Catégorie : Développement Informatique

🧬 Entreprise bio-informatique : Informatics for Bio-Companies, spécialiste du développement sur mesure pour les sciences de la vie

Vous recherchez une entreprise bio-informatique capable de développer des solutions logicielles adaptées aux besoins spécifiques de votre laboratoire, startup biotech ou entreprise des sciences de la vie ?
Informatics for Bio-Companies est un prestataire bio-informatique spécialisé dans la création d’outils informatiques sur mesure pour les acteurs de la recherche, de la biotechnologie, de la pharma, de l’agronomie ou des CRO.

👨‍🔬 Pourquoi faire appel à une entreprise spécialisée en bio-informatique sur mesure ?

La bio-informatique est aujourd’hui au cœur de l’innovation scientifique. Cependant, les solutions standards ne répondent pas toujours aux besoins spécifiques des équipes scientifiques (en savoir plus sur la bioinformatique par ici ou sur la page wiki du domaine). C’est là qu’intervient une entreprise bio-informatique comme la nôtre.

Nous accompagnons nos clients pour :

Automatiser des processus expérimentaux ou d’analyse.
Concevoir des outils internes parfaitement adaptés à leurs flux.
Centraliser et fiabiliser la gestion des données scientifiques.
Gagner en efficacité tout en renforçant la traçabilité.

Notre mission : transformer vos idées ou vos processus en applications concrètes, utiles et robustes.

🧬 Qui sommes-nous ?

Informatics for Bio-Companies : une aventure au service de la bio-informatique

Fondée en 2016 par deux bio-informaticiens passionnés, Dorian Lombard et Alexandre Carre, Informatics for Bio-Companies est née d’un constat simple mais ambitieux : les entreprises des sciences de la vie — biotech, pharma, laboratoires publics ou privés — ont des besoins spécifiques en matière d’outils informatiques. Et ces besoins nécessitent des solutions sur mesure, robustes et évolutives.

C’est en sortie d’études, à la croisée entre la recherche scientifique et l’ingénierie logicielle, que Dorian et Alexandre ont décidé de créer une entreprise à leur image : scientifique dans l’ADN, agile dans l’approche.

🚀 Une entreprise ancrée dans un écosystème d’innovation

Installée depuis ses débuts à Grasse, au cœur du pôle start-up Innovagrasse, l’entreprise bénéficie d’un environnement stimulant, entourée d’acteurs innovants dans les secteurs de la biologie, de la santé et de l’agronomie. Ce choix d’implantation reflète notre volonté de rester proches des laboratoires et des entreprises que nous accompagnons, tout en gardant une taille humaine et réactive.

🧠 Une philosophie claire : allier expertise scientifique et excellence technique

Notre métier ? Traduire vos problématiques scientifiques en solutions informatiques concrètes et performantes.

Nous croyons que la bio-informatique ne doit pas être un frein, mais un levier pour la recherche, la qualité ou la production. C’est pourquoi nous travaillons main dans la main avec les équipes terrain — chercheurs, responsables qualité, ingénieurs R&D — pour développer des outils adaptés à leur quotidien, à leurs contraintes, et à leur vocabulaire métier.

Notre approche se veut :

Sur mesure : chaque projet est unique, chaque solution l’est aussi.
Collaborative : nos clients sont de véritables partenaires dans la co-construction des outils.
Durable : nous privilégions des solutions maintenables, évolutives, documentées.
Sécurisée : la donnée scientifique est précieuse — nous la traitons comme telle.

⚙️ Nos services de bio-informatique sur mesure

Nous proposons un accompagnement complet en tant que prestataire bio-informatique (en savoir plus dans la section Nos Services) :

🔧 Développement d’outils et plateformes bio-informatiques personnalisés

Applications web de gestion de données scientifiques
Tableaux de bord interactifs
Interfaces de visualisation (heatmaps, résultats d’expériences…)
Automatisation d’analyse ou de génération de documents

🧠 Algorithmes et aide à la décision

Développement d’outils d’aide à la décision pour les chercheurs
Intégration d’algorithmes métier et scientifiques
Traitement et structuration des données complexes

📋 Solutions complémentaires à un ELN ou LIMS

Ajout de modules de gestion de projets, stocks, planning des équipements
Développement de fonctionnalités spécifiques non disponibles sur le marché

🔍 Qui sont nos clients ?

Nous collaborons avec une grande diversité d’organisations dans le domaine des sciences de la vie :

Laboratoires publics (CNRS, INRAE, Inserm…)
Biotechs et startups DeepTech
Entreprises pharmaceutiques
Organismes de recherche privés et instituts
CRO et plateformes technologiques
Acteurs en agronomie ou cosmétique

Que vous soyez une structure académique, une entreprise en croissance ou un acteur industriel, nous adaptons notre accompagnement à votre réalité terrain.

💡 Exemples concrets de projets bio-informatiques réalisés

🔬 Outil pour la caractérisation d’anticorps thérapeutiques

Développé pour une biotech spécialisée, cet outil permet :

L’automatisation de heatmaps de mutations
La sélection rapide des mutations d’intérêt
La génération automatique des amorces pour l’expérimentation

📊 Plateforme de génération automatisée de rapports scientifiques

Créée pour un laboratoire académique, elle regroupe :

Import de fichiers issus d’instruments
Traitement automatisé des données
Génération de rapports PDF dans un format validé

🌱 Application de suivi et d’aide à la décision en agronomie

Développée pour une unité de recherche agronomique, cette solution permet :

Le suivi des cultures et des traitements
L’analyse visuelle de données environnementales
L’identification de recommandations sur mesure

🤝 Comment nous travaillons : une approche agile, adaptée au scientifique

Notre approche en 4 étapes :

Compréhension approfondie de votre métier
Nous parlons la langue des biologistes, biochimistes, ingénieurs ou data scientists.
Conception sur mesure
Nous co-construisons l’outil avec vos utilisateurs finaux.
Développement rapide et itératif
Nous livrons rapidement des versions fonctionnelles.
Déploiement, support et évolutivité
Nous assurons un suivi de qualité et faisons évoluer les outils avec vous.

🌐 Pourquoi choisir Informatics for Bio-Companies comme prestataire bio-informatique ?

– Une équipe spécialisée dans la bio-informatique sur mesure
– Des années d’expérience avec des acteurs exigeants des sciences de la vie
– Une maîtrise des enjeux techniques, réglementaires et scientifiques
– Un développement 100 % personnalisé, adapté à vos équipes et vos données
– Une approche collaborative, orientée résultat

📩 Discutons de votre besoin bio-informatique

Vous recherchez une entreprise bio-informatique fiable et experte ? Vous avez identifié des limites dans vos outils actuels ? Parlons-en.

Contactez-nous pour échanger sur vos projets, vos idées ou simplement vos problématiques métier.

Open source vs solutions propriétaires en bio-informatique : que choisir ?

Dans un contexte où la bio-informatique s’impose comme un pilier de la recherche en biotechnologie, en génomique ou encore en santé, le choix des outils et des logiciels devient stratégique. Faut-il privilégier les solutions open source pour leur souplesse et leur coût réduit, ou les solutions propriétaires pour leur support et leur conformité ? Ce dilemme technologique mérite un éclairage précis, notamment pour les décideurs en biotech et pharma.

Cet article propose un comparatif équilibré entre les deux approches, en prenant en compte la modularité, les contraintes réglementaires, la pérennité, et l’impact sur la productivité scientifique.

🔓 Open source : flexibilité, communauté et personnalisation

Les outils open source sont au cœur de la bio-informatique moderne. Des logiciels comme Bioconductor, Galaxy, Snakemake ou Nextflow sont utilisés dans des milliers de projets scientifiques à travers le monde.

Avantages :

Liberté d’utilisation et de modification : vous pouvez adapter le code à vos besoins spécifiques.
Coût réduit : potentiellement pas de licence (mais pas toujours le cas !), investissement initial limité.
Communauté active : amélioration continue, partage de workflows, entraide entre utilisateurs.
Interopérabilité : forte capacité à s’intégrer dans des écosystèmes de données hétérogènes.

Inconvénients :

Maintenance interne : l’installation, la mise à jour ou le débogage dépendent souvent de vos équipes.
Documentation inégale : certains projets open source sont très bien documentés, d’autres moins.
Moins de garanties de support : le recours à des prestataires externes peut être nécessaire en cas de bug bloquant.

🔒 Solutions propriétaires : stabilité, support et conformité

Les éditeurs de logiciels bio-informatiques propriétaires proposent des solutions clé en main, souvent très poussées fonctionnellement et prêtes pour les environnements réglementés (GxP, FDA 21 CFR Part 11, etc.).

Avantages :

Support professionnel : hotline, documentation exhaustive, mises à jour régulières.
Conformité réglementaire : validation logicielle, audit trail, gestion des accès, etc.
Interface utilisateur optimisée : expérience utilisateur pensée pour les équipes de R&D.
Pérennité contractuelle : contrat de licence avec engagements de service (SLA).

Inconvénients :

Coût élevé : licences, frais de maintenance, coût d’intégration.
Moins de flexibilité : le code est fermé, les adaptations sont limitées ou nécessitent un surcoût.
Risque de dépendance : dépendance au fournisseur en cas d’évolution stratégique ou de retrait du marché.

🎯 Comment choisir ? 5 critères pour orienter votre décision

Nature de vos projets : si vous travaillez sur des projets exploratoires ou en constante évolution, l’open source permet une plus grande souplesse. Pour des projets soumis à audit ou en phase clinique, les solutions propriétaires sont souvent plus adaptées.
Ressources internes : disposez-vous d’une équipe IT/bioinfo compétente ? Si oui, l’open source peut être facilement internalisé. Sinon, les solutions commerciales réduisent les risques d’erreurs ou de lenteurs.
Contraintes réglementaires : les exigences de traçabilité et de validation logicielle orientent naturellement vers des solutions propriétaires, qui offrent des modules conformes et audités.
Interopérabilité et écosystème : une approche hybride peut aussi être pertinente. Par exemple : Galaxy (open source) + ELN conforme (propriétaire).
Budget et ROI : si le coût initial est un frein, l’open source peut démarrer rapidement. Mais attention au coût caché de la maintenance ou des formations internes.

🧩 Le sur-mesure : combiner les forces, éliminer les contraintes

De plus en plus de structures optent pour le développement sur mesure afin de combiner les avantages de l’open source (modularité, adaptabilité) et ceux du propriétaire (support, conformité). Cette approche permet de bâtir des outils parfaitement adaptés à vos workflows spécifiques, tout en répondant aux exigences réglementaires.

Chez Informatics for Bio-Companies, nous accompagnons les équipes bio-informatiques et R&D dans la conception de solutions logicielles sur mesure, interopérables avec vos outils existants (Galaxy, LIMS, ELN, plateformes d’analyse). L’objectif : vous libérer des contraintes techniques et vous concentrer sur la valeur scientifique.

🧾 Et votre documentation scientifique dans tout ça ?

Quel que soit votre choix technologique, il est essentiel de documenter vos analyses bio-informatiques de manière rigoureuse : paramètres de pipeline, versions de logiciels, résultats intermédiaires, interprétations… Un cahier de laboratoire digitalisé (ELN) est l’outil idéal pour cela.

💡 Olympeis ELN : la brique manquante pour votre infrastructure bioinfo

Chez Informatics for Bio-Companies, nous avons conçu Olympeis, un ELN modulaire et conforme, pensé pour les environnements de recherche exigeants, y compris la bio-informatique.

Olympeis permet :

De centraliser scripts, résultats et commentaires pour chaque analyse
D’assurer la traçabilité complète (audit trail, horodatage, versioning)
D’intégrer facilement des fichiers lourds et résultats multi-omics
De collaborer efficacement entre bioinformaticiens, biologistes et data scientists

Que vous utilisiez Galaxy, Nextflow, ou un LIMS propriétaire, Olympeis s’intègre à votre flux de travail sans friction, tout en renforçant la conformité documentaire.

📩 Envie d’une démo ou d’un échange sur vos outils bio-informatiques ? Parlons-en !

La digitalisation des biotechs : Pourquoi et comment passer le cap ?

Introduction : Le tournant numérique des biotechnologies

Dans un monde où la science progresse à une vitesse fulgurante, les entreprises biotechnologiques font face à des défis sans précédent : structurer et exploiter des volumes massifs de données, garantir la traçabilité des expérimentations et automatiser les analyses complexes tout en maintenant un haut niveau de rigueur scientifique. Pourtant, nombre de laboratoires et de startups biotech fonctionnent encore avec des outils peu adaptés, ralentissant ainsi leur efficacité et leur capacité d’innovation.

Si vous avez déjà passé de longues heures à extraire des données manuellement, à comparer des résultats dans des fichiers Excel dispersés ou à gérer des processus répétitifs sans valeur ajoutée, il est peut-être temps de franchir le cap de la digitalisation.

Mais comment digitaliser ses processus en biotech ? Quels sont les bénéfices concrets et par où commencer ? C’est ce que nous allons explorer.

🚀 Les enjeux de la digitalisation en biotech

Les biotechs évoluent dans un environnement où chaque décision repose sur des données précises et traçables. Pourtant, trop souvent, la gestion des informations repose sur des processus manuels chronophages et des outils généralistes inadaptés à la complexité du secteur.

Voici les principaux défis rencontrés par les entreprises biotech avant leur transition numérique :

1️⃣ Des volumes croissants de données difficiles à exploiter

Les laboratoires génèrent quotidiennement des gigaoctets de données issues de séquençages, d’analyses chromatographiques, d’images microscopiques et de tests biologiques. Sans structuration efficace, ces informations deviennent rapidement ingérables.

➡ Cas concret : Botanicert, spécialisé dans l’analyse des extraits végétaux, devait comparer manuellement des chromatogrammes HPLC pour identifier la composition de ses échantillons. Une solution numérique a permis d’automatiser cette tâche, réduisant drastiquement le temps d’analyse et les risques d’erreurs humaines.

2️⃣ Une traçabilité et une conformité réglementaire à renforcer

En biotech, chaque manipulation doit être documentée et reproductible. Le respect des normes réglementaires (FDA, EMA, BPF, etc.) impose une rigueur absolue dans la gestion des données.

➡ Cas concret : Metabohub avait besoin d’un outil pour générer automatiquement des rapports d’analyses, garantissant une traçabilité totale des résultats. Grâce à une solution sur mesure, les chercheurs ont pu se concentrer sur l’analyse scientifique plutôt que sur l’édition de documents.

3️⃣ Des processus manuels ralentissant la recherche et l’innovation

Chaque minute passée à saisir des données, chercher des fichiers ou effectuer des calculs répétitifs, c’est une minute en moins dédiée à l’innovation et à l’optimisation des protocoles.

➡ Cas concret : Deeptope, une biotech travaillant sur les anticorps thérapeutiques, perdait un temps considérable à analyser et classer manuellement les mutations d’intérêt. Une application dédiée a permis d’automatiser la sélection des mutations pertinentes, accélérant le pipeline de recherche.

4️⃣ Une collaboration entre équipes parfois inefficace

La R&D en biotech implique souvent plusieurs équipes travaillant sur différents volets d’un même projet. Une gestion non centralisée des données entraîne des pertes d’informations et un manque de coordination entre chercheurs.

➡ Cas concret : BACO a mis en place une plateforme collaborative permettant aux conseillers agricoles et aux chercheurs d’échanger en temps réel des diagnostics sur les parcelles étudiées, améliorant la prise de décision collective.

🔍 Les bénéfices concrets d’une digitalisation bien pensée

Les entreprises qui franchissent le cap de la digitalisation observent rapidement des gains significatifs en termes de temps, qualité et compétitivité.

Automatisation des tâches répétitives : Moins de saisies manuelles, plus de rapidité.
Optimisation de l’analyse des données : Exploitation plus fine des résultats expérimentaux.
Réduction des erreurs humaines : Fiabilité accrue des processus analytiques.
Conformité réglementaire assurée : Centralisation et sécurisation des informations.
Meilleure collaboration entre équipes : Partage instantané des données et résultats.

Si vous souhaitez d’ailleurs vous intéresser aux initiatives de digitalisation dans le secteur Biotech au sens large, nous vous invitons à consulter les Panoramas France Biotech ici https://france-biotech.fr/

🛠 Comment réussir la transition numérique de son entreprise biotech ?

💡 1. Identifier les processus les plus chronophages
Quels sont les aspects de votre activité qui ralentissent vos équipes et mériteraient d’être optimisés ? Est-ce la gestion des échantillons, l’analyse des résultats, la traçabilité ou encore la collaboration ?

💡 2. Choisir une solution adaptée à ses besoins spécifiques
Chaque entreprise biotech est unique. Il est essentiel d’adopter une solution sur mesure, pensée pour vos besoins, plutôt qu’un logiciel généraliste inadapté aux spécificités du secteur.

💡 3. S’entourer d’un partenaire expert en digitalisation biotech
Un bon accompagnement fait toute la différence. Chez Informatics for Bio-Companies, nous aidons les biotechs de bout en bout, de l’audit des besoins jusqu’au déploiement d’une solution intuitive et efficace.

💡 4. Former les équipes pour maximiser l’adoption
La meilleure solution numérique sera inutile si elle n’est pas bien adoptée par les équipes. Un accompagnement et une formation adaptés garantissent une transition réussie.

Si vous êtes intéressés par nos services en la matières, nous vous invitions à en découvrir plus ici : https://infobioco.com/services/

🧬 La bio-informatique dans les process de digitalisation des biotechs

La bio-informatique est un levier essentiel pour exploiter intelligemment les données issues des laboratoires. Elle permet d’analyser à grande échelle des données génomiques, protéomiques ou métabolomiques, d’accélérer l’identification de biomarqueurs et d’optimiser les algorithmes de prédiction thérapeutique.

Chez Informatics for Bio-Companies, nous concevons des outils bio-informatiques sur mesure :

Développement d’algorithmes d’analyse haut-débit
Automatisation des workflows bio-analytiques
Intégration avec les bases de données biologiques publiques et privées
Visualisation interactive des résultats pour les biologistes

Ces solutions permettent à nos clients de transformer leurs données brutes en résultats exploitables et décisionnels, tout en gagnant en temps et en fiabilité.

🧪 Olympeis : un ELN pour structurer la recherche et accompagner les projets en Biotech

Olympeis est notre cahier de laboratoire digitalisé (ELN), pensé pour les laboratoires et biotechs innovantes. Contrairement à un simple outil de prise de notes, Olympeis permet :

Une documentation rigoureuse des expériences avec versioning
L’intégration de fichiers, images et résultats d’instruments
La traçabilité des manipulations et expérimentations
La gestion des stocks, des machines et des projets en un seul endroit
Une collaboration fluide entre équipes et sites

Grâce à Olympeis, les laboratoires de biotechnologie peuvent centraliser leur production scientifique, répondre aux exigences réglementaires et gagner en efficacité dans leur R&D. En savoir plus par ici : https://infobioco.com/eln-olympeis/

📢 Conclusion : La digitalisation, un levier stratégique pour les biotechs

La digitalisation n’est pas un luxe, mais une nécessité pour toutes les entreprises en biotechnologie souhaitant gagner en efficacité, structurer leurs données et accélérer leur recherche.

🚀 Votre entreprise envisage-t-elle de digitaliser ses processus ?
Nous proposons un audit gratuit pour identifier les opportunités adaptées à votre activité.

📩 Contactez-nous dès maintenant pour échanger sur vos besoins et découvrir comment nous pouvons vous accompagner vers la transition numérique.

Biologistes, un projet bio-informatique ? Formuler un bon cahier des charges est une des premières étapes vers la réussite ! (2/3)

Si vous aviez manqué la première partie, elle est disponible ici : https://infobioco.com/biologiste-formuler-un-cahier-des-charges-partie1/

Nous nous étions attardés sur les principaux éléments à prendre en compte dans la rédaction de ce dernier, avec notamment un focus sur la partie des fonctionnalités. Nous allons dans cette deuxième partie attaquer la base de données !

La base de données

Prévoir l’organisation de la base de données est l’étape incontournable lors de la lecture d’un CDC. Réussir à établir cette base de données permet d’optimiser le développement futur. En effet, prévoir la base de données en amont évite de nombreuses modifications ou adaptations de cette dernière lors du développement, la mise en place de scripts de migrations …, qui peuvent également demander des modifications de fonctionnalités existantes.

De plus, une base de données établie clairement aide grandement à la compréhension du fonctionnement de l’application, nous permettant, dans notre accompagnement/développement, de proposer les solutions toujours les plus adaptées.

L’établissement de la base de données se fait régulièrement à partir des différentes fonctions présentes dans l’application.

Afin de prévoir son organisation, IBC cherche dans un premier temps à obtenir la liste de l’ensemble des données de l’application et leur description. La manière la plus optimisée de décrire les données de l’application est de les présenter sous forme d’entités et de leurs attributs. Une entité correspond à une table de la base de données. Chaque table correspond à un tableau en deux dimensions dans lequel les lignes sont des enregistrements et les colonnes des attributs.

Ex : Dans une application avec connexion, l’utilisateur est une entité (table « utilisateur »). Cependant un utilisateur possède plusieurs informations (attributs) comme un login, un mot de passe, un nom, un prénom, une entreprise, une adresse mail et un numéro de téléphone.

Pour optimiser le développement de l’application avant même de commencer à coder, IBC cherche ensuite, pour chaque attribut, à déterminer les informations suivantes :

· Type de données (chaine de caractère, nombre, nombre à virgule…)

· La longueur maximum de l’attribut (dans le cas d’un nombre à virgule, préciser le nombre de chiffre avant et après la virgule)

· Est-il obligatoire ou facultatif ?

· Description de l’attribut si besoin

Ces informations sont directement corrélées au fonctionnement de l’application. Par exemple, savoir qu’un attribut est obligatoire pour une entité nous permet de savoir qu’à la création de cette entité lors de l’utilisation de l’application, il sera obligatoire pour l’utilisateur de remplir cette information pour valider le formulaire.

Ex : Inscription d’un utilisateur : Nous savons qu’un utilisateur a besoin d’un login et d’un mot de passe pour se connecter à l’application (= attributs obligatoires pour l’entité utilisateur). De ce fait, lors de l’inscription, à minima, ces deux informations seront obligatoires.

Dans un second temps, IBC cherche à comprendre quels sont les liens éventuels entre les tables de la base de données. Dans l’exemple un « utilisateur » fait partie d’une entreprise mais d’autres utilisateurs font également partie de la même entreprise. Cela signifie que dans la base de données en plus de la table utilisateur il existe une table entreprise et ces deux tables sont liées. Enfin, il faut préciser le type d’association. Un utilisateur doit faire partie d’une seule entreprise et à l’inverse une entreprise regroupe aucun, un ou plusieurs utilisateurs. De manière concrète, dans notre exemple nous dirons qu’un « utilisateur » fait partie d’une seule « entreprise » et une « entreprise » regroupe un à plusieurs « utilisateurs ».

Avec cet ensemble d’informations, il nous est possible de créer un schéma de la base de données relationnel.

Ex :

Les Id sont des attributs uniques nommées clé primaire présents dans chaque table et attribués automatiquement. Ici l’attribut « Entreprise » de la table utilisateur est ce que l’on appel une clé externe. Il correspondra à un Id_entreprise et permettra de faire le lien entre les deux tables.

Optimiser les relations entre les tables permet d’une part de créer une base de données la moins lourde possible (une information est présente une seule fois dans une seule table) et d’autre part, lors du développement de l’application, de créer des requêtes de récupération et d’envoi de données vers la base de données les moins lourdes possibles optimisant ainsi la vitesse d’exécution.

Après vous avoir donné certaines des clés pour bien appréhender votre base de données dans la rédaction d’un cahier des charges, nous étudierons les pages de votre application dans notre prochain article. Le design et les fonctions qu’elles doivent comporter permettront aux utilisateurs de l’application/logiciel d’en utiliser tout le potentiel ! Stay tuned !

Biologistes, un projet bio-informatique ? Formuler un bon cahier des charges est une des premières étapes vers la réussite ! (1/3)

Chez IBC, proposant un service sur mesure pour les biologistes, nous nous référons au CDC (=Cahier des Charges) de nos clients pour déterminer la technologie, la méthode de développement, le temps nécessaire …

Nous souhaitons ici vous présenter la méthodologie utilisée par IBC et plus généralement par un informaticien pour établir une stratégie de développement à partir d’un CDC.

👉 A la réception d’un CDC, notre attention est portée sur trois points :

· La base de données

· La description des fonctionnalités

· Les pages de l’application

Dans un projet, il est nécessaire de savoir ce que l’application permettra de faire. Pour cela il est important d’avoir un listing exhaustif des fonctionnalités ainsi que leur description.

Ex : voir que l’application contient une fonctionnalité de connexion implique que l’utilisateur a un compte donc qu’il existe une fonctionnalité d’inscription. Peut être que vous souhaitez que votre application soit dédiée uniquement à certains utilisateurs dans ce cas il est important que l’administrateur valide le compte créé avant que ce dernier soit accessible. Si l’administrateur doit valider un compte, il est peut-être nécessaire que ce dernier reçoive un mail automatique lui indiquant qu’un utilisateur a fait une demande de compte…

Pour le développeur, il est essentiel de savoir, pour chaque type d’utilisateur, ce qu’il doit être en capacité de faire à travers l’outil et ce que l’outil doit lui donner comme réponse. Avant de démarrer le développement, l’analyse d’une fonctionnalité passe par l’établissement de cas d’utilisation (use cases).

Un use case permet de décrire ce que va faire l’outil en réponse à une demande de l’utilisateur. Un use case concerne une fonctionnalité dans un scénario précis et peut se présenter de la manière suivante :

· Etant donné que (une situation de départ)

· Et (des précisions)

· Quand (une action)

· Et (des précisions)

· Et …

· Alors (une conséquence ou situation d’arrivée)

Ex : Fonctionnalité : Authentification

Scénario : Tentative d’authentification avec un compte valide

· Etant donné que je dispose d’un compte utilisateur

· Quand j’accède à la page d’authentification

· Et que je saisie mon identifiant dans le champ « Login »

· Et que je saisie mon mot de passe dans le champ « Password »

· Et que je clique sur le bouton « Connexion » du formulaire

· Alors je suis authentifié sur le site

· Et je suis redirigé vers la page d’accueil de mon compte

Dans l’exemple ci-dessus, un scénario est décrit. Cependant pour chaque fonctionnalité il est possible d’avoir plusieurs scénarii possibles. Dans l’exemple le scénario est une tentative d’authentification avec un compte valide mais il existe également un scénario de tentative de connexion avec un compte non valide où l’utilisateur rentre un mauvais login ou mot de passe. L’objectif est donc pour chaque fonctionnalité d’avoir l’ensemble des scenarii.

Chez IBC, nous utilisons la méthode de Test Driven Development (TDD). Cela signifie qu’en premier lieu, pour une fonctionnalité, nous codons des tests. Obtenir l’ensemble de ces scenarii permet à notre équipe de coder les tests correspondants qui nous assurent, tout au long du développement de l’application, de toujours avoir un fonctionnement respectant les spécificités de notre client et de ne jamais altérer l’existant (on parle également de test de non-régression).

Nous verrons dans un second article comment prévoir l’organisation de sa base de données afin de fluidifier le développement de votre application ou logiciel ! Stay tuned !

Biologistes, faut il avoir sa base de données en local ou chez un hébergeur ? Inconvénients et avantages

« Biologistes, faut il avoir sa base de données en local ou chez un hébergeur ? Inconvénients et avantages »

Aujourd’hui nous traiterons une question d’actualité ! En effet, vous avez sans doute entendu parler des récents incidents qui sont arrivés chez OVH Cloud. Le célèbre prestataire d’hébergement français a vu une partie de ses serveurs partir en fumée lors d’un incendie, détruisant l’un de ses centres de données à Strasbourg et en endommageant un deuxième. De nombreux sites et bases de données se sont retrouvés indisponibles suite aux incidents du 10 mars.

Touchant encore plus particulièrement les clients d’OVH n’ayant pas opté pour des options et/ou des solutions de back-up, l’incident a remis sur la table des questions autour de l’hébergement : Peut-on faire confiance à l’hébergement de nos données chez un hébergeur lorsque l’on voit que même l’une des plus grosses entreprises du secteur peut connaître des déconvenues ?

Chez IBC, nous avons l’habitude de travailler aussi bien à la mise en place de base de données stockés chez un hébergeur qu’en local et nous essaieront de vous donner les avantages et inconvénients de ses solutions.

!! Rassurez-vous, nous ne sommes pas alarmistes, que ce soit en ligne ou en local, il existe des solutions pour assurer la sécurité de vos données !

Stockage chez un hébergeur

La première raison d’opter pour un stockage chez un hébergeur est certainement la possibilité d’avoir accès à des solutions de partage de données sans avoir à investir dans du matériel et dans une maintenance trop importante. En passant par des prestataires tels que OVH, 1&1 ou encore Gandhi, vous ferez appel à une entreprise déjà équipée qui met à votre disposition ses serveurs pour l’hébergement de vos données.

Se présentant sous forme d’abonnement/location de serveurs, leurs offres vous permettent de sélectionner une solution adaptée et évolutive pour vos données. Proposant également différents services venant en complément de l’hébergement de vos données, les solutions qu’ils mettent en avant sont souvent avantageuses en termes de coût à court terme lorsqu’on fait la comparaison avec un hébergement en local. Vous bénéficiez de la maintenance et des mises à jour de sécurité effectuées par le fournisseur et comme les frais sont mutualisés entre les différents clients, l’hébergement chez un hébergeur est souvent plus rentable.

L’un des gros avantages du stockage de vos données chez un hébergeur est de vous permettre d’avoir facilement accès aux données que vous soyez sur votre lieu de travail ou en déplacement. Si vos projets de bases de données nécessitent du travail multi-équipe ou de permettre à des utilisateurs extérieurs à votre entreprise de se connecter, cela pourra être la solution la plus adaptée pour démarrer rapidement.

Le Cloud (hébergement en ligne de vos données, la formule proposée par la plupart des hébergeurs) se révèle être un atout pour les entreprises souhaitant concevoir un nouveau service sans avoir à investir dans des infrastructures lourdes comme cela était le cas auparavant. De plus, l’accès à ces services nécessite seulement une connexion internet.

Attention, si vous avez des données sensibles, tel que des données patients, il faudra choisir un hébergeur ayant reçu un agrément pour accueillir ce type de données, vous protégeant à la fois légalement et offrant des garanties supplémentaires contre les cyberattaques.

Un hébergement en ligne peut justement être la cible de cyberattaques ou d’incidents (bien que rarissime) comme ceux ayant eu lieu chez OVH. Il existe des moyens de se prémunir de ce genre de soucis en minimisant les pertes : choisissez toujours des solutions de Back-Up régulières. Cette option indispensable consiste à avoir des sauvegardes à des intervalles de temps précis (définissez quelle espace de temps représente une perte handicapante pour votre entreprise) sur un serveur indépendant de celui sur lequel est hébergé la base de données que vous exploitez. Soyez rassurés, tous les hébergeurs sérieux peuvent vous proposer des options de back-up simple à mettre en place.

Stockage en local

L’avantage du local, c’est que vous avez le contrôle total de vos données. A vous de choisir et de vous faire accompagner par des professionnels pour construire votre base de données local et les infrastructures associées. Vous aurez une plus grande liberté sur les solutions de stockage à employer, mais il faudra aussi prendre en compte le fait que le stockage en local a un coût :

Comptez donc dans vos postes de dépenses une partie pour les serveurs, également des coûts d’infrastructure (il faudra prévoir un espace pour héberger vos propres données) et des coûts liés aux opérations de maintenance et de sécurité qu’il faudra peut-être internaliser. Il vous faudra une salle serveur réfrigérée et hautement technologique pour éviter les départs d’incendies.

Si vous souhaitez que vos données ne soient accessibles que sur le réseau de l’entreprise, c’est certainement la solution qu’il faudra adopter.

A vous de mettre en place les garanties de sécurité nécessaires à l’hébergement de vos bases de données en local. Vous travaillez peut-être au sein d’un laboratoire, d’une biotech ou d’une entreprise dans les secteurs de la santé, réfléchissez bien à la valeur de vos données et ce que peut représentez une perte ou un vol !

Comme pour le stockage en ligne, il faudra aussi penser à adopter des solutions de back up. Chez IBC, nous conseillons d’avoir au moins deux serveurs pour assurer la sécurité de vos données. Un serveur pour l’exploitation de vos données en direct, et un serveur pour effectuer les sauvegardes. Cette solution déjà sécuritaire vous permettra d’assurer la fiabilité de votre système de stockage. Il sera toujours possible de rajouter un troisième serveur pour une sécurité renforcée.

Avoir une meilleure maîtrise de ses données, c’est aussi pouvoir éviter plus facilement les attaques. Si vos données sont particulièrement sensibles, un hébergement sur votre propre réseau local coupé des accès extérieurs sera certainement un élément déterminant dans le choix du type d’hébergement à privilégier.

Petite remarque, un hébergement local pourra aussi vous permettre de partager en ligne vos données si vous le souhaitez. Si vous décidez que des utilisateurs en dehors de vos réseaux locaux aient accès à vos bases de données, la différence à faire par rapport au choix d’une solution de stockage chez un hébergeur se fera principalement au niveau de maîtrise que vous souhaitez avoir sur votre infrastructure data.

En résumé :

Avantages hébergement en ligne (cloud) :

Évolutivité des solutions

Prix

Facilité du partage de données

Solution Clé en Main (Maintenance, Mise à jour de sécurité)

Avantages hébergement local

Maîtrise de vos données

Choix de l’infrastructure

Maître de sa sécurité (possibilité de se couper des accès extérieurs)

Chaque solution a ses avantages et à vous d’opter pour celles qui correspond le mieux à votre projet. Définissez les éléments les plus importants dans votre stratégie de consultation et de partage de données et choisissez la solution la plus adaptée.