Bruno a écrit 300 commentaires

Ainsi que Blender !

Il faut fuir les applications qui ne fonctionnent qu'avec un seul sgdbr.. oui je sais en entreprise il n'y a pas toujours le choix.

Respect ACID mieux que Postgresql ? Vraiment ?
ça doit se jouer à pas grand chose et ce n'est donc pas un critère suffisant (pour moi) pour s'y intéresser et dire que c'est un bon sgbd et surtout pas suffisant pour écarter le côté propriétaire.

C'est quoi l’intérêt de MS SQL Server quand on a tellement d'autres choix en bases de données Libres avec des entreprises/communautés libres et qui existent depuis longtemps  ?
A part se retrouver insidieusement à utiliser des technos propriétaires ;-)

Non, il peut les stocker au format ODF, moyennant une conversion , en interne.
Par contre il reprend les formats docx,pptx etc sans quasiment de problème ce qui est important dans le monde professionnel.
Pour le perso j'utilise LibreOffice mais pour mon travail c'est OnlyOffice car je ne reçois et envoie des docs que dans les formats Microsoft , même si j'essaye de faire changer mes clients..

Chez moi ça marche (TM)

Qwant est encore très petit, pour grandir il a besoin de partenaires voulant tailler des croupières à Google. Tu en connais beaucoup toi ?
Personnellement c'est cela qui me dérange, je découvre que Qwant n'est qu'un outil pour Microsoft dans sa bagarre contre Google.
Et maintenant quand j'utilise qwant je sais que je donne de l'argent à Microsoft et ça m'ennuie.

Ensuite je ne suis absolument pas convaincu des arguments pour le choix d'Azure :
- Kubernetes : Pourquoi pas docker ? (kubernetes c'est du libre de chez Google)
OVH a une offre kubernetes : https://www.ovh.com/fr/kubernetes/
- OVH a aussi des disques SSD …
- FPGA : https://www.lemondeinformatique.fr/actualites/lire-ovh-propose-des-instances-fpga-pour-400eteuro-par-mois-67639.html

Bref je pense que Qwant a besoin d'argent et que Microsoft en a , qwant a fait son choix et les arguments techniques sont secondaires..

PS: le cloud Azure n'est pas facilement réversible (comment en sortir ) alors qu'OVH n'utilise que des standards ouverts (openstack et autres)

Oui tout à fait , il suffit de passer les écritures suivantes :

N° de compte Intitulé du compte Débit Crédit
Enregistrement de la promesse d'apport
4561 Associés – Comptes d'apport en société 3000

1012 Capital souscrit - appelé, non versé 3000
Versement immédiat des apports
512 Banque 3000

4561 Associés – Comptes d'apport en société 3000
Virement pour ordre (constatation du versement du capital)
1012 Capital souscrit - appelé, non versé 3000

1013 Capital souscrit - appelé, versé 3000

Openconcerto aurait pu développer une interface complète pour les écritures de la constitution du capital mais comme on ne le fait qu'une fois…et que ça prend 5 mn
Comme c'est un logiciel libre quelqu'un pourrait le développer..(pas moi)

Que j'utilise pour gérer la compta de plusieurs associations.
http://fr.grisbi.org/

Ainsi, il me semble que permettre de régler une facture à partir de la vue "liste des factures" mais pas à partir de la facture elle-même

Dans OpenConcerto pour régler une facture à partir de la facture elle même (c'est à dire au moment où tu la saisie je suppose) il suffit de cocher la case "comptant" à coté de règlement. Les écritures de règlement seront donc générées automatiquement.

Oui télégram est bien un logiciel privateur (serveur)

Une autre option : https://jami.net/discover/

Pour gérer quelques gigas de données pas de souci ce sont des bonnes bibliothèques et les remarques sont pertinentes.
Au delà (des centaines de gigas , des teras , ou autre petas) il faut un autre moteur de traitement distribué (H2o, Tensorflow, Spark) , les API existent pour python , R , scala , java..

et à Tétras Libre

disait le vieux sage

C'est exact , j'ajouterai que OBS (Orange Business service ) et OVH (https://www.ovh.com/fr/cloud/apps/jupyter.xml) le font aussi. (pas de raison de faire de la pub que pour Microsoft et Google ;-)

Je pense que ce que l'auteur de la dépêche a voulu dire c'est que les Notebooks sont intéressants pour "montrer" le code qui permet d'obtenir un résultat, et ceci de façon didactique et interactive.
Cela ne se substitue pas au repository et autres documentations et surtout pas au éditeurs intégrés pour les projets complexes.

J'ai le même retour,le logiciel est ergonomique et les fonctionnalités sont là.
Je me sers de la compta mais aussi de la partie commerciale.

J'attends la version Web et ce sera parfait.

Faire du machine learning (apprentissage automatique) et de de l'IA sans big data c'est difficile..pas impossible mais difficile : Plus tu as de données plus ton apprentissage est rapide et pertinent.
Les algorithmes de machine learning et deep learning sont inclus dans les solutions comme Haddop/Spark/Tensorflow/H2o

C'est pas faux , l'un n'exclut pas l'autre mais à un moment donné il faut choisir et la question du début était assez orientée virtualisation , cloud et big data..

Oui , c'est un plus, notamment pour des applications de traitement de données (Docker est intégré à la dernière version de Hadoop Hortonworks par exemple)

Concernant le Big Data ont peut simplifier en disant que soit on utilise une plateforme complète comme Hadoop soit on utilise une (ou des) bases Nosql (Mongodb,couchbase,Elastic , Neo4j, etc) Sachant qu'Hadoop intégre aussi des bases NoSql (Habse,accumulo,..)
AWS utilise tout ça y compris Hadoop qui n'est pas du tout minoritaire dans les grands entreprises (Banques,Assurances,Industries..)

On n'utilise plus mapreduce et Pig depuis assez longtemps maintenant (c'est à dire au moins 3 ans ;-) , c'est Hive+llap et SPARK.
Faire du Big Data sur un fichier csv (a priori petit ) ne sert à rien , le temps de latence est trop important.
Il faut faire le même exercice sur une base de plusieurs millions de lignes (quelques tera par exemple..)

Les technologies Big Data (et les traitements de données en général) sont très demandées :
Pour un développeur il s'agit de connaître les briques à utiliser et dans quels contextes (Hbase , Hive et surtout Spark) avec un langage au choix parmi Python-R-Scala-Java.
Le big Data n'est pas seulement de l'apprentissage automatique avec les algorithmes stats/maths mais intervient dans toutes les composantes du traitement de la donnée.

Pour hadoop le choix se fait entre Hortonworks et Cloudera , sachant qu'ils ont annoncé une fusion et qu'ils se partage le marché à 90% aujourd'hui. (pour info HDinsight de Microsoft c'est du Hortonworks)

Openstack : oui c'est demandé

Et si vous êtes en Allemagne il faut ajouter Divers.Michu ;-)

ni de 1 jusqu'à 9 d'ailleurs …