Si vous avez envie de pimper votre bio Instagram, votre pseudo Discord ou vos posts TikTok avec des caractères stylisés qui sortent de l'ordinaire, Font Generator va vous plaire ! C'est un outil gratuit en ligne qui convertit votre texte en 170+ styles différents basés sur Unicode, histoire de vous démarquer un peu dans la jungle des réseaux sociaux.
Vous tapez votre texte dans la case, et hop, l'outil vous génère instantanément des dizaines de variantes : polices Script Bold Italic, Fraktur (style Old English), texte dans des bulles, lettres barrées, superscript, et j'en passe. Du coup, vous scrollez les styles disponibles, vous trouvez celui qui vous plaît, et vous le copiez-collez directement où vous voulez. Ça marche sur Instagram, Discord, Twitter/X, et même dans les jeux comme Roblox ou Fortnite.
Ce qui est cool, c'est que tout ça repose sur des caractères Unicode. Concrètement, ça veut dire que ce ne sont pas de vraies polices au sens technique, mais des caractères spéciaux qui existent déjà dans la norme Unicode. Résultat, pas besoin d'installer quoi que ce soit, ça fonctionne partout où l'Unicode est supporté (spoiler : QUASIMENT PARTOUT). Vous copiez, vous collez, et ça s'affiche correctement.
Ayez quand même conscience que pour les personnes malvoyantes, avec les lecteurs d'écran, c'est pas top. Ils ne pourront pas lire ce que vous écrivez comme ça. Donc si vous voulez rester accessibles à tous, ce genre de style d'écriture est à proscrire.
Ah et faut quand même que je précise un truc important : tous les styles ne proposent pas l'intégralité de l'alphabet. Certains ne fonctionnent qu'avec des lettres spécifiques ou ne supportent pas les chiffres. C'est une limite de l'Unicode lui-même, pas de l'outil. Du coup, si votre texte contient des caractères non supportés par un style, ils s'afficheront normalement. Rien de dramatique, mais c'est bon à savoir avant de s'énerver. Et attention, certaines applis mobiles plus anciennes peuvent afficher des carrés vides à la place des caractères exotiques.
L'outil propose aussi des collections spécialisées par plateforme : polices Instagram, polices Discord, polices Twitter, et même des trucs plus niche comme Adopt Me ou Fortnite. Y'a de quoi faire ! Et tout est gratuit, sans inscription, sans pub envahissante.
Perso, je trouve ça pratique pour se démarquer un peu, surtout que tout le monde utilise les mêmes typographies chiantes sur les réseaux. Essayez dans vos bio, ça attire plus l'œil que du texte standard. Après, faut pas en abuser non plus, sinon ça devient illisible. Mais pour une bio qui claque ou un pseudo qui attire l'œil, c'est nickel.
Bref, si ça vous tente de tester, c'est par ici .
Avec 132 magasins en France et 1 400 collaborateurs, Saint-Maclou fait face à des enjeux data complexes. Entre la gestion des ventes, du service de pose, de la logistique et des stocks, l’enseigne basée à Lezennes devait jongler avec de multiples sources de données dispersées. Un casse-tête qui freinait considérablement ses ambitions analytiques.
Le constat de départ était sans appel : le système décisionnel historique de Saint-Maclou reposait sur des flux développés et maintenus manuellement. Chaque nouveau projet d’analyse impliquait d’identifier précisément les bases sources, tables et colonnes pertinentes, puis de développer spécifiquement les flux d’alimentation nécessaires.
Cette approche générait une charge de développement et de maintenance considérable, particulièrement lors des évolutions. Les data engineers passaient l’essentiel de leur temps sur la collecte de données, au détriment des activités à réelle valeur ajoutée comme la transformation et l’analyse. Les coûts de licences s’accumulaient, les délais de projets s’allongeaient, et l’expérimentation sur des cas d’usage avancés ou d’intelligence artificielle devenait quasiment impossible.
« Charge de développement, charge de maintenance, charge d’astreinte, coût de licence pour l’outil… Notre façon de travailler générait auparavant d’importants coûts », explique Salmane Khamlichi, Responsable data chez Saint-Maclou.
Pour sortir de cette impasse, Saint-Maclou a opté pour une refonte progressive de sa plateforme data, en basculant vers une architecture moderne sur le cloud. L’entreprise a d’abord déployé Snowflake comme base de données centrale, puis s’est posé la question cruciale de l’alimentation de cette nouvelle infrastructure.
Exit l’approche ETL (Extract Transform Load) classique. L’enseigne a retenu Fivetran pour sa compatibilité native avec Snowflake, sa robustesse validée lors d’un POC, et sa capacité à gérer de grandes bases SQL Server tout en connectant des sources critiques.
Aujourd’hui, Fivetran synchronise automatiquement les données d’une quinzaine de sources vers Snowflake, qu’elles soient hébergées on-premise ou dans le cloud : l’ERP Microsoft AX, les outils logistiques, les systèmes de vente et de gestion des stocks, ainsi que plusieurs sources marketing, dont le futur CRM Salesforce.
Avec cette approche ELT (Extract Load Transform), la phase de collecte ne constitue plus un goulot d’étranglement. Les données sont chargées brutes dans Snowflake, puis transformées selon les besoins métiers.
Les résultats sont spectaculaires. La collecte de nouvelles sources, qui prenait auparavant plusieurs jours voire plusieurs semaines, s’effectue désormais en quelques heures. Les projets restent dans un même sprint, évitant les allers-retours coûteux qui ralentissaient leur réalisation.
Côté ressources humaines, l’impact est tout aussi significatif. L’ingestion de données ne nécessite plus d’équivalent temps plein. Les data engineers se consacrent enfin aux opérations à forte valeur ajoutée : la transformation via DBT Core et l’exploitation intelligente des données. Les problématiques de maintenance sont devenues minimes.
La robustesse de la solution apporte également une tranquillité d’esprit appréciable. Les synchronisations sont stables et fiables, les évolutions des schémas sources n’entraînent pas d’interruption de service, et les équipes disposent de données actualisées et exploitables en toute confiance.
Autre bénéfice majeur : la centralisation. Là où les données étaient auparavant éparpillées dans de multiples applications métiers, elles sont désormais regroupées à 100% dans Snowflake. Cette vision unifiée permet d’envisager sereinement les futurs projets analytiques avancés et d’intelligence artificielle. L’équipe data travaille plus étroitement avec les équipes métiers (marketing, ventes, logistique) et gagne en réactivité.
Enfin, la plateforme Fivetran offre une maîtrise fine de la consommation et un monitoring précis des coûts liés aux projets data. « Cela nous permet notamment de travailler sur des sujets de prévision des ventes, d’intégrer rapidement de nouvelles sources pour enrichir les modèles et d’expérimenter à moindre coût de nouveaux cas d’usage data science », résume Salmane Khamlichi.
Photo : © DR
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Un clone de WORDLE, mais en français, par le créateur du jeu FEZ, open-source : https://github.com/renaudbedard/wordle-fr
Il existe aussi d'autre versions versions en ligne de ce jeu : il y a LE MOT, SUTOM et LeMOT.
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