Services de conseil¶

  Développement logiciel

Accélérez le développement de vos produits avec un logiciel robuste et maintenable, conçu par un développeur Python expert disposant d'une solide expertise architecturale.

• Time-to-market réduit — développement augmenté par l'IA pour gagner en productivité, sans compromis sur la qualité ni le contrôle.
• Architecture évolutive — une conception logicielle qui s'adapte à la croissance de votre activité.
• Back-ends web modernes — API REST haute performance avec FastAPI et PostgreSQL.
• Maintenabilité long terme — un code clair et documenté que vos équipes peuvent reprendre et faire évoluer.

Stack : Python, FastAPI, SQLAlchemy, PostgreSQL, Qt (applications de bureau).

  Infrastructure cloud

Réduisez vos coûts et renforcez votre sécurité avec des architectures cloud AWS éprouvées, conçues pour la mise à l'échelle et la conformité.

• Une sécurité de confiance — IAM au moindre privilège et protection complète des VPC, validées par des audits externes.
• Optimisation des coûts — infrastructure correctement dimensionnée selon les bonnes pratiques FinOps pour maximiser le retour sur investissement cloud.
• Déploiement flexible — solutions serverless (Lambda, DynamoDB, CloudFront) comme classiques (EC2, Aurora/RDS).
• Infrastructure as Code — déploiements automatisés et reproductibles avec Terraform.
• Expérience multi-cloud — également sur Azure, OpenStack et Alibaba Cloud.

Services AWS : VPC, EC2, Lambda, RDS/Aurora, DynamoDB, S3, CloudFront, SQS, SNS, SES, Route 53, Cognito, ECS, IAM, et plus.

  DevOps

Livrez plus vite et en confiance grâce à des pipelines CI/CD entièrement automatisés, qui éliminent les risques liés aux déploiements manuels.

• Déploiements zero-touch — automatisation complète du push à la production.
• Intégration DevSecOps — analyse de sécurité intégrée au pipeline pour détecter les vulnérabilités avant la production.
• Souplesse des plateformes — réalisations expertes sur GitHub Actions, GitLab CI/CD et Azure Pipelines.
• Time-to-market accéléré — plusieurs déploiements par jour au lieu d'attendre une fenêtre de release.

Stack : GitHub Actions, GitLab CI/CD, Azure Pipelines, Docker, Ansible, GitOps.

  Intelligence artificielle & LLM

Tirez parti de l'IA tout en gardant la maîtrise de vos données, avec des implémentations LLM prêtes pour la production en environnement d'entreprise.

• Plateformes IA d'entreprise — architecture LLMOps complète avec gouvernance stricte des données.
• Recherche documentaire intelligente — systèmes RAG (Retrieval-Augmented Generation) qui exploitent votre base de connaissances interne.
• Assistants IA sur mesure — chatbots et outils pour développeurs adaptés à vos workflows.
• Choix du fournisseur — intégration AWS Bedrock pour accéder à plusieurs modèles de référence.

Cas d'usage : chatbots IA, assistants de développement, intelligence documentaire, workflows automatisés.

  Administration système

Garantissez une infrastructure fiable et sécurisée grâce à une administration Linux experte et à des configurations serveur durcies.

• Expertise Linux entreprise — configurations prêtes pour la production sur Fedora, CentOS, Ubuntu, Debian et Alpine Linux.
• Configuration automatisée — playbooks Ansible pour des installations reproductibles.
• Durcissement de sécurité — expertise spécifique en hardening Linux et bonnes pratiques.
• Services d'infrastructure — gestion de pare-feu pfSense et stockage TrueNAS.

Stack : Linux (multiples distributions), Ansible, Docker, pfSense, TrueNAS.

  Analyse de données

Transformez des données complexes en informations exploitables grâce à une expertise en calcul scientifique fondée sur des années d'expérience en ingénierie.

• Calcul scientifique — NumPy, SciPy, pandas pour le traitement et l'analyse des données.
• Outils analytiques sur mesure — solutions spécialisées pour les données techniques et d'ingénierie.
• Automatisation de tests — bancs de test automatisés et traitement de données de mesure.
• Optimisation de performance — expertise Cython pour le calcul haute performance lorsque c'est nécessaire.

Parcours : formation scientifique, transition vers le développement logiciel via la création d'outils d'analyse pour des ingénieurs opticiens.

Stack : NumPy, SciPy, pandas, Matplotlib, Cython, écosystème scientifique Python.