Revue de Presse Xebia

La revue de presse hebdomadaire des technologies Big Data, DevOps et Web, architectures Java et mobilité dans des environnements agiles, proposée par Xebia.

Craftsmanship

What Test Engineers do at Google: Building Test Infrastructure

Par Sarah Buisson

Dans son article, Jochen Wuttke, ingénieur chez Google nous explique comment il a réussi à convertir des tests end2end en tests unitaires sur une application légacy boilerplate.

En raison d’un fort couplage d’une part, entre l’applications à tester et ses dépendances, et, d’autre part, un faible niveau d’abstraction générale, le découpage du code du projet en plus petites unités fonctionnelle testables et la réalisation de tests unitaires s’annonçaient difficile.
L’infrastructure en place rendait difficile l’utilisation de mock. En effet, chaque point d’entrée appelait environ 200 services, chacun évoluant indépendamment.

Finalement il parvint à mettre en place des tests d’intégration en d’une part, mockant les appels aux autre services, d’autre part, en vérifiant automatiquement que les données envoyées aux services étaient correctement interprétables par ledit-service.

Cette article fait suite à son précédent article où était décrit le rôle des Test Engineers, avec, entre-autre :

automatiser les processus de vérification manuel en tests automatiques,
mise en place de tests,
quantifier la qualité des échantillons de données (1 milliard de lignes) utilisés par les tests,
écrire des tests mesurant l’adéquation entre le contenu affiché et l’intérêt de l’utilisateur,
conseiller sur la mise en place de tests, à partir de la description d’une nouvelle fonctionnalité,
Collaborer à l’identification de la cause d’une erreur en production, puis améliorer le périmètre des tests afin que cela ne se reproduise plus,
organiser des groupes de travail sur l’accessibilité.

Front

La fin des applications natives ?

Par Alban Dauleu

Eric Elliot, l’un des piliers de la communauté Javascript, a publié un article au titre volontairement polémique : « Pourquoi les applications natives sont condamnées ? « dans lequel il revient brièvement sur l’histoire des applications natives et sur la montée en puissance depuis quelques mois des Progressive Web Apps (PWA), conçues pour une utilisation mobile. Devant la discussion animée que cet article a suscité, il a ensuite étayé son propos dans un deuxième article montrant à l’aide de chiffres les améliorations constatées par des entreprises comme Alibaba à la suite de la mise en place des PWA.

Sortie de Typescript 2.1

Par Charles Dufour

Ce mercredi 7 novembre est sorti Typescript en version 2.1. Pour rappel, Typescript est un sur-ensemble de Javascript développé par Microsoft, statiquement typé et compilé vers Javascript.

Au menu des nouveautés :

Support des fonctions asynchrones de bas niveau ;
Repos et extensions d’objets (proposition pour ES2017) ;
Type keyof et Lookup.

Et bien d’autres encore !

Back

Sortie de Scala 2.12.1

Par Charles Dufour

Ce lundi 5 décembre est sorti Scala en version 2.12.1. Au menu des nouveautés :

Correction de régressions apparues avec Scala 2.12.0 ;
Correction de bugs mineurs ;
Amélioration des performances.

Pour un total de 28 corrections et 88 pull requests mergées.

Data

Du nouveau du coté des challenges Kaggle

Par Loïc Divad

La semaine dernière, Kaggle, la plate-forme de challenge dataScience a introduit un tout nouveau style de compétition. Les code competitions. Comme leur nom l’indique, c’est un type challenge pour lequel il sera possible de soumettre des scripts. Ce nouveau style s’oppose donc aux compétitions traditionnelles, au cours desquelles les différents challengers devaient eux même générer leurs prédictions dans un fichier et l’uploader pour être noté.

Le tout se fera grâce aux Kaggle Kernels et un nouveau paquet kagglegym. Développé par l’entreprise elle-même, Kagglegym a pour base le projet gym, une librairie de machine learning développée par OpenAI. Son principal apport est de pouvoir cacher le dataset d’exercice aux participants. Il définit aussi un pipeline d’apprentissage particulière.

Il ne s’agit pas pour autant de la disparition de l’ancien format de compétition (prediction based competition). L’entreprise précise sur son blog que les deux catégories de challenges seront désormais proposés.

Du nouveau dans les IA de jeu

Par Mikhaïl Sadovnikov

OpenAI a mis en open source son système qui permet à l’IA d’apprendre à jouer aux jeux vidéos. Le système est très simple d’utilisation. Il suffit de décrire les actions possibles et les conditions de victoire !

Progrès significatifs dans la traduction automatique

Par Mikhaïl Sadovnikov

Google a réussi un grand avancement dans la traduction automatique des textes. Désormais il est possible d’avoir des modèles multilingues, permettant de très bons résultats sur les traductions de paires déjà connues, pour une difficulté de réalisation comparable à la réalisation d’un modèle pour une paire simple (par exemple du français à l’anglais) se basant sur un modèle statistique. Ce modèle permet par ailleurs des traductions Zero-Shot, c’est à dire pouvoir traduire entre deux langues qui n’ont pas de traduction directe suffisamment développée ou qui est totalement absente par manque de données. Il suffit de posséder des sources de traduction en commun pour un résultat décent ! Un modèle entrainé depuis le français vers le portugais et l’espagnol permet dans l’exemple fourni par le papier une traduction acceptable entre le portugais et l’espagnol.

Objets connectés & machine learning

Sans caisses, sans file d’attente, le supermarché connecté !

Par Joachim Rousseau

Gros buzz d’Amazon cette semaine. Après sa conférence Amazon reinvent, le vendeur en ligne lance un gros pavé dans la marre des magasin en dur. Après avoir révolutionné la vente sur Internet, il ambitionne de détrôner les supermarchés en proposant une nouvelle manière de faire ses courses. Imaginez que grâce à des capteurs, des caméras et un système intelligent, vous puissiez faire des courses sans passer par les caisses ? C’est Amazon Go.