Open Legislative Data Conference 2014

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Presentation by Nicolas Chauvat at "Fabrique de la Loi" 2014 (Open Legislative Data Conference) Mirror of http://www.logilab.org/file/253393/raw/OLDC2014-chauvat.pdf Blog entry : http://www.logilab.org/blogentry/253397

Technologie

2 years ago at Open Legislative Data
Conference...
https://gitorious.org/law-is-code/
Push amendments into a git repository
Methinks great idea!

Writing code
• Text
• Collaborative, Distributed, Parrallel
• Workflow, Review, Discuss, Proof-read
• (Automated) Testing ?
• LOTS of tools to work fast (editor, version control, scripting, etc)

Law is Code Rebooted
1. Use existing tools for code review
2. Convert from git to hg
3. Import into cubicweb-vcreview
4. Scratch head...

What can I do?
1. comment amendments
2. query (datamining?)
3. export (csv, ods, json, etc.)
4. reports, dataviz ?

Interested ? Get in touch!
nicolas.chauvat@logilab.fr
http://www.cubicweb.org/

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Les archives du département de la Gironde, de la Ville de Bordeaux et de la Métropole de Bordeaux ont mis en place un système d'archivage mutualisé leur permettant de gérer leurs documents tout au long de leur cycle de vie, depuis leur conception initiale jusqu'à leur archivage. Ce système repose sur diverses applications logiciel libre prenant chacune en charge une partie du cycle de vie des documents (Alfresco pour la GED courante, Asalae pour l'archivage, etc.) Dans le cadre de ce système, lors du passage d'un outil à l'autre, un grand nombre de métadonnées sont perdues et doivent donc être ressaisies. D'où l'idée de mettre en place un référentiel commun qui va constituer un pivot sur lequel s'appuient les autres outils, et qui va conserver et enrichir les métadonnées d'un document tout au long de son cycle de vie, au fil de ses passages d'une application à l'autre. Ces métadonnées sont, par exemple, le rangement dans des plans de classement, les agents étant intervenus sur le document, les étapes du processus de validation, etc.) Dans le cadre d'un marché public, Logilab développe le référentiel commun du système d'archivage pour le compte du Conseil Départemental de la Gironde, de la Métropole de Bordeaux et de la Ville de Bordeaux. La présentation présente l'outil logiciel libre qui a vocation à être partagé avec d'autres institutions rencontrant une problématique similaire, mais également de revenir sur le projet lui-meme qui implique de nombreux acteurs et a été géré avec une méthode agile et divers outils innovants (MVP, UX Design, etc.) Voir http://saem.e-bordeaux.org/projet-module-r%C3%A9f%C3%A9rentiel pour plus de détails.

Système d'archivage électronique mutualisé

Logilab

Vous pouvez accéder à cette présentation sur ce lien : http://slides.logilab.fr/2015/poss2015_salt-docker/#/ Configurer et orchestrer son infrastructure avec un outil de gestion de configuration centralisée tel que Salt comporte de nombreux avantages. La conservation et l'historisation des fichers de configuration dans un entrepôt de source geré par un DVCS (mercurial ou git) en fait partie. Salt permet ensuite de faire évoluer son infrastructure en la testant dans des environements isolés. Une fois la description complète, reproduire une partie de son infrastructure de production sur un environnement virtualisé tel qu'un cloud privé (OpenStack) devient possible et automatisable avec *salt-cloud*. L'étape suivante est de pouvoir reproduire des portions de son infrastructure dans des conteneurs légers tels que docker ou lxc directement sur son portable. Pour cela, le pilotage de docker par salt et les fonctionnalités d'orchestration de salt permettent une agilité sans précédent. Il s'agit d'un bon complément pour le TDI : Test Driven Infrastructure. L'infrastructure est testée en mode "intégration continue" et on peut tester et débugger une partie de l'infrastructure en mode "bac à sable". Ce modèle peut ensuite être décliné avec l'utilisation des branches dans git ou mercurial où certaines branches vont être appliquées à la partie production de l'infrastructure alors que d'autres sont appliqués a la préproduction ou aux environnements docker ou lxc en local. Salt est un outil de gestion de configuration centralisé généralement utilisé pour configurer et orchestrer son infrastructure système en bénéficiant de la conservation et de l'historisation des fichiers de configuration dans un entrepôt source géré par mercurial ou git. Toutefois, les possibilités offertes par Salt vont beaucoup plus loin. Une fois la description Salt de l'infrastructure de production terminée, il est possible d'en reproduire automatiquement tout ou partie avec salt-cloud dans un environnement virtualisé (cloud privé OpenStack) et ainsi de pouvoir mener des tests. En allant plus loin, il est possible de reproduire des portions d'infrastructure dans des conteneurs légers (docker, lxc) et de travailler directement sur son ordinateur portable. Les fonctionnalités d'orchestration de Salt et son pilotage de docker amènent une agilité sans précédent dans ce processus de travail. Dans le modèle décrit ci-dessus, excellent complément du TDI (Test-Driven Infrastructure), l'infrastructure est testée et déboguée en mode "bac à sable" puis déployée selon un mécanisme automatisé d'intégration continue. Le modèle peut être décliné en utilisant des branches dans l’entrepôt source de Salt et en choisissant quelles branches sont appliquées à l'infrastructure en production, en pré-production ou en test dans les environnements locaux (docker, lxc). Des mécanismes de relecture et de validation peuvent alors être mis en œuvre.

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Slides en version HTML : http://slides.logilab.fr/2015/pyconfr2015_import_donnees_cubicweb/ Nous introduirons une nouvelle méthode pour importer des données externes (service REST, fichier, etc.) dans une application. Simple et flexible, elle favorise la réutilisation des composants afin de se concentrer sur ce qui est spécifique à chaque cas. Un exemple d'implémentation sera donné avec le framework CubicWeb 3.21 qui introduit une API d'import de données fondée sur cette méthode. Abstract Il est courant pour un développeur de devoir implémenter des fonctionnalités d'import de données. Les utilisateurs peuvent en effet avoir besoin de données disponibles par ailleurs, dans un tableur par exemple, dans une autre base, ou accessibles par des services web. Nous introduisons ici une méthode simple pour réaliser cela en favorisant la généricité et la ré-utilisabilité des composants développés. Un flux personnalisable d'entités L'idée est de transformer petit à petit les données externes afin de les rendre compatibles avec le schéma de l'application et donc insérables en base. Le principe est de commencer par stocker les données de la source sur une «[HTML_REMOVED]entité externe[HTML_REMOVED]». Puis on utilise des générateurs Python pour créer un «[HTML_REMOVED]flux[HTML_REMOVED]» d'entités[HTML_REMOVED]: chaque entité passe de fonction en fonction, ce qui va la transformer peu à peu pour la rapprocher du modèle attendu et qu'elle soit finalement prête à être insérée, ou au contraire rejetée si ce n'est pas possible. L'étape d'insertion est alors identique, quelle que soit la source d'où proviennent les données. Exemple avec CubicWeb 3.21 Avec sa version 3.21 sortie en 2015, le framework CubicWeb dispose d'une toute nouvelle API fondée sur cette méthode. Elle permet au développeur de se concentrer sur le flux de données provenant des sources qui l'intéressent. De plus, l'étape d'insertion offre plusieurs composants interchangeables. En fonction du compromis qu'il souhaite faire entre sécurité et rapidité, le développeur peut choisir entre une insertion sûre mais lente, où chaque entité à insérer est préalablement vérifiée quant au type de ses données et la validité de ses relations, et une insertion plus rapide mais pouvant échouer, où les entités sont insérées en masse. Tout cela sera illustré par le moissonnage des données de portails Open Data. La diversité des formats (RDF (open-data.europa.eu), REST (data.gouv.fr, OpenDataSoft), CSW (geocatalogue.fr), etc.) ainsi que des modèles de données impose de créer des flux différents afin que toutes ces données puissent être importées dans un schéma unique de CubicWeb. De la même façon, un autre exemple sera l'import de données SKOS où des thesaurus entiers sont importés dans CubicWeb grâce à cette API.

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Simulagora, met la simulation numérique à la portée de tous ! Simulagora est un service Web de simulation numérique dans le cloud permettant la réalisation de calculs d'envergure sans investissement : - pas de matériel dédié : une connexion à Internet suffit, - pas de connaissances poussées en informatique : les principaux codes de calcul libres sont pré-installés, - pas d'investissement financier : le paiement se fait à l'usage. Simulagora donne accès à la puissance quasi-illimitée des nuages publics : - lancez vos calculs exigeants sur des machines ayant jusqu'à 32 CPU et 120 Go RAM, - obtenez le résultat de vos études paramétriques en un temps record en utilisant plusieurs centaines de machines simultanément. Simulagora n'est pas un service d'exécution de calcul comme les autres : - il s'insère dans vos processus actuels (script, terminal, interface Web), - il enregistre l'historique de vos calculs pour assurer leur capitalisation et leur traçabilité, - il garantit la reproductibilité de vos calculs, en conservant une copie de la machine virtuelle sur laquelle ils ont été exécutés, - son interface Web permet une collaboration entre les différents experts pour mener à bien vos études numériques les plus pointues. Simulagora est un produit de Logilab qui, depuis 15 ans, met les technologies du Web au service de l'informatique scientifique. Simulagora, sets numerical simulation available to all! Simulagora is a cloud-based numerical simulation service which allows computations without any up-front investment: - No dedicated hardware: only an Internet connection is needed - No advanced IT knowledge: major free software packages are pre-installed and ready-to-use - No financial investment: pay only for used resources. Simulagora provides access to the virtually unlimited power of public clouds: - Start your complex computations on machines with up to 32 CPUs and 120GB of RAM - Get the results of your parametric studies in record time using hundreds of machines simultaneously. Simulagora is a one-of-a-kind computation execution service: - Easy to fit into your existing processes (scripts, terminal applications, Web interface) - Saves your computations history to ensure their traceability and maximize their capitalization - Guarantees the reproducibility of your computations by keeping a copy of the virtual machines on which they ran - Enables collaboration among experts using the Web interface to carry out your most precise digital studies. Simulagora is a service built by Logilab, a 15-year veteran of Web technologies for scientific computing.

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L'autre poster présenté par Logilab concerne Simulagora, un service en ligne de simulation numérique collaborative, qui permet de lancer des calculs dans les nuages (donc sans investissement dans du matériel ou d'administration système), qui met l'accent sur la traçabilité et la reproductibilité des calculs, ainsi que sur le travail collaboratif (partage de logiciel, de données et d'études numériques complètes).

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Effective data discovery is crucial for maintaining compliance and mitigating risks in today's rapidly evolving privacy landscape. However, traditional manual approaches often struggle to keep pace with the growing volume and complexity of data. Join us for an insightful webinar where industry leaders from TrustArc and Privya will share their expertise on leveraging AI-powered solutions to revolutionize data discovery. You'll learn how to: - Effortlessly maintain a comprehensive, up-to-date data inventory - Harness code scanning insights to gain complete visibility into data flows leveraging the advantages of code scanning over DB scanning - Simplify compliance by leveraging Privya's integration with TrustArc - Implement proven strategies to mitigate third-party risks Our panel of experts will discuss real-world case studies and share practical strategies for overcoming common data discovery challenges. They'll also explore the latest trends and innovations in AI-driven data management, and how these technologies can help organizations stay ahead of the curve in an ever-changing privacy landscape.

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Created by Mozilla Research in 2012 and now part of Linux Foundation Europe, the Servo project is an experimental rendering engine written in Rust. It combines memory safety and concurrency to create an independent, modular, and embeddable rendering engine that adheres to web standards. Stewardship of Servo moved from Mozilla Research to the Linux Foundation in 2020, where its mission remains unchanged. After some slow years, in 2023 there has been renewed activity on the project, with a roadmap now focused on improving the engine’s CSS 2 conformance, exploring Android support, and making Servo a practical embeddable rendering engine. In this presentation, Rakhi Sharma reviews the status of the project, our recent developments in 2023, our collaboration with Tauri to make Servo an easy-to-use embeddable rendering engine, and our plans for the future to make Servo an alternative web rendering engine for the embedded devices industry. (c) Embedded Open Source Summit 2024 April 16-18, 2024 Seattle, Washington (US) https://events.linuxfoundation.org/embedded-open-source-summit/ https://ossna2024.sched.com/event/1aBNF/a-year-of-servo-reboot-where-are-we-now-rakhi-sharma-igalia

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The presentation explores the development and application of artificial intelligence (AI) from its inception to its current status in the modern world. The term "artificial intelligence" was first coined by John McCarthy in 1956 to describe efforts to develop computer programs capable of performing tasks that typically require human intelligence. This concept was first introduced at a conference held at Dartmouth College, where programs demonstrated capabilities such as playing chess, proving theorems, and interpreting texts. In the early stages, Alan Turing contributed to the field by defining intelligence as the ability of a being to respond to certain questions intelligently, proposing what is now known as the Turing Test to evaluate the presence of intelligent behavior in machines. As the decades progressed, AI evolved significantly. The 1980s focused on machine learning, teaching computers to learn from data, leading to the development of models that could improve their performance based on their experiences. The 1990s and 2000s saw further advances in algorithms and computational power, which allowed for more sophisticated data analysis techniques, including data mining. By the 2010s, the proliferation of big data and the refinement of deep learning techniques enabled AI to become mainstream. Notable milestones included the success of Google's AlphaGo and advancements in autonomous vehicles by companies like Tesla and Waymo. A major theme of the presentation is the application of generative AI, which has been used for tasks such as natural language text generation, translation, and question answering. Generative AI uses large datasets to train models that can then produce new, coherent pieces of text or other media. The presentation also discusses the ethical implications and the need for regulation in AI, highlighting issues such as privacy, bias, and the potential for misuse. These concerns have prompted calls for comprehensive regulations to ensure the safe and equitable use of AI technologies. Artificial intelligence has also played a significant role in healthcare, particularly highlighted during the COVID-19 pandemic, where it was used in drug discovery, vaccine development, and analyzing the spread of the virus. The capabilities of AI in healthcare are vast, ranging from medical diagnostics to personalized medicine, demonstrating the technology's potential to revolutionize fields beyond just technical or consumer applications. In conclusion, AI continues to be a rapidly evolving field with significant implications for various aspects of society. The development from theoretical concepts to real-world applications illustrates both the potential benefits and the challenges that come with integrating advanced technologies into everyday life. The ongoing discussion about AI ethics and regulation underscores the importance of managing these technologies responsibly to maximize their their benefits while minimizing potential harms.

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