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Un épisode retour d’expérience passionnant : comment une banque régionale a réussi à réduire par cinq le nombre de faux positifs dans la détection de fraude grâce au machine learning.
Un projet mené 100 % on-premise, dans un environnement hautement sécurisé, où chaque contrainte technique est devenue une opportunité d’innovation.
Porté par l’équipe Wavenet, ce cas concret démontre qu’il est possible d’intégrer l’IA dans des systèmes critiques, sans compromis sur la confidentialité ni sur la performance.

Après avoir exploré dans un précédent épisode la question « Les clients légers sont-ils devenus trop lourds ? », l’équipe du Wavenet Podcast – Focus Tech poursuit sa série consacrée au frontend.
Cette fois, il s’agit de mettre de l’ordre entre trois architectures souvent citées mais rarement comparées en détail : la SPA, le SSR et le SSG.

Antoine Richez, Olivier Bossaert et Simon Baudart prennent le temps de définir chacune d’elles, d’expliquer comment elles se construisent, comment s’effectuent les échanges entre client et serveur, et surtout de les évaluer selon des critères concrets : complexité, performance, référencement, sécurité ou encore éco-conception —
autant d’éléments qui permettront de se faire une meilleure idée de comment procéder à un choix.

Un épisode complet, pédagogique, et fidèle à l’esprit Wavenet : clair, technique, et sans détour. 🦆

Chez Wavenet, le rôle d’analyste ne se résume pas à “traduire” des besoins. C’est un métier “plus plus” : comprendre le fonctionnement réel des utilisateurs, challenger les demandes, concevoir une solution soutenable, puis accompagner le développement jusqu’aux tests et à la mise en production.
Dans cet épisode de The Wavenet’s Got Talent, Clotilde Delhaye, Margaud Delvaux et Andy Deffrasnes racontent leur quotidien : l’interface entre le métier, les équipes techniques et la réalité des contraintes (budget, délais, expérience utilisateur).