François Bouteruche
Senior Developer Productivity Specialist at Microsoft
Senior Developer Productivity Specialist chez Microsoft
Paris, France
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I am currently a Senior Developer Productivity Specialist at Microsoft, dedicated to helping developers enhance their productivity in this new AI era.
I have over 15 years of experience as a .NET developer. I have had the honor of being recognized as a Microsoft MVP in 2014 & 2015. After spending three years at Microsoft as a technical expert specializing in Visual Studio products and .NET, I joined Amazon Web Services (AWS) in 2019. At AWS, I assisted .NET developers in efficiently and securely building, testing, and deploying applications on the AWS Cloud.
Now, I am back at Microsoft, focusing on their extensive developer tools ecosystem.
Je suis actuellement Senior Developer Productivity Specialist chez Microsoft, dédié à aider les développeurs à améliorer leur productivité dans cette nouvelle ère de l'IA.
J'ai plus de 15 ans d'expérience en tant que développeur .NET. J'ai eu l'honneur d'être reconnu comme Microsoft MVP en 2014 et 2015. Après avoir passé trois ans chez Microsoft en tant qu'expert technique spécialisé dans les produits Visual Studio et .NET, j'ai rejoint Amazon Web Services (AWS) en 2019. Chez AWS, j'ai aidé les développeurs .NET à construire, tester et déployer des applications sur le Cloud AWS de manière efficace et sécurisée.
Maintenant, je suis de retour chez Microsoft, me concentrant sur leur vaste écosystème d'outils pour développeurs.
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Lessons learned from building a Generative AI playground en
Generative AI, there are those who talk about it and those who build with it.
In this session, I share the lessons learned from building the [.NET FM Playground](https://github.com/build-on-aws/dotnet-fm-playground). This project has started as a way to educate myself on this broad and new domain. No better way for me to learn than getting my hands dirty. During the session, you get a hands-on, developer oriented understanding on how to use Generative AI in your application. You won't hear about training large language models (LLMs), I'm no ML expert.
We walk through the different playgrounds to understand a few key concepts. The Text playground helps us to make our first steps with LLMs and do a bit of prompt engineering. The Chat playground surfaces why and how you can memorize your conversation. The Voice Chat playground showcases how you can mix and match different AI technologies to deliver voice-based interactions. The Agent playground illustrates how you can use Retrieval Augmented Generation pattern to overcome LLMs knowledge limitation and how you can make them accomplish complex tasks.
When you walk out from this talk, I hope you go build your first Generative AI enabled app.
Retour vers le futur, là où la programmation est une collaboration entre humains et agents IA fr
Depuis les premiers langages assembleurs jusqu'aux langages de programmation modernes de haut niveau, l'évolution de la programmation a été marquée par l'ajout de couches d'abstraction qui simplifient la complexité du codage. Ces avancées ont démocratisé l'ingénierie logicielle, permettant à un plus grand nombre de personnes de créer des applications. Pourtant, apprendre les langages de programmation reste difficile à apprendre et le codage est toujours sujet à de no;breuses erreurs.
Alors, comment permettre à un milliard de développeurs de voir le jour ? En rendant le développement logiciel encore plus accessible grâce à l'utilisation des langages naturels et en favorisant une collaboration fructueuse avec les agents IA.
Dans cette session, nous jetterons un coup d'œil rapide à l'histoire des langages de programmation et du développement logiciel pour comprendre la tendance générale : permettre à un plus grand nombre de personnes de créer des logiciels. Ensuite, nous explorerons comment l'avenir du développement pourrait se dérouler avec l'intégration des langages naturels et de l'IA, offrant un aperçu d'un monde où le codage est plus intuitif et inclusif que jamais.
Local Generative AI Inference: The Rise of Your Devices en fr
With the advent of Small Language Models (SLMs), the time has come for your devices to rise! As SLMs continue to improve, we'll explore how leveraging the untapped power of personal devices can create exceptional offline Generative AI-enabled user experiences. From enhanced data privacy and regulatory compliance to reduced latency and cost-effectiveness, local inference offers a multitude of benefits. We'll present the multi-layered landscape of local inference, explaining how hardware, backend, libraries, and applications enabling it fit together. Then, we'll showcase live demos running local SLMs with Llama.cpp and ONNX Runtime. Join us to unlock the potential of your devices!
Inférence Générative Locale : Le Soulèvement de Vos Machines en fr
Avec l'avènement des Small Language Models (SLMs), le moment est venu pour vos appareils de se soulever ! Comme les SLMs continuent de s'améliorer, nous allons explorer comment tirer parti de la puissance inexploitée des appareils personnels pour créer des expériences utilisateur exploitant l'IA générative em mode hors ligne. De l'amélioration de la confidentialité des données et de la conformité réglementaire à la réduction de la latence et à la rentabilité, l'inférence locale offre une multitude d'avantages. Nous présenterons le paysage multi-couches de l'inférence locale, en expliquant comment le matériel, les backends, les bibliothèques et les applications permettant l'inférence locale s'intègrent ensemble. Ensuite, nous présenterons des démonstrations en direct de SLMs locaux avec Llama.cpp et ONNX Runtime. Rejoignez-nous pour libérer le potentiel de vos appareils !
REST, gRPC, SignalR and GraphQL for .NET developers. Which is right for your use case? en
REST, gRPC, SignalR and GraphQL. As .NET developers, we hear a lot about those four technologies to build API. However, it is not always crystal clear how to decide the one to pick for a use case. REST is a software architectural style. gRPC is a cross-platform open source Remote Procedure Call (RPC) framework. SignalR is a free and open-source software library. GraphQL is an open-source data query and manipulation language for APIs.
In this talk, we discuss their core concepts and the problems they are trying to solve. Finally, we propose a decision-tree to help you decide the right one for your use case.
DevDay 2024 Sessionize Event
Tunisia Dev Days 2024 Sessionize Event
Swetugg Göteborg 2024 (Sweden) Sessionize Event
Developer Week '24 Sessionize Event
AI Conf 2024 Sessionize Event
TEQnation 2024 Sessionize Event
Techorama 2024 Belgium Sessionize Event
dotnetdays 2024 Sessionize Event
Web Day 2024 Sessionize Event
Swetugg Stockholm 2024 Sessionize Event
NDC London 2024 Sessionize Event
Web Day 2023 Sessionize Event
Future Tech 2023 Sessionize Event
JetBrains .NET Days Online 2022 Sessionize Event
Future Tech 2022 Sessionize Event
Web Day 2022 Sessionize Event
.NET Conf - Bhubaneswar Sessionize Event
TheCloudFirst Sessionize Event
ReBUILD Sessionize Event
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