Il existe plusieurs méthodes de détection d’objets dans une image. Voici quelques-unes des méthodes les plus couramment utilisées :

• Détection basée sur les régions d’intérêt (Region-based methods) : Ces méthodes utilisent des régions d’intérêt prédéfinies dans l’image pour localiser les objets. La méthode R-CNN (Region-based Convolutional Neural Networks) est un exemple populaire de cette approche. Elle génère d’abord une série de régions d’intérêt potentielles, puis les classe pour déterminer la présence d’objets et leurs emplacements.
• Détection en utilisant les caractéristiques de bas niveau (Feature-based methods) : Ces méthodes extraient des caractéristiques spécifiques des objets dans l’image et utilisent des classificateurs traditionnels, tels que les machines à vecteurs de support (SVM) ou les classifieurs en cascade basés sur les caractéristiques (Haar cascade classifiers). Ces approches se concentrent souvent sur des caractéristiques telles que les bords, les coins ou les textures des objets.
• Détection en utilisant les réseaux de neurones convolutionnels (Convolutional Neural Networks, CNN) : Les CNN sont très utilisés pour la détection d’objets. Des architectures spécifiques comme YOLO (You Only Look Once) et SSD (Single Shot MultiBox Detector) sont conçues pour détecter rapidement et précisément les objets dans une image. Ces méthodes utilisent des réseaux de neurones profonds pour extraire automatiquement les caractéristiques des objets et prédire leurs positions.
• Méthodes de détection basées sur les contours et les formes (Contour and Shape-based methods) : Ces méthodes se concentrent sur la détection d’objets en utilisant des informations de contour et de forme. Elles peuvent utiliser des techniques telles que la transformée de Hough pour détecter des formes spécifiques comme des cercles ou des lignes.
• Détection basée sur l’apprentissage non supervisé (Unsupervised learning-based methods) : Ces méthodes utilisent des algorithmes d’apprentissage non supervisé pour découvrir automatiquement les motifs et les structures des objets dans une image. Les approches de détection d’objets basées sur le clustering ou la segmentation sont des exemples courants de cette catégorie.
• Détection basée sur des modèles géométriques : Dans cette approche, des modèles géométriques des objets sont créés, puis utilisés pour trouver des correspondances entre les objets et les régions de l’image. Cette méthode est souvent utilisée dans des domaines spécifiques, comme la vision par ordinateur industrielle ou la robotique.

Ces méthodes peuvent être utilisées individuellement ou combinées pour améliorer la précision et la robustesse de la détection d’objets dans une image. Le choix de la méthode dépendra du contexte spécifique, des exigences de performance et des ressources disponibles.

Yolov5 est un modèle de détection d’objets en temps réel qui utilise l’apprentissage en profondeur pour identifier et suivre des objets dans une séquence vidéo ou une série d’images.

Pour effectuer le suivi d’objets avec Yolov5, vous pouvez suivre les étapes suivantes :

• Préparation des données : Tout d’abord, vous devez disposer d’un ensemble de données d’entraînement contenant des images annotées avec les boîtes englobantes des objets que vous souhaitez suivre. Assurez-vous que les annotations contiennent des informations sur les emplacements des objets ainsi que leurs classes
• Entraînement du modèle : Utilisez l’ensemble de données d’entraînement pour entraîner le modèle Yolov5. Vous pouvez utiliser des frameworks d’apprentissage en profondeur tels que PyTorch pour cela. L’entraînement implique généralement des itérations sur l’ensemble de données, où le modèle ajuste ses poids pour améliorer la détection des objets.
• Détection initiale : Une fois que votre modèle est entraîné, vous pouvez l’utiliser pour détecter les objets dans une séquence vidéo ou une série d’images. Appliquez le modèle aux images de manière séquentielle et obtenez les boîtes englobantes des objets détectés ainsi que leurs classes correspondantes.
• Suivi d’objets : Pour le suivi d’objets, vous pouvez utiliser des algorithmes de suivi tels que le suivi optique ou le suivi basé sur les caractéristiques. Vous pouvez extraire des caractéristiques des objets détectés dans l’étape précédente et utiliser ces caractéristiques pour suivre les objets d’une image à l’autre. Des bibliothèques telles que OpenCV peuvent être utiles pour implémenter ces algorithmes de suivi.
• Mise à jour des détections : À chaque nouvelle image de la séquence, utilisez à nouveau le modèle Yolov5 pour détecter les objets. Comparez ensuite les nouvelles détections avec les objets déjà suivis. Si nécessaire, mettez à jour les boîtes englobantes et les classes des objets suivis en fonction des nouvelles détections.
• Répétez les étapes 4 et 5 : Répétez les étapes de suivi d’objets et de mise à jour des détections pour chaque nouvelle image dans la séquence vidéo. Cela vous permettra de suivre les objets à travers la séquence.

Il est important de noter que le suivi d’objets peut être un problème complexe et dépendant du contexte. Il existe de nombreuses variations et approches différentes pour effectuer le suivi d’objets, et les performances peuvent varier en fonction des conditions d’éclairage, des mouvements des objets, etc. Vous devrez peut-être adapter et optimiser ces étapes en fonction de votre cas d’utilisation spécifique.

Bienvenue au tutoriel Docker, un guide joyeux et créatif sur l’utilisation de Docker dans le développement. Que vous soyez un développeur débutant ou expérimenté, Docker peut vous aider à simplifier votre environnement de développement et à rendre votre travail plus efficace. Dans ce tutoriel, vous allez apprendre les bases de Docker, ainsi que des astuces et des techniques pour vous aider à être plus productif avec cette technologie populaire.

Introduction à Docker : Qu’est-ce que c’est ?

Docker est une plateforme de conteneurisation qui vous permet de créer, de déployer et de gérer des applications dans un environnement isolé. En utilisant Docker, vous pouvez créer des conteneurs légers et portables qui peuvent s’exécuter sur n’importe quel système d’exploitation et sur n’importe quelle infrastructure. Docker a révolutionné le développement en permettant aux développeurs de travailler dans des environnements isolés qui sont identiques à ceux de la production, ce qui réduit les erreurs et les problèmes de compatibilité.

Comment installer Docker sur votre ordinateur

L’installation de Docker est assez simple et ne prend que quelques minutes. Tout d’abord, vous devez télécharger et installer Docker sur votre ordinateur. Il existe des versions pour Windows, Mac et Linux, et vous pouvez récupérer le logiciel sur le site officiel de Docker. Une fois que Docker est installé, vous pouvez utiliser la commande Docker pour contrôler les conteneurs et les images Docker.

Démarrer votre premier conteneur Docker

Avant de pouvoir utiliser Docker, vous devez démarrer votre premier conteneur. Cela se fait en utilisant la commande Docker run, qui vous permet de créer un nouveau conteneur à partir d’une image Docker existante. Vous pouvez également spécifier différents paramètres pour votre conteneur, tels que les ports, les variables d’environnement et les volumes.

Manipuler les conteneurs Docker comme un pro

Une fois que vous avez créé un conteneur Docker, vous pouvez le manipuler de différentes manières. Vous pouvez utiliser les commandes Docker pour arrêter et démarrer des conteneurs, pour afficher des informations sur les conteneurs en cours d’exécution, et pour supprimer des conteneurs qui ne sont plus nécessaires. Vous pouvez également exécuter des commandes à l’intérieur des conteneurs en utilisant la commande Docker exec.

Créer des images Docker personnalisées

L’une des fonctionnalités les plus puissantes de Docker est la possibilité de créer des images personnalisées. Vous pouvez utiliser des fichiers Dockerfile pour décrire les étapes nécessaires pour créer une image Docker personnalisée. Vous pouvez également utiliser des images existantes comme point de départ pour votre image personnalisée.

Partager vos images Docker avec la communauté

Une fois que vous avez créé une image Docker personnalisée, vous pouvez la partager avec la communauté en la téléchargeant sur Docker Hub. Docker Hub est un registre public d’images Docker où les développeurs peuvent partager leurs images avec les autres. Vous pouvez également utiliser Docker Hub pour télécharger des images Docker créées par d’autres développeurs et pour utiliser des images Docker dans vos propres projets.

Lier des conteneurs Docker pour une meilleure expérience

L’un des avantages de Docker est la possibilité de lier des conteneurs entre eux pour créer des environnements de développement plus complexes. Vous pouvez utiliser des commandes Docker pour lier des conteneurs, ce qui permet à plusieurs conteneurs de communiquer entre eux et de partager des ressources.

Gérer les volumes Docker pour stocker vos données

Lorsque vous utilisez des conteneurs Docker, vous pouvez stocker vos données dans des volumes Docker. Les volumes Docker sont des zones de stockage isolées qui peuvent être mises en réseau avec des conteneurs spécifiques. Vous pouvez utiliser les commandes Docker pour créer et gérer des volumes Docker pour stocker vos données de manière sécurisée et efficace.

Utiliser Docker Compose pour orchestrer vos conteneurs

Docker Compose est un outil puissant qui vous permet de gérer et d’orchestrer plusieurs conteneurs Docker à la fois. Vous pouvez utiliser Docker Compose pour spécifier les paramètres de vos conteneurs, pour démarrer et arrêter plusieurs conteneurs en même temps, et pour gérer les réseaux et les volumes Docker.

Les avantages de l’utilisation de Docker en développement

L’utilisation de Docker en développement peut vous offrir de nombreux avantages. En utilisant des conteneurs Docker, vous pouvez créer des environnements isolés pour vos applications, ce qui vous permet de travailler en toute sécurité sans avoir à vous soucier des conflits de dépendance. Vous pouvez également accélérer votre temps de développement en utilisant des images Docker existantes, en partageant vos images avec la communauté et en utilisant Docker Compose pour orchestrer vos conteneurs.

Vous êtes maintenant un expert Docker ! En utilisant les astuces et les techniques de ce tutoriel, vous pouvez utiliser Docker pour créer des environnements de développement isolés, gérer des volumes Docker pour stocker vos données, créer des images Docker personnalisées et orchestrer plusieurs conteneurs Docker à la fois. En utilisant Docker, vous pouvez améliorer votre productivité en développement, réduire les erreurs et les problèmes de compatibilité, et partager votre travail avec la communauté. Nous espérons que ce tutoriel vous a été utile et que vous continuerez à explorer les possibilités passionnantes de Docker dans le développement.

Pour tracer l’histogramme d’une image en Python, vous pouvez utiliser la bibliothèque OpenCV. Voici un exemple de code pour vous aider :

import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# Charger l'image en niveaux de gris
image = cv2.imread('chemin_vers_l_image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# Calculer l'histogramme
histogram = cv2.calcHist([image], [0], None, [256], [0, 256])

# Afficher l'histogramme
plt.figure()
plt.plot(histogram)
plt.title("Histogramme de l'image")
plt.xlabel("Niveau de gris")
plt.ylabel("Fréquence")
plt.show()

Assurez-vous de remplacer 

 par le chemin d’accès réel de votre image.

Ce code utilise OpenCV pour charger l’image en niveaux de gris à l’aide de 

. Ensuite, la fonction 

 est utilisée pour calculer l’histogramme de l’image. L’histogramme est retourné sous la forme d’un tableau NumPy.

Ensuite, matplotlib est utilisé pour tracer l’histogramme à l’aide de 

. Vous pouvez personnaliser le titre, les étiquettes des axes, les couleurs, etc., selon vos préférences.

N’oubliez pas d’installer les bibliothèques nécessaires en utilisant 

 et 

 si vous ne les avez pas déjà installées.

Voici quelques outils populaires pour développer des applications mobiles en Python :

1. Kivy : Kivy est un framework open source multiplateforme qui permet de créer des interfaces utilisateur (UI) attrayantes pour les applications mobiles. Il est compatible avec iOS, Android, Windows, macOS et Linux.

2. BeeWare : BeeWare est une collection d’outils permettant de développer des applications natives pour différentes plateformes, y compris les applications mobiles. Avec BeeWare, vous pouvez utiliser Python pour créer des applications pour iOS, Android, Windows, macOS et bien d’autres.

3. PySide : PySide est un ensemble de bibliothèques permettant de développer des interfaces graphiques multiplateformes en Python. Il utilise le framework Qt, qui est également utilisé pour développer des applications mobiles.

4. PyMob : PyMob est un framework Python open source spécifiquement conçu pour le développement d’applications mobiles. Il prend en charge le développement d’applications pour iOS, Android et Windows Phone.

5. KivyMD : KivyMD est une bibliothèque basée sur Kivy qui fournit des composants et des widgets de style Material Design pour le développement d’applications mobiles. Il est idéal si vous souhaitez créer des applications mobiles avec une interface utilisateur moderne et attrayante.

6. Plyer : Plyer est une bibliothèque Python qui permet d’accéder aux fonctionnalités du périphérique, telles que la géolocalisation, la caméra, le vibreur, etc. Plyer prend en charge plusieurs plateformes, y compris iOS et Android, ce qui en fait un choix pratique pour le développement d’applications mobiles.

7. SL4A (Scripting Layer for Android) : SL4A est un environnement d’exécution Android qui permet d’exécuter des scripts Python sur des appareils Android. Il offre des API pour accéder aux fonctionnalités du système Android, telles que les capteurs, le GPS, les contacts, etc.

Ces outils peuvent vous aider à développer des applications mobiles en Python. N’oubliez pas que chaque outil a ses propres avantages et limitations, donc il est important de choisir celui qui convient le mieux à vos besoins spécifiques.

Il convient de noter que, bien que Python puisse être utilisé pour le développement d’applications mobiles, certains langages tels que Java (pour Android) et Swift (pour iOS) sont plus couramment utilisés pour des performances et une intégration plus optimales avec les systèmes d’exploitation mobiles respectifs.

Voici une liste d’outils populaires pour développer des applications web en Python :

1. Flask :

Flask est un micro-framework web léger et facile à utiliser qui permet de construire rapidement des applications web en Python. Il offre une grande flexibilité et une approche minimaliste pour le développement d’applications web.

2. Django : Django est un framework web complet qui suit le principe du “batteries included”. Il fournit de nombreux outils et fonctionnalités prêts à l’emploi, tels que l’administration de base de données, l’authentification des utilisateurs et la gestion des formulaires.
3. Pyramid : Pyramid est un framework web flexible et puissant qui permet de développer des applications de différentes tailles. Il offre une grande modularité et est adapté à la fois pour les petites et grandes applications web.
4. Bottle :  Bottle est un micro-framework web minimaliste et léger. Il est facile à apprendre et convient aux petites applications et aux API simples.
5. CherryPy : CherryPy est un framework web minimaliste et puissant. Il est connu pour sa simplicité et sa capacité à gérer de manière efficace les tâches de bas niveau.
6. TurboGears : Un framework web complet qui intègre plusieurs bibliothèques Python populaires.
7. web2py : Un framework web complet et facile à utiliser, avec un accent sur la sécurité.
8. Tornado : Un framework web asynchrone et hautement évolutif.
9. Falcon : Un framework web minimaliste et rapide pour la construction d’API RESTful.
10. Pyramid : Un framework web minimaliste et flexible, adapté aux applications de toutes tailles.
11. FastAPI : Un framework web moderne et rapide, basé sur les annotations de type Python 3.7+.
12. SQLAlchemy : SQLAlchemy est une bibliothèque de mapping objet-relationnel (ORM) populaire en Python. Elle permet de simplifier l’interaction avec la base de données en utilisant des objets Python plutôt que des requêtes SQL brutes.
13. Alembic : Un outil de migration de base de données qui fonctionne bien avec SQLAlchemy.
14. Celery : Un système de messagerie asynchrone pour la gestion des tâches en arrière-plan.
15. Redis : Une base de données en mémoire utilisée pour la mise en cache et la gestion des files d’attente.
16. PostgreSQL/MySQL : Des systèmes de gestion de bases de données relationnelles populaires utilisés avec Python.

Ces outils constituent une bonne base pour le développement d’applications web en Python, mais il existe de nombreux autres outils et bibliothèques disponibles en fonction des besoins spécifiques de votre projet.

Découvrez les 10 principales menaces de sécurité informatique identifiées par l’OWASP pour l’année 2023 et apprenez comment vous pouvez protéger votre entreprise contre ces vulnérabilités.

Injection SQL

En quoi consiste ce type d’attaque ?

Les attaquants insèrent des codes SQL malveillants dans les champs de saisie de données, qui sont ensuite exécutés sur la base de données sous-jacente, permettant ainsi de voler des données.

Comment se protéger ?

Sensibilisez les développeurs à l’importance de la validation des données et utilisez des outils de test d’intrusion pour détecter les vulnérabilités existantes.

Exemple récent

En 2021, les serveurs de LinkedIn ont été piratés à l’aide d’une injection SQL, permettant aux pirates d’accéder aux informations personnelles de millions d’utilisateurs.

Mauvaise gestion d’authentification et de session

Pourquoi est-ce important ?

Les mauvaises pratiques en matière d’authentification et de gestion des sessions peuvent permettre à des tiers non autorisés d’accéder à des informations sensibles.

Comment se protéger ?

Utilisez le multi-facteur d’authentification, utilisez des jetons d’accès, utilisez des cookies sécurisés et expirez les sessions après une période d’inactivité.

L’exemple de Capital One

En 2019, les données de 106 millions de clients de Capital One ont été volées à la suite d’une mauvaise gestion d’authentification et de session

Vulnérabilités XSS

1. Comment ça marche ?

   Les scripts malveillants sont injectés sur des sites web ou des applications, permettant aux attaquants de contrôler le navigateur de l’utilisateur.

    

2. Comment se protéger ?

   Assurez-vous que l’entrée utilisateur est validée et mise en forme correctement, et empêchez l’injection de scripts en filtrant les caractères spéciaux.

    

3. Exemple récent

   En 2021, des pirates ont réussi à recueillir les informations d’identification de plus d’un million d’utilisateurs de GoDaddy grâce à des vulnérabilités XSS.

    

Problème de Sécurité CSRF

Qu’est-ce que c’est ?

Les attaquants utilisent des techniques frauduleuses pour tromper les utilisateurs et leur faire exécuter des actions malveillantes sur des sites web légitimes.

Comment se protéger ?

Utilisez des jetons anti-CSRF, validez les requêtes côté serveur et utilisez des cookies avec les attributs Secure et HttpOnly.

L’exemple d’ING Bank

En 2020, des pirates ont réussi à détourner des fonds de comptes bancaires grâce à une exploitation de la faille de sécurité CSRF chez ING Bank.

Sécurité dans les applications mobiles

Les défis de la sécurité mobile

Les applications mobiles ont des exigences de sécurité uniques, notamment en matière de stockage de données et de protection de la vie privée.

Les risques spécifiques dans les applications mobiles

Les attaques de phishing mobile, les applications malveillantes et les botnets mobiles sont des menaces courantes pour les utilisateurs mobiles.

Comment se protéger ?

Assurez-vous que les applications sont sécurisées dès le développement, exécutez des tests d’intrusion pour détecter les faiblesses et utilisez des outils de protection mobile.

Vulnérabilités dans l’authentification biface

Les risques de l’authentification biface

L’authentification biface peut donner accès aux données sensibles si elle est compromise.

Comment se protéger ?

Utilisez un système de contrôle d’accès fort, utilisez des mots de passe complexes et multi-facteurs et ne stockez pas les informations sensibles sur les appareils mobiles des utilisateurs.

L’exemple de Microsoft

En avril 2021, une vulnérabilité d’authentification biface dans Exchange Server a été exploitée par des pirates pour accéder à de nombreuses organisations.

Systèmes d’insuffisance de sécurité dans les composants externes

Les dangers des composants externes

Les composants externes peuvent introduire des vulnérabilités dans les applications en raison de leur large diffusion et de leur utilisation dans de nombreux systèmes.

Comment se protéger ?

Sensibilisez les développeurs à l’importance de l’utilisation de composants sécurisés, exécutez des tests de vulnérabilités sur les composants externes et surveillez les mises à jour de sécurité.

L’exemple de SolarWinds

En décembre 2020, une intrusion massive dans les systèmes de SolarWinds a été liée à une vulnérabilité dans le composant de surveillance système Orion.

Mauvaise gestion du contrôle d’accès

Les risques d’une mauvaise gestion de contrôle d’accès

Un mauvais contrôle d’accès peut permettre aux utilisateurs non autorisés d’accéder à des ressources sensibles ou de modifier des données.

Comment se protéger ?

Utilisez une politique de moindre privilège pour limiter l’accès aux ressources, surveillez les logs d’accès et utilisez des systèmes de gestion des identités et des accès.

L’exemple de Uber

En 2017, Uber a révélé qu’un piratage avait exposé les informations personnelles de 57 millions d’utilisateurs, en partie en raison d’une mauvaise gestion du contrôle d’accès.

Vulnérabilités des données de back-end

• Quelles sont les vulnérabilités des back-ends ?

  Les vulnérabilités des back-ends sont des failles logicielles qui permettent aux attaquants d’accéder à des bases de données ou de voler des données sensibles.

• Comment se protéger ?

  Utilisez une surveillance continue pour détecter les vulnérabilités, utilisez une sauvegarde régulière et chiffrez les données sensibles.

   

• L’exemple de Facebook

  En 2021, les données personnelles de plus de 500 millions d’utilisateurs de Facebook ont été exposées en raison d’une vulnérabilité au niveau des back-ends.

   

Shodan est un moteur de recherche spécialisé qui permet d’explorer et d’analyser l’ensemble des dispositifs connectés à Internet. Nous allons vous présenter en détail toutes les fonctionnalités de cette incroyable plateforme et vous montrer comment elle peut être utilisée pour explorer le cyberespace mondial.

Découvrez Shodan: le moteur de recherche pour le cyberespace

Qu’est-ce que Shodan?

Shodan est un moteur de recherche pour le cyberespace qui a été lancé en 2009. Contrairement aux autres moteurs de recherche traditionnels tels que Google, Bing ou Yahoo, ce dernier utilise des robots pour scruter tous les appareils connectés à internet dans le monde entier.

Comment fonctionne Shodan?

Pour indexer et collecter des informations sur les appareils connectés à Internet, Shodan utilise des robots qui parcourent le Web et enregistrent les données recueillies. Cela comprend des informations sur les serveurs, les sites web, les réseaux, les routeurs, les caméras et bien d’autres appareils.

Comment utiliser Shodan?

Pour utiliser Shodan, vous devez créer un compte qui vous donnera accès à l’ensemble de ses fonctionnalités. Une fois connecté, vous pouvez effectuer des recherches avancées, filtrer les résultats, explorer les rapports détaillés, utiliser les API et bien plus encore!

Découvrez les grandes fonctionnalités de Shodan

Recherche précise

Shodan permet d’effectuer des recherches précises à l’aide d’un système de filtres puissants.

API

Shodan offre des API pour connecter ses fonctionnalités à d’autres applications.

Cartographie réseau

Avant de procéder à l’entrainement d’un modèle basé sur les réseaux de neurones (cas de détection, classification et segmentation), il est important d’annoter les objets afin de permettre au modèle de reconnaître les objets plus tard et faire la prédiction. Pour faciliter le travail d’annotation, plusieurs outils existent déjà en version gratuite et payante. Je vous présente ici une liste non exhaustive dans le cas de l’annotation des images.

• labelImg : LabelImg est un outil d’annotation d’image graphique et des boîtes de délimitation d’objets d’étiquette dans les images
• Roboflow . En plus de l’annotation, la plate-forme facilite la conversion entre les formats d’annotation et la gestion des ensembles de données, ainsi que la formation et le déploiement de modèles personnalisés sur des points de terminaison d’API privés
• CVAT – Outil d’annotation de vision par ordinateur puissant et efficace
• labelme – Annotation polygonale d’image avec Python
• VoTT – Un outil d’annotation et d’étiquetage open source pour les images et les vidéos
• imglab – Un outil basé sur le Web pour étiqueter les images des objets qui peuvent être utilisés pour former dlib ou d’autres détecteurs d’objets
• Yolo_mark – GUI pour marquer des boîtes délimitées d’objets dans des images pour former le réseau de neurones Yolo v3 et v2
• PixelAnnotationTool – Logiciel qui vous permet d’annoter manuellement et rapidement des images dans des répertoires
• OpenLabeling – Étiquetez des images et des vidéos pour les applications de vision par ordinateur
• imagetagger – Une plateforme en ligne open source pour l’étiquetage collaboratif d’images
• Alturos.ImageAnnotation – Un outil collaboratif pour étiqueter les données d’image
• deeplabel – Un outil d’annotation d’images multiplateforme pour l’apprentissage automatique
• MedTagger – Un cadre collaboratif pour annoter des ensembles de données médicales à l’aide du crowdsourcing.

Pour avoir plus de détails et d’autres outils d’annotation pour (les videos, le texte, l’audio et autres ..etc…) aller sur https://github.com/heartexlabs/awesome-data-labeling

Aujourd’hui travailler sur son de bureau de son domicile devient nécessaire comment peut on alors contrôler son pc ou prendre en main son pc à distance depuis un navigateur ou un logiciel via un réseau ou via l’internet?

Voici quelques solutions pratiques :

Getscreen.me 2.2.3 est  est un logiciel permettant de prendre le contrôle à distance d’un autre ordinateur depuis votre navigateur internet. C‘est très pratique pour télé-travailler ou dépanner un ami sans vous déplacer. Pour cela, il suffit d’exécuter Getscreen.me sur l’ordinateur dont vous souhaitez prendre le contrôle à distance. Getscreen.me vous délivre alors un lien internet (de type https://go.getscreen.me/8xn-71m où 8xn-71m est la variable qui permet d’identifier l’ordinateur). Saisissez cette adresse internet sur votre second ordinateur (celui qui prendra le contrôle sur le premier ordinateur) dans votre navigateur web. La connexion s’établie alors. Vous prenez le contrôle du PC, comme si vous étiez devant. Getscreen.me supporte également le transfert de fichiers d’un ordinateur à l’autre. La version   gratuite de Getscreen.me permet d’établir des connexions à distance qui ne peuvent dépasser 15 minutes et dont les fichiers transférés ne doivent pas excéder 50 Mo. Au-delà, vous devrez vous tourner vers un abonnement mensuel. Pour le télécharger aller (ici)

Vous avez aussi la possibilité d’utiliser d’autres logiciels de contrôle  distance comme:

• TeamViewer : la référence. . Télécharger (ici)
• AnyDesk : l’outil portable et réactif .. Télécharger (ici)
• VNC : le préféré des professionnels. Télécharger (ici)
• Chrome Remote Desktop : la solution signée Google .. Télécharger (ici)
• DWService : le contrôle à partir du navigateur web. ..Télécharger (ici)
• Iperius Remote…Logiciel de bureau à distance gratuit, un outil facile à utiliser pour contrôler à distance un ordinateur/serveur, pour réunions en ligne et téléassistance. …Télécharger (https://www.iperiusremote.fr/)