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GitHub Sponsors : le nouvel outil pour financer les développeurs open source

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GitHub présente sa nouvelle fonctionnalité Sponsors

L’entreprise GitHub, rachetée par Microsoft en juin 2018, a lancé un nouvel outil intitulé « GitHub Sponsors », qui permettra d’aider financièrement les développeurs du monde entier. Les développeurs pourront désormais activer leur bouton « parrainez-moi » sur leurs référentiels GitHub, mais aussi mettre en valeur leurs projets open source, pour bénéficier d’une aide financière. Le but de ce nouvel outil serait « d’élargir les possibilités de participer et de tirer parti de l’open source », indique GitHub. Lancée en 2008, l’entreprise n’a cessé d’évoluer, proposant au fil des années plusieurs outils pour aider les développeurs à concevoir leurs projets. En 2017, GitHub avait lancé une plateforme marketplace, qui permettait aux développeurs de découvrir et d’acheter des applications de développement. Hormis cela, son objectif principal était de leur mettre à disposition tous les outils nécessaires au bon développement de leurs projets, sans avoir à multiplier les comptes. Cependant, il est possible que ces aides financières aient…

Intelligence Artificielle

Le machine learning pour retrouver l’auteur d’un code informatique

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machine learning développeurs traces

Deux chercheuses américaines ont révélé lors d’une conférence au dernier DEF CON, une convention de hackers prestigieuse qui a lieu chaque année depuis 1993 à Las Vegas, qu’il était possible de reconnaître les développeurs rien qu’à partir de leur production de code, et ce grâce au machine learning. On parle alors de « désanonymisation » du code informatique, qui peut être publié anonymement de la part des développeurs sur les plateformes open-source comme GitHub. Poussant encore plus loin les techniques développées par la stylométrie, la science qui permet d’identifier le style d’un texte, le machine learning arrive à reconnaître les caractéristiques spécifiques à un développeur à partir d’un extrait de code informatique. Pour ce faire, l’algorithme développé par Rachel Greenstadt et Alyn Caliskan nécessite d’être alimenté avec plusieurs exemples de code du même auteur afin de les analyser. Du code binaire compilé, c’est-à-dire sans texte et composé uniquement de 0 et de 1,…