00:00:03 Évolution des interfaces utilisateur des logiciels de la chaîne d’approvisionnement.
00:00:44 L’avenir limité des interfaces 3D dans les logiciels d’entreprise.
00:02:19 Comparaison des interfaces futures avec les logiciels anti-spam silencieux.
00:04:02 Équilibrer la productivité et l’engagement des employés dans l’utilisation des logiciels.
00:05:48 L’avenir des interfaces de la chaîne d’approvisionnement et les avantages de l’automatisation.
00:08:00 Confiance dans les prévisions de l’IA et les rôles des métriques.
00:08:18 Perspectives : Utilisateur final et entreprise de logiciels.
00:10:57 Entropie croisée en apprentissage automatique.
00:12:13 Métriques complexes, avantages de la focalisation sur les valeurs aberrantes.
00:13:45 Systèmes automatisés de la chaîne d’approvisionnement et leurs défis.
00:16:02 Concept IDE dans la modélisation de la chaîne d’approvisionnement.
00:16:38 Importance de la “correction par conception”, coût d’essai/erreur.
00:17:41 Envision : langage de programmation pour la modélisation de la chaîne d’approvisionnement.
00:18:00 Fonctionnalités d’Envision : Auto-complétion, analyse statique du code.
00:19:06 Programmation plutôt que visualisation.
Résumé
Dans l’interview d’aujourd’hui, Kieran Chandler et Joannes Vermorel discutent de l’évolution de l’expérience utilisateur dans les logiciels de chaîne d’approvisionnement. Vermorel explique pourquoi les interfaces 3D ne seront pas introduites, citant l’anatomie humaine et les limitations pratiques. Il suggère que l’avenir devrait se concentrer sur la praticité et l’invisibilité, en faisant des parallèles avec les logiciels anti-spam. Chandler remet en question la fiabilité des logiciels qui nécessitent une interaction minimale, mais Vermorel souligne l’importance de l’efficacité et de la simplicité. Ils critiquent l’interactivité excessive des logiciels et proposent une automatisation complète de la prévision. Vermorel met l’accent sur la détection des valeurs aberrantes et la cohérence des moteurs de prévision. Il discute de la nature complexe des métriques de prévision et de l’importance de la “correction par conception”. Pour améliorer la productivité de la gestion de la chaîne d’approvisionnement, Vermorel envisage l’utilisation de widgets intelligents.
Résumé étendu
Kieran Chandler, l’animateur, et Joannes Vermorel, le fondateur de Lokad, engagent un dialogue sur l’évolution de l’expérience utilisateur, en particulier les interfaces utilisateur des logiciels de chaîne d’approvisionnement. Chandler introduit le sujet en mentionnant que, sauf si l’on est ingénieur logiciel, l’interface utilisateur est le principal composant du logiciel avec lequel on interagit. Il évoque la représentation populaire d’Hollywood des interfaces utilisateur du futur, comme dans le film Minority Report où Tom Cruise interagit avec un environnement en 3D. Cependant, le fait que cette vision de 2002 ne se soit pas concrétisée pousse Chandler à interroger Vermorel sur l’avenir des interfaces utilisateur.
En réponse, Vermorel précise que les interfaces utilisateur en 3D ne seront pas introduites dans Lokad ou tout autre environnement logiciel d’entreprise dans un avenir proche. Selon lui, la raison n’est pas une limitation technologique mais l’anatomie humaine. Il affirme que les humains perçoivent principalement les interfaces en deux dimensions. Malgré le fait que les humains aient deux yeux et puissent percevoir la profondeur, Vermorel soutient qu’une troisième dimension n’apporte pas une valeur substantielle pour comprendre le monde. Il souligne également les impraticabilités physiques de l’interaction en 3D, en soulignant à quel point il serait épuisant de reproduire les actions de Tom Cruise dans Minority Report pendant une longue période. Vermorel évoque l’exemple des souris 3D qui, bien qu’inventées il y a environ 40 ans, n’ont pas réussi à s’imposer en raison de l’effort physique nécessaire pour les utiliser.
De plus, il suggère que l’avenir des interfaces utilisateur contredit probablement ce à quoi la plupart des gens s’attendent, en mettant davantage l’accent sur la praticité que sur le spectacle. Vermorel utilise un logiciel anti-spam comme métaphore. Il valorise ce logiciel pour son fonctionnement silencieux et diligent, supprimant les spams des boîtes de réception sans que les utilisateurs ne s’en rendent compte. Il voit cela comme un modèle pour l’avenir des interfaces utilisateur, avec des logiciels d’apprentissage automatique discrets et presque invisibles réduisant la charge et les interruptions pour les utilisateurs.
Cependant, Chandler remet en question cette approche du point de vue d’une entreprise, en demandant comment les entreprises peuvent faire confiance à un logiciel avec lequel leurs employés interagissent rarement. Vermorel reconnaît le dilemme mais rappelle que les entreprises paient pour le temps de leurs employés, et le temps passé à interagir avec un logiciel est finalement une dépense. Il soutient qu’une interface utilisateur qui imite les réseaux sociaux peut être agréable et interactive, mais elle peut également entraîner plus d’interruptions et moins de productivité. Ainsi, Vermorel suggère que l’avenir des interfaces utilisateur devrait privilégier l’efficacité, la simplicité et le minimalisme.
La conversation commence par une critique de la pratique courante qui consiste à fournir aux employés des logiciels interactifs, suggérant que cela peut être contre-productif. Vermorel soutient que bien que les pauses café et les séances de brainstorming avec les collègues soient essentielles pour un environnement de travail équilibré, en faire trop peut poser problème, et les entreprises doivent faire confiance à leurs employés pour accomplir un véritable travail. Selon Vermorel, un logiciel nécessitant une interaction constante peut perturber la productivité, en particulier dans le contexte de la gestion de la chaîne d’approvisionnement où une interaction continue avec les applications logicielles peut ne pas donner de résultats productifs.
Vermorel aborde ensuite la nature des interfaces des logiciels de chaîne d’approvisionnement, qui ont tendance à être rigides et austères. Dans les tendances actuelles, les développeurs de logiciels s’efforcent de les rendre plus attrayantes grâce à des fonctionnalités interactives et collaboratives. Cependant, cette approche, soutient Vermorel, conduit souvent à une perte de temps car les employés peuvent finir par consacrer des journées entières à ajuster les prévisions pour des centaines ou des milliers de produits. Cela réduit considérablement la productivité et, malgré l’apparente interactivité et engagement, cela peut ne pas améliorer la production d’une entreprise.
Il propose un point de vue alternatif où l’automatisation de bout en bout est considérée comme l’objectif souhaité, plutôt que la prévision interactive. Cela suggère que la prévision dans la gestion de la chaîne d’approvisionnement devrait être entièrement automatisée, permettant aux personnes de contribuer de manière plus productive à la solution au lieu d’être bloquées dans des tâches répétitives.
Chandler demande ensuite comment les entreprises peuvent faire confiance à un système entièrement automatisé. Vermorel répond en suggérant que les entreprises devraient se concentrer sur l’identification et la gestion des valeurs aberrantes, plutôt que de se plonger excessivement dans les spécificités des métriques du logiciel de prévision. Du point de vue d’une entreprise, l’aspect critique est de rechercher des comportements aberrants dans les prévisions, tout comme la vérification des courriers électroniques incorrectement classés dans un filtre anti-spam.
En ce qui concerne le point de vue de l’entreprise de logiciels, Vermorel explique que l’accent devrait être mis sur l’amélioration de la cohérence du moteur de prévision sur plusieurs ensembles de données provenant de différentes entreprises et périodes. Les tests rétrospectifs sont également mis en avant comme une méthode précieuse pour affiner le processus de prévision.
Vermorel commence par discuter de la complexité des métriques de prévision, qui, selon lui, constituent le cœur de leur logiciel de gestion de la chaîne d’approvisionnement, représentant environ 50% de sa complexité. Le logiciel comprend des centaines de ces métriques. Cependant, Vermorel explique que révéler l’étendue complète de ces métriques aux utilisateurs pourrait entraîner de la confusion plutôt que de la clarté en raison de leur volume et de leur complexité. Par conséquent, il recommande aux utilisateurs de se concentrer davantage sur les décisions de sortie générées par le système, en particulier sur les valeurs aberrantes, qui sont les décisions qui semblent évidemment incorrectes. Ces valeurs aberrantes nécessitent une attention immédiate car elles sont les plus susceptibles d’être coûteuses du point de vue de la chaîne d’approvisionnement.
La conversation se tourne ensuite vers l’avenir des logiciels et la possibilité qu’ils puissent fonctionner en mode “pilote automatique” complet, à l’instar des logiciels anti-spam. Vermorel affirme que les chaînes d’approvisionnement sont intrinsèquement plus complexes que les filtres anti-spam, comprenant divers composants humains, matériels et logiciels. Par conséquent, une solution logicielle automatisée unique ne sera probablement pas efficace. Il pense que l’automatisation de la gestion complexe de la chaîne d’approvisionnement pourrait être possible lorsque l’intelligence artificielle atteindra ou dépassera le niveau de l’intelligence humaine, mais il admet que cette situation est encore loin d’être atteinte.
Dans ce contexte, Vermorel révèle que le processus n’est pas “à la Hollywood”, faisant allusion à son manque de glamour. La création de code est cruciale dans la gestion de la chaîne d’approvisionnement. Cependant, atteindre la “correction par conception” est important car les essais et erreurs peuvent être coûteux dans ce domaine. Vermorel propose un environnement de programmation qui favorise la correction par conception et partage que Lokad a développé un langage de programmation spécifique au domaine appelé Envision, qui comprend des fonctionnalités conçues pour atteindre la correction par conception grâce à l’analyse statique du code.
Vermorel envisage que l’avenir des interfaces utilisateur implique la création de widgets intelligents pour améliorer la productivité et l’efficacité des scientifiques de la chaîne d’approvisionnement, qui sont à la fois rares et coûteux. Il oppose cette vision aux interfaces utilisateur en 3D de style Hollywood qui privilégient l’attrait visuel et le spectacle plutôt que l’utilité et la fonctionnalité pratiques.
Transcription complète
Kieran Chandler: Dans l’épisode d’aujourd’hui, nous allons discuter de l’évolution de l’expérience utilisateur et, en particulier, de la façon dont les interfaces utilisateur ont changé en ce qui concerne les logiciels de chaîne d’approvisionnement. À moins d’être vous-même ingénieur logiciel, il y a de fortes chances que l’interface utilisateur soit la seule partie du logiciel avec laquelle vous traitez réellement. La plupart du temps, lorsque les gens sont interrogés sur l’avenir des interfaces utilisateur, ils font référence à des films comme Minority Report où l’on peut voir Tom Cruise gesticuler dans un environnement en 3D plutôt cool. Cependant, ce film est sorti en 2002 et il semble que nous ne soyons pas plus proches d’atteindre cette vision. Alors, Joannes, la dernière fois que j’ai vérifié, Lokad est toujours un environnement en 2D. Alors, quand est-ce que tout cela va commencer à changer ?
Joannes Vermorel: Soyons clairs sur une chose - les interfaces utilisateur en trois dimensions ne seront pas disponibles de sitôt dans Lokad, ni dans aucun autre environnement logiciel d’entreprise. La raison principale n’a rien à voir avec la technologie, c’est une question purement anatomique. Votre perception des interfaces utilisateur est principalement bidimensionnelle. Oui, vous avez deux yeux et vous pouvez percevoir une certaine profondeur, mais c’est principalement une perception bidimensionnelle. Une troisième dimension n’apporte pas grand-chose à la compréhension du monde. Lorsqu’il s’agit de reproduire ce que fait Tom Cruise dans Minority Report, rester les bras levés pendant dix minutes, c’est tout simplement trop fatigant. C’est pourquoi les souris 3D, qui ont été inventées il y a environ 40 ans, n’ont jamais décollé. Il faut être un athlète pour les utiliser. L’avenir des interfaces utilisateur est à peu près à l’opposé de ce à quoi les gens s’attendent.
Kieran Chandler: Si vous allez briser mes rêves sur l’apparence de ces futures interfaces utilisateur, peut-être pourriez-vous partager votre vision de ce à quoi ces interfaces utilisateur ressembleront réellement à l’avenir. Auriez-vous un exemple à partager avec nous ici ?
Joannes Vermorel: La chose intéressante à propos de l’avenir, c’est qu’il est déjà là, il n’est tout simplement pas réparti de manière égale. Si vous voulez jeter un coup d’œil à l’avenir, vous devriez regarder votre logiciel anti-spam. Ce type de logiciel filtre toutes ces propositions intéressantes provenant de pays étranges que vous n’avez jamais visités et qui vous offrent des rêves de richesse. La chose intéressante, c’est la façon dont ce logiciel le fait silencieusement et diligemment. S’il est très bon, vous ne réalisez même pas qu’il est là. Un très bon logiciel anti-spam est le genre de chose qui fait simplement son travail pour que votre boîte de réception reste propre, mais vous remarquez à peine qu’il existe. C’est l’avenir de la plupart des logiciels pilotés par l’apprentissage automatique. Ce sera quelque chose d’ambiant et presque invisible. C’est probablement l’opposé de l’interface utilisateur en trois dimensions très cool que l’on peut voir dans les films hollywoodiens, car il n’y a rien à voir, donc ce n’est pas très visuel.
Kieran Chandler: J’aime certainement le son de l’anti-spam, cela contribuerait certainement à réduire le temps perdu à lire ces propositions commerciales vraiment intéressantes de princes et princesses nigérians. Mais c’est vraiment ma perspective d’utilisateur final. Et les entreprises ? Comment peuvent-elles faire confiance à ce logiciel si elles n’interagissent jamais vraiment avec lui ?
Joannes Vermorel: C’est un dilemme intéressant. En tant qu’entreprise, vous devez payer vos employés et donc tout le temps qu’ils passent à faire quelque chose est du temps que vous payez finalement. Alors que voulez-vous pour votre logiciel, pour le logiciel que vos employés utilisent ? Vous pourriez chercher quelque chose qui ressemble un peu à Facebook - c’est social, interactif et les gens l’apprécient beaucoup, mais c’est aussi plein d’interruptions. Donc, c’est très drôle parce que si vous mettez en place quelque chose qui ressemble beaucoup à un réseau social, les gens l’apprécieraient beaucoup.
Kieran Chandler: Si vous payiez les gens pour passer encore plus de temps devant la machine à café, vous vous attendriez à ce qu’ils aient quelques pauses dans la journée pour se détendre, se réorganiser et brainstormer avec leurs collègues. Mais si c’est constant, comment le travail est-il accompli ? Les entreprises paient les employés pour qu’ils effectuent un travail réel. Donc, peuvent-elles faire confiance à un logiciel qui demande une interaction constante de la part des employés ? Parce que, pour moi, cela semble être le contraire de la productivité.
Joannes Vermorel: En effet, il y a un dilemme pour l’entreprise. Elle ne devrait pas trop faire confiance à un logiciel qui nécessite une interaction constante. C’est contre-productif. Regardons maintenant cela d’un point de vue de la supply chain. Beaucoup de ces applications n’étaient pas intéressantes en premier lieu, en particulier en ce qui concerne les logiciels de prévision de la demande. Les interfaces utilisateur des logiciels de supply chain peuvent être assez austères, et bien qu’il y ait une tendance à les rendre plus attrayantes avec des prévisions collaboratives, ce n’est pas aussi efficace qu’il n’y paraît.
Kieran Chandler: Pouvez-vous développer ? À quoi pouvons-nous nous attendre de ces interfaces utilisateur à l’avenir ?
Joannes Vermorel: Bien que rendre la prévision de la demande plus interactive et collaborative semble attrayant, cela devient un frein à la productivité massif. Imaginez avoir des centaines ou des milliers de produits et que tout le monde dans l’entreprise passe toute la journée à regarder des courbes, des séries temporelles et à les ajuster. Même si cela semble interactif et social, cela n’améliorera pas les performances de votre entreprise. Pour toute entreprise de toute envergure, l’objectif devrait être l’automatisation de bout en bout sans aucun cas particulier dans la prévision, pas une prévision collaborative.
Kieran Chandler: Voulez-vous dire que les gens ne seront pas réellement inclus dans ces prévisions ?
Joannes Vermorel: Exactement. Nous voulons parvenir à une automatisation de bout en bout et éliminer tout frein à la productivité. Si les gens doivent faire quelque chose, cela devrait être quelque chose qui contribue à la solution, pas des tâches répétitives.
Kieran Chandler: Mais comment pouvons-nous faire confiance aux résultats si les gens ne sont pas inclus dans ces prévisions ? Nous aurions toujours besoin de certaines mesures pour évaluer le logiciel et quelqu’un pour vérifier ces mesures. Comment cela fonctionnerait-il en pratique ?
Joannes Vermorel: C’est une bonne question. Nous avons deux perspectives ici : la perspective de l’utilisateur final et la perspective du développeur de logiciel ou de l’entreprise qui écrit le code. Du point de vue de l’utilisateur final, vous voulez rechercher les valeurs aberrantes ou les comportements aberrants. Tout comme pour votre anti-spam, vous ne compilez pas de statistiques sur le nombre d’e-mails correctement ou incorrectement filtrés. Vous vérifiez occasionnellement votre dossier de spam pour tout e-mail mal classé. De même, dans la prévision de la demande, vous recherchez les valeurs aberrantes, les prévisions excessivement grandes ou trop petites. Ce sont celles sur lesquelles vous devez garder un œil.
Kieran Chandler: Vous n’avez pas besoin de compiler des statistiques, vous voulez simplement vous débarrasser de toutes les valeurs aberrantes. Maintenant, du point de vue d’une entreprise de logiciels, lorsque vous souhaitez améliorer une prévision, vous ne voulez pas prendre l’ensemble de données d’une entreprise à un moment donné et voir comment vous pouvez améliorer une mesure. Au lieu de cela, vous voulez collecter tous les ensembles de données que vous avez. Par exemple, nous avons aidé plus de 100 entreprises à optimiser leurs chaînes d’approvisionnement, nous disposons donc de bien plus de 100 ensembles de données à optimiser. Vous voulez vous assurer que votre moteur de prévision est cohérent et s’améliore de manière constante sur cette masse entière d’ensembles de données, pas seulement un seul. De plus, vous ne voulez pas seulement les ensembles de données massifs, vous voulez effectuer un test complet en arrière, remontant d’une semaine, de deux semaines, et ainsi de suite. C’est ainsi que vous abordez ce jeu d’optimisation du processus de prévision mondiale.
Joannes Vermorel: C’est exact. Cependant, même si nous pouvions partager ces mesures avec les entreprises, je ne suis pas certain que cela les aiderait beaucoup à avoir plus confiance dans le logiciel. Le problème est que les mesures les plus pertinentes de nos jours, telles que l’entropie croisée utilisée dans l’apprentissage profond (et qui est utilisée depuis plus d’une décennie pour l’anti-spam), sont assez complexes. Ces mesures s’appliquent aux prévisions probabilistes et sont largement supérieures aux mesures classiques telles que l’erreur absolue moyenne ou le pourcentage d’erreur absolue moyenne, qui sont dysfonctionnelles et pourtant toujours la pratique standard dans les chaînes d’approvisionnement.
Le défi auquel nous sommes confrontés est double. Premièrement, nous devons communiquer des chiffres qui sont très étrangers à la plupart des entreprises. Deuxièmement, lorsque vous souhaitez construire un moteur de prévision comme nous l’avons fait chez Lokad, les mesures représentent environ 50% de l’effort technologique. Elles ne sont pas seulement un petit élément à la fin du travail de conception d’un moteur de prévision ; les mesures sont au cœur même et représentent littéralement 50% de la complexité.
Cela signifie que nous n’avons pas seulement quelques mesures, nous en avons littéralement des centaines. En pratique, il n’est pas très utile de partager cette multitude de mesures car il faudrait littéralement un livre pour expliquer ce que tous ces chiffres signifient. En fin de compte, cela génère encore plus de confusion que d’être utile. C’est pourquoi nous suggérons généralement que, au lieu d’essayer de comprendre toutes ces mesures, les entreprises devraient se concentrer sur les valeurs aberrantes.
N’essayez pas de rétro-ingénierie les mesures dans le logiciel ; c’est très compliqué et pas nécessairement utile. Au lieu de cela, concentrez-vous sur les décisions qui sont générées en tant que sortie finale du système et concentrez-vous sur les valeurs aberrantes, les décisions qui sont manifestement erronées. Ce sont celles qui nécessitent votre attention la plus immédiate car ce sont celles qui vont vous coûter beaucoup d’argent d’un point de vue de la chaîne d’approvisionnement.
Kieran Chandler: Nous mentionnons souvent ce terme “anti-spam”. Si l’avenir des logiciels doit ressembler à l’anti-spam, la difficulté réside dans le fait que les chaînes d’approvisionnement sont intrinsèquement beaucoup plus complexes que simplement filtrer un peu de spam. Est-ce que cela fonctionnerait réellement en pratique ? Pouvons-nous réellement avoir des chaînes d’approvisionnement fonctionnant en pilote automatique complet ?
Joannes Vermorel: Oui et non. En effet, une chaîne d’approvisionnement est un système très complexe avec de nombreux humains, machines et logiciels impliqués. Donc, il n’y a aucun espoir qu’un logiciel avec des paramètres par défaut puisse tout faire. L’anti-spam fonctionne silencieusement sans avoir besoin de le configurer car toutes les boîtes e-mail sont à peu près les mêmes, vous pouvez donc également avoir une configuration automatisée pour l’anti-spam. Cependant, lorsqu’il s’agit de l’optimisation d’une chaîne d’approvisionnement pour une entreprise donnée, vous devez comprendre la stratégie de l’entreprise, les incitations financières, les points de douleur des clients et une multitude d’autres choses. Ces aspects ne peuvent pas être découverts par le logiciel lui-même. Peut-être qu’au bout d’un siècle, lorsque nous aurons une IA de niveau humain, cela pourrait être possible.
Kieran Chandler: L’intelligence artificielle, quelque chose d’aussi intelligent qu’un être humain très intelligent, voire plus intelligent, pourrait éventuellement avoir une configuration entièrement automatisée pour des chaînes d’approvisionnement complexes. Cependant, nous sommes actuellement assez loin d’un tel scénario. C’est pourquoi chez Lokad, nous avons ces scientifiques de la chaîne d’approvisionnement. Le travail du scientifique de la chaîne d’approvisionnement consiste à modéliser la chaîne d’approvisionnement d’une entreprise de manière à la fois précise et efficace. Cela pose un défi en termes d’interface utilisateur, car pour le faire efficacement, c’est presque comme avoir un environnement de développement intégré. Est-ce correct ?
Joannes Vermorel: Absolument, c’est une situation complexe et cela n’a pas le glamour hollywoodien dont nous avons parlé plus tôt. La réalité est que l’écriture de code est un métier. Avec de bons outils, vous pouvez le faire plus rapidement et mieux. La correction par conception est très importante dans la chaîne d’approvisionnement. L’essai et l’erreur peuvent être théoriquement attrayants, mais dans le monde réel de la chaîne d’approvisionnement, cela coûte extrêmement cher. Vous ne voulez pas faire des milliers d’erreurs dans les achats juste pour finalement y arriver. Cela coûterait des millions. C’est pourquoi vous avez besoin d’un environnement de programmation qui aide à atteindre cette correction par conception.
Kieran Chandler: Donc, ce n’est pas aussi glamour que ça en a l’air, mais il y a plus que simplement écrire du code, n’est-ce pas ?
Joannes Vermorel: Exactement, ce n’est pas du style hollywoodien. C’est comme écrire du code. Nous n’essayons pas de résoudre un problème de programmation général. Nous voulons simplement résoudre le problème de la modélisation quantitative des chaînes d’approvisionnement. C’est pourquoi nous avons notre propre langage de programmation spécifique au domaine appelé Envision. Envision est doté de fonctionnalités conçues pour offrir un degré de correction par conception pendant que vous écrivez le code. Vous pouvez être productif avec des fonctionnalités telles que l’autocomplétion et vous pouvez atteindre de nombreux degrés de correction par conception grâce à l’analyse statique du code. Par exemple, il peut détecter si une variable que vous avez introduite dans votre script n’a aucun impact sur une décision de chaîne d’approvisionnement. Cela pourrait signifier que vous avez oublié de connecter un facteur économique à votre modèle, ou que vous avez simplement supprimé du code inutile.
Kieran Chandler: Donc, même si ce n’est pas une interface utilisateur en 3D comme dans Minority Report, il y a un avenir pour les interfaces utilisateur dans cet environnement de programmation ?
Joannes Vermorel: Oui, en effet. L’avenir des interfaces utilisateur chez Lokad vise à rendre les scientifiques de la supply chain, qui sont précieux et rares, plus productifs et efficaces. L’accent n’est pas mis sur une interface utilisateur en 3D où vous pouvez faire glisser des éléments et dessiner des graphiques visuellement, mais sur des widgets intelligents dans l’environnement de programmation.
Kieran Chandler: Eh bien, c’est suffisant pour conclure. Merci d’avoir pris le temps de discuter avec nous des interfaces utilisateur du futur. Cela a été une conversation intéressante. Il est vraiment intéressant de comparer la vision hollywoodienne de la réalité avec ce qui se passera réellement dans le futur. Merci beaucoup d’avoir suivi l’épisode d’aujourd’hui. Comme toujours, nous sommes là pour vous aider si vous avez d’autres questions sur les interfaces utilisateur, et nous serons de retour très bientôt avec un autre épisode. D’ici là, à très bientôt.
