Utilisateur final

Résumé

thumb|Infirmières utilisant un logiciel informatique aux États-Unis en 1987. En informatique, dans le cadre du développement d'un logiciel, lutilisateur final est la personne qui va utiliser ledit logiciel. Problèmes posés par la notion d'utilisateur final en informatique Les développeurs peuvent avoir de la peine à comprendre les besoins de cet utilisateur. Ceci peut s'expliquer de plusieurs manières :

Les développeurs connaissent le fonctionnement du logiciel, alors que les utilisateurs finaux non spécialistes le considèrent généralement comme une boîte noire, système fermé dont les rouages leur sont inconnus ;
les utilisateurs peuvent être rebutés par l'abondance de documentation, ou par l'absence de réelle approche pédagogique dans celle-ci ;
les utilisateurs ont parfois du mal à réaliser les efforts nécessaires à la migration depuis un outil A à un outil B. L'habitude de travailler sur un logiciel, même technologiquement dépassé, peut s'avérer difficile à perdr

Source officielle

https://fr.wikipedia.org/wiki/Utilisateur_final

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Enforcing email addresses privacy using tokens

Roman Schlegel, Serge Vaudenay

We propose a system which allows users to monitor how their email addresses are used and how they spread over the Internet. This protects the privacy of the user and can reduce the spam phenomenon. Our solution does not require changes to the email infrastructure, can be set up by the end user on an individual basis and is compatible with any email client as long as emails are centralized on a server (e.g. an IMAP server). Nevertheless, it requires that people use email messaging quite differently

2005

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, ,

This paper presents a new routing strategy, that selects the best network paths in an overlay network, in order to minimize the distortion perceived by the end user. We first propose a model that reports the video distortion as a function of the encoding rate, and the loss process parameters (the packet loss ratio, and the average burst length of errors). We then derive a method to compute an accurate estimation of the end-to-end characteristics of a given path in the network topology, as experienced by the media stream. It allows for reducing a set of streaming paths between the server and the client, to a simple virtual link with equivalent end-to-end parameters. Finally, an algorithm is proposed, that finds the best streaming paths in the overlay network, in terms of media distortion. Our algorithm therefore takes into account not only the conventional network parameters (e.g. end-to-end available bandwidth), but also other application specific metrics (e.g. video distortion measure and loss process). Interestingly, it is shown that the best route in terms of video distortion, does not necessarily use the highest bandwidth links, but carefully trades off channel reliability and bandwidth.

2005

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Tell Me Your Ads and I'll Tell You Who You Are

Alexandra-Mihaela Olteanu

Google AdSense, one of the most popular Online Advertise Networks, uses a mix of two techniques to deliver ads: contextual ads and behavioral ads, but it is not clear when or how much of the both they actually use. In this work, we raise several concerns regarding behavioral ads. End-users have very little control: once behavioral ads are allowed (which is the default setting), it is hard to predict what part about a user's past interests they will reveal. Our goal in this work is to understand and quantify the loss of online privacy through behavioral advertising.

2012

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