// Expertises IA, data & cloud
Trois pôles d’expertise, un seul critère : avoir déjà livré
Nos expertises IA, data et cloud couvrent la chaîne complète : de la conception d’un modèle à sa mise en production, de la fiabilisation d’une plateforme de données à l’optimisation d’une infrastructure. Trois domaines, parce que ce sont les trois que nous savons évaluer techniquement.
Cette page détaille ce que nos consultants prennent en charge, les livrables associés et les technologies maîtrisées. Si vous cherchez plutôt des situations concrètes, allez voir nos cas d’usage ; si vous cherchez le cadre contractuel, allez voir la page assistance technique.
3 pôles · profils qualifiés sous 72 h
01 · Intelligence artificielle & MLOps
Faire passer un modèle du notebook à la production
C’est le point de rupture de la plupart des projets d’IA : un modèle qui donne de bons résultats en expérimentation, mais qu’aucune chaîne de déploiement, de supervision ou de réentraînement ne soutient. Nos expertises IA portent précisément sur cette phase d’industrialisation, celle qui transforme un prototype en service exploitable.
Ce que nous prenons en charge
- Industrialisation et déploiement de modèles
- Pipelines d’entraînement reproductibles
- Supervision des performances et détection de dérive
- Intégration de modèles de langage et RAG
- Cadrage de faisabilité avant investissement
Livrables types
- Chaîne CI/CD dédiée aux modèles
- Registre de modèles et versionnage
- Tableau de bord de supervision
- Documentation d’exploitation
Technologies
- Python
- PyTorch
- TensorFlow
- MLflow
- Kubeflow
- Airflow
- LangChain
- Vector DB
Profils mobilisés
- Ingénieur MLOps
- ML Engineer
- Data Scientist
02 · Data engineering & analytics
Rendre la donnée fiable avant de vouloir l’exploiter
Aucun projet analytique ni aucune initiative d’IA ne tient sur une donnée dont personne ne garantit la fraîcheur ni la définition. Nos consultants data reconstruisent les fondations : pipelines robustes, contrats de données explicites, indicateurs dont la définition ne varie plus d’une équipe à l’autre.
Ce que nous prenons en charge
- Conception et refonte de pipelines d’ingestion
- Modélisation d’entrepôt et de couche sémantique
- Qualité, tests et contrats de données
- Gouvernance, catalogue et traçabilité
- Migration vers une plateforme cloud
Livrables types
- Architecture cible documentée
- Pipelines industrialisés et testés
- Dictionnaire de données partagé
- Plan de migration par lots
Technologies
- Spark
- dbt
- Airflow
- Snowflake
- BigQuery
- Databricks
- Kafka
- SQL
Profils mobilisés
- Data Engineer
- Data Architect
- Analytics Engineer
03 · Cloud, DevOps & FinOps
Une infrastructure qui tient la charge et le budget
Une plateforme cloud qui a grossi au fil des projets finit par coûter cher et casser au mauvais moment. Nos consultants reprennent l’architecture, automatisent ce qui doit l’être et installent une discipline de coûts — pas une réduction ponctuelle, mais un pilotage qui tient dans la durée.
Ce que nous prenons en charge
- Architecture cloud scalable et sécurisée
- Infrastructure as code et automatisation
- Chaînes CI/CD et pratiques de déploiement
- Observabilité, fiabilité et gestion d’incidents
- Démarche FinOps et maîtrise des coûts
Livrables types
- Audit d’architecture et plan de remédiation
- Socle Terraform réutilisable
- Chaîne de déploiement automatisée
- Trajectoire de réduction des coûts chiffrée
Technologies
- AWS
- Azure
- GCP
- Kubernetes
- Terraform
- Docker
- GitLab CI
- Datadog
Profils mobilisés
- Cloud Architect
- Ingénieur DevOps
- SRE / FinOps
Évaluation par un praticien du métier
// Notre exigence
Comment nous vérifions le niveau réel
Un CV liste des technologies. Il ne dit pas si la personne a tenu une astreinte, arbitré une dette technique ou expliqué un arbitrage à une direction. Nos expertises IA, data et cloud reposent donc sur une évaluation menée par un praticien du domaine, sur des situations réelles.
Nos pratiques s’appuient sur des référentiels publics et reconnus : le AWS Well-Architected Framework pour l’architecture cloud, les principes de la FinOps Foundation pour le pilotage des coûts, et les recommandations de l’ANSSI pour la sécurisation des environnements.
- ÉvaluationUn entretien technique mené par quelqu’un qui exerce le métier, pas par un recruteur généraliste
- ContexteNous vérifions la taille des systèmes opérés, les contraintes de production et le niveau d’autonomie
- RestitutionVous recevez ce que le profil apporte et ce qu’il n’apporte pas, avant de le rencontrer
// Questions fréquentes
Vos questions sur nos expertises
Sur quelles technologies portent vos expertises IA, data et cloud ?
Nos consultants interviennent sur les écosystèmes Python et PyTorch pour l’IA, Spark, dbt et Snowflake pour la data, AWS, Azure, GCP, Kubernetes et Terraform pour le cloud. Nous ne proposons que les technologies que nous savons évaluer techniquement.
Comment garantissez-vous le niveau technique des consultants ?
Chaque consultant est évalué par un praticien du métier concerné, sur des cas réels et non sur une grille de mots-clés. Nous vérifions ce qu’il a livré, dans quel contexte et avec quelles contraintes.
Peut-on mobiliser plusieurs expertises sur un même projet ?
Oui. La majorité des projets d’industrialisation IA mobilisent conjointement un profil MLOps et un profil cloud ou data. Nous constituons alors une équipe cohérente plutôt que des profils isolés.
En combien de temps un expert peut-il intervenir ?
Nous présentons deux à trois profils qualifiés sous 72 heures après un cadrage de trente minutes. Le démarrage dépend ensuite de vos processus internes d’onboarding.
Besoin d’une de ces expertises IA, data ou cloud ?
Décrivez-nous le projet et la compétence qui vous manque. Nous revenons avec deux à trois profils qualifiés sous 72 heures, sans engagement.