Si tu essayes de définir le web2 tu vas t’arracher les cheveux… Le principe du schéma est très très bon, car il permet d’exprimer l’inexprimable !
Pour ma part, je pense que le web2 ne se définit pas, tout simplement car on ne définit pas une époque ! Le web2 c’est une époque, une période qui correspond à une mutation des usages grâce à des évolutions techniques. On peut lister les usages, lister les évolutions techniques, essayer de comprendre pourquoi il y a eu une évolution, mais définir un terme à la base “marketing” je ne vois pas l’intérêt.
On peut le schématiser, on peut donner des exemples, imaginer ce que sera la suite, mais le définir… impossible, voir absurde ! Ex : wikipedia c’est totalement web2 non ? Pourtant ca existait bien au moment du web1 non ? Alors le web1 était aussi web2 ou c’est l’inverse ? Bref, du débat à perte de vue en perspective… peu constructif… et qui aura comme conséquence l’effet inverser recherché : semer le trouble.
Ton schéma est très très bon. Il ne présente pas tous les concepts (et c’est pour ça qu’il est bon). Autant multiplier les schémas autant de fois qu’il y a un concept fondateur du web2. Un exemple de schéma qui serait intéressant, serait de mettre en regard les évolutions technologiques avec les mutations des usages sur une ligne temporelle. Ex : généralisation du haut débit (technique) ->augmentation du tps passé par les internautes sur le net + augmentation de la consommation de médias lourds (photos, vidéos)->Youtube. etc !
jasonhayesaqe on 30 May 25What if your machines could warn you before they fail? In 2025, that's not science fiction-it's the new standard. Predictive analytics and machine learning are transforming the manufacturing landscape. Forward-thinking manufacturers are already using these tools to reduce unplanned downtime, optimize resource use, and anticipate market demand with incredible accuracy. Those still relying on reactive maintenance are quickly being left behind. By partnering with experts in Manufacturing IT Services, manufacturers are moving from guesswork to data-driven decisions. Predictive systems analyze machine data, system logs, and supply chain signals to detect issues early-helping prevent breakdowns, lower emergency costs, and streamline operations. The results are powerful: up to 45% more machine uptime, 30% reduction in maintenance costs, and significant improvements in workforce and supply chain efficiency. At AQe Digital, we build customized ML models, deploy real-time dashboards, and integrate seamlessly with your ERP, MES, and IoT platforms. Whether you operate one facility or many, we help you shift from reacting to predicting. Curious about how to lead in this data-driven era? Discover our full suite of services and explore our deep dive on Predictive Maintenance vs. Reactive Maintenance. The future of manufacturing is here-don't just catch up, lead the way.
