Véhicules autonomes et discrimination - Les fournisseurs de système IA entre le marteau et l’enclume
Les expériences sociales menées par le MIT concernant les choix moraux à effectuer par des véhicules autonomes démontrent une disparité de résultats en fonction de facteurs culturels et géographiques. Le projet de réglementation européenne prévoit que les données d’entraînement des IA doivent tenir compte des caractéristiques propres au contexte géographique et comportemental. Les fournisseurs de données et de système IA sont-ils donc autorisés à – voire obligés de – procéder à des traitements discriminatoires pour alimenter les futures IA ? Comment articuler les dispositions du projet de Règlement IA avec les interdictions de traitement discriminatoire contenues, par exemple, dans le RGPD ?
earlegal – Comment tirer parti des règlements DSA/DMA ?Lexing - Belgium
Formation earlegal du 2 juin 2023.
- Quels sont les sites internet visés ? Mon application est-elle concernée ?
- Quels services puis-je désormais exiger des plateformes internet ?
- Comment organiser mes campagnes marketing à l’avenir ?
- Comment lutter contre le dénigrement et les Fake News en ligne ?
Par Norman Neyrinck et Antoine Lange.
Enregistrement électronique des présences sur chantier -Loi du 27 décembre 20...tdemaret
Le 27 décembre 2012 la loi établissant l'enregistrement électronique des présences sur les chantiers temporaires ou mobiles a été publié au Moniteur belge. Même si la loi d’application doit encore être écrite on vous conseille de bien en prendre note et de vous préparer au mieux !
Expert en la matière et suite à des contacts avancés avec la confédération de la construction pour le groupe de travail et avec le cabinet en charge pour l'application de cette loi, aidoo mobile vous informe et vous aide !
Cette fois-ci encore, Emixis (fusion résultant de mobile token et BF Engineering/Datatrak) anticipe et vous explique la nouvelle loi sur l’enregistrement électronique des présences sur chantier.
mobile token avait déjà livré de l’information sur la prime de mobilité dans le secteur de la construction et la façon de calculer cette prime (Loi Janvier 2012 – CP 124).
Plus d'info sur www.aidoo-mobile.com | t.demaret@emixis.com | +32 2 241.41.42
Véhicules autonomes et discrimination - Les fournisseurs de système IA entre le marteau et l’enclume
Les expériences sociales menées par le MIT concernant les choix moraux à effectuer par des véhicules autonomes démontrent une disparité de résultats en fonction de facteurs culturels et géographiques. Le projet de réglementation européenne prévoit que les données d’entraînement des IA doivent tenir compte des caractéristiques propres au contexte géographique et comportemental. Les fournisseurs de données et de système IA sont-ils donc autorisés à – voire obligés de – procéder à des traitements discriminatoires pour alimenter les futures IA ? Comment articuler les dispositions du projet de Règlement IA avec les interdictions de traitement discriminatoire contenues, par exemple, dans le RGPD ?
earlegal – Comment tirer parti des règlements DSA/DMA ?Lexing - Belgium
Formation earlegal du 2 juin 2023.
- Quels sont les sites internet visés ? Mon application est-elle concernée ?
- Quels services puis-je désormais exiger des plateformes internet ?
- Comment organiser mes campagnes marketing à l’avenir ?
- Comment lutter contre le dénigrement et les Fake News en ligne ?
Par Norman Neyrinck et Antoine Lange.
Enregistrement électronique des présences sur chantier -Loi du 27 décembre 20...tdemaret
Le 27 décembre 2012 la loi établissant l'enregistrement électronique des présences sur les chantiers temporaires ou mobiles a été publié au Moniteur belge. Même si la loi d’application doit encore être écrite on vous conseille de bien en prendre note et de vous préparer au mieux !
Expert en la matière et suite à des contacts avancés avec la confédération de la construction pour le groupe de travail et avec le cabinet en charge pour l'application de cette loi, aidoo mobile vous informe et vous aide !
Cette fois-ci encore, Emixis (fusion résultant de mobile token et BF Engineering/Datatrak) anticipe et vous explique la nouvelle loi sur l’enregistrement électronique des présences sur chantier.
mobile token avait déjà livré de l’information sur la prime de mobilité dans le secteur de la construction et la façon de calculer cette prime (Loi Janvier 2012 – CP 124).
Plus d'info sur www.aidoo-mobile.com | t.demaret@emixis.com | +32 2 241.41.42
earlegal #4 - Plateformes en ligne : Créez la vôtre ! Développez vos activi...Lexing - Belgium
earlegal du 18 novembre 2016 [MAJ 25/01/17]
Alexandre Cassart, Norman Neyrinck et Lexing répondent, après une brève introduction aux questions suivantes:
- Comment organiser votre plateforme pour limiter votre responsabilité ?
- L’intermédiaire peut-il imposer des conditions générales sur sa plate-forme ? Lesquelles ?
- Taxis, hôtels, … Comment lancer sa plate-forme sur un marché régulé ?
- Comment déclarer les revenus issus de l’économie collaborative ? Quel statut pour les partenaires professionnels de la plateforme ?
Toutes les vidéos des Earlegal sont accessibles sous l'onglet Web TV du site Larcier ici: www.earlegal.be
Systeme de la Reconnaissance des des plaques d'immatriculation marocainesBOUHNIN Jawad
De nos jours il existe de nombreux systèmes de reconnaissance des plaques d’immatriculation, ces
systèmes ont deux axes majeurs, qui sont la détection de la plaque d’immatriculation et la
reconnaissance de ses caractères.
Cependant ces systèmes sont contrôlés par diverses conditions liées à la couleur des plaques
connue d’avance, aux arrières plans fixes…., et varient en terme d’extraction des caractéristiques.
Par conséquent ce présent rapport propose un nouveau système de reconnaissance des plaques
d’immatriculation basé sur l’acquisition des images et le traitement par Matlab.
Notre système est constitué de trois étapes majeures, qui sont la phase d’acquisition. Le deuxième
axe consiste à extraire à partir d’une image acquise au niveau de gris par une caméra digitale la
plaque de la voiture en se basant essentiellement sur une méthode de détection de contours. Cette
plaque subit par la suite une segmentation en caractères afin d’être reconnu . Le troisième axe
constitue la phase de la reconnaissance, ces étapes ont été appliquées sur une base de données
des plaques d’immatriculation marocaines.
Les informations extraites peuvent être utilisées pour plusieurs intérêts, comme le contrôle d’accès
et de flux, la surveillance des passages aux frontières et aux péages, la recherche de véhicules
suspects ou encore la lutte contre la criminalité, etc. Ceci rend leurs lectures cruciale et inévitable
dans tous ces domaines.
Les résultats des expérimentations obtenus montrent que la méthode proposée achève des taux
de reconnaissance acceptable.
Automatisation des péages routiers au cameroun. Brève etat de l'art et présentation d'un mécanisme d'automatisation des péages routiers au Cameroun. Nous avons aussi fait un bilan des péages routiers et notre étude date de 2007. Nous remercions notre encadreur et nos amis pour leur aide.
Les transactions financières et bancaires dans la e-administration & la e-go...Abdoulaye Kanté
4 Partage d’expériences
SENEGAL : Déclaration & Paiement de l’impôt en ligne
SENEGAL : Déclaration & Paiement en ligne des taxes de douane
ORANGE : la porte monnaie virtuelle au service du grand public
METZ / FRANCE : Solution de paiement par NFC mise en place par la ville de Metz (France) pour la gestion du parking public
Le Comptoir OCTO - Qu’apporte l’analyse de cycle de vie lors d’un audit d’éco...OCTO Technology
Par Nicolas Bordier (Consultant numérique responsable @OCTO Technology) et Alaric Rougnon-Glasson (Sustainable Tech Consultant @OCTO Technology)
Sur un exemple très concret d’audit d’éco-conception de l’outil de bilan carbone C’Bilan développé par ICDC (Caisse des dépôts et consignations) nous allons expliquer en quoi l’ACV (analyse de cycle de vie) a été déterminante pour identifier les pistes d’actions pour réduire jusqu'à 82% de l’empreinte environnementale du service.
Vidéo Youtube : https://www.youtube.com/watch?v=7R8oL2P_DkU
Compte-rendu :
earlegal #4 - Plateformes en ligne : Créez la vôtre ! Développez vos activi...Lexing - Belgium
earlegal du 18 novembre 2016 [MAJ 25/01/17]
Alexandre Cassart, Norman Neyrinck et Lexing répondent, après une brève introduction aux questions suivantes:
- Comment organiser votre plateforme pour limiter votre responsabilité ?
- L’intermédiaire peut-il imposer des conditions générales sur sa plate-forme ? Lesquelles ?
- Taxis, hôtels, … Comment lancer sa plate-forme sur un marché régulé ?
- Comment déclarer les revenus issus de l’économie collaborative ? Quel statut pour les partenaires professionnels de la plateforme ?
Toutes les vidéos des Earlegal sont accessibles sous l'onglet Web TV du site Larcier ici: www.earlegal.be
Systeme de la Reconnaissance des des plaques d'immatriculation marocainesBOUHNIN Jawad
De nos jours il existe de nombreux systèmes de reconnaissance des plaques d’immatriculation, ces
systèmes ont deux axes majeurs, qui sont la détection de la plaque d’immatriculation et la
reconnaissance de ses caractères.
Cependant ces systèmes sont contrôlés par diverses conditions liées à la couleur des plaques
connue d’avance, aux arrières plans fixes…., et varient en terme d’extraction des caractéristiques.
Par conséquent ce présent rapport propose un nouveau système de reconnaissance des plaques
d’immatriculation basé sur l’acquisition des images et le traitement par Matlab.
Notre système est constitué de trois étapes majeures, qui sont la phase d’acquisition. Le deuxième
axe consiste à extraire à partir d’une image acquise au niveau de gris par une caméra digitale la
plaque de la voiture en se basant essentiellement sur une méthode de détection de contours. Cette
plaque subit par la suite une segmentation en caractères afin d’être reconnu . Le troisième axe
constitue la phase de la reconnaissance, ces étapes ont été appliquées sur une base de données
des plaques d’immatriculation marocaines.
Les informations extraites peuvent être utilisées pour plusieurs intérêts, comme le contrôle d’accès
et de flux, la surveillance des passages aux frontières et aux péages, la recherche de véhicules
suspects ou encore la lutte contre la criminalité, etc. Ceci rend leurs lectures cruciale et inévitable
dans tous ces domaines.
Les résultats des expérimentations obtenus montrent que la méthode proposée achève des taux
de reconnaissance acceptable.
Automatisation des péages routiers au cameroun. Brève etat de l'art et présentation d'un mécanisme d'automatisation des péages routiers au Cameroun. Nous avons aussi fait un bilan des péages routiers et notre étude date de 2007. Nous remercions notre encadreur et nos amis pour leur aide.
Les transactions financières et bancaires dans la e-administration & la e-go...Abdoulaye Kanté
4 Partage d’expériences
SENEGAL : Déclaration & Paiement de l’impôt en ligne
SENEGAL : Déclaration & Paiement en ligne des taxes de douane
ORANGE : la porte monnaie virtuelle au service du grand public
METZ / FRANCE : Solution de paiement par NFC mise en place par la ville de Metz (France) pour la gestion du parking public
Le Comptoir OCTO - Qu’apporte l’analyse de cycle de vie lors d’un audit d’éco...OCTO Technology
Par Nicolas Bordier (Consultant numérique responsable @OCTO Technology) et Alaric Rougnon-Glasson (Sustainable Tech Consultant @OCTO Technology)
Sur un exemple très concret d’audit d’éco-conception de l’outil de bilan carbone C’Bilan développé par ICDC (Caisse des dépôts et consignations) nous allons expliquer en quoi l’ACV (analyse de cycle de vie) a été déterminante pour identifier les pistes d’actions pour réduire jusqu'à 82% de l’empreinte environnementale du service.
Vidéo Youtube : https://www.youtube.com/watch?v=7R8oL2P_DkU
Compte-rendu :
Ouvrez la porte ou prenez un mur (Agile Tour Genève 2024)Laurent Speyser
(Conférence dessinée)
Vous êtes certainement à l’origine, ou impliqué, dans un changement au sein de votre organisation. Et peut être que cela ne se passe pas aussi bien qu’attendu…
Depuis plusieurs années, je fais régulièrement le constat de l’échec de l’adoption de l’Agilité, et plus globalement de grands changements, dans les organisations. Je vais tenter de vous expliquer pourquoi ils suscitent peu d'adhésion, peu d’engagement, et ils ne tiennent pas dans le temps.
Heureusement, il existe un autre chemin. Pour l'emprunter il s'agira de cultiver l'invitation, l'intelligence collective , la mécanique des jeux, les rites de passages, .... afin que l'agilité prenne racine.
Vous repartirez de cette conférence en ayant pris du recul sur le changement tel qu‘il est généralement opéré aujourd’hui, et en ayant découvert (ou redécouvert) le seul guide valable à suivre, à mon sens, pour un changement authentique, durable, et respectueux des individus! Et en bonus, 2 ou 3 trucs pratiques!
MongoDB in a scale-up: how to get away from a monolithic hell — MongoDB Paris...Horgix
This is the slide deck of a talk by Alexis "Horgix" Chotard and Laurentiu Capatina presented at the MongoDB Paris User Group in June 2024 about the feedback on how PayFit move away from a monolithic hell of a self-hosted MongoDB cluster to managed alternatives. Pitch below.
March 15, 2023, 6:59 AM: a MongoDB cluster collapses. Tough luck, this cluster contains 95% of user data and is absolutely vital for even minimal operation of our application. To worsen matters, this cluster is 7 years behind on versions, is not scalable, and barely observable. Furthermore, even the data model would quickly raise eyebrows: applications communicating with each other by reading/writing in the same MongoDB documents, documents reaching the maximum limit of 16MiB with hundreds of levels of nesting, and so forth. The incident will last several days and result in the loss of many users. We've seen better scenarios.
Let's explore how PayFit found itself in this hellish situation and, more importantly, how we managed to overcome it!
On the agenda: technical stabilization, untangling data models, breaking apart a Single Point of Failure (SPOF) into several elements with a more restricted blast radius, transitioning to managed services, improving internal accesses, regaining control over risky operations, and ultimately, approaching a technical migration when it impacts all development teams.
L'IA connaît une croissance rapide et son intégration dans le domaine éducatif soulève de nombreuses questions. Aujourd'hui, nous explorerons comment les étudiants utilisent l'IA, les perceptions des enseignants à ce sujet, et les mesures possibles pour encadrer ces usages.
Constat Actuel
L'IA est de plus en plus présente dans notre quotidien, y compris dans l'éducation. Certaines universités, comme Science Po en janvier 2023, ont interdit l'utilisation de l'IA, tandis que d'autres, comme l'Université de Prague, la considèrent comme du plagiat. Cette diversité de positions souligne la nécessité urgente d'une réponse institutionnelle pour encadrer ces usages et prévenir les risques de triche et de plagiat.
Enquête Nationale
Pour mieux comprendre ces dynamiques, une enquête nationale intitulée "L'IA dans l'enseignement" a été réalisée. Les auteurs de cette enquête sont Le Sphynx (sondage) et Compilatio (fraude académique). Elle a été diffusée dans les universités de Lyon et d'Aix-Marseille entre le 21 juin et le 15 août 2023, touchant 1242 enseignants et 4443 étudiants. Les questionnaires, conçus pour étudier les usages de l'IA et les représentations de ces usages, abordaient des thèmes comme les craintes, les opportunités et l'acceptabilité.
Résultats de l'Enquête
Les résultats montrent que 55 % des étudiants utilisent l'IA de manière occasionnelle ou fréquente, contre 34 % des enseignants. Cependant, 88 % des enseignants pensent que leurs étudiants utilisent l'IA, ce qui pourrait indiquer une surestimation des usages. Les usages identifiés incluent la recherche d'informations et la rédaction de textes, bien que ces réponses ne puissent pas être cumulées dans les choix proposés.
Analyse Critique
Une analyse plus approfondie révèle que les enseignants peinent à percevoir les bénéfices de l'IA pour l'apprentissage, contrairement aux étudiants. La question de savoir si l'IA améliore les notes sans développer les compétences reste débattue. Est-ce un dopage académique ou une opportunité pour un apprentissage plus efficace ?
Acceptabilité et Éthique
L'enquête révèle que beaucoup d'étudiants jugent acceptable d'utiliser l'IA pour rédiger leurs devoirs, et même un quart des enseignants partagent cet avis. Cela pose des questions éthiques cruciales : copier-coller est-il tricher ? Utiliser l'IA sous supervision ou pour des traductions est-il acceptable ? La réponse n'est pas simple et nécessite un débat ouvert.
Propositions et Solutions
Pour encadrer ces usages, plusieurs solutions sont proposées. Plutôt que d'interdire l'IA, il est suggéré de fixer des règles pour une utilisation responsable. Des innovations pédagogiques peuvent également être explorées, comme la création de situations de concurrence professionnelle ou l'utilisation de détecteurs d'IA.
Conclusion
En conclusion, bien que l'étude présente des limites, elle souligne un besoin urgent de régulation. Une charte institutionnelle pourrait fournir un cadre pour une utilisation éthique.
1. Université Alioune Diop de Bambey
UFR SATIC / Département TIC
Projet Java avancé 2018
Licence 3 AMRT
TITRE :
Réalisation d’une application java pour la gestion des « Infractions au permis
de conduire à point »
Délai de livraison :
Le 14 Avril 2018 à 17h00 au plus tard à l’adresse g.dahirou@gmail.com – délai de rigueur.
GROUPES : le projet peut être réalisé par groupes de deux étudiants au plus. Chaque étudiant devra être en
mesure d’expliquer l’intégralité du code de l’application ainsi que les différents choix opérés.
LIVRABLE :
- Un document décrivant la modélisation avec Mérise ou UML
- Un fichier sous le format d’archive java correspondant au projet créé sous Eclipse ou Netbeans,
avec les sous-dossiers src, bin, et doc correspondant respectivement aux sources, exécutables, et à
la documentation du projet, et un fichier Mabase.sql correspondant aux données de test de votre
base de données.
- Le projet désarchivé devra pouvoir être exécuté sans aucune configuration spéciale. Pour cela, il
faudra fournir le fichier exécutable du projet avec l’extension .jar.
SOUTENANCE :
Les projets seront présentés et soutenus le 18 Avril 2018.
Description du projet :
Ce projet part d’une situation réelle, celle d’une infraction au code de la route, et conduit l’étudiant à analyser
un document pour en extraire les informations utiles à la mise en place d’un système « d’infractions au
permis de conduire ». Les questions concernent les points suivants : une modélisation du système sous
Merise ou UML, une réalisation de l’application avec le langage Java qui utilise un serveur de base de
données, et une utilisation des threads et sockets.
Les infractions au code de la route en général et relatives aux dépassements et aux excès de vitesse en
particulier sont régies par un certain nombre de dispositions législatives et administratives. Nous allons nous
intéresser au processus d’enregistrement des types d’infractions et de délits, d’enregistrement des
contraventions, et de recouvrement des amendes ; et tenter de modéliser le système d’information de ce
processus.
Voici les types de répressions possibles :
1. Un barème correspondant à la gravité des fautes est instauré. Il comprend un retrait de 1 à 10 points
du permis, selon le barème suivant :
Barème :
♦ Plusieurs infractions commises simultanément peuvent entrainer un retrait jusqu’à 10 points
♦ Pour les délits, le retrait des points est égal à 8 points par délit
Remarque : le client reçoit une contravention si le nombre total de points alloués (10 points) est épuisé. La
contravention sera payée au poste de police ou commissariat le plus proche. Trois contreventions reçus sur
une période de 3 mois entraine la suspension du permis de conduire pour une durée d’un an.
2. 1 point ♦ Non port de la ceinture de sécurité
♦ Défaut d’assurance
♦ Défaut de visite technique
♦ Défaut de trousse de secours
♦ Défaut de triangle de signalisation
♦ Défaut de roue de secours
♦ Défaut de pare-brise, rétroviseur intérieur, rétroviseur extérieur
♦ Défaut de feux (signalisation, position, route, croisement)
2 points ♦ Dépassement de moins de 20 km/h de la vitesse maximale autorisée
♦ Chevauchement d’une ligne continue seule ou quand elle n’est pas doublée par
une ligne discontinue
3 points ♦ Dépassement de la vitesse maximale autorisée compris entre 20km/h et moins
de 30 km/h
♦ Usage d’un détecteur de radar
♦ Accélération de l’allure d’un véhicule sur le point d’être dépassé
♦
4 points ♦ Utilisation d’un téléphone portable tenu en main
♦ Circulation ou stationnement sur le terre-plein central d’autoroute
5 points ♦ Dépassement sur ligne continue
♦ Dépassement à droite
♦ Dépassement en troisième position
6 points ♦ Non respect de panneau ou feu de signalisation
♦ Stationnement interdit
♦ Arrêt sur la chaussée
7 points ♦ Vitesse excessive en agglomération
♦ Excès de vitesse relatif au panneau
♦ Surcharge (passagers ou essieu)
8 points ♦ Défaut de permis de conduire
♦ Conduite en état d’ébriété
♦ Accident avec dommage matériel
♦ Accident avec dommage corporel
♦ Fuite
♦ Accident mortel
À chaque point retiré sont associés un ou plusieurs motifs de contraventions, ceux-ci ne coûtant qu’un
nombre de points unique
2) une classification de la sévérité des contraventions est également instaurée. Celle-ci mentionne le
montant des amendes, le nombre de points retirés et l’éventuelle suspension du permis, selon un tableau
précis.
TRAVAIL A FAIRE :
Question 1 : Modélisez le système sous Merise ou UML.
Quelques informations sur :
- Le client (CodeClient, Numéro de permis de conduire, Nom, Prénom, Adresse complète)
3. - la carte grise(CodeCarteGrise, Immatriculation, prénom, nom, genre, marque, type, date de mise en
circulation)
- le lieu où a été relevée l’infraction ou le délit (Nom commune, Nom voie, Sens de circulation, Code
postal commune, Point kilométrique exact où était positionné l’appareil ayant servi au contrôle),
- Gestionnaire (CodeGest, Nom, Prénom, Grade, Commissariat de rattachement) ;
- Homme de tenue (CodeHommeTenue, Nom, Prénom, Grade, poste de rattachement).
L’infraction elle-même est ensuite décrite (Date et heure précise, Motif, Catégorie de l’infraction, Numéro
article du code de la route réprimant cette infraction, Vitesse relevée, Vitesse maximum autorisée, vitesse
retenue pour la détermination du motif). On trouve ensuite un booléen indiquant si, oui ou non,
l’infraction entraîne une perte de point(s) sur le permis de conduire, les montants des amendes forfaitaire,
minorée et de majorée.
Enfin, très important, l’avis comporte la date d’envoi, un identifiant (numéro à quatorze chiffres) et une
clé de contrôle (de deux chiffres).
D’autres informations figurent sur ce document, mais nous n’en tiendrons pas compte ici.
Question 2 :
A partir du modèle logique de données obtenu (MLD) avec Mérise ou du diagramme de classes
avec UML, créer la base de données relationnelle correspondante.
Question 3 : SWING
A l’aide des SWING, implémenter les différents modules du programme JAVA. Ce dernier va interagir
avec une base de données MySQL.
L’application comportera les modules suivants :
- Module 1 : Interface Administrateur
Permet de faire la gestion des utilisateurs (Homme de tenu en circulation et gestionnaire des infractions
- Module 2 : Interface Homme de tenu
Permet à un homme de tenu en circulation de choisir le type de faute (infraction ou délit) et de saisir les
informations du permis, de la carte grise du véhicule et du type de faute.
En cas d’infraction, le système lui retire des points.
En cas de délit, le système lui retire des points et il n’y a pas de possibilité de contravention, l’affaire sera
portée en justice.
- Module 3 : Interface Gestionnaire
Permet d’enregistrer le permis de conduire d’un nouveau client et de lui attribuer le nombre total de point.
Permet de recevoir et d’afficher les types d’infraction ou de délit envoyé par un homme de tenu et de gérer
les contraventions des clients ou particuliers.
Question 4 : Utilisation des sockets (client / serveur)
Le système comportera deux types d’applications une application serveur et deux applications clientes.
♦ L’application serveur sera gérée par l’administrateur qui doit démarrer le serveur sur un
port spécifique qu’il donnera aux clients (Applications clientes).
♦ Une application cliente qui sera utilisée par les hommes de tenue
♦ Et une autre application cliente qui sera utilisée par les gestionnaires.
Utiliser les sockets pour réaliser la connexion et les échanges d’information entre le serveur et les
applications clientes.
4. Annexe : Forme de l’interface
Techniquement, l’application devra être conçue sous forme d’une seule fenêtre (JFrame) divisée
logiquement avec un gestionnaire de positionnement adéquat en trois zones représentant chacun un
panneau :
- Une première zone (ZoneHaut) devant accueillir le menu principal de l’application avec un
bouton pour chaque fonctionnalité du module :
- Une seconde zone (zoneMilieu) servant d’espace de travail : c’est cette zone qui selon le bouton
actif doit fournir l’interface adéquate à l’utilisateur final lui permettant de saisir ou d’afficher des
informations selon le cas.
- Une troisième zone (zoneBas) fournissant une zone de texte (JTextArea) non éditable pour
afficher les événements internes correspondant à des messages d’erreurs (Exemple : erreur de
connexion à la base de données, table vide, enregistrement /suppression/modification bien ou mal
effectué, etc.)
Selon les besoins d’affichage, chacun de ces trois panneaux devra lui-même être divisé en d’autres sous
panneaux à l’aide des gestionnaires FlowLayout, BorderLayout, ou GridLayout.
L’idée globale est d’afficher la fenêtre avec trois subdivisions, si l’utilisateur fait un clic sur un bouton de
zone haut, une méthode gestionnaire d’événements :
- Identifie l’origine de l’événement,
- Divise le panneau zoneMilieu en un nombre de sous-panneaux nécessaires à l’aide des
gestionnaires de positionnement précités.
- Met du contenu à chaque sous panneau créé,
- Affiche toutes les notifications nécessaires à l’utilisateur sur zoneBas depuis le début de
l’exécution du programme (à l’aide par exemple de la méthode d’instance append( ).
La recherche d’un mot clé peut se faire en utilisant un objet de la classe java.util.StringTokenizer dont
une utilisation est illustrée par le bout de code ci-après :
StringTokenizer jetons = new StringTokenizer(chaineADecouper);
While(jetons.hasMoreTokens( )) System.out.println(jetons.nextToken( ));
Ce bout de code permet d’afficher tous les mots constituant une chaine de caractères sur des lignes
différentes de la sortie standard.
La fenêtre de l’application doit avoir une taille fixée, des barres de défilement pourront être ajoutées aux
composants JPanel, JTextArea, etc, chaque fois que c’est nécessaire ; cela peut se faire à l’aide de la classe
javax.swing.JScrollPane dont le constructeur JScrollPane( Component c1) retourne un composant
correspondant à c1 avec des barres de défilement.
Dr. Dahirou GUEYE
FIN