d'IA. Cela peut inclure des indicateurs tels que le taux d'adoption de la technologie IA, la précision des modèles d'apprentissage automatique, le temps de mise sur le marché, etc.
  5. Planification et mise en œuvre : Élaborez un plan détaillé pour la mise en œuvre de votre stratégie d'IA, y compris les étapes à suivre, les ressources nécessaires, les échéanciers et les budgets. Assurez-vous d'inclure des mesures pour atténuer les risques potentiels et pour assurer l'adhésion de toutes les parties prenantes impliquées.
  6. Évaluation et adaptation : Surveillez régulièrement les progrès de votre initiative d'IA par rapport aux objectifs fixés, en utilisant les KPI définis précédemment. Adaptez votre stratégie en fonction des résultats et des retours d'expérience, en apportant les ajustements nécessaires pour maximiser les chances de succès.

Outils pour Soutenir la Stratégie

En plus d'une stratégie claire, l'utilisation des bons outils est essentielle pour travailler efficacement sur l'intelligence artificielle. Voici quelques-uns des outils les plus importants :

  • Plateformes d'apprentissage automatique et d'IA (TensorFlow, PyTorch, scikit-learn)
  • Outils de gestion des données (Apache Hadoop, Apache Spark, Apache Kafka)
  • Outils de développement logiciel (Jupyter Notebook, Visual Studio Code, PyCharm)
  • Plateformes de cloud computing (Amazon Web Services, Microsoft Azure, Google Cloud Platform)
  • Outils de visualisation des données (Matplotlib, seaborn, Plotly)
  • Outils de gestion de projet (Jira, Trello, Asana)
  • Outils de surveillance et de gestion des modèles (MLflow, TensorFlow Extended, Kubeflow)
  • Outils de traitement du langage naturel (NLP) (NLTK, spaCy, Hugging Face Transformers)

En utilisant ces outils et plateformes, les équipes peuvent soutenir efficacement leur stratégie d'intelligence artificielle, en facilitant le développement, le déploiement, et la gestion des modèles d'IA tout au long de leur cycle de vie.

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Les microservices sont un moteur d'innovation et de flexibilité, nécessitant une stratégie de développement des compétences vers les microservices.

En ces temps d'instabilité économique, il devient essentiel pour les entreprises de se distinguer et de fournir de la valeur rapidement. C'est là que l'architecture microservices intervient, offrant une méthode pour renforcer la souplesse du système d'information et la réactivité des équipes.

Les microservices ne constituent pas une idée entièrement nouvelle. Ils s'inspirent des principes fondamentaux des architectures orientées services, où les fonctions d'une application sont exposées via une API pour faciliter leur réutilisation. Cependant, l'architecture microservices va plus loin en promouvant une autonomie accrue et une isolation renforcée pour les composants hébergeant ces services.

Time to market

Certainement l'avantage le plus précieux, permettant une introduction rapide de nouvelles technologies, rendant les entreprises plus innovantes et compétitives.

Mises à jour et déploiements indépendants

Les microservices peuvent être mis à jour, étendus et déployés indépendamment, accélérant ainsi le processus.

Autonomie fonctionnelle et technique

L'indépendance des microservices favorise l'autonomie des équipes tout au long du cycle de vie du développement, des tests, du déploiement et de l'exploitation.

Agilité technologique

La flexibilité technologique des microservices permet d'adapter les technologies selon les besoins spécifiques de chaque service, réduisant ainsi les risques liés aux innovations.

Modernisation facilitée

Les microservices facilitent la modernisation des applications, notamment lors du passage vers le Cloud ou lors de l'évolution du modèle commercial.

Évolutivité

Les microservices permettent une évolutivité efficace en réponse à la demande fluctuante des utilisateurs, avec la possibilité d'étendre les déploiements sur plusieurs serveurs et infrastructures.

Fiabilité

Les microservices bien conçus assurent une meilleure continuité de service, car les pannes éventuelles n'impactent pas l'ensemble de l'application.

Gestion des risques

Les microservices permettent des déploiements indépendants en production, réduisant ainsi les coûts et les risques associés aux évolutions technologiques.

Fiabilité

Lorsqu'ils sont développés correctement, les microservices garantissent une continuité de service, même en cas de panne, grâce à leur indépendance technique.

Microservices : défis techniques et nouvelles responsabilités

Les microservices répondent aux défis techniques actuels des entreprises, offrant une gestion rapide des événements et une plus grande liberté dans l'adoption de nouvelles technologies, ce qui favorise l'innovation et renforce la compétitivité.

Montée en Compétences vers les Microservices

1. Formation et Sensibilisation

Organisez des sessions de formation pour présenter les concepts fondamentaux des microservices, y compris les principes de conception, les architectures, les technologies et les bonnes pratiques.

2. Projets Pilotes

Mettez en place des projets pilotes où les membres de l'équipe peuvent appliquer les connaissances acquises lors de la formation et développer leurs compétences pratiques.

3. Mentorat

Associez des développeurs expérimentés en microservices à des membres de l'équipe moins expérimentés pour un mentorat individuel, favorisant ainsi le transfert de connaissances.

4. Utilisation d'Outils et de Technologies

Encouragez l'utilisation d'outils et de technologies spécifiques aux microservices, tels que les conteneurs Docker, Kubernetes, les API RESTful et Git.

5. Feedback et Révision

Organisez régulièrement des sessions de feedback pour discuter des défis rencontrés, partager les leçons apprises et adapter les processus et pratiques.

6. Communauté d'Apprentissage

Créez une communauté d'apprentissage où les membres de l'équipe peuvent échanger des idées, poser des questions et partager des ressources pour favoriser l'apprentissage continu.

7. Accompagnement dans les Projets Réels

Impliquez les membres de l'équipe dans des projets réels utilisant des architectures de microservices pour leur donner une expérience pratique.

8. Évaluation et Reconnaissance

Évaluez régulièrement les progrès des membres de l'équipe dans l'apprentissage des microservices et reconnaissez leurs réalisations et contributions individuelles.

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Le Lean Management: Optimisation et Agilité dans le Développement Informatique

Introduction:

Le développement informatique est un domaine en perpétuelle évolution, où les pressions de délais, de qualité et de coûts sont constantes. Dans ce contexte, de nombreuses entreprises se tournent vers des méthodologies de gestion efficaces pour maximiser leurs ressources et leur productivité. Le Lean Management, initialement développé par Toyota dans le secteur manufacturier, trouve désormais une place de choix dans le développement logiciel. Cette approche vise à éliminer le gaspillage et à optimiser les processus, tout en favorisant l'innovation continue. Dans cet article, nous explorerons les principes du Lean Management appliqués au développement informatique et ses avantages pour les organisations.

Principes du Lean Management dans le développement informatique:

  1. Élimination des gaspillages:
    Le Lean Management identifie huit types de gaspillages, tels que le temps d'attente, les délais de production, les défauts, etc. Dans le développement informatique, ces gaspillages se manifestent par des processus lourds, des retards dans la livraison, des bogues logiciels, etc. En appliquant les principes du Lean, les équipes peuvent identifier et éliminer ces inefficacités, ce qui conduit à une livraison plus rapide et à une meilleure qualité du produit.
  2. Amélioration continue:
    Le concept japonais de Kaizen, ou amélioration continue, est au cœur du Lean Management. Dans le développement informatique, cela se traduit par l'instauration d'une culture où chaque membre de l'équipe est encouragé à proposer des améliorations et à résoudre les problèmes à mesure qu'ils surviennent. Les cycles itératifs de développement, tels que ceux utilisés dans les méthodologies Agile, favorisent cette approche en permettant des ajustements rapides en fonction des retours d'expérience.
  3. Livraison juste à temps:
    Le Lean Management encourage la livraison juste à temps, c'est-à-dire la fourniture des fonctionnalités ou des produits exactement au moment où ils sont nécessaires. Dans le développement logiciel, cela signifie que les équipes travaillent sur les fonctionnalités les plus prioritaires et les livrent dès qu'elles sont prêtes, plutôt que de se concentrer sur des fonctionnalités moins importantes. Cela réduit les délais et permet aux entreprises de répondre plus rapidement aux besoins changeants du marché.

Avantages du Lean Management dans le développement informatique:

  • Réduction des délais de livraison:
    En éliminant les gaspillages et en favorisant une approche juste à temps, le Lean Management permet aux équipes de développement informatique de livrer des produits de manière plus rapide et efficace. Cela permet aux entreprises de mettre sur le marché des produits concurrentiels plus rapidement, améliorant ainsi leur avantage concurrentiel.
  • Amélioration de la qualité du produit:
    En identifiant et en éliminant les sources de gaspillage, les équipes peuvent se concentrer sur la qualité du produit. L'accent mis sur l'amélioration continue garantit que les problèmes sont résolus rapidement et que les processus sont constamment affinés pour produire des logiciels de haute qualité.
  • Engagement des équipes:
    Le Lean Management favorise une culture d'engagement et d'autonomie au sein des équipes. En encourageant les membres de l'équipe à participer à l'amélioration continue et à la résolution des problèmes, les organisations peuvent stimuler la motivation et la satisfaction au travail, ce qui conduit à une meilleure performance globale.

Conclusion: Le Lean Management offre une approche holistique pour améliorer l'efficacité, la qualité et l'agilité dans le développement informatique. En identifiant et en éliminant les gaspillages, en favorisant l'amélioration continue et en mettant l'accent sur la livraison juste à temps, les organisations peuvent obtenir des résultats significatifs en termes de réduction des délais, d'amélioration de la qualité et d'engagement des équipes. En adoptant ces principes, les entreprises peuvent rester compétitives dans un environnement informatique en constante évolution.

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L'essor des Objets Connectés : Une Révolution Technologique Transformant Nos Vies

Introduction : Les objets connectés, également connus sous le nom d'Internet des Objets (IoT), ont révolutionné la manière dont nous interagissons avec le monde qui nous entoure. Ces dispositifs intelligents, capables de se connecter à Internet et de partager des données en temps réel, sont devenus omniprésents dans notre quotidien. Cet article explore l'impact croissant des objets connectés sur notre vie quotidienne, les domaines qu'ils transforment et les défis qui les accompagnent.

I. La diversité des objets connectés :

Les objets connectés englobent une vaste gamme de dispositifs, allant des montres intelligentes et des thermostats intelligents aux réfrigérateurs et aux voitures connectées. Cette diversité offre aux consommateurs des opportunités infinies pour simplifier et améliorer leur vie quotidienne. Les maisons intelligentes, par exemple, intègrent des capteurs et des dispositifs connectés pour automatiser les tâches ménagères, optimiser la consommation d'énergie et renforcer la sécurité.

II. Impacts sur la vie quotidienne :

Les objets connectés ont considérablement amélioré notre efficacité et notre confort. Les montres intelligentes suivent notre activité physique, les réfrigérateurs intelligents permettent de gérer les stocks alimentaires à distance, et les assistants vocaux facilitent le contrôle de divers appareils. Ces innovations simplifient notre vie quotidienne tout en ouvrant la voie à de nouvelles expériences.

III. Transformation de l'industrie et de la santé :

Dans le secteur industriel, les objets connectés révolutionnent la gestion de la chaîne d'approvisionnement, la maintenance prédictive et la surveillance des équipements. Dans le domaine de la santé, les dispositifs portables collectent des données en temps réel, permettant aux professionnels de la santé de surveiller les patients à distance, d'améliorer les diagnostics et de personnaliser les traitements.

IV. Défis et préoccupations :

Cependant, l'essor des objets connectés soulève également des défis, notamment en matière de sécurité et de confidentialité. La collecte massive de données soulève des préoccupations quant à la protection de la vie privée, et la vulnérabilité des dispositifs connectés aux cyberattaques est une source d'inquiétude croissante. Des efforts importants sont nécessaires pour développer des normes de sécurité rigoureuses et assurer la protection des utilisateurs.

Conclusion :

Les objets connectés ont transformé notre manière d'interagir avec le monde, ouvrant la voie à une ère de connectivité intelligente. Alors que ces dispositifs continuent de se développer et de s'intégrer dans tous les aspects de notre vie, il est impératif de trouver un équilibre entre l'innovation technologique et la protection des données personnelles. La révolution des objets connectés est en marche, et son impact continuera de façonner notre avenir de manière significative.

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Révolutionnez vos applications avec Quarkus : Créez une architecture cloud performante et évolutive !

Comment créer une architecture cloud avec Quarkus

Introduction

Dans le domaine du développement d'applications modernes, l'architecture cloud est devenue une norme pour garantir la flexibilité, la scalabilité et la résilience. Quarkus, un framework Java nouvelle génération, offre une approche légère et réactive pour développer des applications cloud-native. Dans cet article, nous explorerons les étapes essentielles pour créer une architecture cloud avec Quarkus.

1. Comprendre les principes de l'architecture cloud-native

Avant de plonger dans la création d'une architecture cloud avec Quarkus, il est important de comprendre les principes fondamentaux de l'architecture cloud-native. Cela inclut la modularité, la distribution, l'évolutivité, la résilience et l'automatisation. Quarkus facilite l'adoption de ces principes grâce à ses fonctionnalités et son approche de développement.

2. Concevoir l'architecture de l'application

La première étape consiste à concevoir l'architecture de votre application cloud avec Quarkus. Identifiez les différents composants et services nécessaires pour répondre à vos besoins. Quarkus prend en charge diverses options de déploiement, telles que Kubernetes, AWS Lambda et Azure Functions, ce qui vous permet de choisir l'architecture qui convient le mieux à votre cas d'utilisation.Pour concevoir l'architecture cloud de votre application avec Quarkus, vous pouvez envisager une architecture en couches. Par exemple, vous pouvez créer une couche de présentation avec une interface utilisateur en utilisant Quarkus avec le framework Front-end Java Vaadin.

3. Développer les microservices avec Quarkus

Une architecture cloud repose souvent sur des microservices, qui sont des éléments indépendants et modulaires. Utilisez Quarkus pour développer vos microservices en utilisant les extensions pertinentes fournies par le framework. Quarkus offre une prise en charge native des conteneurs, ce qui permet des temps de démarrage rapides et une faible consommation de mémoire, essentiels pour une architecture cloud performante.Quarkus facilite le développement de microservices performants. Par exemple, vous pouvez créer un microservice de traitement de paiement en utilisant Quarkus avec le framework de persistance Hibernate pour interagir avec une base de données relationnelle.


4. Utiliser les services cloud

Intégrez les services cloud appropriés dans votre architecture Quarkus. Par exemple, vous pouvez utiliser les services de bases de données gérées, les files d'attente, les services de messagerie, les caches distribués, etc. Quarkus offre des extensions pour se connecter facilement à ces services, ce qui vous permet de tirer parti des fonctionnalités offertes par les fournisseurs de cloud.Intégrez les services cloud dans votre architecture Quarkus pour tirer parti des fonctionnalités offertes. Par exemple, vous pouvez utiliser le service de messagerie d'Amazon Simple Queue Service (SQS) avec Quarkus en utilisant l'extension AWS SDK pour Java pour une communication asynchrone entre vos microservices.


5. Mettre en œuvre la scalabilité et la résilience

Une architecture cloud doit être capable de faire face à des charges variables et de résister à d'éventuelles pannes. Quarkus propose des fonctionnalités pour la mise en œuvre de la scalabilité et de la résilience, telles que l'équilibrage de charge, la mise en cache, la gestion des erreurs et la récupération automatique. Exploitez ces fonctionnalités pour garantir des performances optimales et une disponibilité continue de vos applications.Quarkus offre des fonctionnalités pour mettre en œuvre la scalabilité et la résilience. Par exemple, vous pouvez utiliser Quarkus avec le système de messagerie Apache Kafka pour créer une architecture de traitement des événements distribuée et résiliente.


6. Déployer sur le cloud

Une fois que vous avez développé votre application avec Quarkus, il est temps de la déployer sur le cloud. Quarkus offre une intégration transparente avec les plateformes de déploiement cloud populaires, telles que Kubernetes, Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure et Google Cloud Platform (GCP). Suivez les bonnes pratiques de déploiement pour assurer une configuration et une gestion efficaces de votre application dans le cloud. Une fois que vous avez développé votre application avec Quarkus, vous pouvez la déployer sur une plateforme cloud. Par exemple, vous pouvez déployer votre application Quarkus sur Kubernetes en utilisant les fonctionnalités natives de Quarkus pour les conteneurs.


 

 Conclusion: 

Quarkus est un framework puissant qui permet de créer une architecture cloud moderne et performante en utilisant Java. En suivant les exemples donnés dans cet article, vous pouvez concevoir, développer et déployer une architecture cloud avec Quarkus en exploitant ses fonctionnalités avancées. N'hésitez pas à explorer davantage les possibilités de Quarkus et à consulter la documentation pour approfondir vos connaissances et optimiser vos applications cloud.



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Quarkus vs Spring Boot : Comparaison des frameworks Java pour les applications modernes

Introduction:

Les frameworks Java jouent un rôle essentiel dans le développement d'applications modernes. Deux frameworks populaires, Quarkus et Spring Boot, ont émergé comme des choix privilégiés pour la création d'applications Java légères, performantes et évolutives. Dans cet article, nous allons comparer Quarkus et Spring Boot, en mettant en évidence leurs points forts, leurs différences et leurs cas d'utilisation appropriés.

Quarkus : Le framework Java nativement cloud-native

Quarkus est un framework Java conçu spécifiquement pour les applications cloud-native et serverless. Il se distingue par sa faible consommation de ressources, son temps de démarrage ultra-rapide et sa prise en charge optimisée des conteneurs et des architectures orientées microservices. Quarkus s'appuie sur la puissance de la pile JVM (Java Virtual Machine) tout en offrant des performances comparables à celles des langages tels que Go ou Node.js.

Spring Boot : Le leader historique du développement d'applications Java

Spring Boot est un framework Java de renommée mondiale, reconnu pour sa simplicité, sa flexibilité et sa vaste communauté de développeurs. Il facilite la création rapide d'applications Java en fournissant des conventions intelligentes, une configuration automatique et une intégration transparente avec les autres projets Spring. Spring Boot est idéal pour le développement d'applications d'entreprise robustes et évolutives.

Comparaison des caractéristiques clés :

  1. Performances :
    • Quarkus est optimisé pour les temps de démarrage rapides et une faible consommation de mémoire, ce qui en fait un choix idéal pour les fonctions serverless et les microservices à l'échelle.
    • Spring Boot offre une large gamme de fonctionnalités et une excellente performance pour les applications d'entreprise, mais peut nécessiter plus de ressources en termes de temps de démarrage et de consommation de mémoire.
  2. Taille de l'application :
    • Quarkus génère des applications Java légères, avec des tailles d'image Docker réduites, ce qui permet une utilisation efficace des ressources.
    • Spring Boot génère des applications plus volumineuses en raison de l'inclusion de bibliothèques par défaut, mais offre une modularité permettant de sélectionner uniquement les composants nécessaires.
  3. Écosystème et support communautaire :
    • Spring Boot bénéficie d'un écosystème mature et d'une vaste communauté de développeurs, offrant une documentation abondante, des tutoriels et des exemples de code.
    • Quarkus est un framework émergent avec une communauté croissante, bien que plus petite que celle de Spring Boot. Cependant, Quarkus s'appuie sur l'écosystème Java existant, ce qui facilite l'adoption pour les développeurs Spring.
  4. Intégration avec d'autres technologies :
    • Spring Boot offre une intégration étroite avec d'autres projets Spring, ce qui facilite la mise en place d'applications d'entreprise complètes.
    • Quarkus offre également une intégration avec d'autres frameworks et outils populaires tels que Hibernate, Eclipse MicroProfile et GraalVM.

Conclusion:

Quarkus et Spring Boot sont deux frameworks Java puissants, chacun avec ses propres forces et cas d'utilisation appropriés. Le choix entre les deux dépend des besoins spécifiques de votre projet et de la préférence de votre équipe de développement. En fin de compte, les deux frameworks offrent des solutions efficaces pour le développement d'applications Java modernes. Il est important d'évaluer attentivement vos exigences et de prendre en compte les avantages et les inconvénients de chaque framework avant de faire un choix éclairé.

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9 erreurs courantes à éviter dans l'architecture Spring Boot et microservices

Problèmes à ne pas faire dans une architecture Spring Boot et microservices




L'architecture Spring Boot et les microservices sont devenus une tendance populaire dans le développement de logiciels modernes. Cependant, il y a certaines erreurs courantes que les développeurs peuvent commettre lors de la mise en place de cette architecture. Dans cet article, nous allons discuter des problèmes à ne pas faire dans une architecture Spring Boot et microservices.

  1. Concevoir des microservices qui sont trop petits
  2. Lors de la conception de microservices, il est important de ne pas diviser le système en services trop petits. Cela peut entraîner une complexité accrue et des coûts de communication plus élevés entre les services, car chaque service doit communiquer avec de nombreux autres services. Au lieu de cela, chaque microservice doit avoir une responsabilité claire et définie, et être suffisamment grand pour s'occuper de toutes les tâches liées à cette responsabilité.

  3. Utiliser une architecture à trois niveaux
  4. L'utilisation d'une architecture à trois niveaux dans les microservices peut entraîner des problèmes de performance et de communication entre les services. Au lieu de cela, il est préférable d'utiliser une architecture basée sur des événements ou des flux de données, qui permettent une communication asynchrone et une évolutivité plus facile.

  5. Abuser des appels HTTP synchrones
  6. L'utilisation excessive des appels HTTP synchrones peut ralentir les performances des microservices et entraîner des problèmes de latence. Au lieu de cela, il est recommandé d'utiliser des appels HTTP asynchrones ou des messages asynchrones pour améliorer la performance.

  7. Ne pas utiliser un registre de services
  8. Un registre de services est un composant essentiel d'une architecture de microservices. Il permet aux services de découvrir les autres services du système et de communiquer avec eux de manière transparente. Ne pas utiliser un registre de services peut entraîner des problèmes de communication entre les services et des erreurs de configuration.

  9. Ne pas tester suffisamment les microservices
  10. Il est important de tester chaque microservice de manière exhaustive avant de le déployer en production. Ne pas tester suffisamment les microservices peut entraîner des erreurs et des défaillances dans le système, ce qui peut avoir des conséquences graves sur l'ensemble du système.

  11. Ne pas avoir une organisation des logs adéquate
  12. Les logs sont un élément clé de la surveillance et du débogage des microservices. Il est donc important d'avoir une organisation des logs claire et efficace pour faciliter la recherche des problèmes. Les logs doivent être structurés et normalisés pour faciliter la recherche, la corrélation et l'analyse des informations.

  13. Ne pas avoir de stratégie de recherche de problèmes
  14. La recherche de problèmes est un processus complexe et fastidieux, et sans une stratégie claire, il peut être difficile de localiser rapidement les problèmes. Il est donc important d'avoir une stratégie de recherche de problèmes claire qui permet de localiser rapidement les problèmes et d'identifier leur cause racine. Cette stratégie peut inclure l'utilisation d'outils de surveillance, de suivi des performances et de débogage.

  15. Ne pas suivre les meilleures pratiques de journalisation
  16. La journalisation est une partie importante de l'organisation des logs et de la recherche de problèmes. Les développeurs doivent suivre les meilleures pratiques de journalisation, telles que l'utilisation de niveaux de journalisation appropriés, la journalisation d'informations pertinentes pour chaque microservice et la journalisation des erreurs et des exceptions.

  17. Ne pas utiliser d'outils de surveillance et de débogage
  18. Les outils de surveillance et de débogage sont essentiels pour la recherche de problèmes dans une architecture Spring Boot et microservices. Les développeurs doivent utiliser des outils tels que les tableaux de bord de surveillance, les outils de suivi des performances et les outils de débogage pour identifier rapidement les problèmes et les résoudre.

Des outils concrets pour chaque règle dans une architecture Spring Boot et microservices

Voici quelques exemples d'outils concrets que vous pouvez utiliser pour respecter les règles que j'ai mentionnées dans mon article précédent :

  1. Concevoir des microservices qui sont suffisamment grands

    Pour vous assurer que chaque microservice a une responsabilité claire et définie, vous pouvez utiliser des outils de modélisation de domaine tels que le Domain-Driven Design (DDD). Le DDD vous aide à découper votre système en domaines spécifiques, ce qui peut faciliter la définition des responsabilités de chaque microservice.

  2. Utiliser une architecture basée sur des événements ou des flux de données

    Pour implémenter une architecture basée sur des événements ou des flux de données, vous pouvez utiliser des outils tels que Apache Kafka ou RabbitMQ. Ces outils sont conçus pour gérer la communication asynchrone entre les services.

  3. Utiliser des appels HTTP asynchrones ou des messages asynchrones

    Pour implémenter des appels HTTP asynchrones ou des messages asynchrones, vous pouvez utiliser des frameworks de messagerie tels que Spring Cloud Stream. Spring Cloud Stream est un framework qui facilite la création de pipelines de traitement de messages asynchrones entre les microservices.

  4. Utiliser un registre de services

    Pour mettre en place un registre de services, vous pouvez utiliser des outils tels que Consul ou Etcd. Ces outils vous permettent de découvrir les services disponibles dans votre système et de gérer les connexions entre eux.

  5. Tester chaque microservice de manière exhaustive

    Pour tester chaque microservice de manière exhaustive, vous pouvez utiliser des outils de test tels que JUnit ou Mockito. Ces outils vous permettent de créer des tests automatisés pour chaque microservice, ce qui vous permet de détecter les erreurs et les défaillances dans le système avant de le déployer en production.

  6. Organisation des logs :
    • ELK Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana) : une suite d'outils open-source qui permet de collecter, de centraliser, d'analyser et de visualiser les logs.
    • Splunk : un outil de gestion de données qui permet de collecter et d'analyser les logs en temps réel.
    • Graylog : une plateforme de gestion de logs open-source qui permet de collecter, d'analyser et de stocker les logs.
  7. Stratégie de recherche de problèmes :
    • Zipkin : un outil open-source de suivi de la performance des microservices, qui permet de visualiser et de suivre les demandes traversant plusieurs microservices.
    • Jaeger : un autre outil open-source de suivi de la performance des microservices, qui permet également de suivre les demandes traversant plusieurs microservices.
    • Prometheus : un outil open-source de surveillance de la performance qui permet de surveiller et d'alerter en temps réel sur les problèmes de performance.
  8. Meilleures pratiques de journalisation :
    • Logback : une bibliothèque de journalisation open-source pour Java qui permet de gérer les logs avec une configuration XML.
    • Log4j2 : une autre bibliothèque de journalisation open-source pour Java qui permet également de gérer les logs avec une configuration XML.
    • Loggly : une plateforme de journalisation cloud qui permet de stocker et d'analyser les logs.
  9. Outils de surveillance et de débogage :
    • New Relic : un outil cloud de surveillance de la performance qui permet de surveiller en temps réel les microservices.
    • Dynatrace : un autre outil cloud de surveillance de la performance qui permet de surveiller en temps réel les microservices.
    • VisualVM : un outil open-source de débogage pour Java qui permet de surveiller la mémoire, les threads et les performances de l'application Java.

Ces outils ne sont que quelques exemples parmi de nombreux autres outils disponibles sur le marché. Il est important de choisir l'outil qui convient le mieux à votre entreprise en fonction de vos besoins spécifiques.

En conclusion, la mise en place d'une architecture Spring Boot et microservices peut être complexe, mais en évitant ces erreurs courantes, vous pouvez garantir un système robuste et fiable. Il est important de concevoir chaque microservice avec une responsabilité claire, d'utiliser une architecture basée sur des événements, d'éviter les appels HTTP synchrones excessifs, d'utiliser un registre de services et de tester chaque microservice de manière exhaustive avant de le déployer en production. En suivant ces bonnes pratiques, vous pourrez éviter les problèmes courants qui peuvent entraîner des défaillances et des erreurs dans le système. En outre, il est important de noter que l'architecture Spring Boot et microservices est en constante évolution et que de nouvelles bonnes pratiques peuvent être introduites à mesure que la technologie évolue.

Enfin, il est important de noter que chaque système est unique et que les décisions d'architecture doivent être prises en fonction des besoins spécifiques du système. Les erreurs mentionnées dans cet article ne sont pas exhaustives et il peut y avoir d'autres problèmes à éviter lors de la conception d'une architecture Spring Boot et microservices. Cependant, en évitant les erreurs courantes mentionnées dans cet article, vous pourrez commencer à concevoir un système robuste et évolutif.

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Comment créer une signature électronique en quelques étapes simples

Créer une signature électronique

De nos jours, la signature électronique est devenue un outil incontournable pour les transactions en ligne. Que ce soit pour signer un contrat, un accord de confidentialité, ou tout autre document important, la signature électronique offre une solution rapide, efficace et sécurisée. Si vous souhaitez créer votre propre signature électronique, voici quelques étapes simples à suivre.

  1. Choisissez un service de signature électronique
  2. Il existe de nombreux services de signature électronique en ligne, tels que DocuSign, Adobe Sign, HelloSign, SignNow, etc. Chacun de ces services offre des fonctionnalités différentes, des plans tarifaires différents et des niveaux de sécurité différents. Il est important de bien comparer les différents services avant de choisir celui qui répond le mieux à vos besoins.

  3. Créez un compte
  4. Une fois que vous avez choisi un service de signature électronique, créez un compte en ligne. Vous devrez fournir vos informations personnelles, telles que votre nom, votre adresse e-mail et votre numéro de téléphone.

  5. Téléchargez le document à signer
  6. Une fois que vous avez créé un compte, vous pouvez télécharger le document que vous souhaitez signer. Vous pouvez le télécharger à partir de votre ordinateur ou à partir d'un service cloud, tel que Dropbox, Google Drive ou OneDrive.

  7. Ajoutez votre signature
  8. Une fois que vous avez téléchargé le document, vous pouvez ajouter votre signature électronique. La plupart des services de signature électronique vous permettent de créer une signature en dessinant avec votre souris ou en téléchargeant une image de votre signature. Vous pouvez également utiliser une signature électronique créée à partir de votre smartphone ou tablette.

  9. Envoyez le document signé
  10. Une fois que vous avez ajouté votre signature électronique, vous pouvez envoyer le document signé à la personne ou à l'entreprise qui en a besoin. Le service de signature électronique enverra une copie du document signé à toutes les parties impliquées dans la transaction.

En résumé, la création d'une signature électronique est un processus simple et facile qui peut être effectué en quelques minutes. En choisissant le bon service de signature électronique, vous pouvez bénéficier d'une sécurité accrue, d'une efficacité accrue et d'une rapidité accrue dans vos transactions en ligne. Alors n'hésitez plus, créez votre propre signature électronique dès aujourd'hui et facilitez votre vie professionnelle et personnelle !

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