VT2020-Voice First Development-Fiche - Revision history

Samuel.Courthial: /* Abstract */

2020-11-23T09:31:11Z

Abstract

← Older revision		Revision as of 09:31, 23 November 2020
Line 3:		Line 3:

	=Abstract=		=Abstract=
	Voice-First Development refers to a set of best practices created with the aim of maximizing the chances of success of a voice-based application, avoiding the most obvious problems. It is therefore not a question of a particular technology but of a specific way of ~~encoding~~ a certain type of application, voice applications.		Voice-First Development refers to a set of best practices created with the aim of maximizing the chances of success of a voice-based application, avoiding the most obvious problems. It is therefore not a question of a particular technology but of a specific way of developing a certain type of application, voice applications.

	=Présentation et architecture=		=Présentation et architecture=

Samuel.Courthial at 09:30, 23 November 2020

2020-11-23T09:30:24Z

← Older revision		Revision as of 09:30, 23 November 2020
Line 1:		Line 1:
	=Introduction=		=Introduction=
	Voice-First Development désigne un ensemble de bonnes pratiques créée dans le but de maximiser les chances de succès d’une application basée sur la voix, en évitant les problèmes les plus évidents. Il ne s'agit donc pas d'une technologie en particulier mais d'une manière spécifique de coder un certain type d'application, les applications vocales.		Voice-First Development désigne un ensemble de bonnes pratiques créée dans le but de maximiser les chances de succès d’une application basée sur la voix, en évitant les problèmes les plus évidents. Il ne s'agit donc pas d'une technologie en particulier mais d'une manière spécifique de coder un certain type d'application, les applications vocales.

			=Abstract=
			Voice-First Development refers to a set of best practices created with the aim of maximizing the chances of success of a voice-based application, avoiding the most obvious problems. It is therefore not a question of a particular technology but of a specific way of encoding a certain type of application, voice applications.

	=Présentation et architecture=		=Présentation et architecture=

Samuel.Courthial: /* Veille Technologique 2020 */

2020-11-23T06:59:46Z

Veille Technologique 2020

← Older revision		Revision as of 06:59, 23 November 2020
Line 47:		Line 47:
	* Année : [[VT2020\|VT2020]]		* Année : [[VT2020\|VT2020]]
	* Sujet : Voice-First Development		* Sujet : Voice-First Development
	* Slides : [ Slides]		* Slides : [https://air.imag.fr/images/3/38/VT2020-Voice_First_Development-Presentation.pdf Slides]
	* Démonstration : [https://air.imag.fr/index.php/VT2020-Voice_First_Development-Demo Démonstration]		* Démonstration : [https://air.imag.fr/index.php/VT2020-Voice_First_Development-Demo Démonstration]
	* Auteurs : Samuel COURTHIAL		* Auteurs : Samuel COURTHIAL

Samuel.Courthial: /* Violet */

2020-11-23T06:56:06Z

Violet

← Older revision		Revision as of 06:56, 23 November 2020
Line 24:		Line 24:
	Violet permet:		Violet permet:
	* la création de flux de conversations		* la création de flux de conversations
	* l'~~acèes~~ à des primitives de bas niveau permettant de gérer automatiquement l'état de la conversation		* l'accès à des primitives de bas niveau permettant de gérer automatiquement l'état de la conversation
	* l'accès à des plugins permettant la communications avec d'éventuelles bases de données		* l'accès à des plugins permettant la communications avec d'éventuelles bases de données

Samuel.Courthial: /* Veille Technologique 2020 */

2020-11-22T16:47:48Z

Veille Technologique 2020

← Older revision		Revision as of 16:47, 22 November 2020
Line 48:		Line 48:
	* Sujet : Voice-First Development		* Sujet : Voice-First Development
	* Slides : [ Slides]		* Slides : [ Slides]
			* Démonstration : [https://air.imag.fr/index.php/VT2020-Voice_First_Development-Demo Démonstration]
	* Auteurs : Samuel COURTHIAL		* Auteurs : Samuel COURTHIAL

Samuel.Courthial at 16:46, 22 November 2020

2020-11-22T16:46:37Z

← Older revision		Revision as of 16:46, 22 November 2020
Line 30:		Line 30:

	==Heroku==		==Heroku==
			Heroku est une plateforme cloud permettant le build, le déploiement et la gestion d'une application.

			Dans le cadre d'une application, il est nécessaire de déployer l'application pour pouvoir la tester avec un agent Dialogflow.

			==Dialogflow==
			Dialogflow se définit comme une plateforme de compréhension du langage naturel. En pratique, Dialogflow nous permet également d'avoir accès à des composants de Speech To Text et de Text To Speech.

	=Bibliographie=		=Bibliographie=

Samuel.Courthial: /* Violet */

2020-11-22T16:40:49Z

Violet

← Older revision		Revision as of 16:40, 22 November 2020
Line 20:		Line 20:

	==Violet==		==Violet==
	[[File:violet.jpg \| ~~200px~~ \| thumb \| right \| Interface de test Violet]]		[[File:violet.jpg \| 300px \| thumb \| right \| Interface de test Violet]]
	Violet est un framework permettant la création d'application conversationnelle, notamment pour Alexa, Google Home et mobile.		Violet est un framework permettant la création d'application conversationnelle, notamment pour Alexa, Google Home et mobile.
	Violet permet:		Violet permet:

Samuel.Courthial: /* Violet */

2020-11-22T16:40:40Z

Violet

← Older revision		Revision as of 16:40, 22 November 2020
Line 20:		Line 20:

	==Violet==		==Violet==
	[[File:violet.jpg \| ~~100px~~ \| thumb \| right \| Interface de test Violet]]		[[File:violet.jpg \| 200px \| thumb \| right \| Interface de test Violet]]
	Violet est un framework permettant la création d'application conversationnelle, notamment pour Alexa, Google Home et mobile.		Violet est un framework permettant la création d'application conversationnelle, notamment pour Alexa, Google Home et mobile.
	Violet permet:		Violet permet:

Samuel.Courthial at 16:38, 22 November 2020

2020-11-22T16:38:27Z

← Older revision		Revision as of 16:38, 22 November 2020
Line 15:		Line 15:


			=Outils utilisés=
	=Spéficité de Micronaut =

			Pour créer une application vocale et la faire fonctionner, un certain nombre d'outil est nécessaire. L'ensemble de ces outils sont détaillés après. Les liens vers leurs sites respectifs sont disponibles dans les sources, en bas de la page.
	Micronaut effectue l'injection de dépendance sans exiger de réflexion.
	L'injection de dépendance est realisée au moment de la compilation.
	Micronaut par sa compilation [https://fr.wikipedia.org/wiki/Compilation_anticip%C3%A9e Ahead-Of-Time (AOT)] et son injection de dépendance qui se passe de reflexion permet d'avoir des applications avec un temps de démarrage rapide,avec une faible empreinte sur la mémoire contrairement aux framework qui repose sur la reflexion et les proxys au Runtime.

			==Violet==
	=Fonctionnalités=
			[[File:violet.jpg \| 100px \| thumb \| right \| Interface de test Violet]]
	Micronaut propose des fonctionnalités ,en voici une liste non exhaustive :
			Violet est un framework permettant la création d'application conversationnelle, notamment pour Alexa, Google Home et mobile.
			Violet permet:
			* la création de flux de conversations
			* l'acèes à des primitives de bas niveau permettant de gérer automatiquement l'état de la conversation
			* l'accès à des plugins permettant la communications avec d'éventuelles bases de données

			Violet nous fournit une interface permettant de tester la logique de notre application avant de la déployer.
	* Configuration distribuée(HashiCorp Consul, AWS Parameter Store etc)
	* Service Discovery (Consul, Eureka, Kubernetes …)
	* Load Balancing(Équilibrage des charges) côté client (Netflix Ribbon )
	* Distributed Tracing : Le traçage distribué permet de déterminer où se produisent les défaillances et ce qui cause les mauvaises performances.
	* Serverless functions : L'approche de Micronaut en termes de son temps de démarrage rapide et sa faible empreinte mémoire à la compilation en font un candidat idéal pour servir de framework au développement de fonctions. En fait, Micronaut offre un support dédié au développement et au déploiement de fonctions pour AWS Lambda et tout système FaaS qui prend en charge l'exécution de fonctions en tant que conteneurs (tels que OpenFaaS, Rift ou Fn)
	* Configuration d'accès des données avec les bases mongoDB, Neo4j, Postgres, Cassandra, Redis…
	* Mécaniques intégrées de retry et circuit breaker : être capable de se remettre d'echec est critique pour les clients HTTP et c'est là que les Retry Advice intégrés à Micronaut interviennent.
	Les projets Micronaut peuvent également être générés à l'aide d'un générateur en ligne [https://micronaut.io/launch/ https://micronaut.io/launch/]
	[[File:generator.png\|500px\|thumb\|center]]

			==Heroku==
	=Cas d'utilisations=
	Avec Micronaut, on peut construire des applications de type :
	Microservices
	Serverless
	Message-Driven : axés sur les messages avec Kafka/Rabbit
	CLI : interface en ligne de commandes
	Android

	=Micronaut et GraalVM=
	[[File:graalvm.png\|100px\|thumb\|right\|GraalVM logo]]

	Micronaut fonctionne bien avec GraalVM. GraalVM permet de produire des images natives grâce à la compilation Ahead-of-time.Et GraalVM est bien intégrée dans un frameworks tels que Micronaut par le fait que Micronaut dispose d'une compilation AOT ,ce qui fait que le temps démarrage de ses applications sont grandement réduit lorsqu'il utilise GRaalVM.

	=Limites=
	* Certaines dépendances ne supportent pas (encore) GraalVM : Le support GraalVM (comme GraalVM lui-même) est toujours en phase d'incubation. Le support des bibliothèques tierces est aléatoire et l'équipe Micronaut est toujours en train de régler tous les problèmes potentiels.Jusqu'à présent, le serveur HTTP, le client HTTP, le support de fonction et le module de découverte de service de Micronaut ont été vérifiés comme fonctionnant sur GraalVM 1.0 RC6 ou supérieur. Le support des autres modules est encore en cours d'évolution.


	* Petite communauté mais qui croit d'année en année.

	=Installation=
	==Avec SDKMAN==
	Cet outil facilite l'installation de Micronaut sur toute plate-forme basée sur Unix (Mac OSX, Linux, Cygwin, Solaris ou FreeBSD).

	Ouvrez un nouveau terminal entrez :
	<pre> $ curl -s https://get.sdkman.io \| bash </pre>


	Suivez les instructions à l'écran pour terminer l'installation.

	Ouvrez un nouveau terminal ou tapez la commande :
	<pre> $ source "$HOME/.sdkman/bin/sdkman-init.sh" </pre>

	Installez ensuite la dernière version stable de Micronaut:
	<pre> $ sdk install micronaut </pre>

	Une fois l'installation finie. Vous pouvez voir la version installé en tapant la commande:
	<pre> $ mn --version </pre>


	'''Utilisation :'''

	Créer une application en utilisant l'interface de ligne de commande Micronaut.

	<pre> mn create-app example.micronaut.complete </pre>

	La commande précédente crée une application micronaut avec le paquet par défaut '''example.micronaut''' dans un dossier nommé '''complete'''.

	Par défaut, '''create-app''' crée une application Java Micronaut qui utilise le système de compilation '''Gradle'''. Cependant, vous pouvez utiliser d'autres outils de compilation tels que '''Maven''' ou d'autres langages de programmation comme '''Groovy''' ou '''Kotlin'''.

	Si vous utilisez Java ou Kotlin et IntelliJ IDEA, assurez-vous que vous avez activé le traitement des annotations.
	[[File:intellij.png\|400px\|thumb\|center]]
	Pour plus d'informations cliquer [https://guides.micronaut.io/micronaut-cli/guide/index.html ici]

	==Utiliser Micronaut avec JHipster==
	Installer MHipster
	<pre> $ npm install -g generator-jhipster-micronaut</pre>

	Creer a new folder for your application
	Lancer MHipster
	<pre> $ mhipster </pre>

	Si vous avez déjà installé JHipster, vous pouvez utiliser la commande suivante:
	<pre> $ jhipster --blueprints micronaut </pre>

	*Monolith projects
	*Microservice projects
	*JWT or OAuth 2.0 Authentication
	*SQL Database Support
	MySQL
	MariaDB
	PostgreSQL
	H2
	*Ehcache
	*Caffeine Cache
	*Redis Cache
	*Maven or Gradle Build System
	*Angular or React Client
	*Protractor Tests
	*Heroku Deployment

	=Démonstration=
	Une démonstration de Micronaut est disponible [https://air.imag.fr/index.php/VT2020-Micronaut-Demo ici]

	=Bibliographie=		=Bibliographie=

Samuel.Courthial at 16:21, 22 November 2020

2020-11-22T16:21:28Z

← Older revision		Revision as of 16:21, 22 November 2020
Line 9:		Line 9:
	On peut en tirer 5 composants essentiels :		On peut en tirer 5 composants essentiels :
	* Speech To Text : reconnaissance automatique de la parole : extraction d’une image vectorielle de la voix puis association à des éléments lexicaux connus, pour enfin former des mots, puis des phrases « correctes »		* Speech To Text : reconnaissance automatique de la parole : extraction d’une image vectorielle de la voix puis association à des éléments lexicaux connus, pour enfin former des mots, puis des phrases « correctes »
	* Compréhension du langage naturel : extraction d’un ensemble d’informations ~~catégorisés~~ depuis la phrase retranscrite à l’étape précédente. L’information est séparée entre une intention (ce que l’utilisateur veut) et les entités (informations importantes permettant de faire sens avec l’intention)		* Compréhension du langage naturel : extraction d’un ensemble d’informations catégoriséss depuis la phrase retranscrite à l’étape précédente. L’information est séparée entre une intention (ce que l’utilisateur veut) et les entités (informations importantes permettant de faire sens avec l’intention)
	* Gestionnaire de dialogue : récupère l’ordre en entrée pour générer une liste d’instruction aux autres éléments du système, il garde également trace des anciennes conversations et des informations importantes qu’il a pu en tirer. Ce composant a en particulier accès au information pour répondre à la question (les heures de fermeture de McDonald ici), le contexte de conversation (issues des questions précédentes) et les informations utilisateurs obtenus au fil du temps lors de l’utilisation de l’application.		* Gestionnaire de dialogue : récupère l’ordre en entrée pour générer une liste d’instruction aux autres éléments du système, il garde également trace des anciennes conversations et des informations importantes qu’il a pu en tirer. Ce composant a en particulier accès au information pour répondre à la question (les heures de fermeture de McDonald ici), le contexte de conversation (issues des questions précédentes) et les informations utilisateurs obtenus au fil du temps lors de l’utilisation de l’application.
	* Génération de langage naturel : transformation inverse, création d’une phrase « correcte » à partir des ordres générés avant		* Génération de langage naturel : transformation inverse, création d’une phrase « correcte » à partir des ordres générés avant