Ce guide fait le point sur la définition, les avantages, les limites et les bonnes pratiques de l’assistance technique, à destination des DSI, chefs de projet et responsables techniques.

Qu’est-ce que l’assistance technique informatique ?

L’assistance technique — aussi appelée prestation en régie — consiste, pour une entreprise, à intégrer un ou plusieurs consultants externes au sein de ses propres équipes, sous son pilotage, pour une durée déterminée. Le consultant travaille avec les outils, les méthodes et les rituels du client, comme un membre de l’équipe, mais reste salarié (ou indépendant) de son prestataire.

Sur le plan juridique, il s’agit d’un contrat de louage d’ouvrage reposant sur une obligation de moyens : le prestataire s’engage à mettre à disposition les compétences et la disponibilité convenues, mais pas à livrer un résultat figé à une date donnée. C’est la principale différence avec le forfait, qui repose lui sur une obligation de résultat.

La facturation s’effectue au temps passé, généralement à la journée, selon un TJM (Taux Journalier Moyen). Ce taux varie en fonction de la séniorité du consultant, de la rareté de la compétence recherchée et de la complexité de la mission.

Un point de vigilance important : l’assistance technique doit rester une prestation de service à part entière et ne pas se transformer en simple mise à disposition de personnel, sous peine de basculer vers le prêt de main-d’œuvre illicite. Un bon partenaire encadre cette frontière avec des livrables et un périmètre de mission clairs.

Assistance technique, régie ou forfait : quelles différences ?

Ces trois termes reviennent constamment et sèment souvent la confusion. En réalité, « assistance technique » et « régie » désignent la même chose. La vraie distinction se joue entre la régie et le forfait.

En résumé : la régie apporte de la souplesse et un démarrage rapide lorsque le besoin est difficile à chiffrer ou amené à évoluer. Le forfait sécurise le budget et le résultat lorsque le périmètre est parfaitement défini dès le départ.

Les avantages de l’assistance technique pour votre entreprise

L’assistance technique s’est imposée comme un levier stratégique pour les DSI, et ce pour plusieurs raisons.

Une réactivité difficile à égaler. Là où un recrutement en CDI s’étale sur des semaines, un consultant en assistance technique peut être opérationnel en quelques jours. C’est décisif pour absorber un pic de charge, remplacer un départ ou lancer un chantier sans délai.

L’accès à des compétences rares. Cybersécurité, data, cloud, DevOps, IA générative, environnements industriels… Certaines expertises sont introuvables ou hors budget en interne. La régie permet d’y accéder ponctuellement, sans supporter le coût d’une embauche permanente.

Une maîtrise du pilotage. Contrairement au forfait, le client garde la main sur les priorités, l’organisation et les arbitrages au quotidien. Le consultant s’intègre à ses rituels agiles, ce qui facilite la cohésion et l’adaptation aux imprévus.

Une flexibilité budgétaire et contractuelle. Le besoin peut être ajusté à la hausse ou à la baisse selon l’avancement, sans renégocier un forfait complet. La prestation démarre aussi sans le lourd travail de cadrage qu’exige un cahier des charges détaillé.

Dans quels cas choisir l’assistance technique ?

Ce mode de collaboration est particulièrement pertinent lorsque :

• le périmètre du projet est amené à évoluer fréquemment (backlog mouvant, priorités changeantes) ;
• la charge de travail est difficile à estimer précisément à l’avance ;
• vous souhaitez conserver le pilotage opérationnel en interne ;
• vous avez besoin d’une expertise pointue sur une durée limitée ;
• il faut renforcer une équipe produit, une phase d’exploration (PoC, Discovery) ou le run applicatif ;
• un remplacement ou un renfort urgent doit être assuré sans attendre un recrutement.

À l’inverse, si les livrables, les délais et les coûts sont parfaitement cadrés et non négociables, un forfait sera souvent plus adapté.

Les points de vigilance à ne pas négliger

L’assistance technique n’est pas exempte de risques, mais chacun se maîtrise avec les bonnes pratiques.

Le premier écueil est la dérive budgétaire. Puisque la facturation suit le temps passé, un périmètre mal borné ou une priorisation floue peuvent allonger la mission au-delà du prévu. La parade : définir un cadre de mission clair (objectifs, périmètre, livrables intermédiaires) même en régie, et suivre des indicateurs simples.

Le deuxième est la dépendance aux personnes : la valeur repose beaucoup sur le consultant affecté. Documenter les acquis et sécuriser un back-up limite ce risque.

Enfin, la qualité dépend de l’adéquation entre la séniorité proposée et le besoin réel. D’où l’importance de bien choisir son partenaire — c’est l’objet de la section suivante.

Comment bien choisir son partenaire en assistance technique ?

Toutes les ESN et cabinets ne se valent pas. Voici les critères qui font la différence.

La compréhension réelle du besoin technique. Un partenaire issu du terrain — d’anciens développeurs ou chefs de projet — cerne beaucoup plus finement une stack et un contexte qu’un recruteur généraliste. Cela évite les erreurs de casting coûteuses.

La rapidité et la pertinence du matching. La vraie valeur se mesure à la capacité à présenter, en quelques jours, des profils préqualifiés réellement adaptés, et non un simple volume de CV.

La préqualification des compétences. Chaque candidat doit être validé sur ses compétences techniques et sur sa capacité d’intégration opérationnelle dans une équipe.

Le suivi tout au long de la mission. Un accompagnement sérieux ne s’arrête pas au placement : onboarding soigné, points réguliers et suivi de la satisfaction sécurisent la réussite dans la durée.

Chez Easy Partner, ces exigences sont au cœur de notre approche de l’assistance technique. Issus de parcours techniques, nous couvrons le développement applicatif, le cloud, la data, l’IA et la cybersécurité, avec des consultants préqualifiés capables d’intervenir rapidement sur vos projets IT et industriels.

FAQ – Assistance technique informatique

C’est quoi le TJM en assistance technique ? Le TJM, ou Taux Journalier Moyen, est le montant facturé pour une journée de travail du consultant. Il dépend de son expérience, de la rareté de sa compétence et de la nature de la mission.

Quelle différence entre assistance technique et intérim ? L’assistance technique est une prestation de service intellectuelle reposant sur une obligation de moyens, distincte du travail temporaire. L’intérim relève d’un cadre juridique spécifique de mise à disposition de personnel, réservé aux entreprises de travail temporaire.

Assistance technique et régie, est-ce la même chose ? Oui. « Régie » et « assistance technique » désignent le même mode de collaboration : un consultant intégré aux équipes du client, facturé au temps passé.

Assistance technique ou forfait : que choisir ? Privilégiez l’assistance technique quand le périmètre évolue et que vous pilotez en interne ; optez pour le forfait quand les livrables, délais et budget sont figés dès le départ.

Combien de temps pour démarrer une mission en assistance technique ? Avec un partenaire réactif disposant d’un vivier de profils préqualifiés, une mission peut démarrer en quelques jours, contre plusieurs semaines pour un recrutement classique.

Besoin de renforcer vos équipes IT rapidement ? Découvrez l’offre d’assistance technique d’Easy Partner et accédez à des experts préqualifiés, sélectionnés pour vos projets.

L’article Assistance technique informatique : définition, avantages et comment bien la choisir en 2026 est apparu en premier sur EasyPartner.

C’est quoi un podcast ? C’est tout simplement un contenu audio créé par des entreprises, des experts ou par votre voisin même. Ce format facilement accessible et ouvert à tous a connu un boom ces dernières années dans tous les domaines, que ce soit la tech, les sciences, le cinéma… Le podcast plaît par sa diversité de sujets !

Un téléphone, et vous êtes prêts pour écouter durant votre sport, sous la douche ou dans la file d’attente de la Poste : pas de perte de temps ! 15, 30 ou 60 minutes il y en a pour tous les goûts !

Nous vous avons concocté le top 5 des meilleurs podcasts Cloud à suivre, pour être sûrs de comprendre ce qu’est le cloud, les différentes offres, les innovations et toujours être à la pointe.

The CloudCast

Depuis 2011, The CloudCast est un des acteurs américains majeurs de la technologie cloud. Co-hosté par Brian Gracely (Sr. Director Product Strategy @Red Hat), de nombreux leadeurs du marché et experts se sont relayés au micro pour partager leurs expériences et conseils. Vous y retrouverez une multitude de sujets : Cloud Computing, Open Sources, AWS, Azure, GCP, SaaS, IoT etc…

Le rythme est de 2 épisodes par semaine.

Durée entre 20 et 45min.

The Cloud Pod

The Cloud Pod est animé par 4 experts qui ont 30 années d’expérience combinés dans l’IT, le Cloud Computing et l’Infra. Ils opèrent sur tous types de sujets, et vous tiennent au courant des dernières tendances sur le Cloud Computing, Microsoft Azure, Google Cloud, AWS, Kubernetes, le Multi-cloud etc…

Le rythme est de 1 épisode par semaine.

Durée moyenne 40min.

AWS le podcast français

Un podcast réalisé par Amazon Web Services France, où sont détaillés les récentes modifications opérées sur AWS, mais aussi des interventions de clients ou de partenaires. C’est l’occasion d’entendre AWS du point de vue d’un utilisateur.

Le rythme est de 2 épisodes par semaine environ.

Durée entre 15 et 40min.

Google Cloud Platform Podcast

Le podcast dédié à Google Cloud Platform, par Google. Tous ceux qui travaillent et font de GCP ce cloud performants sont présents pour discuter open source, AI, langages, API ou encore Machine Learning. Un cloud rempli de personnalité !

Le rythme est de 1 épisode par semaine.

Durée entre 30 et 50min.

Microsoft Cloud Show

Le podcast qui présente les dernières news concernant Azure, Sharepoint et Ofice 365. De l’information, rien que de l’information avec Andrew Connell and Chris Johnson !

Le rythme est de 1 épisode par semaine.

Durée entre 45min et 1H15.

Grâce à ces podcasts vous pourrez suivre les dernières news des services clouds à n’importe quel moment de la journée.

Si vous avez des besoins en talents du cloud, n’hésitez pas à nous contacter, nous travaillons avec les meilleurs du marché !

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Alors déjà IA ça veut dire quoi ?

I pour Intelligence, A pour Artificielle.

Et c’est quoi une Intelligence Artificielle ?? Quelque chose d’intelligent, tout le monde le comprend, à sa manière du moins. Artificielle veut dire que ce n’est pas naturel, c’est créé par l’homme, via un ordinateur, sous la forme d’un programme informatique.

Quand on évoque une IA, vous pouvez penser à :

• « I Robot », le film où l’IA est très puissante et pas si gentille
• Matrix
• Siri, Alexa ou encore Google Home

La plus simple pour comprendre, ce sont quelques exemples :

• Quand Siri te donne la météo, il y a de l’Intelligence Artificielle
• Quand Netflix te recommande un film, c’est de l’IA
• Et pour finir, quand tu es sur un site e-commerce et qu’on te propose des articles similaires, c’est encore une fois … de l’IA !

Dans le cas de la météo, l’outil se base sur la reconnaissance de la parole, c’est-à-dire la retranscription à l’écrit de ce que tu lui demandes pour qu’ensuite ce soit interprété par une machine.

Dans le cas des recommandations Netflix ou E-commerce, la machine se base sur ce que tu as déjà vu, regardé ou acheté pour te proposer des films ou des produits similaires. C’est un algorithme d’apprentissage.

L’IA est partout, mais il n’y a pas « une IA qui s’occupe de tout », il y a au contraire une infinité de petits programmes informatiques. Chacun a une petite responsabilité pour une tâche spécifique, dans un système bien plus complexe.

Pour mieux comprendre, voici un schéma qui décrit le fonctionnement d’un système de recommandation qui pourrait s’approcher de celui présent chez Netflix :

source : https://pub.towardsai.net/recommendation-system-in-depth-tutorial-with- python-for-netflix-using-collaborative-filtering-533ff8a0e444)

L’IA peut s’appuyer sur différents programmes, on parle souvent de modèles mathématiques. Un modèle mathématique simple est ax+b (fonction affine), ce qui permet de tracer une ligne droite.

Pour simplifier, voici les trois types d’IA les plus fréquents :

• Règles codées en dur (en anglais « rule-based systems »)
• Les algorithmes
• Les réseaux de neurones

Le premier est le plus simple à mettre en place, il consiste à un ensemble de règles codées dans un programme informatique.

Quelles sont les différences entre les types d’IA ?

La première n’apprend pas. Ce programme est constitué d’un ensemble d’instructions définies pour résoudre un problème plus ou moins complexe. Par défaut donc, il n’apprend pas.

Il reste ensuite les algorithmes et les réseaux de neurones. Ces deux types d’IA font partie du domaine du Machine Learning, c’est-à-dire des machines qui apprennent.

Quand on parle d’algorithmes, le choix possible est très vaste. On pense souvent à des modèles linéaires. Ces modèles permettent d’appliquer des poids à des caractéristiques avec pour objectif une prédiction ou une classification.

Exemple : Pour prédire le salaire moyen en sortie d’études :

• On peut appliquer un poids important sur le diplôme obtenu
• Un poids très faible sur la pointure de l’étudiant ( car il n’existe aucun lien normalement …)
• Un poids très important sur la position géographique (on gagne plus à Paris qu’à Lyon ?, Etc.

Il existe d’autres types de modèles, mais ce n’est pas le but de cet article.

Quand on parle de réseaux de neurones, on parle souvent de Deep Learning, domaine s’appliquant généralement aux données dites non structurées (voir explication ci-dessous).

Une donnée structurée peut être représentée par un fichier excel / un tableau. Par exemple, une voiture possède :

• 4 roues
• Une marque
• 1 nombre de chevaux
• Une couleur
• L’année de construction etc…

Une donnée non structurée est par exemple l’image d’une voiture. Il est difficile de définir la structure d’une image.

Essayer de décrire une image de façon structurée devient compliqué !

Bon et comment on lui apprend quelque chose à cette IA ?

En machine learning, on apprend à l’IA principalement en lui donnant des exemples, et en l’entraînant sur la base de ces exemples.

Le fameux exemple de la reconnaissance d’une photo avec un chat dessus est très connu, et c’est justement pour ça qu’on va le réutiliser.

On donne au programme informatique des milliers d’images, préalablement rangées dans deux catégories :

• Non chat
• Chat

On transforme la photo afin qu’elle soit interprétable informatiquement :
une photo de 10 pixels par 10 pixels en noir et blanc devient un tableau de 100 valeurs numériques.

Quand est-ce que l’IA va remplacer l’humain ?

Chacun a son avis. Le mien : elle le remplace déjà sur de nombreuses tâches !

Les recherches d’aujourd’hui mettent en avant une IA avec une intelligence limitée. En effet, l’IA la plus courante apprend, mais pour le moment elle apprend ce qu’on lui dicte.

Il existe néanmoins plusieurs projets de recherche traitant de la simulation du raisonnement humain, mais la puissance de calcul nécessaire rend ce type de projet accessible qu’à quelques entreprises pour le moment.

Pour aller plus loin
Maintenant que tes proches, et moins proches, ont tout compris sur l’IA, tu peux te lancer dans l’explication du Big Data.

Easy Partner a aussi un article pour ça : comprendre le Big Data !

L’article L’IA expliqué à ta grand-mère est apparu en premier sur EasyPartner.

Qu’est-ce que le Machine Learning, ou « Apprentissage automatique » ?

En soit, le Machine Learning n’est pas nouveau. Mais on ne commence à s’y intéresser de près que depuis quelques années, car les possibilités qu’il offre sont désormais colossales. Sa définition n’est, en tant que telle, pas spécialement complexe : il s’agit d’une technologie permettant d’effectuer des prédictions. Pour cela, elle se base sur du forage de données, de la reconnaissance de patterns, des statistiques, et des analyses prédictives. Le plus connu des algorithmes de Machine Learning est Perceptron.

Beaucoup se demandent quel est précisément le lien entre Big Data et Machine Learning. Ce qu’il faut principalement comprendre, c’est que la technologie de Machine Learning est particulièrement efficace pour trouver des solutions à partir de données nombreuses, diverses, et changeantes, que seul le Big Data permet de stocker.

L’intérêt d’utiliser le Machine Learning avec le Big Data

Pour comprendre pleinement l’intérêt du Machine Learning, encore faudrait-il cerner celui du Big Data. Encore un mot employé à tort et à travers qui commence à en énerver certains, à faire peur à d’autres, que tout le monde connaît, mais que finalement très peu de gens comprennent.

Alors, qu’est-ce que le Big Data ? Le terme signifie littéralement mégadonnées, ou données massives. On l’aura compris, il sert donc à gérer et à analyser de très gros volumes de données. On ne peut en donner de définition plus précise – et c’est sans doute la raison pour laquelle il demeure un tel flou – car son usage et son utilité dépend entièrement des acteurs du marché qui la conçoivent ou l’utilisent.

Pour exploiter la valeur du Big Data en cherchant à comprendre et à analyser des données, les outils traditionnels analytiques ne sont pas suffisamment performants : le volume de données est si important qu’il est trop difficile de tester toutes les hypothèses et d’en faire des déductions intelligentes. Hadoop est la principale plateforme d’exploitation des données.

• A lire également : Comprendre le Big Data

Les outils de business intelligence (BI) et de reporting permettent simplement de faire des comptes et d’effectuer des requêtes SQL. Leur traitement analytique nécessite l’intervention d’un humain, afin de spécifier ce qui doit être calculé.

Le Machine Learning, lui, permet d’extraire la valeur de ces données sans intervention humaine. Contrairement aux outils d’analyse basiques, celui-ci est idéal pour analyser des données à la fois complexes et massives. Avec le machine learning, plus les données sont nombreuses, plus le système peut apprendre, progresser, et trouver des résultats de qualité. Voilà précisément pourquoi on parle d’apprentissage automatique.

Le Machine Learning est donc de plus en plus populaire, en particulier dans les écoles où les masters spécialisés se multiplient. Python est l’un des meilleurs langages pour débuter l’apprentissage automatique. Le Langage R est également très utilisé. Les deux ont des avantages et des inconvénients : Python est plus simple d’apprentissage, et s’adapte mieux à la manipulation de données et aux tâches répétitives. R, quant à lui, est plus adapté aux projets lourds en statistiques et pour explorer ponctuellement des ensembles de données. Mais R ne s’utilise qu’en Big Data, tandis que Python pourra également s’utiliser en développement web. Si vous êtes développeur web et que l’intelligence artificielle vous intéresse, il peut donc être intéressant de vous mettre tout doucement au Python.

Peut-on faire du Machine Learning sans Big Data ?

Et la réponse est…non. Mais si on a bien lu jusqu’ici, on aura compris !

Tout l’intérêt du Machine Learning est de permettre au système de devenir de plus en plus intelligent. Pour cela, celui-ci a besoin d’être « nourri » avec un nombre de données croissantes, pour en analyser toujours plus. Le Big Data est donc l’outil indispensable au Machine Learning et à toutes les technologies d’intelligence artificielle (IA).

Aujourd’hui, celles-ci arrivent à apprendre sans l’aide d’un humain et accèdent à un volume colossal de données en temps réel. L’analyse se fait de manière quasi instantanée, tant l’IA est devenue agile.

Quelques cas d’usage du Machine Learning

Il est toujours plus facile de comprendre l’intérêt d’une techno avec quelques exemples d’applications.
Un premier exemple de l’intérêt du Machine Learning est la facilitation de détection des fraudes. Chaque changement de comportement de consommation peut désormais être facilement analysé et les fraudes bancaires sont désormais très rapidement détectées par les algorithmes.

En e-commerce, le Machine Learning est précieux pour le retargeting : en fonction de l’historique des produits consultés, achetés, et des requêtes tapées par l’internaute, les recommandations d’achat permettront au client d’être ciblé avec des produits qui l’intéressent. Netflix utilise cette technique pour recommander des films correspondant aux goûts cinématographiques de ses clients. Amazon décuple également cette vente grâce à un targeting ultra-ciblé.

Quid du Deep Learning ?

On entend souvent parler du Deep Learning, certains se demandant alors la différence entre Machine Learning et Deep Learning. Les deux n’ont pas à être distingués, puisque le Deep Learning est en réalité une sous-catégorie de Machine Learning. Le Deep Learning concerne par exemple tout ce qui est lié à la reconnaissance visuelle ou vocale. Elle sera particulièrement utile en cas d’enquête policière pour reconnaître un visage sur une caméra de surveillance, mais également pour des cas plus courants, comme pour développer les chatbots conversationnels (Siri, Alexa, etc.).

Le Deep Learning cherche à reproduire un réseau neuronal tel que celui-ci existe dans la nature : très souvent, il s’agit de chercher à reproduire un comportement humain. L’apprentissage est ici supervisé : on va définir ce que l’on souhaite apprendre au robot. Si vous êtes fan de la série WestWorld, on est en plein dedans, puisque les robots sont créés à l’image des humains et respectent (au début de la série, en tout cas…) un scénario spécifiquement écrit. Pour que le robot apprenne à improviser et sache se nourrir de nouvelles informations à partir de ses observations, on aura besoin d’une puissance de calcul beaucoup plus élevée.

Vous avez désormais les bases du Machine Learning. La réalité est bien sûr nettement plus complexe et vous pouvez diversifier vos recherches sur Lebigdata.fr ou encore Bial-r. Sur OpenClassrooms, vous pouvez mettre un peu plus les mains dans le cambouis.

L’article Comprendre le Machine Learning est apparu en premier sur EasyPartner.

Explications de la part de Philippe Poirier, Data Scientist chez Easy Partner actuellement en mission chez IT-CE.

L’ACP se base sur la capacité humaine à traiter des données. Vous connaissez tous ce principe de simplification sans pour autant connaitre son nom.

Alors, l’ACP, c’est quoi ?!?

Lorsque l’on veut étudier les données d’une entreprise, il n’est pas rare d’avoir un jeu de données avec un grand nombre de dimensions (colonnes). En théorie, plus on a de dimensions sur une observation, meilleure serait notre façon de décrire celle-ci.

Plusieurs difficultés peuvent apparaître. En tant qu’êtres humains, nous évoluons dans un monde en 3 dimensions (Longueur, Largeur, Hauteur), on a alors du mal à se représenter des objets dont la dimension est supérieure à 3. Plus compliqué encore, sur un support papier ou numérique, nous avons du mal à nous représenter un objet en 3D et préférons souvent un objet en 2D !

C’est là qu’intervient l’Analyse en Composantes Principales, ou ACP pour les intimes (PCA en anglais). C’est une méthode mathématique qui va nous permettre d’automatiser la réduction du nombre de dimensions !

L’intérêt de réduire le nombre de dimensions d’un jeu de données est multiple. Voici quelques usages courants :

• Permet de représenter des objets en 2D (de manière générale, augmente la visibilité et l’explicabilité).
• Permet de simplifier les algorithmes qui vont traiter ces données (par exemple, en passant d’un jeu de données avec 100 dimensions à un jeu de données avec 10 dimensions, on aura 10 fois moins de calculs et opérations à effectuer !).
• Permet de réduire le bruit sur nos données.
• Permet d’obtenir des variables décorrélées.

Comment ça fonctionne ?

Vous ne le savez sûrement pas, mais vous avez probablement déjà réalisé une ACP de manière inconsciente !

Lorsque l’on procède à une réduction du nombre de dimensions, on appelle ça une projection. Le terme n’est pas choisi au hasard, et on peut penser par exemple à des ombres chinoises.

Une ombre chinoise est une projection d’un objet en 3 dimensions vers un objet en 2 dimensions. C’est donc clairement un exemple d’ACP !

En quoi consiste l’ACP ?

Souvent, une petite quantité d’informations suffit à rendre compréhensible notre objet, tandis que d’autres informations vont apporter du détail, de la nuance. Pour les personnes qui dessinent, c’est le principe d’un croquis. Un croquis comporte le nombre minimal de traits nécessaires pour faire comprendre notre dessin. On peut ensuite si on le désire ajouter des ombres, des couleurs, des textures mais ce n’est pas nécessaire à la compréhension globale.

L’idée de l’ACP est, dans un premier temps, de considérer notre jeu de données sur l’ensemble de ses dimensions et de regarder les endroits avec le plus de variance, c’est à dire les endroits où se concentre le maximum d’informations.

Pour imager, disons qu’on a notre dessin final, et on cherche à le simplifier au maximum en faisant un croquis à partir de ce dessin.

C’est à dire qu’on cherche à garder seulement les informations qui sont strictement nécessaires à la compréhension de notre jeu de données.

Une fois que nous avons identifié les informations pertinentes, nous allons créer de nouvelles dimensions en combinant celles déjà présentes afin de compresser au maximum l’information dans ces dimensions.

Revenons à nos ombres chinoises pour mieux comprendre !

Si on vous demande de faire l’ombre d’un donut, vous avez tout un tas de possibilités dans l’orientation de votre lampe. En revanche, il y a des orientations plus pertinentes que d’autres. Une orientation de profil n’aura que peu d’intérêts car l’ombre ne nous permettra pas de comprendre l’objet initial. Tandis qu’une orientation sur le dessus sera suffisante pour comprendre que nous avons l’ombre d’un donut !

Nous venons de faire une ACP. Nous avons effectué une projection d’un objet en 3 dimensions vers un objet en 2 dimensions tout en cherchant le meilleur angle pour garder le minimum d’information nécessaire.

Lorsque nous travaillons avec un jeu de données, la méthode s’occupe pour nous de chercher le meilleur angle. C’est bien pratique !

Concrètement, ça donne quoi ?

L’ACP est donc une méthode mathématique. L’algorithme est déjà implémenté dans la majorité des outils qui permettent de faire de la data science. Il faut uniquement fournir les bonnes données en entrée et adapter les paramètres selon votre problématique. Bien sûr, Il est aussi possible de reprogrammer l’algorithme à la main mais les implémentations proposées ont déjà été étudiées et optimisées pour prendre le moins de ressource (ressource temps et ressource machine).

On peut trouver l’implémentation la plus utilisée en python ici : https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.decomposition.PCA.html

En guise d’exemple, on peut utiliser le jeu de données très connu « Iris dataset »:

Chaque ligne représente une fleur (Iris) avec ses caractéristiques botaniques et sa variété (3 variétés : Versicolor, Virginica, Setosa).

Les fleurs sont caractérisées par 4 dimensions. On aimerait compresser l’information pour la représenter en 2D et mieux pouvoir étudier ces variétés. Voici les résultats de la PCA, chaque couleur représentant une variété.

Nos coordonnées ne représentent plus quelque chose de tangible (c’est une combinaison des coordonnées initiales), en revanche quelque chose d’intéressant ressort : en combinant les dimensions d’origines pour garder le maximum d’information, un schéma apparait qui permet de séparer les variétés de fleurs facilement. Et donc il est possible de s’en servir pour prédire à quelle variété appartient une fleur juste en regardant ses caractéristiques botaniques.

On n’aurait sûrement pas pu voir ce schéma caché dans nos données en prenant seulement nos dimensions initiales. En bonus, la méthode nous indique qu’en utilisant 2 dimensions (au lieu de 4), on a gardé environ 98% de l’information contenue dans les données, donc on n’a pas à hésiter dans ce cas-là !

C’est merveilleux, mais…

Il y a tout de même des limites à cette méthode, dont deux principales.

La première est que nous créons de nouvelles dimensions à partir d’une combinaison des anciennes.

Nous avons effectivement réduit le nombre de dimensions, mais en contrepartie nous avons deux nouvelles dimensions qui ne correspondent à aucune valeur intelligible. Nous ne savons pas à quoi ces dimensions correspondent, et donc il peut devenir difficile d’en interpréter les résultats sans d’autres méthodes adaptées.

La deuxième est que nous devons faire un compromis. En compressant nos données, nous gardons seulement une partie de l’information. On doit alors choisir où est-ce qu’on met le seuil. Est-ce qu’on préfère garder un peu plus d’information et donc moins réduire le nombre de dimension, ou est-ce qu’on préfère beaucoup réduire le nombre de dimension et donc garder moins d’information ? Tout va dépendre du contexte.

En conclusion, l’ACP sert dans beaucoup de situations. Elle permet de réduire le bruit dans nos mesures. Elle permet d’avoir des visualisations plus intuitives et prédictives, qui peuvent notamment mettre en avant des schémas qui seraient passés inaperçus sans. Elle permet de simplifier les algorithmes et la mémoire nécessaire en réduisant énormément le nombre de dimensions. C’est une méthode qui est peu coûteuse en ressource (comparée à d’autres). C’est toujours intéressant de comparer nos résultats avec et sans. Enfin, comparée à d’autres méthodes, elle nous permet de choisir exactement le nombre de dimensions à obtenir grâce une mesure qui nous indique le pourcentage d’information gardée par dimension.

L’ACP est donc un outil que tout Data Scientist devrait savoir maîtriser car il permet de résoudre bien des situations !

Retrouvez nos autres articles Data :

• R , le langage pour la data
• Comprendre le Big Data

L’article Simplifier la data pour mieux l’analyser, c’est possible ! est apparu en premier sur EasyPartner.

Les avis sont tranchés, les opinions rangées et les arguments bien aiguisés pour défendre le natif ou l’un des nouveaux framework, Angular. Ce sont vraiment des philosophies à part entière !

Rapide retour

Javascript, c’est un des langages de programmation les plus populaires ! Il s’emploie pour des pages web interactives et est essentiel pour les applications web. C’est un langage très polyvalent, qui n’a besoin d’aucune ressource de serveur web, plutôt orienté objet à prototype. Le JavaScript Natif n’a en revanche pas été prévu pour construire des applications complexes !

Angular, c’est un framework basé sur Typescript qui permet aussi la création d’applications web. Potentiellement compliqué au début, il est très d’utilisation une fois la logique acquise !

Alors Javascript ou Angular ?

Nous nous sommes penchés sur la question en interviewant deux dev, deux manières de penser, deux façons de coder.

Briac Petit, Développeur Front-end, Meero et défenseur du natif

Lakhdar Hammache, Développeur Front-end Easy Partner et défenseur d’Angular

Battle of the Month, c’est parti !

Principaux avantages

Briac _ Javascript Natif

Pour moi le Javascript nous laisse libre de faire ce que l’on veut et me permet d’être plus polyvalent dans ma manière de développer

Le natif c’est le langage de base, la brique fondamentale, contrairement aux frameworks qui ne sont que des outils finalement.

Javascript permet de savoir s’adapter, d’être plus réactif aux besoins.

Lakhdar _ Framework Angular

Avec Angular, pas besoin de réinventer la roue, ça permet de faire les choses de manière carrée, propre. Comme c’est toujours le même fonctionnement, il est très simple de passer d’un projet Angular à un autre. C’est un gain de temps phénoménal !

Principaux inconvénients

Briac

La liberté proposée par le Javascript natif laisse plus de place à l’erreur ou à la mal façon, il faut être plus rigoureux. Ce qui rend le natif plus délicat à appréhender qu’un Framework.

Lakhdar

Certes ce n’est pas simple à l’apprentissage, c’est une philosophie particulière. Mais une fois que vous l’avez, c’est parti !

• A lire également : TypeScript VS Javascript – lequel choisir ?

Si tu devais utiliser un framework

Briac

Effectivement aujourd’hui c’est essentiel de savoir maitriser les frameworks, moi-même j’ai une formation en vue.js. Un framework est un outil puissant et rapide pour organiser le travail. Mais qui a ses limites !

Lakhdar

Je dirais que c’est même obligé d’utiliser un framework. Dans mon cas, toujours Angular. Bien sûr, ça dépend du type de projet mais mon choix est très orienté. Faire un programme en vanilla rend le tout plus complexe car chacun fait à sa sauce, sa propre architecture… C’est très différent d’un projet à l’autre, et c’est là toute la complexité de faire qu’un langage sans framework.

La possibilité de coder de A à Z, c’est aussi une possibilité infinie d’erreur. Et sur le natif, trouver l’erreur peut prendre beaucoup de temps.

Si tu étais l’entreprise

Briac

Bien sûr ça dépend du business et de l’entreprise. Si vous voulez développer une interface poussé et rapide, ok vous pouvez utiliser un Framework. Mais pour tout ce qui est R&D, clairement il faut aller vers du natif !

Un développeur natif pourra plus facilement s’adapter à d’autres besoins, comme des développements back-end en NodeJs par exemple.

Lakhdar

Pour l’entreprise l’utilisation du framework va lui permettre un temps d’adaptation et d’apprentissage des nouveaux dev plus rapide, ils vont aussi pouvoir rapidement et facilement passés d’un projet à l’autre.

Si tu devais faire autre chose

Briac

Il existe pleins de formations. Pour moi, savoir coder le javascript natif, c’est important et surtout ce qui me permet d’être plus efficace sur l’apprentissage de nouveaux frameworks !

Qu’est-ce que tu dis des Dev qui ne font que du React, du vue.js ou autre nouveaux framework

Briac

Les développeurs React qui travaillent avec leurs temps, mais je reste persuadé qu’ils ont tout à gagner à se pencher vers le natif.

Lakhdar

Pour moi, c’est un fonctionnement normal. Tu vas utiliser des outils pour t’aider à faire ton travail.

Dans un futur proche ou plus lointain

Briac

Quid d’Angular dans 10 ans ? Javascript existera toujours mais les frameworks vont changer.

Je suis plus épanoui dans l’idée de diversifier mes outils et je vois plus de possibilités d’évolution grâce à mes connaissances du natif.

Lakhdar

D’accord dans 2 ou même 10 ans Javascript existera toujours. Mais les entreprises travailleront toujours sur des frameworks, peut-être différents car tout évolue. Mais Angular (accompagné de Google, de la communauté et du Typescript) a une bonne place.

Le mot de la fin ?

Briac _ Le natif, c’est la liberté

Lakhdar _ Angular, la manière de faire des sites carrés

Le choix va dépendre des objectifs et de votre projet.

Le natif permet d’être plus souple et libre dans son utilisation. Angular est plus difficile à apprendre, mais plus facile à utiliser !

Vous hésitez également entre TypeScript et JavaScript ?

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Nous allons nous focaliser ici sur les métiers de l’IT.

Le salaire médian pour le job de développeur en France est d’environ 37 000€ par année, allant de 30 000€ pour un débutant à 50 000€ pour un profil expert.

Développeur back-end

• Développeur .Net(C#) : Hors Paris : 36 000 € pour un profil junior, 46 000 € pour un profil confirmé et 50 000 € pour un profil expert. Paris : 40 000 € pour un profil junior, 48 000 € pour un profil confirmé et 56 000 € pour un profil expert.  TJM Junior 270€, TJM Sénior 570€.

• Développeur Go : Hors Paris : 40 000 € pour un profil junior, 53 000 € pour un profil confirmé et 65 000 € pour un profil expert. Paris : 45 000 € pour un profil junior, 55 000 € pour un profil confirmé et 70 000 € pour un profil expert. TJM Junior 300€, TJM Sénior 590€.

• Développeur Node.js : Hors Paris : 33 000 € pour un profil junior, 45 000 € pour un profil confirmé et 58 000 € pour un profil expert. Paris : 38 000 € pour un profil junior, 55 000 € pour un profil confirmé et 66 000 € pour un profil expert. TJM Junior 290€, TJM Sénior 550€.

• Développeur Java : Hors Paris : 34 000 € pour un profil junior, 44 000 € pour un profil confirmé et 55 000 € pour un profil expert. Paris : 39 000 € pour un profil junior, 49 000 € pour un profil confirmé et 61 000 € pour un profil expert.TJM Junior 300€, TJM Sénior 570€.

• Développeur PHP : Hors Paris : 33 000 € pour un profil junior, 40 000 € pour un profil confirmé et 51 000 € pour un profil expert. Paris : 39 000 € pour un profil junior, 46 000 € pour un profil confirmé et 58 000 € pour un profil expert.TJM Junior 250€, TJM Sénior 520€.

• Développeur Ruby : Hors Paris : 35 000 € pour un profil junior, 44 000 € pour un profil confirmé et 55 000 € pour un profil expert. Paris : 40 000 € pour un profil junior, 51 000 € pour un profil confirmé et 61 000 € pour un profil expert. TJM Junior 280€, TJM Sénior 570€.

• Développeur Python : Hors Paris : 35 000 € pour un profil junior, 43 000 € pour un profil confirmé et 50 000 € pour un profil expert. Paris : 40 000 € pour un profil junior, 50 000 € pour un profil confirmé et 58 000 € pour un profil expert. TJM Junior 290€, TJM Sénior 570€.

Les lead peuvent monter à 10% de salaire en plus au vu de leurs responsabilités.

Développeur front-end JavaScript

Hors Paris

•  Junior : 40 000 €
•  Confirmé : 50 000 €
•  Expert : 70 000 €

Paris

•  Junior : 45 000 €
•  Confirmé : 55 000 €
•  Expert : 75 000 €

TJM Junior 320€, TJM Sénior 600€.

Les lead peuvent monter à 11% de salaire en plus au vu de leurs responsabilités.

Développeur full stack

Hors Paris

•  Junior : 38 000 €
•  Confirmé : 46 000 €
•  Expert : 56 000 €

Paris

•  Junior : 43 000 €
•  Confirmé : 50 000 €
•  Expert : 60 000 €

TJM Junior 310€, TJM Sénior 560€.

Développeur mobile

Hors Paris

•  Junior : 40 000 €
•  Confirmé : 51 000 €
•  Expert : 60 000 €

Paris

•  Junior : 44 000 €
•  Confirmé : 54 000 €
•  Expert : 65 000 €

TJM Junior 280€, TJM Sénior 520€.

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Les Frameworks PHP

Un framework est un outil de développement  qui est pratiqué par des développeurs Web et qui  utilise des langages de programmation déjà établis (tels que PHP) ou créés spécialement pour eux. En général, nous pouvons le définir comme une application ou un ensemble de modules qui permettent le développement d’applications agiles.

Les frameworks PHP incluent une série de bibliothèques, d’outils avancés et de fonctionnalités déjà créés. De plus, ils standardisent le travail et la manière de résoudre les problèmes courants auxquels les programmeurs sont confrontés au quotidien.

Le but ici de présenter les avantages et inconvénients de Symfony et Laravel afin de vous permettre d’orienter votre choix.

LARAVEL, framework PHP

Laravel est un framework PHP permettant de développer des applications et des services web avec l’aide des connaissances des développeurs React et des développeurs Web. Il a été créé en 2011, il est open source et grandement influencé par les autres frameworks dont il utilise certains composants.

Aujourd’hui, c’est l’un des frameworks PHP les plus populaires ! Il est basé sur le développement de code PHP avec une syntaxe élégante, facile à comprendre et confortable à utiliser. Avec lui, vous pouvez commencer à travailler rapidement et vous pouvez ignorer le développement d’un grand nombre d’éléments de base qu’il a déjà incorporés.

Avantages de Laravel par rapport à Symfony

• Il vous permet d’ajouter des informations utiles via son répertoire Packalyst, qui n’est rien de plus qu’un moyen de localiser immédiatement ce dont vous avez besoin.
• Il permet également le développement de micro-services.
• Il dispose d’un système de routage très efficace, permettant aux éléments d’une certaine application d’être liés aux itinéraires que l’utilisateur saisit dans le navigateur.
• Exécuter les tâches de manière asynchrone, améliorant ainsi les performances.

Jérémy, Lead Développeur nous apporte son expertise et présente les avantages de Laravel “Laravel est un framework facile à prendre en main comparé à d’autres frameworks. Il est basé sur le framework Symfony qui est LE framework de référence. La communauté Laravel est importante et active ce qui permet de trouver une solution à nos problèmes très facilement. Laravel embarque de base de nombreuses librairies qui permettent de mettre en place un site très rapidement : système d’authentification, de notification, de mailing, de paiement, etc ..”

En revanche, il faut nuancer cela : “ De part son approche simplifiée, Laravel est un framework très permissif ce qui peut pousser les développeurs à moins de rigueur. Il faut être vigilant à ne pas s’éparpiller dans son code, bien le documenter et l’organiser. De plus, étant donné que le framework se charge de nombreuses tâches, cela peut engendrer des erreurs de programmation que l’on ne peut pas forcément prévoir ou identifier. Il existe de nombreuses librairies annexes qui permettent de structurer au mieux son code.”

• A lire également : Que choisir entre React ou Angular ?

SYMFONY, framework PHP

Symfony est un framework de création d’applications web entièrement développé en PHP 5.3. Il a été publié en 2005 et est basé sur le modèle Model View Controller (MVC).

C’est l’un des frameworks PHP les plus utilisés et recommandés par les entreprises et les développeurs Web. Il permet de développer à la fois des sites Web simples et des applications complexes. Symfony est flexible et dispose d’un système de composants qui peuvent être réutilisés. Il vous permet de choisir uniquement les fonctions PHP dont vous avez besoin ou simplement d’utiliser l’intégralité du framework.

Avantages de Symfony par rapport à Laravel

• Licence MIT: quelque chose de très important si vous voulez faire des applications web gratuites et des logiciels libres.
• Contrôle des informations : vous permet de contrôler tous les accès aux informations et de garder le contrôle des attaques CSRF ou XSS.
• Internationalisation: permet de créer des applications dans différentes langues.
• Qualité du code: il dispose d’un open source de très bonne qualité, avec une architecture compréhensible et des conceptions qui le rendent facile à utiliser.
• Bonnes pratiques de programmation: il se distingue également par la facilité de l’utilisation de modèles de conception et de développement Web déjà éprouvés et établis.
• Très bonne documentation.

CONCLUSION DE LARAVEL VS SYMFONY

Les comparaisons entre les frameworks PHP ont toujours existé et il n’y a pas de moyen exact de déterminer lequel est le meilleur pour tout le monde. Les deux partagent des similitudes et des différences. Tout va dépendre de vos besoins et de votre projet, et en sachant les avantages de chacun vous pourrez choisir au mieux !

Jérémy explique ce qu’il pense de l’avenir de Laravel : “Pour le moment Laravel a encore le vent en poupe et il reste encore beaucoup de développeurs PHP sur le marché. Mais il est possible qu’à terme, le PHP soit un peu délaissé au profit d’autres langages et donc Laravel pourrait être moins utilisé.”

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Comment le Cloud Gaming évoluera-t-il dans les années à venir ?

La technologie cloud envahit lentement le monde. Ce qui a commencé comme une plate-forme de stockage de données est maintenant intégré dans tous les domaines du monde numérique. Dans l’industrie du jeu, le concept de cloud gaming n’est pas très ancien. Il a vu ses débuts il y a seulement deux décennies, mais depuis lors, l’idée a été bien accueillie par les industries du jeu vidéo du monde entier. Comme nous a dit Jean-Baptiste Fleury, Managing and Business Unit Director – Video Game Expert « Le cloud gaming est assez intéressant, même s’il n’en est encore qu’a ses balbutiements. Ça va permettre une autre façon de toucher plus de joueurs, de manière plus accessible. C’est aussi un bel outil pour jouer avec d’autres personnes en ligne. »

L’un des principaux problèmes avec les jeux en nuage est que les utilisateurs doivent disposer de connexions Internet à haut débit, ainsi que d’ordinateurs de haute technologie. Mais il semble que cette tendance va bientôt changer. Avec l’arrivée de Stadia de Google et de xCloud de Microsoft l’année dernière, il est suggéré que les utilisateurs pourront jouer à des joyaux haut de gamme sur leurs systèmes bas de gamme. De plus, ces jeux en nuage seront disponibles en streaming, tout comme les émissions et les films sur n’importe quel site de streaming. On peut également mentionner la playstation avec Sony qui s’allie a Microsoft pour proposer un large choix de jeux à des tariffs intéressants !

Pour Pierre Avisse, Fullstack Engineer chez Marmelapp  » Le Cloud gaming c’est clairement le futur, très impressionnant de jouer, mais pas encore techniquement stable. Tout comme la VR, ce sont des technos encore trop gadget, avec un futur brillant. »

L’émergence, l’essor et le progrès de l’e-Sport

Les sports électroniques ou e-sport sont également l’un des créneaux en croissance rapide de l’industrie du jeu. Les jeux pratiqués dans les sports électroniques se jouent en competition (en majorité) et impliquent des plateformes multijoueurs. Les joueurs participant à ces jeux peuvent être de n’importe où dans le monde. Souvent, le gagnant de ces jeux reçoit un prix. Non seulement cela, mais ces jeux sont maintenant organisés au niveau international.

On peut en voir un exemple lorsqu’une célèbre marque de boissons gazeuses a organisé un événement e-sport au Pakistan en 2019. Lors de l’événement, les joueurs ont démontré leurs compétences dans PUBG (Players Unknown Battlegrounds). Le gagnant a reçu un prix de Rs 1 million (environ 11 000 €) mais il existe des cashprizes qui peuvent dépasser plusieurs millions d’euros. Cela concerne essentiellement les jeux ultra-compétitifs et popularisés comme Fortnite. Pour Pierre « Fortnite à transformer l’univers du jeux vidéo avec l’intégration de l’advertising au sein même du jeux. »

Bien que la pandémie de covid-19 ait affecté les esports dans le monde, il est prévu que l’industrie continue de croître dans les années à venir.

• A lire également : Comment les jeux influencent-ils notre vie active ?

Quel avenir pour la réalité virtuelle?

La réalité virtuelle (ou VR) est véritablement une démonstration de niveau supérieur de l’intellect humain. La technologie VR remonte au début des années 1950, avec le « Théâtre d’expérience » de Morton Heilig. Depuis, de nombreuses entreprises ont massivement investi dans la technologie. Ce qui était autrefois considéré comme une technologie pour l’entraînement militaire et spatial a maintenant fait son chemin dans l’industrie du jeu.

Les jeux VR sont populaires depuis leurs débuts et continuent d’être perçus comme ça encore aujourd’hui. Les casques et les entreprises VR font lentement leur chemin dans chaque foyer. Une société de conseil « Activate Inc » a prévu en octobre 2020 que l’utilisation de la réalité virtuelle serait multipliée par huit uniquement aux États-Unis d’ici 2024. La société a également prévu que les revenus liés à la réalité virtuelle atteindraient le seuil de 50 milliards de dollars au cours des cinq prochaines années. En effet, toutes ces projections et estimations sont des indicateurs de la progression constante du secteur de la RV. Les avis sont partagés sur la VR « Le problème de la réalité virtuelle, c’est qu’il faut recommencer à bouger et donc à se fatiguer. Après, c’est une manière d’avoir un esprit sain dans un corps sain ! » nous dit Jean Baptiste.

Le marché mondial du jeu

Les jeux sont utilisés pour le divertissement, mais ils nous aident grandement dans notre développement mental et moteur. Avec l’arrivée de technologies et d’outils plus sophistiqués, les analystes estiment qu’il sera presque impossible que l’industrie du jeu soit un jour confrontée à un déclin. D’ici 2025, on estime que l’industrie du jeu gagnera 300 milliards de dollars. Beaucoup de gens les trouveront associés d’une manière ou d’une autre à cette industrie, et elle deviendra l’un des acteurs clés de l’économie mondiale. Il suffit de voir le nombre de streamers qui sont apparus ces dernières années sur des plateformes comme Twitch, et qui leur permettent de vivre de leur passion grâce à des dons et des sponsors : plus qu’un hobbie, c’est une veritable carrière qui s’offre à eux.

L’industrie mondiale du jeu continuera de croître dans les années à venir, et il est difficile de prévoir son déclin de si tôt. Avec l’arrivée de sociétés clés, le monde verra plus de jeux et de franchises se développer. Bien que cette industrie du jeu stimule l’économie mondiale, il est nécessaire que ces jeux soient une source de développement, d’harmonie et de bénéfices pour les futurs gamers.

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Par NTIC nous entendons bien évidemment les smartphones, ordinateurs, tablettes, écrans en tout genre … Mais n’oublions pas que tous ces appareils fonctionnent grâce à du codage informatique.

Le code est partout et malheureusement ce code pollue.

Pour pallier cette problématique environnementale, on assiste ces dernières années un nouveau mouvement appelé « Green IT ». Il repose sur la simple philosophie du “less is more”, c’est-à-dire que plus un site est simple (conception, design, ux etc.) plus il est « éco-friendly ».

Le « Green IT » prend bien évidemment en compte l’obsolescence des équipements informatiques mais se penche également sur la consommation des logiciels et sites que nous utilisons. C’est ce dont nous allons parler à travers cet article.

Un code mal conçu, pollue !

Vous avez certainement déjà entendu parler des logiciels « obésiciels » appelés également « bloatwares ». Non ? C’est très simple !

Le matériel que nous utilisons aujourd’hui offre une mémoires de stockage importante, il n’est donc plus nécessaire ni obligatoire de concevoir du code synthétique. Chaque nouvelle version d’une application nécessite de rajouter des lignes de code, ce qui va alourdir le logiciel. Sans parler de la surconsommation des réseaux par rapport aux besoin réels.  Des milliers de logiciels prennent une place importante sur nos disques durs sur sollicitant les ressources de nos ordinateurs pour fonctionner. La durée de vie des machines aurait de ce fait été divisée par trois en près de vingt ans.

Tout cela engendre des logiciels dits « énergivores » qui accélère la croissance des dépenses énergétiques de ce secteur.

• A lire également : La consommation énergétique des objets connectés

Ces langages qui consomment…

Dans le secteur de l’informatique nous nous sommes longtemps penchés sur l’impact environnemental du « matériel » mais qu’en est-il des langages de programmation ?

Une équipe de chercheurs portugais s’est penché sur le sujet et a classé les langages de programmation en fonction de leur consommation énergétique (via le temps d’exécution, la consommation de mémoire et la consommation d’énergie).

En conséquence, C, C++ et Rust seraient les « les plus rapides et les moins gourmands en énergie ». A l’inverse Python serait le mauvais élève dans cette catégorie.

Le rôle du « Responsable Green IT »

En tant que développeurs, il existe de nombreuses solutions pour vous aider à mener les bonnes actions, à créer des logiciels « responsables » ou encore optimiser votre code source. C’est aujourd’hui la mission du Responsable Green IT.

Reconnu depuis de nombreuses années au sein de certains grands groupes comme la SNCF ou encore la Poste, ce métier tend à se populariser. Appelé également « RSE en DSI » ou « Chargé de mission numérique responsable », le Responsable Green IT vous accompagne dans la mise en place d’une politique digitale plus respectueuse de l’environnement.

Le Responsable Green IT vous aide dans un premier temps à prendre conscience de « l’impact environnemental de votre code informatique ». Il va notamment avoir pour rôle d’établir un diagnostic, de proposer des pistes de recommandations puis de choisir la solution la plus adaptée.

En somme il aura pour objectif de faire adopter des process plus « éco-responsables » au sein de votre équipe tout au long du cycle de vie du projet, de la conception fonctionnelle à la maintenance en passant même par la production et l’hébergement.

Il va par exemple vous aider à optimiser vos fichiers SVG, compacter le code, optimiser le « Task Flow », favoriser les pages « statiques », supprimer les fonctionnalités non essentielles, choisir un hébergeur engagé etc.

En bref il va vous aider à éliminer tout le « gras numérique »

Il n’existe pas encore de formation ou cursus dédiés pour se préparer au métier de « Consultant Green IT » ou « Responsable Green IT ». Cependant quelques prérequis sont nécessaires comme des compétences techniques et l’obtention d’un diplôme (Bac+5) accessible via :

• École de commerce
• Master Science et Technologies de l’information et de la communication
• Master ou Diplôme d’ingénieur généraliste ou spécialisé en informatique
• Master spécialisé en énergétique/énergie et développement durable
• Master spécialisé en sciences ou en développement durable option green IT

A noter qu’un débutant peut commencer sa carrière avec un salaire variant de 30K€ à 45K€ brut.

Aujourd’hui les entreprises qui font l’effort d’adopter une démarche « éco-responsable » en tire des avantages économiques, environnementaux et financiers significatifs. En optant pour une démarche « green code » vous bénéficierez notamment d’une réduction des coûts de fabrication, économie au niveau des datas centers, réduction de l’impact environnemental de l’entreprise ou encore d’un avantage concurrentiel et facteur d’innovation.

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