FileMaker & ERP

Dans cette catégorie, vous trouverez des articles spécialisés sur FileMaker - la plate-forme Low-Code flexible pour des solutions commerciales individuelles. Que ce soit Logiciel ERP, Bases de données ou Optimisation des processus: FileMaker convient parfaitement pour développer des applications sur mesure et compléter efficacement les systèmes existants. Les articles mettent en lumière des scénarios d'utilisation pratiques, donnent des conseils pour la mise en œuvre et montrent comment FileMaker s'intègre parfaitement dans le quotidien des entreprises. De Connaissances de base jusqu'à Flux de travail professionnels cette rubrique offre de précieuses impulsions à tous ceux qui utilisent FileMaker dans leur entreprise ou qui souhaitent développer leurs propres solutions.

Développer des logiciels avec Codex, ChatGPT et l'IA : guide pratique pour les développeurs

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Développement de logiciels avec l'IA

Si tu m'avais demandé il y a quelques années à quoi ressemblerait le développement logiciel dans dix ans, j'aurais probablement parlé de nouveaux langages de programmation, de meilleurs frameworks ou d'environnements de développement plus performants. Aujourd'hui, ma réponse serait tout autre. Le plus grand changement ne concerne pas les outils, mais la façon dont nous, développeurs, pensons et travaillons.

Au moment où j'écris ces lignes, je travaille moi-même sur un nouveau système logiciel. Depuis quelques semaines, j'utilise de manière intensive des outils d'IA modernes tels que Codex et d'autres modèles linguistiques. Au début, j’étais curieux, mais aujourd’hui, je suis surtout impressionné. Non pas parce que l’IA s’occupe soudainement de tout toute seule, mais parce qu’elle accomplit certaines tâches avec une efficacité étonnante, ouvrant ainsi la voie à de nouvelles méthodes de travail.

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Comment l'intelligence artificielle transforme le développement logiciel et FileMaker

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L'évolution de l'IA dans le développement des bases de données FileMaker

En parcourant actuellement les portails d'information, les réseaux sociaux ou les plateformes d'affaires, on a vite l'impression que l'intelligence artificielle transforme pratiquement du jour au lendemain l'ensemble du monde du travail. De nouveaux outils, de nouveaux modèles linguistiques ou de nouvelles promesses apparaissent presque quotidiennement. Des textes sont écrits automatiquement, des images sont générées, des vidéos sont créées et des logiciels sont déjà en partie préparés par saisie vocale.

Pour de nombreuses entreprises, il en résulte un étrange mélange de curiosité et de pression. Car bien sûr, personne ne veut rater le coche. En même temps, de nombreux entrepreneurs, indépendants et développeurs ne savent pas encore exactement lesquelles de ces technologies resteront vraiment pertinentes à long terme. C'est probablement là que réside la véritable particularité de la phase actuelle de l'IA : presque tout le monde sent que quelque chose est en train de changer, mais presque personne ne peut actuellement évaluer de manière fiable à quel rythme et dans quelle direction.

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La portée n'est pas la propriété - Pourquoi la visibilité ne suffit plus aujourd'hui

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Portée vs. propriété

Il y a une dizaine d'années, j'ai assisté un peu par hasard à une conférence sur le passage de la société de l'information à la société de la connaissance. A l'époque, beaucoup de choses semblaient encore théoriques, presque académiques. Il s'agissait de notions telles que la souveraineté des données, la propriété des informations et la question de savoir qui déterminerait à l'avenir ce qui est accessible - et ce qui ne l'est pas. Aujourd'hui, avec un peu de recul, cet exposé semble étonnamment précis. Car une grande partie de ce qui était décrit à l'époque comme une évolution est devenue entre-temps une réalité. De plus en plus de données ont migré vers le cloud. De plus en plus d'informations ne se trouvent plus sur des systèmes propres, mais dans des infrastructures étrangères. Et de plus en plus souvent, ce n'est plus l'utilisateur qui décide de ce qui est possible ou non, mais un fournisseur, une plateforme ou un ensemble de règles.

Pour comprendre cette évolution, il vaut la peine de faire un pas en arrière. Car la société de l'information dans laquelle beaucoup d'entre nous ont grandi n'était pas un état normal. Elle était un cas historique particulier.

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Apple MLX vs. NVIDIA : comment fonctionne l'inférence IA locale sur Mac

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IA locale sur Silicon avec Apple Mac

Lorsqu'on travaille aujourd'hui avec l'intelligence artificielle, on pense souvent en premier lieu à ChatGPT ou à d'autres services en ligne similaires. On tape une question, on attend quelques secondes - et on obtient une réponse, comme si un interlocuteur très instruit et patient était assis à l'autre bout du fil. Mais ce que l'on oublie facilement : Chaque saisie, chaque phrase, chaque mot est transmis par Internet à des serveurs étrangers. C'est là que le véritable travail est effectué - sur d'énormes ordinateurs que l'on ne voit jamais soi-même.

Un modèle linguistique local fonctionne en principe de la même manière - mais sans Internet. Le modèle se trouve sous forme de fichier sur l'ordinateur personnel, est chargé dans la mémoire vive au démarrage et répond aux questions directement sur l'appareil. La technique sous-jacente est la même : un réseau neuronal qui comprend la langue, génère des textes et reconnaît des modèles. Sauf que tout le calcul reste en interne. On pourrait dire : ChatGPT sans cloud.

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Formation LoRA : comment FileMaker 2025 simplifie le réglage fin des grands modèles linguistiques

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LoRA Fine tuning - FileMaker 2025

Le monde de l'intelligence artificielle est en pleine évolution. De nouveaux modèles, de nouvelles méthodes et surtout de nouvelles possibilités apparaissent aujourd'hui presque chaque semaine - et pourtant, un constat reste constant : toutes les nouveautés techniques ne conduisent pas automatiquement à une amélioration du quotidien. Beaucoup de choses restent expérimentales, complexes ou tout simplement trop coûteuses pour une utilisation productive. C'est particulièrement évident dans le cas de ce que l'on appelle le réglage fin de grands modèles linguistiques - une méthode permettant de spécialiser l'IA générative sur des contenus, des termes et des tonalités propres.

J'ai accompagné ce processus de manière intensive au cours des derniers mois - d'abord de manière classique, avec Python, terminal, messages d'erreur et boucles d'installation épuisantes pour les nerfs. Et puis : avec FileMaker 2025. Une étape qui m'a surpris - parce qu'elle n'était pas bruyante, mais claire. Et parce qu'il a montré qu'il était possible de faire autrement.

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Factures électroniques dans les PME : Factur-X, ZUGFeRD et ERP en un coup d'œil

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Aperçu de l'obligation de facturation électronique

L'Allemagne n'a pas inventé l'e-facture du jour au lendemain - elle est le résultat d'années de travail de normalisation (EN 16931), de règlements fédéraux et régionaux (B2G) et maintenant, via la loi sur les opportunités de croissance, d'une extension progressive dans le quotidien B2B. Depuis le 1er janvier 2025, une nouvelle situation de départ légale est en vigueur : une „facture électronique“ n'est une e-facture que si elle est structurée et lisible par une machine - selon la définition, les simples annexes PDF envoyées par e-mail ne sont plus des e-factures. Cela semble technique, mais cela a des conséquences opérationnelles, de la réception de la facture à l'archivage en passant par la comptabilité.

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Dépendance numérique : comment nous avons perdu notre autodétermination au profit du cloud

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Dépendance numérique avec les systèmes en nuage

J'ai toujours considéré que c'était une erreur de laisser les gens s'approprier leurs données, que ce soit dans le cloud, via des applications ou avec n'importe quel service „gratuit“. Pour moi, la souveraineté des données n'a jamais été un mot à la mode, mais une question de respect de soi. Celui qui utilise la technique sans réfléchir aux conséquences s'engage dans une dépendance qui ne se fait souvent sentir que des années plus tard - mais qui est alors d'autant plus profonde.

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gFM-Business et l'avenir de l'ERP : l'intelligence locale plutôt que la dépendance au cloud

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gFM-Business et IA + graphique des connaissances

Depuis plus d'une décennie, le logiciel gFM-Business représente une particularité sur le marché allemand des ERP : il n'est pas basé sur un système lourd et difficile à maintenir, mais sur la plateforme FileMaker, légère, adaptable et modélisée visuellement. Cela présente de nombreux avantages : gFM-Business peut être étendu individuellement, fonctionne sur Windows, macOS et iOS, et peut être adapté aussi bien par les développeurs que par les power users ambitieux.

Avec l'avènement de l'intelligence artificielle (IA) - notamment grâce à des modèles dits linguistiques comme ChatGPT - de nouvelles opportunités apparaissent désormais, qui vont bien au-delà de l'automatisation classique. gFM-Business se prépare activement à cet avenir : avec l'objectif de ne pas seulement gérer des données, mais aussi d'exploiter des connaissances.

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