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Les bibliothèques fondamentales de la data science et du Machine Learning (NumPy, SciPy, Pandas, TensorFlow) reposent sur un compromis d’ingénierie classique : offrir la simplicité de Python pour le développement, tout en déléguant les calculs intensifs à du code natif en C pour la performance via ce qu’on appelle une interface de fonction étrangère (FFI).

Ça y est, il est enfin là ! Le rapport de l’équipe SNAIL de l’Université de Namur sur les pratiques de test et qualité logicielle en Fédération Wallonie-Bruxelles est sorti. Vous l’avez peut-être vu passer sur les réseaux sociaux en 2025 : nous avons, avec nos étudiants et étudiantes du cours de Test et Qualité Logicielle du master en software engineering, lancé une enquête auprès des professionnels du développement logiciel pour en savoir plus sur leur gestion de la qualité. Les résultats se sont fait attendre, mais ils sont enfin là !

Depuis le lancement du podcast Pop-Code, nous avons eu une obsession : comprendre comment la fiction raconte le numérique. Chaque épisode était une tentative de décoder ces imaginaires, mais avec une contrainte : trente minutes pour explorer des films qui condensent des décennies de représentations technologiques. Autant dire que nous sortions souvent avec un petit goût de trop peu.