Développement produit
Nous concevons et développons des plateformes sur AWS, du premier cadrage jusqu'au run. Deux personnes, du code que nous assumons, et une architecture pensée pour être reprise.
Un produit logiciel meurt rarement d'un manque de bras. Il meurt d'un empilement de décisions prises par des gens qui n'étaient plus là pour les assumer. En restant deux, nous gardons le fil : celui qui a choisi le modèle de données est celui qui le corrigera six mois plus tard.
Nous prenons des projets où la difficulté est technique et où la personne en face sait quel résultat elle veut obtenir. Nous ne prenons pas de projets où notre rôle consisterait à remplir une capacité de développement.
Nous avons construit des plateformes IoT reliant de grandes flottes d'objets grand public, une plateforme de santé chiffrée de bout en bout entre praticiens et chercheurs, un système de gestion de production industrielle, des pipelines de données scientifiques et des infrastructures GPU pour de l'IA générative. Les cas détaillés sont en bas de page.
Six types de travaux, tous livrés en production plutôt que prototypés puis abandonnés.
Connecter et sécuriser des flottes d'objets : AWS IoT Core, enregistrement et provisioning sécurisés des équipements, mises à jour à distance, firmwares signés, télémétrie cellulaire ou Wi-Fi, et les outils d'administration de flotte qui doivent aller avec.
Les interfaces dans lesquelles vos équipes passent leurs journées : gestion de production, administration de flotte, SAV, suivi de commandes. Peu spectaculaire, et c'est la différence entre une plateforme utilisée et une plateforme tolérée.
APIs REST documentées, webhooks, serveurs MCP pour exposer vos données à des agents, connecteurs vers les systèmes que vous exploitez déjà. Conformité RGPD et obligations de restitution de données introduites par le Data Act.
Pipelines d'ingestion et de transformation, entrepôts sur AWS ou Snowflake, et la restitution au-dessus. Nous avons ramené à quelques minutes des analyses scientifiques qui prenaient des jours.
Maintenance prédictive, agents documentaires sur vos propres référentiels techniques, infrastructures GPU scalables pour exécuter des modèles spécialisés. Nous restons du côté ingénierie : la mise en production, et la maîtrise du coût, de la latence et de la fiabilité.
Chiffrement de bout en bout quand le sujet l'exige, cloisonnement des données, authentification, traçabilité. Quand la confidentialité interdit d'envoyer les données à une API tierce, nous exécutons les modèles IA en local sur nos propres GPU. Sur une plateforme de santé, rien de tout cela n'est optionnel.
Des cycles courts, des incréments déployés, et aucune phase sans progrès visible.
Quelques jours pour transformer une intention en périmètre, avec une architecture cible et une estimation. Le livrable est écrit et vous reste utile même si vous décidez de ne pas continuer avec nous.
Des livraisons régulières et déployées, pas des démonstrations. Vous voyez tourner ce que vous payez, tôt et souvent.
Infrastructure as code, environnements séparés, observabilité, sauvegardes. La mise en production n'est pas un événement final, c'est une propriété du projet dès la première semaine.
Soit nous vous transmettons le produit avec sa documentation, soit nous l'exploitons pour vous. Les deux sont légitimes, et le choix vous appartient.
Un premier périmètre en production se compte généralement en semaines, pas en trimestres. Nous préférons livrer un périmètre réduit qui fonctionne plutôt qu'un cahier des charges complet qui attend.
C'est à vous de décider. La plupart de nos clients préfèrent en être propriétaires dès le premier commit, sur leur propre dépôt. Nous pouvons aussi le conserver de notre côté si c'est ce qui a du sens pour le projet. Dans les deux cas, nous ne conservons aucun composant propriétaire destiné à créer une dépendance.
C'est la bonne question à poser à un binôme. Nos réponses : le code est chez vous, l'infrastructure est décrite en code, la documentation est écrite pour quelqu'un qui ne connaît pas le projet, et le collectif Cloud Partners peut prendre le relais. Nous concevons pour être remplaçables.
Le cadrage est au forfait. Le développement est généralement à la journée, parce que c'est le modèle honnête quand le périmètre bouge, et nous signalons une dérive dès qu'elle apparaît plutôt qu'à la fin.
Souvent, et c'est le meilleur arrangement. Nous apportons l'architecture et les parties les plus difficiles, vos équipes gardent la maîtrise du métier.
Nous sommes volontairement conservateurs sur les choix structurants : TypeScript, Node.js et React côté applicatif, Python quand le travail data l'appelle, Terraform ou CDK pour l'infrastructure, PostgreSQL ou DynamoDB selon le vrai motif d'accès. Nous n'introduisons pas une technologie parce qu'elle est récente, mais parce que vous pourrez encore recruter quelqu'un qui la connaît dans trois ans.
Oui, et c'est souvent un projet en difficulté. Nous commençons par un audit court et nous vous disons honnêtement ce qui est récupérable et ce qui coûterait moins cher à réécrire. Nous avons déjà refusé des reprises quand la réécriture était la seule réponse raisonnable, parce que prétendre le contraire n'aurait fait que décaler l'échec de quelques mois.
Nous auditons l'existant AWS, concevons des architectures qui tiennent la charge, et reprenons la main sur vos coûts. Des missions courtes et cadrées, portées par nous deux, basés à Lyon.
Hébergement sur AWS, astreinte, supervision et maîtrise continue des coûts. Nous facturons l'infrastructure en euros, et nous répondons quand ça sonne.
Écrivez-nous directement. Pas de commercial, pas d'appel de qualification. C'est l'un de nous deux qui répond, sous 24h.
Nous répondons sous 24h, et c'est l'un de nous deux qui répond.
Basés à Lyon, nous travaillons en France, en Europe et à l’international.