L’emploi de solutions open-source s’intensifie et se généralise dans les entreprises et pas uniquement pour les développements et la gestion de l’infrastructure. BI et bases de données sont devenus les nouveaux terrains de croissance de l’open-source…

Ce débat n’est pas réellement nouveau. Régulièrement, la question se pose: les géants de la tech sont-ils trop présents dans l’open source? Il n’y a qu’à voir les rachats de GitHub, de Red Hat et les milliers de développeurs de ces éditeurs / constructeurs dans les projets ouverts.

Les logiciels open source et les langages de programmations tels R et Python trouvent toujours plus facilement leur voie au sein des organisations. Selon l’experte en AI Véronique Van Vlasselaer, cela n’est pas sans risque. ‘Il s’agit d’une erreur de la part de beaucoup de managers de croire qu’ils doivent migrer vers R et Python, parce qu’ils constatent que de la main d’oeuvre à peine sortie des études y est rompue’, écrit-elle.

Nous avons précédemment parlé des enjeux historiques de l’Open Source et les conditions qui ont présidé à son apparition. Un groupe de gens visionnaires, un tantinet idéalistes et très motivés ont activement œuvré à en faire une réalité. Ceci part de l’idée que le code source des applications doit être un patrimoine commun à l’humanité et ne devrait pas être la propriété d’un cartel. Le revenu des sociétés informatiques devrait ainsi plutôt venir des services autour du logiciel : intégration, formation, support,…

L’open source est un adjectif donné aux logiciels qui sont développés en respectant les principes de l’OSI, l’Open Source Initiative. La notion d’open source est apparue à la fin des années 1990, lorsque certains utilisateurs de la communauté du logiciel libre ont décidé d’adapter leurs dogmes aux réalités économiques.

Très largement utilisée, la compression de données est une opération de codage nécessaire pour réduire la taille de transmission ou de stockage des données. Cette opération informatique consiste à transformer une suite de bits donnée en une suite de bits plus courte pouvant restituer les mêmes informations, ou des informations voisines, en utilisant un algorithme de décompression. Il existe donc deux grandes familles d’algorithmes de compression: les algorithmes de compression sans perte qui restituent après décompression une suite de bits strictement identique à l’originale. Et les algorithmes de compression avec perte qui restituent une suite de bits qui est plus ou moins voisine de l’originale selon la qualité désirée. Les premiers sont donc utilisés pour les archives, les fichiers exécutables ou les textes, alors que les derniers sont utiles pour les images, le son et la vidéo.

Pensées pour mieux informer les consommatrices et consommateurs sur ce qu’ils achètent, les applis conso se sont multipliées ces derniers mois, Yuka en tête. Mais celles-ci dépendent bien souvent de fichiers en open source dont la fiabilité est variable et, parfois, des industriels eux-mêmes.

La CNIL a décidé que pendant une période transitoire d’un an, la poursuite de la navigation vaudra expression du consentement à l’installation des cookies. Intolérables pour la Quadrature du Net et Caliopen qui, dans un recours au Conseil d’État, lui opposent le RGPD.  

Ce documentaire sur le logiciel libre en présente, en une petite heure, la philosophie et les enjeux. Un film à faire connaître.

Au cours de la semaine dernière, les utilisateurs de GitHub qui sont situés dans les zones comme la Crimée, la Syrie ou l’Iran ont constaté que leurs accès à la plateforme d’hébergement de code source avaient été restreints. Ils ont été nombreux à saisir Twitter pour exprimer leur consternation face à cette situation. Ces derniers ne pouvaient plus accéder à certains services de la plateforme. Pendant le week-end, GitHub a annoncé que les utilisateurs de GitHub de ces pays ont été bloqués, car l’entreprise devait se conformer aux restrictions établies par les lois US régissant le commerce, en particulier l’exportation.