Le gestionnaire des tâches est un utilitaire de Windows qui permet de voir, contrôler et administrer les différents programmes en cours d’exécution sur un ordinateur. Sous Windows 10, il y plusieurs façons de lancer le gestionnaire des tâches.

Les fonctions du gestionnaire des tâches

Le gestionnaire des tâches sous Windows 10 permet d’accéder à différentes fonctions :

• visualiser l’ensemble des programmes et processus qui sont actuellement en cours d’exécution sur un ordinateur Windows
• analyser les performances de l’ordinateur (identifier les programmes qui utilisent le plus de ressources)
• forcer l’arrêt d’un programme qui plante ou qui freeze
• arrêter un programme inutile présent en arrière plan

Les différentes méthodes pour lancer le gestionnaire des tâches

1) Lancer le gestionnaire de tâches depuis la barre des tâches

Avec la souris, cliquer droit sur la barre des tâches. La barre des tâches affiche alors son menu contextuel. Dans le bas de la liste des opérations, vous trouverez « Gestionnaire des tâches ».

En cliquant dessus, vous lancez le gestionnaire des tâches. En fonction des paramètres de sécurité, vous pouvez avoir un message d’alerte demandant une autorisation. Répondez « Oui » pour autoriser le lancement.

2) Lancer le gestionnaire des tâches par un raccourci clavier spécifique

L’appui simultané sur les touches [CTRL] + [Shift] + [ESC] lance automatiquement le gestionnaire des tâches.

La touche [Shift] est parfois notée [Maj], représente une flèche vers le haut. La touche [ESC], parfois notée [Echap] est aussi appelée « touche d’échappement ».

En fonction des paramètres de sécurité, vous pouvez avoir un message d’alerte demandant une autorisation. Répondez « Oui » pour autoriser le lancement.

3) Lancer le gestionnaire des tâches par un raccourci clavier général

L’appui simultané sur les touches [CTRL] + [ALT] + [DEL]est une combinaison de touches très connue, qui permet d’arrêter un ordinateur sous Windows.

Sous Windows 10, cette combinaison de touches permet d’accéder à une liste d’opérations possibles, dont l’arrêt de l’ordinateur, mais aussi le lancement du gestionnaire des tâches.

Choisissez « Gestionnaire des tâches » dans la liste proposée pour lancer le gestionnaire des tâches.

En fonction des paramètres de sécurité, vous pouvez avoir un message d’alerte demandant une autorisation. Répondez « Oui » pour autoriser le lancement.

4) Lancer le gestionnaire des tâches par un raccourci spécifique

En appuyant simultanément sur les touches [Touche de logo Windows] + [R] on lance la boite de dialogue d’exécution.

On renseigne le nom du programme correspondant au gestionnaire des tâches : Taskmgr.exe et on appuie sur [OK].

En fonction des paramètres de sécurité, vous pouvez avoir un message d’alerte demandant une autorisation. Répondez « Oui » pour autoriser le lancement.

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Le Data Analytics est un ensemble de méthodes statistiques visant à tirer des conclusions de masses d’informations. Cette science s’appuie sur les innombrables données récoltées par une entité pour comprendre certains phénomènes et ainsi mieux les anticiper.

Dans le monde de l’entreprise, cela permet par exemple de prendre les décisions les plus adéquates le plus rapidement possible. Grâce au développement de la science, les analystes sont équipés d’outils à but descriptif, prédictif ou prescriptif et peuvent ainsi faire parler les données.

Quelle est la différence entre le Data Mining et le Data Analytics ?

A la différence du Data Mining qui fouille les données, le Data Analytics se focalise sur des données brutes afin d’en tirer des conclusions plus sommaires, sans rechercher de modèles cachés.

Le but est d’en ressortir des informations compréhensibles et accessibles pour tous, de faire parler les données. Des données qui ne sont pas observables de prime abord et nécessitent d’être traitées.

Elles sont souvent traduites par des représentations graphiques pour être encore plus facilement appréhendées.

Les différents types de Data Analytics

On distingue 3 sortes de domaine analytique. Chacun d’eux possède un but précis et participe à sa manière à la prise de décision la plus adéquate.

• L’analytique à but descriptif permet comme son nom l’indique de décrire un phénomène. C’est certainement la méthode la plus connue, elle consiste à transformer les données en connaissances.
  En ayant 100 visiteurs sur son site Internet pour 1 acheteur, on en déduit que le taux de transformation est de 1%. Cette donnée permet de se rendre compte de la faible transformation et donc mettre en place une stratégie pour contrecarrer ce mauvais point.
• L’analyse prédictive a elle pour objectif de prévoir. Le but est dans ce cas de figure d’anticiper de potentiels événements. Cette analyse se rapproche du travail du Data Miner qui fournit des modèles.
• Enfin l’analytique prescriptif permet lui de choisir entre plusieurs actions proposées afin d’agir le résultat final.

Exemples concrets d’utilisation

Les Data Analyst interviennent quotidiennement dans les entreprises et recherchent sans cesse les données pertinentes selon les directives qu’ils reçoivent.

Un site marchand a par exemple recours à l’analyse de données pour déterminer le comportement des visiteurs sur leur site.

Les études menées peuvent dégager les tendances comportementales des utilisateurs tout en utilisant des données multiples et complexes.

En fonction des résultats, l’entreprise peut décider de la marche à suivre en termes de fidélisation, d’offres supplémentaires ou bien même de la restructuration de certaines pages du site. Évidemment plus les données collectées en amont sont importantes, plus les enseignements tirés sont précis.

Autre exemple, en période de soldes, les boutiques vont décider en amont des remises à effectuer. Selon les premières tendances de ventes, la remise pourra être accentuée ou bien laissée au même taux.

Si un article est jugé suffisamment “accéléré” par un remise à -20%, il y a de fortes chances qu’il reste à ce taux. En revanche, si les Data Analyst remarque qu’un article soldé à -20% ne voit pas ses ventes boostées, alors la direction de l’offre prendre certainement la décision de passer cet article à une remise supérieure.

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Avec les réseaux sociaux, les fausses images se sont multipliées. Les médias partagent des millions de photos, certaines vraies, d’autres fausses. Leur objectif : avoir le maximum de partage, de like, et de retweet.

La vérification devient de plus en plus difficile. Les plus incrédules d’entre vous peuvent facilement tomber dans le panneau.

Pour éviter de vous faire avoir, voici quelques astuces pratiques pour repérer les fausses images.

Faire une recherche d’image inversée sur Google

La recherche d’image inversée consiste à effectuer une recherche à partir d’une image pour trouver des images similaires sur le Web. Google propose depuis plusieurs années cette fonctionnalité.

Pour ce faire, vous n’avez besoin ni de logiciel, ni de compétences techniques.

Il suffit de faire un clic droit avec votre souris sur l’image et de cliquer sur « Rechercher une image avec Google ».

Vous pouvez aussi enregistrer l’image sur votre ordinateur et l’importer directement sur le moteur de recherche.

Pour ce faire:

• Rendez-vous sur Google Images.
• Cliquez sur l’icône en forme d’appareil photo.
  
• Cliquez sur Importer une image puis Choisir un fichier ou Parcourir.
• Sélectionnez une image sur votre ordinateur et cliquez sur Ouvrir.

Cette méthode va chercher des images similaires ou portant sur le même thème.

Si l’image en question à été partagée plusieurs fois par plusieurs sites réputé, sa véracité semble tout indiqué. Mais l’inverse est tout aussi vrai.

Si l’image à été partagée par des sites qui diffuse des théories de conspiration, qui cherche le buzz, les likes et le partage alors sa véracité semble bien compromise.

Détecter une photo truquée ou retouchée

Forensically est un site qui vous propose de savoir si une photo a été truquée, ou des éléments ont été ajoutés ou modifiés.
Pour découvrir une photo truquée, Forensically met à votre disposition un panel d’outils variés.

Parmi lesquels on retrouve:

• une loupe pour révéler les contrastes entre les pixels,
• un détecteur de clone pour mettre en lumière les zones dupliquées sur une même image,
• une fonction de métadonnées pour avoir les informations cachées dans l’image.

Il suffit d’uploder votre fichier et d’utiliser les différents menu comme Error Level Analysis ou clone détection pour déterminer si oui ou non, il y a eu retouche photo.

Voici une démo en vidéo des possibilités de Forensically :

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Des incidents liés à des chargeurs de smartphone font régulièrement la une des réseaux sociaux. On les laisse branchés des journées entières sans surveillance et ils déclenchent parfois des feux d’habitation. Mais comment un chargeur peut-il déclencher un incendie ? Quels sont les causes de brûlures d’un chargeur ? Est-il vraiment possible qu’un chargeur branché à vide peut prendre feu ? Dans cet article, je vais répondre à toutes ces questions.

Un chargeur de smartphone peut-il vraiment prendre feu ?

En utilisation normale, si le chargeur est de bonne qualité et adapté au smartphone, la réponse est non.

Cependant dans certains cas, le plus souvent sur des chargeurs contrefaits, des cas d’incendie ont étés rapportés. Ils peuvent être liés à différentes causes conduisant à un court-circuit.

Les causes des incendies provoqué par des chargeurs

Première cause

La première cause peut être liée au câble USB reliant le chargeur au téléphone. S’il est endommagé, ou trop plié, ses conducteurs internes peuvent se mettre en court-circuit. Dès lors, le chargeur tente tout de même d’assurer la tension de 6 volts nécessaire à la charge. Mais le court-circuit provoque la surchauffe du transformateur… jusqu’au départ de feu.

Deuxième cause

Un chargeur de mauvais qualité peut aussi surchauffer et déclencher un incendie. Le circuit du transformateur dégage de la chaleur lors de la conversion de courant alternatif en courant continu. La chaleur peut lentement s’accumuler et causer une inflammation des tissus ou du bois à proximité. C’est pourquoi il est plus sûr de charger votre téléphone sur des surfaces froides et à l’écart d’objets inflammables.

Pour vous protéger et protéger votre appareil, éviter les chargeurs contrefaits, les chargeurs des différents appareils, même s’ils semblent être compatibles, et de veiller au bon état de leur cordon USB ou Lightning.

Pourquoi faut-il débrancher son chargeur ?

Il faut débrancher toujours son chargeur pour deux raisons:

• La première d’entre elles tient à la facture énergétique. Lorsque vous laissez les chargeurs branchés, l’électricité est consommée, même lorsque le chargeur n’est pas utilisé. Non seulement cela gaspille de l’énergie, mais vous payez pour de l’électricité que vous n’utilisez pas vraiment.
• La deuxième raison découle de la première. L’énergie « aspirée » par le chargeur n’étant pas utilisée, elle chauffe l’appareil, ce qui peut provoquer des départs de feu.

Il est donc recommandé de débrancher tous vos chargeurs et encore plus les appareils en cours de charge si vous quittez votre domicile.

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Le Data Mining c’est en français l’exploration de données. Une fois les données stockées sur une base dédiée à cet effet (un data warehouse), encore faut-il décrypter ces informations et en tirer les enseignements pertinents. C’est là qu’intervient le Data Mining, le forage de données.

Il s’agit d’explorer et d’analyser une base de données souvent très vaste. Cette base de données est issue de plusieurs bases de données, pour en extraire une connaissance et anticiper des phénomènes. On recherche ici un modèle caché ou non évident.

Les résultats de ces études permettent de prendre des décisions cohérentes et viables pour l’entreprise.

A quoi sert le Data Mining ?

Le but du Data Mining est de pousser les analyses à un niveau supérieur. Là où les métiers de l’entreprise s’arrêteront aux données dont leur service dispose, le Data Mining analyse les données de l’entreprise dans sa globalité.

Il recherche par exemple des corrélations entre plusieurs facteurs issus de branches différentes de l’entreprise.

Une fois les enseignements tirés, les décisionnaires comprennent les phénomènes déclenchés par leurs actions.

Ce savoir permet la prédiction, qui elle même permet la prise de décision adéquate. Grâce à leurs analyses, les Data Miners peuvent mettre en lumière des schémas totalement ignorés.

Ils peuvent par exemple mettre en avant que lorsque qu’un internaute regarde un épisode d’une série le dimanche après-midi, il y a alors 80% de chance qu’il commande à manger le soir.

Pour une entreprise de livraison à domicile, c’est un modèle extrêmement important dans la mesure où il permet de cibler les publicités vers les personnes qui répondent à ces critères.

Le processus du Data Mining décrypté

Le Data Mining c’est tout d’abord la collecte des données, les extraire les transformer, les uniformiser pour pouvoir les compiler.

Une première étape parfois longue et fastidieuse qui permet dans un second temps de stocker ces données dans les Data Warehouses.

Le challenge est de recueillir le tout en les classifiant et ordonnant d’une manière à pouvoir les utiliser et les croiser.

Pas facile lorsque les données sont si vastes :

• les données opérationnelles (les bases de données de chaque métier de l’entreprise. C’est-à-dire celles des départements achat, vente, marketing, comptabilité…)
• les données non-opérationnelles (les données macro-économiques, les prédictions…)
• les métadonnées (données servant à définir les autres données. Exemple concret: Une photo peut être définie par le lieu et la date précise où elle a été prise).

Vient ensuite la modélisation. Étape durant laquelle les données pertinentes sont sélectionnées et corroborer avec d’autres pour “être traduites”. Souvent utilisées à travers un logiciel applicatif, les données sont organisées sous forme de graphique ou de tableau.

Les résultats peuvent être présentés et compris aisément par les décisionnaires.

En d’autres termes, les Datas Analysts et spécialistes informatiques vont décortiquer les éléments et explorer les nombreuses possibilités offertes.

Ils vont étudier les patterns qui s’offrent à eux, étudier les relations possibles, les associations potentielles entre toute les données collectées et à disposition. Un travail précieux qui est censé déboucher sur des patterns récurrents et donc désormais compris, ou bien à propos de tendances futures.

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