Technologies

Technologies

Nous couvrons l’ensemble du cycle de vie d’un produit logiciel : architecture, développement, data et IA, sécurité et opérations. Notre objectif est de choisir la solution la plus simple et robuste pour votre contexte, avec des stacks éprouvées, une observabilité complète et une sécurité intégrée dès la conception.

Stack front, back, data, IA, cloud et sécurité
Back‑end

Ruby on Rails en priorité, plus Python (FastAPI/Django) et Node.js lorsque le contexte le demande. APIs REST/GraphQL, WebSockets, workers et queues.

Front‑end

HTML/CSS/Tailwind, React/Next.js et TypeScript. Accessibilité, performance et discipline design system.

Data & IA

LLMs, embeddings, RAG, recherche vectorielle, TTS/STT, pipelines vision et boucles d’évaluation pour systèmes en production.

Bases de données

PostgreSQL en priorité, Redis et search lorsque c’est utile. Modélisation, migrations, indexation, rétention et performance.

Cloud & DevOps

Docker, CI/CD, Heroku, AWS/GCP, Cloudflare, logs/métriques/traces et pratiques SRE adaptées au stade du produit.

Sécurité

Durcissement, secrets, IAM/RBAC, SSO, audits de dépendances, SAST/DAST, RGPD et preuves opérationnelles.

Fondations front & back‑end

Nous privilégions des technologies qui maximisent la valeur livrée tout en réduisant la complexité inutile. Ruby on Rails, Python et Node.js constituent nos fondations côté back‑end : productivité élevée, écosystèmes matures, outillage solide pour la testabilité et la sécurité. Pour le front‑end, nous visons la clarté : HTML/CSS bien structurés, Tailwind pour la vitesse d’implémentation et la cohérence visuelle, et React/Next.js lorsque l’interactivité ou le SSR/ISR l’exigent. Cette sobriété technique permet d’itérer vite, de maintenir la lisibilité du code et de faciliter le transfert aux équipes internes.

Data & IA en production

Sur la data et l’IA, nous activons les briques pertinentes selon le cas d’usage : LLMs (OpenAI) et embeddings pour la recherche sémantique et les assistants, text‑to‑speech/speech‑to‑text pour la voix, et TensorFlow/PyTorch pour la vision et le deep learning. La mise en production suit un cadre MLOps : pipelines versionnés, suivi des métriques de modèles, garde‑fous pour la confidentialité et l’explicabilité. En medtech ou fintech, nous durcissons encore le dispositif : traçabilité complète, validations métier, séparation stricte des environnements et politiques de rétention conformes.

Bases de données & Cloud/DevOps

Les bases de données (principalement PostgreSQL et Redis) sont conçues pour la robustesse et l’évolutivité : modélisation prudente, indexation, migrations maîtrisées et tests de performance. Côté Cloud/DevOps, nous misons sur des plateformes fiables (Heroku, AWS, GCP), des pipelines CI/CD reproductibles et une observabilité complète : logs, métriques et traces corrélés pour diagnostiquer vite et bien. Les déploiements s’appuient sur des stratégies progressives (blue/green, canary) et sur des procédures de retour arrière claires.

Sécurité & expérience utilisateur

La sécurité est omniprésente : gestion des secrets, durcissement, RBAC/SSO, audits de dépendances, scans SAST/DAST, politiques de sauvegarde et tests de restauration. Nous alignons nos choix avec vos exigences (dont RGPD), et mettons en place des revues régulières. Enfin, nous intégrons les contraintes d’expérience utilisateur (accessibilité, performance web, design system) afin de garantir une qualité perçue élevée sur web comme sur mobile iOS/Android.

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