Du prompt engineering au context engineering : la revanche des ingénieurs
Assistants et agents IA seront d'autant plus pertinents que nous saurons leur apporter le bon contexte d'informations - ni trop, ni trop peu.
DevSecOps (développement, sécurité et opérations) est un élément important à prendre en compte lors de la création d'une plateforme IT, car il permet de garantir l'intégration de la sécurité tout au long du développement et des opérations des plateforme IT.
L'API (interface de programmation d'applications) est un élément clé de l'architecture de nombreuses plateformes IT, car elle permet à différents systèmes et applications de communiquer et d'échanger des données entre eux.
L'empreinte carbone et la durabilité sont des considérations majeures lors de la construction d'une plateforme IT car elles peuvent avoir un impact significatif sur l'impact environnemental et social de la plateforme.
L'architecture orientée événements (EDA) est un modèle de conception souvent utilisé dans l'architecture des plates-formes IT car il permet aux organisations de construire des systèmes plus flexibles, évolutifs et réactifs.
La dette technique est une considération majeure lors de la construction d'une plateforme IT car elle peut avoir un impact significatif sur la durabilité et l'efficacité à long terme de la plateforme.
L'agilité est au cœur des plateformes IT car elle permet aux organisations de répondre rapidement et efficacement à l'évolution des besoins et des opportunités commerciales.
Les plateformes Cloud sont un atout majeur pour la création de plateformes IT, car elles offrent un certain nombre d'avantages qui facilitent et rentabilisent le développement, le déploiement et la gestion d'applications et de services.
Un Data Lake est un référentiel central qui permet aux entreprises, aux gouvernements et à d'autres organisations de stocker toutes leurs données structurées et non structurées à n'importe quelle échelle.
Le Data Mesh est un modèle d'organisation de la gouvernance et de la gestion des données dans les organisations.
Le terme "big data" désigne des ensembles de données extrêmement volumineux qui sont trop grands ou trop complexes pour être traités par les systèmes de traitement de données traditionnels.
MLOps, ou machine learning operations, est un ensemble de pratiques et de principes conçus pour améliorer la rapidité, la qualité et la fiabilité de l'apprentissage machine (ML) dans les organisations.
DataOps, ou opérations de données, est un ensemble de pratiques et de principes conçus pour améliorer la vitesse, la qualité et la fiabilité de l'analyse des données et de la prise de décision basée sur les données au sein des organisations.