Étudié, conçu, développé, déployé, maintenu
Nous sommes le département technologiquedes entreprises qui en ont besoinsans vouloir le bâtir.
Logiciels, données et IA — étudiés, conçus, développés, déployés et maintenus. De bout en bout, par ceux qui en ont dessiné l’architecture. 12 mandats depuis 2022, et chaque client est encore avec nous.
- 2022
- Nous bâtissons depuis
- 12
- Mandats
- 100%
- Rétention client
- 0
- Couches sous-traitées
Deux portes d’entrée
La plupart des firmes vous disent quoi bâtir ou le bâtissent. Nous faisons les deux, et nous en répondons pour les deux.
C’est pourquoi nos conseils sont généralement réalisables, et nos réalisations survivent généralement au contact de l’entreprise.
Quand vous ne savez pas encore quoi bâtir.
Vous avez un problème d’affaires, un budget et des avis divergents sur la réponse. Nous entrons, apprenons l’exploitation en profondeur, et vous remettons une décision défendable — avec l’architecture, la séquence et les risques réels qui l’accompagnent.
- Analyse des processus d’affaires et recherche sur les systèmes
- Architecture de solution de bout en bout
- Faire ou acheter, et sélection de plateforme
- Conseil en technologie et en IA
- Planification de la montée en charge et des coûts
Vous repartez avec un plan, que vous nous confiiez ou non la réalisation. Deux fois, nous avons suspendu un travail payé pour le dire.
Quand vous savez, et qu’il faut le bâtir comme il faut.
Une équipe chevronnée qui s’intègre à votre organisation et agit comme votre département technologique interne — concevant, bâtissant, déployant et maintenant le système, puis restant pour l’étendre.
- Plateformes de données — entreposage, pipelines, une BI qui vous appartient
- IA appliquée et agents, avec garde-fous déterministes
- Ingénierie produit pleine pile et sauvetage de systèmes
- Kubernetes, CI/CD, sécurité et contrôle des accès
- Maintenance, extension et garde après le lancement
Vous obtenez un logiciel qui fonctionne, et l’équipe qui l’entretiendra encore dans trois ans.
Les mêmes personnes des deux côtés de la ligne. L’ingénieur qui maintiendra le système est dans la salle quand l’architecture se décide.
Notre façon de travaillerLa pile que nous tenons
Six couches entre un problème d’affaires et le système qui le règle.
La plupart des partenaires en possèdent une ou deux et sous-traitent le reste — c’est là que les projets deviennent silencieux. Ouvrez une couche pour voir ce que nous y faisons vraiment.
Avant l’architecture, avant l’outillage. Nous cartographions vos processus, vos données et vos gens, et disons honnêtement où se trouve la vraie contrainte — même quand la réponse est que le projet demandé n’est pas celui dont vous avez besoin.
Ce que nous y faisons
- Analyse des processus d’affaires
- Recherche et exploration des systèmes
- Conseil en technologie et en IA
- Feuilles de route de modernisation
- Évaluations faire ou acheter
Outils
- Cartographie des processus
- Audit des systèmes
- Rétroingénierie
- Feuilles de route
Les décisions coûteuses à renverser : de quoi le système est fait, où se situent les frontières, et ce qu’il devient à dix fois la charge, maintenu par une autre équipe dans trois ans.
Ce que nous y faisons
- Architecture de solution de bout en bout
- Modélisation des données et conception de schémas
- Planification de la montée en charge et de la performance
- Conception de la sécurité et des accès
- Stratégie de migration
Outils
- Orienté événements
- Microservices
- Monolithe d’abord
- Multilocataire
- Migration sans interruption
Des pipelines qui ne brisent pas en silence, un entrepôt auquel vos dirigeants font vraiment confiance, et des tableaux de bord bâtis autour des décisions à prendre plutôt que des indicateurs faciles à calculer.
Ce que nous y faisons
- Ingénierie de pipelines ETL/ELT
- Entreposage de données infonuagique
- Implantation et personnalisation de la BI
- Automatisation des rapports
- Assainissement et assurance qualité des données
Outils
- Snowflake
- ClickHouse
- PostgreSQL
- dbt
- Airflow
- Dagster
Des systèmes agentiques qui font un vrai travail plutôt que des démonstrations. Nous concevons ce sur quoi l’agent raisonne, les outils qu’il a le droit d’appeler, et les garde-fous qui rendent sa sortie exploitable.
Ce que nous y faisons
- Cadres d’IA agentique sur mesure
- Intégration et évaluation de LLM
- Recherche sémantique et RAG
- Modélisation statistique et par apprentissage automatique
- Simulation et modélisation prédictive
Outils
- LangGraph
- LangChain LCEL
- MCP
- Temporal
- Agents ReAct
- Recherche vectorielle
La surface que les gens touchent vraiment : plateformes internes, portails clients, vitrines, applications cartographiques. Bâtie pour être transmise, étendue et vécue — pas pour bien paraître sur une capture d’écran.
Ce que nous y faisons
- Applications web et mobiles pleine pile
- Conception et prototypage UI/UX
- Commerce en ligne et parcours de paiement
- WordPress : conception, sauvetage et durcissement
- Interfaces géospatiales et cartographiques
Outils
- React
- Next.js
- Python
- TypeScript
- WordPress
- Mapbox
La livraison est le début, pas la fin. Nous déployons, surveillons, corrigeons et étendons — c’est pourquoi chaque client avec qui nous nous sommes associés depuis 2022 est encore client.
Ce que nous y faisons
- DevOps et CI/CD
- Kubernetes et orchestration de conteneurs
- Déploiement infonuagique et maîtrise des coûts
- Surveillance et réponse aux incidents
- Maintenance et soutien à long terme
Outils
- Kubernetes
- Docker
- AWS
- Azure
- GitHub Actions
- Celery
↑ les six, à l’interne
La boîte à outils
59 technologies. Une seule équipe qui a livré avec chacune d’elles.
Nous ne sommes pas spécialistes d’un seul coin de tout ça — c’est précisément l’idée.
Là où les données se cachent aujourd’hui
- PostgreSQL
- MySQL
- ERP Ponderosa
- Excel / VBA
- Événements xAPI
- Flux de chaîne de blocs
Des pipelines qui ne brisent pas en silence
- Dagster
- dlt
- Rivery
- Celery
- Travailleurs durables sur mesure
Un seul endroit où les chiffres concordent
- Snowflake
- ClickHouse
- BigQuery
- dbt
- Traçabilité DataHub
Des agents qui raisonnent dessus, et des garde-fous qui les priment
- LangGraph
- LangChain LCEL
- Temporal
- MCP
- Cortex Search
- Moteurs de politiques
Ce que les gens touchent vraiment
- Next.js
- React
- Apache Superset
- Metabase
- Streamlit
- MapLibre GL
- Kubernetes
- Docker
- AWS
- Azure
- GitHub Actions
- Jenkins
- OIDC / JWT / RBAC
- Audit logging
Chaque étape ci-dessus est bâtie et exploitée à l’interne — survolez pour suivre le flux.
Aussi travaillé avec
Des plateformes que nous avons évaluées, chiffrées ou côtoyées dans le parc d’un client — listées à part de la boîte à outils parce que nous ne les avons pas nous-mêmes exploitées en production : BigQuery, Tableau, Power BI, Metabase, Terraform, Google Cloud.
Réalisations choisies
12 mandats. Aucun abandonné.
Remplacer Sisense par une couche BI qui leur appartient
Sisense remplacé par un Superset personnalisé dont le client est pleinement propriétaire, sur des pipelines reconstruits et un entrepôt analytique conçu sur mesure — réintégré dans leur propre produit, à 600 000 $ CA de moins que l’option sous licence la première année.
Posséder sa pile BI au lieu de la louer
Un écosystème BI complet dont le client est pleinement propriétaire, bâti plutôt que de signer pour une plateforme SaaS d’entreprise dont le prix augmente avec eux.
Une plateforme de données et d’IA pour une économie de jeu en direct
Ingestion, entrepôt en couches et espace de travail d’apprentissage automatique sur une économie de jeu en direct — avec une couche conversationnelle qui interroge Snowflake directement par MCP.
Un analyste IA pour le capital de risque
Un analyste numérique qui mène le haut de l’entonnoir de façon autonome : des centaines de millions de lignes par semaine, un routeur multiagent sur mesure, et une prise de contact rédigée en un bouton et réécrite dans le CRM.
Une plateforme d’apprentissage propulsée par l’IA pour la formation aéronautique
Nous avons suspendu les travaux de BI pour lesquels nous étions payés afin de migrer la plateforme d’abord — puis bâti l’entrepôt d’indicateurs et livré Eddy, un assistant agentique déployé comme XBlock Open edX de plein droit.
Un analyste d’appels d’offres par IA pour les marchés publics
Un système d’agents supervisés dont les limites sont conçues plutôt que documentées : Temporal détient le flux de travail, et un moteur de politiques déterministe peut renverser le modèle.
Estimation augmentée par récupération pour la maintenance sur le terrain
Un système d’estimation ancré dans le recueil de cas du client et ses interventions passées, bâti en parallèle d’une exploration structurée qui a documenté ce que l’entreprise avait besoin qu’il décide.
Une plateforme de commerce fidélité, de l’ERP à la vitrine
Trois chantiers coordonnés à titre d’équipe d’ingénierie intégrée : un ERP Java en production qui a continué de livrer, une vitrine découplée bâtie de zéro, et une trousse de migration qui a déplacé les données entre les deux.
Un département technologique externalisé
Ils n’avaient pas besoin d’un outil; ils avaient besoin d’un département technologique. Deux ans plus tard, nous livrons toujours — et un agent IA classe désormais les techniciens pour chaque événement.
Un sauvetage, et un produit qui livre
Une application cartographique pour agents d’assurance, héritée avec plus de cinquante bogues critiques et un budget presque épuisé. Nous avons corrigé les causes structurelles et l’avons déployée — parce que l’équipe précédente ne l’avait jamais fait.
Documenter l’indocumentable
Des années de macros Excel et de MS Access rétroanalysées pour produire le premier plan complet de l’entreprise que quiconque ait jamais dressé — puis une migration par phases, et un domaine compromis reconstruit et sécurisé.
Le carnet de parcours, transformé en produit de données
Chaque coup qu’un joueur notait à la main — bâton, position de balle, chiffre sur la carte — capté comme donnée structurée, modélisé en plans de jeu trou par trou, et mis à jour en direct contre les flux de tournoi pendant que la ronde se joue encore.
Le bilan à ce jour
Des résultats, pas des livrables.
- 12
- mandats
- 100 %
- de rétention client
- 300 %+
- plus vite pour examiner une occasion
- $200k+
- économisés annuellement
En reconnaissance des employés, détail, jeu vidéo, capital de risque, technologies éducatives, sport professionnel et plus
Chaque organisation avec qui nous nous sommes associés travaille encore avec nous
Analyste IA multiagent pour une société américaine de capital de risque
Une pile BI que le client possède, en remplacement d’une licence SaaS d’entreprise
Notre façon de travailler
Quatre engagements, et ceux qui nous coûtent de l’argent sont ceux qui comptent.
Nous étudions avant de bâtir
Chaque mandat s’ouvre sur l’analyse de la logique d’affaires, pas sur un choix de technologie. Deux fois, nous avons suspendu un travail payé pour dire à un client que le projet demandé n’était pas le bon. Les deux fois, cela lui a épargné une reconstruction.
Nous prenons le problème au complet
Exigences, architecture, interface, dorsale, couche de données, modèles, déploiement, surveillance et documentation de transfert. Il n’y a pas de couture où nous nous arrêtons et où un vide commence.
Nous bâtissons ce qui nous survit
Des frontières d’architecture imposées en intégration continue. Des sorties liées aux preuves. Des garde-fous déterministes autour des décisions du modèle. Migrations, ADR, guides d’exploitation. Une autre équipe peut reprendre ce que nous livrons.
Nous restons
La livraison est le début de la relation. Maintenance, extension et garde font partie de l’offre, pas d’un supplément.
Commencez ici
Commencez par un problème, pas par un cahier des charges.
Dites-nous ce qui est lent, ce qui est manuel, ce qui est bloqué, ou ce que plus personne ne comprend. Nous vous dirons honnêtement si cela vaut la peine d’être bâti.