Architecture & Technologie Data & IA
Plateformes cloud et souveraines
Architecture & Technologie : une plateforme à la hauteur de vos ambitions
Une plateforme évolutive, alignée sur votre ambition à long terme. Nous concevons des architectures data et IA dans l’état de l’art, adaptées à votre environnement, avec le juste équilibre entre standardisation et flexibilité.
Ce que nous faisons
Architecture cible data et IA : modern data stack, lakehouse, data mesh, approche Fabric, selon le contexte et l'organisation.
Choix de plateforme : évaluation comparative (Snowflake, Databricks, Microsoft Fabric, services natifs AWS, Azure, GCP) sur des critères explicites de coût, de compétences et de réversibilité.
Fondations cloud : landing zones, sécurité, réseaux, DevOps et FinOps dès la conception.
Plateformes d'IA : socles pour le machine learning et l'IA générative, RAG, agentique et intégration aux systèmes existants.
Souveraineté : architectures intégrant des exigences de localisation et d'indépendance, y compris sur cloud souverain européen (OVHcloud, Outscale).
Modélisation : Data Vault 2.1 et approches dimensionnelles pour l'auditabilité, la flexibilité et l'automatisation.
Notre approche
L'architecture découle de l'ambition, pas l'inverse. Nous partons des cas d'usage et de la trajectoire de l'organisation pour dimensionner une cible réaliste, en réutilisant l'existant quand il est sain.
Les contrôles de souveraineté, de sécurité et de coûts sont intégrés dès la conception, jamais ajoutés a posteriori.
Ce qui nous distingue
Nous sommes agnostiques :
et évaluons objectivement le meilleur stack technique selon votre contexte, vos compétences et vos souhaits.
Des architectures pensées pour être opérées :
observabilité, automatisation et coûts de run sont pris en compte dès la conception.
Une expertise reconnue :
sur les plateformes du marché, des partenariats actifs pour un accès direct aux éditeurs.
Un choix technologique objectivé pour un grand organisme public
Référence Client
Un grand organisme public belge
Enjeux
Doter les futurs cas d'usage d'IA générative (RAG) d'un socle de recherche vectorielle, dans un environnement Azure et un cadre propre au secteur public : maîtrise des coûts, sécurité, souveraineté.
Trancher entre l'extension d'un socle PostgreSQL existant (pgvector) et un service managé (Azure AI Search) sur des critères objectifs.
Solution
Évaluation comparative structurée : performances, coûts, sécurité, intégration au SI, compétences internes et réversibilité.
Recommandation documentée, restituée en synthèse à destination de la direction.
Bénéfices
Une décision technologique objectivée et traçable, alignée sur le contexte et les compétences des équipes.
Un socle dimensionné au besoin, prêt pour les cas d'usage d'IA générative, sans surinvestissement.
FAQ
Comment choisir entre Snowflake, Databricks, Microsoft Fabric ?
Il n'y a pas de réponse universelle : le choix dépend des cas d'usage (analytique, ML, temps réel), des compétences internes, de l'écosystème cloud existant, du modèle de coûts et des exigences de réversibilité. Nous objectivons la décision par une évaluation comparative sur ces critères, appliquée à votre contexte.
Quand envisager un cloud souverain pour ses données ?
Lorsque des exigences réglementaires, sectorielles ou stratégiques imposent une maîtrise de la localisation des données et une protection vis-à-vis des législations extraterritoriales (par exemple Cloud Act, FISA). Des architectures hybrides permettent de réserver le souverain aux données sensibles sans renoncer aux services des hyperscalers.
Pourquoi utiliser Data Vault pour modéliser une plateforme data ?
Data Vault 2.1 apporte l'auditabilité (historisation native), la flexibilité face aux changements de sources et un fort potentiel d'automatisation. C'est un choix pertinent pour les environnements multi-sources en évolution ; des modèles dimensionnels restent adaptés en couche de restitution.
Un choix de plateforme à objectiver ou une architecture cible à définir ?
Parlons-en.