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Des entreprises de divers secteurs travaillent actuellement sur des applications basées sur la Blockchain et la technologie de stockage décentralisé DLT (Distributed ledger technology). Cette tendance se retrouve aussi bien dans le secteur agroalimentaire (certification de l'origine...) que dans celui de la logistique (traçabilité des objets, documents de livraison numériques...), en passant par l'industrie (protection contre les contrefaçons, licences d'impression 3D...). De nombreux assureurs et fournisseurs de services financiers européens ont déjà lancé des projets pilotes DLT pour assurer et financer les échanges internationaux, par exemple. En 2018, de nombreuses applications de la Blockchain vont être mises en production. Les DSI exploreront sans aucun doute le potentiel des plateformes Blockchain privées pour leurs entreprises, en particulier quand leurs modèles commerciaux sont basées, ne serait-ce que partiellement, sur des transactions impliquant du contenu de grande valeur.

Tous les contenus ajoutés à l’un de ces modules sont synchronisés avec votre compte utilisateur pour vous permettre de les retrouver n’importe où, n’importe quand, sous réserve de bénéficier d’une connexion Internet. En marge de la version gratuite des applications Google, les autoentrepreneurs et TPE se satisfont de la version Basic de G Suite. En revanche, les PME et entreprises plus imposantes aux besoins plus spécifiques (stockage illimité, archivage, rapports d’audit, protection contre la perte de données) préfèrent se tourner vers les solutions Business et Enterprise de G Suite.
Another variation of this type of test automation tool is for testing mobile applications. This is very useful given the number of different sizes, resolutions, and operating systems used on mobile phones. For this variation, a framework is used in order to instantiate actions on the mobile device and to gather results of the actions.[9][better source needed]
Fondative s’intéresse en particulier à automatiser les tests pour ses applications Symfony. Ce framework présente déjà 2 classes natives permettant l’automatisation : il s’agit de sfBrowser et sfTestFunctional. Les fonctions basiques de ces classes ne répondent pas directement aux exigences des tests d’acceptation. Exemple : pour un scénario de renseignement des champs d’un formulaire, il n’existe pas de méthode toute prête permettant l’exécution de ce test ; le développeur est amené à écrire la fonction correspondante. Par contre avec Codeception, il existe une fonction « fillField » où il suffit de passer les noms des champs et les valeurs en paramètres pour que le test soit exécuté. Cette limite fait de Codeception la solution la plus adéquate à l’automatisation d’une application Symfony, il fournit des classes couvrant mieux les besoins des deux niveaux de test (fonctionnels et acceptation).
Ensuite, même si cette phase a été correctement effectuée, il arrive quasi-systématiquement que plusieurs bogues passent à la trappe. C’est donc le client qui les remarque et qui les remonte à l’équipe de développement. Dans cette situation là, c’est double peine. En effet, d’une part, on repart sur une additionnelle phase de test en interne avant de prévenir le client que l’anomalie est corrigé, et d’autre part, cela nuit directement à la qualité du travail perçu par le client.
Automation Anywhere est un outil très convivial pour les développeurs avec une sociabilité décente pour gérer d’énormes volumes. Il offre à la fois des robots de front office et de back-office. C’est plus basé sur un script, tandis que l’interface utilisateur et BP ont des concepteurs de processus visuels. Cela signifie que vous devez avoir de meilleures compétences en programmation pour utiliser les AA. Il a une option enregistreur vraiment intelligent qui n’est pas présent dans Blue Prism. L’identification des éléments de l’interface utilisateur fonctionne bien dans les deux cas, mais semble plus robuste dans Blue Prism car elle prend en compte plusieurs facteurs en dehors des coordonnées xy. Automatisation partout où les robots peuvent être déployés à la fois sur des machines physiques et dans le cloud.

La POO implique naturellement des dépendances entre les classes. Une modification dans une de ces classes peut facilement induire des effets de bord dans les classes appelantes. Si les tests sont complets et corrects, une modification ayant un effet de bord fera échouer les tests existants. Dans ce cas, soit la modification nécessite une adaptation du cas de tests soit un bug a introduit un effet de bord dans le comportement du code.


Les logiciels de tests fonctionnels cherchent à reproduire le comportement d’un utilisateur lors de l’utilisation d’une application. L’outil doit donc reconnaître les actions et évènements déclenchés sur les différents éléments de l’interface. La reconnaissance des objets est ainsi importante car si l’outil arrive à reconnaître un objet en utilisant ses caractéristiques et non pas par ses coordonnées à l’écran, le test sera de meilleure qualité et pourra être réutilisé même en cas d’une réorganisation des objets à l’écran.
Grâce à Docker, il est possible de mettre en place des environnements isolés les uns des autres sur une même machine. Ce principe est similaire à celui d’une machine virtuelle, mais là ou une machine virtuelle isole tout un système d’exploitation, Docker, lui, permet de partager les ressources du système hôte, le kernel interagissant ainsi avec les différents environnements de Docker.
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