VT2020-Voice First Development-Fiche

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.

Présentation et architecture

Comme son nom l'indique, une application vocale repose essentiel sur la voix comme modalité d'interaction, aussi bien en entrée qu'en sortie. Cependant, cette modalité relativement récente est encore complexe à utiliser et maîtriser. Pour permettre la création de telle applications, un certains nombre de composants sont essentiels.

Architecture d'un système vocal classique

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 »
• 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.
• Génération de langage naturel : transformation inverse, création d’une phrase « correcte » à partir des ordres générés avant
• Text To Speech : Création d’une sortie vocale à partir de la phrase générée

Spéficité de Micronaut

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 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.

Fonctionnalités

Micronaut propose des fonctionnalités ,en voici une liste non exhaustive :

• 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/

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

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 :

  $ curl -s https://get.sdkman.io | bash 

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

Ouvrez un nouveau terminal ou tapez la commande :

 $ source "$HOME/.sdkman/bin/sdkman-init.sh" 

Installez ensuite la dernière version stable de Micronaut:

 $ sdk install micronaut 

Une fois l'installation finie. Vous pouvez voir la version installé en tapant la commande:

 $ mn --version 

Utilisation :

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

 mn create-app example.micronaut.complete 

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.

Pour plus d'informations cliquer ici

Utiliser Micronaut avec JHipster

Installer MHipster

 $ npm install -g generator-jhipster-micronaut

Creer a new folder for your application Lancer MHipster

 $ mhipster 

Si vous avez déjà installé JHipster, vous pouvez utiliser la commande suivante:

 $ jhipster --blueprints micronaut 

• 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 ici

Bibliographie

• https://www.manning.com/books/exploring-voice-first-development
• https://www.manning.com/books/voice-ui-systems-cx
• https://helloviolet.ai/?ref=hackernoon.com
• https://dialogflow.cloud.google.com/
• https://www.heroku.com

Veille Technologique 2020

• Année : VT2020
• Sujet : Voice-First Development
• Slides : [ Slides]
• Auteurs : Samuel COURTHIAL