Expertises
Ce que nous faisons, en détail.
Cinq expertises, chacune décrite par les problèmes qu'elle traite, les compétences qu'elle demande et ce que vous avez à la fin. Nous ne publions pas d'études de cas, car nous ne citons pas nos clients — le périmètre est donc énoncé clairement.
P—01
Ingénierie de plateforme et DevOps
Une voie balisée du commit à la production : pipelines, environnements et Kubernetes que les équipes produit utilisent sans ouvrir de ticket.
Problèmes traités
- Les déploiements sont manuels, lents ou dépendent d'une seule personne.
- Chaque équipe construit son propre pipeline, et aucun ne se ressemble.
- Les clusters Kubernetes ont grandi sans standards de ressources, de sécurité ou de mise à jour.
- Les rollbacks sont improvisés sous pression.
Compétences
- Conception CI/CD : build, tests, analyse, promotion
- Exploitation et mises à jour de Kubernetes
- Conteneurs et chaîne d'approvisionnement des images
- Gestion des environnements et des secrets
- Modèles en libre-service pour les développeurs
Ce que vous conservez
- Modèles de pipeline versionnés
- Socle de cluster : politiques, quotas et valeurs par défaut
- Un chemin de rollback documenté et testé
- Des runbooks pour les opérations courantes
P—02
Infrastructure et architecture cloud
Des environnements AWS, Azure ou Google Cloud reproductibles, sûrs par défaut et dimensionnés pour ce qu'ils exécutent réellement.
Problèmes traités
- La facture cloud ne cesse d'augmenter et personne ne sait l'expliquer.
- La production a été montée à la main dans la console et ne peut pas être recréée.
- Les permissions et les règles réseau se sont accumulées sans revue.
- Il y a des sauvegardes, mais personne n'a testé une restauration.
Compétences
- Structure des comptes et landing zones
- Infrastructure as Code avec Terraform
- Conception de l'identité, du réseau et du chiffrement
- Analyse des coûts et dimensionnement
- Sauvegarde, reprise et conception multizone
Ce que vous conservez
- Document d'architecture avec registres de décision
- Code d'infrastructure dans vos dépôts
- Rapport de coûts avec actions priorisées
- Une procédure de reprise testée
P—03
Ingénierie logicielle
Services backend, API et plateformes web écrits pour être lus, testés et exploités par l'équipe qui en hérite.
Problèmes traités
- Un service central ne peut pas évoluer sans casser autre chose.
- Les API ont grandi sans contrats, versionnement ni documentation.
- Les requêtes en base ralentissent le produit à mesure que les données augmentent.
- Un nouveau produit a besoin d'une première version faite pour durer.
Compétences
- Conception d'API et de domaine
- Services backend en Rust, Python et TypeScript
- Modélisation relationnelle et optimisation des requêtes
- Stratégie de tests automatisés
- Revue de code et refactorisation progressive
Ce que vous conservez
- Un logiciel fonctionnel dans votre dépôt
- Contrats et documentation des API
- Des suites de tests exécutées en CI
- Des notes d'architecture pour les mainteneurs
P—04
Fiabilité et observabilité
Mesurer ce que vivent les utilisateurs, alerter sur ce qui le menace et s'entraîner à la reprise avant qu'un incident ne l'impose.
Problèmes traités
- Les utilisateurs remarquent les pannes avant l'équipe.
- Les alertes sonnent en permanence, donc personne ne s'y fie.
- Les incidents sont traités de mémoire — et se répètent.
- Personne ne sait dire quel niveau de fiabilité le service doit atteindre.
Compétences
- SLI, SLO et budgets d'erreur
- Métriques, logs et traçage distribué
- Alertes sur le taux de consommation et organisation de l'astreinte
- Réponse aux incidents et revues sans recherche de coupable
- Tests de charge, de panne et de restauration
Ce que vous conservez
- Des SLO validés avec le métier
- Tableaux de bord et règles d'alerte en code
- Runbooks d'incident et d'escalade
- Un modèle de revue post-incident
P—05
Ingénierie IA
Des fonctions LLM et de machine learning qui tournent en production avec évaluation, plafonds de coût et supervision — pas seulement en démo.
Problèmes traités
- Un prototype d'IA fonctionne en démo, mais pas sur des données réelles.
- Personne ne sait si un changement de prompt ou de modèle a amélioré ou dégradé les réponses.
- Le coût et la latence d'inférence sont imprévisibles.
- Des données sensibles pourraient atteindre un modèle externe.
Compétences
- Intégration de LLM et retrieval (RAG)
- Jeux d'évaluation et tests de non-régression
- Pipelines de données pour l'entraînement et le retrieval
- Service des modèles, cache et maîtrise des coûts
- Garde-fous et règles de traitement des données
Ce que vous conservez
- Intégration en production derrière votre API
- Une suite d'évaluation avec une référence
- Tableaux de bord de coût et de latence
- Documentation des flux de données