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bio: "Diplômé d'un master en Mobilité, Big Data et intégration de Systèmes obtenu en 2012 à l'université Nice Sophia Antipolis.
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Chaker a travaillé sur un grand nombre de projets dans des domaines très variés tels que la finance, la sécurité et l’industrie, il a acquis une expérience professionnelle au cours de ces 8 dernières années. Il aime avant tout découvrir de nouveaux projets chez SCIAM.
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D'une curiosité insatiable, Chaker est avide de découvrir et valoriser les projets de nos clients.
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Passionné de sport, il aime tout particulièrement le volley qu'il a pratiqué durant 5 ans parallèlement à ses études."
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job: "Consultant Technique Senior"
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= Video - Techreview - Utiliser la puissance du LLM dans une application Java avec Spring AI
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:page-excerpt: Démonstrtion de la simplicité de Srping AI pour l'exloitation des LLM dans une application Java.
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:author: rickenbazolo
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:page-tags: [SpringAI, LLM, IA, Techreview]
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Dans le paysage technologique en évolution rapide d'aujourd'hui, l'intégration de l'intelligence artificielle et des modèles de langage (LLM) dans les applications devient une nécessité pour rester compétitif. Cette présentation explore les nouvelles possibilités qu’apporte la combinaison de la puissance des LLM avec la robustesse et la flexibilité de Spring Boot, en se concentrant sur le nouveau module Spring AI. Ce dernier est conçu pour faciliter l'utilisation des capacités d'IA, y compris les LLM, dans vos applications Spring Boot et fournit un Framework ETL servant de backbone dans le cas de conception d’un RAG (Retrieval Augmented Generation).
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1+
= Video - Coder avec peu, les bons tuyaux de Mario
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:page-excerpt: Découvrez comment Nintendo a fait pour faire tenir mario dans 64Ko de mémoire.
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4+
:author: clementdetastes
5+
:page-tags: [Dev,jeux,Conférence]
6+
:page-vignette: 2024/Mario.png
7+
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8+
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:page-categories: software video
10+
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Le développement logiciel est souvent un challenge, d'autant plus quand on a de fortes contraintes matérielles : peu de CPU, peu de RAM, peu voire pas de stockage...
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L'industrie du jeu vidéo a parfois su se montrer très inventive, voire déroutante pour outrepasser certaines de ces limitations. Nous passerons en revue certaines des techniques utilisées dans de célèbres titres tels que Super Mario Bros. ou Quake III. Mais parfois, les contraintes ne proviennent pas du matériel mais de challenges imposés par défi entre développeurs : nous en parcourrons quelques exemples et réalisations.
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1+
= Video - Rendez BPMN totalement cloud-native avec Quarkus et Kogito
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:page-excerpt: A la découverte de Kogito, le moteur de workflow cloud-native de Red Hat, et de son intégration avec Quarkus.
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:page-layout: post
4+
:author: chakerfezai
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:page-tags: [Kogito,Quarkus,BPMN,TechReview]
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:page-vimeo-id: 1015630514
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Avec l’essor des architectures Cloud-native, les frameworks historiques de Java doivent évoluer et se réinventer pour migrer vers le cloud. La gestion des processus métier (BPM) n’échappe pas à cette règle.
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Lorsqu'il s'agit de créer un workflow BPM en Java, les moteurs jBPM et Drools sont les premières solutions qui viennent à l'esprit de la plupart des développeurs. Ils sont open source, faciles à configurer et très complets. Cependant, ils n'ont pas été construits pour le cloud.
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Ne paniquez pas ! Kogito est là pour résoudre cette limitation.
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Kogito est un projet open source de Red Hat. Son objectif est d'amener l’automatisation des processus métier de bout en bout dans le cloud.
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Cette Tech Review commencera par une brève introduction de BPMN et jBMN e, qui permet aux business analyst de concevoir graphiquement leur workflow.
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Ensuite, nous montrerons, en live-coding, comment créer un workflow cloud-native avec Quarkus et Kogito et le déployer sur Kubernetes).
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= Video - Techreview - LLM & la notion d'agent
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:page-excerpt: Au delà du RAG, l'IA générative permet également de proposer un moyen de s'intégrer à des appels de méthode classiquess. C'est la notion d'agent.
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:author: christophesejourne
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:page-tags: [LLM, IA, Techreview]
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:page-vignette: 2024/llm-et-agents.png
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La sortie de ChatGPT, fin 2022, a focalisé l'attention sur une nouvelle "révolution technologique" propulsée par les LLMs. Lors de cette présentation, nous analyserons quelques applications de l'IA Générative ainsi que les ruptures induites. Nous nous intéresserons ensuite aux concepts/outils sous-jacents et en particulier à l'approche RAG (Retrieval Augmented Generation) utilisée dans de nombreux cas d'usage. Nous conclurons en partageant nos convictions sur les tendances à venir et les perspectives offertes en étant agnostiques des différents vendeurs.
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