Les meilleures agences Développement microservices à Paris

Nous avons accompagné Tereos dans la digitalisation et l’automatisation de ses processus clés afin d’accélérer la performance opérationnelle et la trajectoire de décarbonisation. De l’intégration d’outils ECM/BPM pour centraliser les workflows à la mise en conformité RGPD et la sécurisation des données, nous avons conçu une architecture scalable connectant sites, équipes et outils métiers.Côté terrain, nous avons déployé une IA prédictive de surveillance de la fatigue des conducteurs : analyses temps réel, alertes proactives et amélioration de la sécurité et de la productivité. La transition vers le cloud et l’industrialisation DevOps (apps web & mobiles Java/Kotlin/Swift) ont réduit les coûts, fiabilisé les opérations et amélioré l’empreinte énergétique.Une approche bout-en-bout qui conjugue innovation, rentabilité et responsabilité environnementale, consolidant la position de Tereos comme leader de l’agro-industrie.

Nous avons accompagné Enovos dans la conception et le développement d’un écosystème digital complet intégrant application web et mobile.L’objectif : offrir aux utilisateurs une gestion simplifiée et centralisée de leur consommation énergétique, tout en améliorant l’expérience client grâce à une interface moderne et fluide.Nos équipes ont déployé des solutions Cloud et data-driven pour assurer la fiabilité, la sécurité et la scalabilité des services.Le projet s’appuie sur une architecture moderne (Node.js, React.js, React Native) et une approche centrée UX/UI, afin de soutenir l’innovation et la performance sur l’ensemble des plateformes.

Nous avons accompagné Leboncoin dans l’évolution continue de sa marketplace : optimisation des parcours clés (publication, recherche, options de mise en avant), unification du design system et amélioration de l’ergonomie, mise en place d’un back-office métier pour fluidifier la gestion des contenus et utilisateurs, modernisation de l’architecture (microservices) et renforcement de la qualité (tests automatisés, monitoring). Cet accompagnement sur plus de 12 mois a visé des gains mesurables en performance, scalabilité et time-to-market, tout en sécurisant les opérations à fort trafic.

Problème Automatisation des données : informations dispersées L'absence d'automatisation empêche d’obtenir de la visibilité, multiplie les doublons et ralentit le traitement métier. Les équipes réalisent une consolidation manuelle de sources variées, ce qui dégrade la qualité des données et complique la prise de décision. Solution Pipeline IA pour automatiser la gestion des données Le projet implémente une infrastructure unifiée permettant de fiabiliser et enrichir la base alumni. Airbyte gère l’extraction des flux, BigQuery assure le stockage et dbt structure les jeux de données. GPT-4 catégorise les changements, Sentence-BERT élimine les doublons. Les APIs LinkedIn / Sales Navigator fournissent l’enrichissement en temps réel, et n8n automatise les mises à jour. Résultats Réduction des doublons Le taux de doublons est passé de 18 % à 0,8 %, validant l’efficacité du modèle d’embedding. Amélioration de la productivité La durée moyenne des mises à jour est passée de 20 minutes à 45 secondes via les webhooks LLM, économisant 36 heures par mois. Hausse de la fiabilité des profils La proportion de profils à jour a augmenté de 62 % à 95 %, selon un audit interne. Contexte IESEG administre une communauté de plus de 20 000 anciens élèves dont les carrières sont en constante évolution. Les services internes gèrent des sources multiples souvent en doublon, ce qui complique la consolidation des profils. L’automatisation vise à créer un référentiel partagé, fiable, accessible quasiment en temps réel. Problématique Données réparties dans plusieurs bases, absence de vision consolidée Multiplication des doublons et champs obsolètes Mises à jour lentes, réalisées manuellement Incapacité à détecter automatiquement les évolutions de poste Décisions retardées pour les équipes alumni et carrières Difficulté à mesurer l'impact et le retour sur investissement des actions réseaux Solution technique Stack intégrée : Airbyte pour l’extraction, BigQuery comme entrepôt, dbt pour le modeling, le tout sur Google Cloud. Collecte LinkedIn : utilisation d’un crawler maison et de l’API Sales Navigator ; classification en temps réel des changements de poste avec GPT-4 ; automatisation de la mise à jour via webhooks n8n (moins de 15 minutes). Nettoyage et déduplication : fusion automatique des doublons grâce à Sentence-BERT. Workflows IA : enrichissement sémantique via Vertex AI, contrôle qualité par Great Expectations, intégration PostgreSQL + Hasura GraphQL, dashboard Retool, alertes via Slack. Indicateurs clés Métrique cléAvantAprès Taux de doublons18 %< 1 % Profils à jour62 %95 % Temps de mise à jour20 min< 1 min Charge mensuelle de maintenance40 h homme4 h homme Délai de diffusion signaux carrière2 semaines15 min Fiabilité des données63 %95 % ROI projet (économies/an)—× 4,2 La modernisation a permis de réduire considérablement les doublons, accélérer les mises à jour quasi instantanées et libérer une semaine-homme mensuelle pour les équipes carrières. Désormais, la base unifiée garantit une fiabilité de 95 % des données, ce qui favorise la personnalisation des programmes alumni et la prospection. La surveillance automatisée des changements alimente un système d’alertes utilisé par trois services internes. IESEG dispose ainsi d’un référentiel robuste, conforme au RGPD et prêt à être étendu à d’autres populations étudiantes. Pipeline data versionné pour auditer chaque transformation. Règles qualité automatiques en continu. Déclenchement automatique des mises à jour à chaque détection de changement. Mise à jour semestrielle des embeddings pour optimiser la déduplication. Prochains développements prévus : validation blocking, extension des intégrations LinkedIn, scoring prédictif, audit RGPD, et gouvernance multi-entités.

Nous avons accompagné MI Monaco dans la conception et le développement d’un écosystème digital complet, combinant application web, application mobile et outils d’administration sur mesure.L’objectif : renforcer la sécurité des données, fluidifier la gestion interne et proposer une expérience utilisateur haut de gamme alignée avec les standards du marché monégasque.Notre équipe a intégré une approche centrée sur l’innovation, la cybersécurité et l’ergonomie, afin d’assurer la performance, la fiabilité et la scalabilité des solutions déployées.

Nous avons accompagné SPVIE Assurances dans la refonte complète de son écosystème digital afin d’offrir une expérience fluide et unifiée à ses clients, courtiers et partenaires. De la conception UX/UI à la création d’applications web et mobiles (Symfony, Kotlin, Swift), notre équipe a conçu des interfaces intuitives centrées sur la simplicité d’usage et la rapidité d’accès aux services.L’intégration d’APIs métiers et d’un socle technique moderne a permis d’optimiser la gestion des contrats, des devis et des sinistres en temps réel. Une approche orientée performance, sécurité et évolutivité, qui positionne SPVIE comme un acteur digital de référence dans l’assurance nouvelle génération.

Refonte de l’infrastructure d’encodage vidéo pour 2EmotionRefonte complète du système d’encodage vidéo de 2Emotion autour d’une architecture cloud scalable sur AWS, capable d’absorber des volumes importants de traitements vidéo tout en garantissant performance, fiabilité et évolutivité.L’objectif : remplacer une architecture technique limitée par une chaîne de traitement automatisée, capable de gérer l’upload, l’encodage, le transcodage et la mise à disposition des vidéos, sans contrainte de montée en charge.La nouvelle architecture repose sur une pipeline distribuée : • stockage des fichiers sources et rendus, • orchestration asynchrone des jobs d’encodage, • traitement parallèle des vidéos, • génération de plusieurs formats et résolutions, • diffusion optimisée des contenus finaux.Chaque étape est monitorée et tracée, assurant une visibilité complète sur l’état des traitements, la gestion des erreurs et la stabilité globale du service.Le résultat :Une infrastructure vidéo robuste et élastique, capable de s’adapter automatiquement aux pics de charge, de réduire les temps de traitement et d’offrir à 2Emotion une base technique saine pour faire évoluer sa plateforme et ses usages vidéo à grande échelle.

Mission : Un acteur du secteur de la parfumerie souhaitait dépasser les limites des solutions AMDIS et Excel pour analyser ses données GC-MS et accélérer la reformulation de ses fragrances. Pour répondre à ce besoin, nous avons conçu une plateforme d’intelligence artificielle spécialement dédiée à la parfumerie. Celle-ci centralise les bibliothèques de molécules et matières naturelles, génère une formule globale polaire/apolaire, permet la superposition des chromatogrammes de marché et d’essai, et offre un module de redosage incluant des coefficients de réponse. Grâce à cette approche unifiée, analyse et reformulation sont désormais réunies au sein d’un même outil, sans utilisation de tableurs, avec une traçabilité totale et des données prêtes à alimenter des modèles d’IA. Ce projet démontre concrètement l’apport de l’IA appliquée au GC-MS dans l’évolution de la formulation de parfums et l’optimisation du travail des analystes. Problématique : Chez Parfumsplus, les équipes d’analyse travaillaient avec une succession d’outils non connectés — principalement AMDIS pour l’analyse GC-MS, et Excel pour la formulation et le redosage. Ce fonctionnement engendrait une perte de temps due aux ajustements manuels, un déficit de traçabilité des choix réalisés, ainsi qu’une impossibilité de standardiser les étapes de reformulation. Chaque analyste appliquait alors ses propres méthodes, avec un risque élevé d’erreurs ou d’incohérences. Objectifs : Le client visait à remplacer cette organisation morcelée par une plateforme unifiée capable de centraliser toutes les librairies de molécules et matières naturelles, de générer automatiquement une formule globale T/TA, d’intégrer un module de redosage basé sur des marqueurs et des coefficients de réponse, de comparer visuellement les essais par overlay des chromatogrammes et de constituer une base d’apprentissage robuste pour fiabiliser l’identification moléculaire. Solution livrée : Nous avons développé et déployé une plateforme IA métier spécialement pensée pour les analystes parfumeurs, intégrant un moteur d’identification basé sur Spec2Vec et NNLS, un chromatogramme interactif, une formule T/TA, un module de redosage intelligent, un overlay visuel, un système d’ajout manuel guidé, l’archivage des données et la possibilité d’ajouter prochainement de nouveaux modules IA. La plateforme, pleinement opérationnelle, est utilisée au quotidien et apporte une traçabilité intégrale ainsi qu’un gain de productivité significatif. Élimination complète d’Excel pour toutes les opérations, garantissant une traçabilité à 100 % Diminution du temps d’analyse jusqu’à 50 % pour le redosage et la comparaison des chromatogrammes grâce à l’automatisation IA Historisation de chaque ajout, sauvegarde continue des coefficients, création d’une base de données prête pour l’entraînement de modèles IA Zones de déploiement : Paris & Île-de-France, Grasse (06), Lyon et la région Auvergne-Rhône-Alpes, ainsi qu’un mode à distance pour les laboratoires installés en Europe. Témoignage client : « Nous avions besoin de sortir d’un fonctionnement artisanal basé sur AMDIS et Excel pour fiabiliser nos analyses GC-MS et accélérer nos reformulations. Koïno a rapidement compris nos enjeux métier et livré une plateforme claire, robuste et immédiatement exploitable. Le gain de temps est réel, le redosage est devenu maîtrisable, et chaque ajout est désormais traçable. C’est un outil que l’on utilise au quotidien. »