DevOps / IA
Ne laissez pas la complexité de vos infrastructures, les lenteurs de vos déploiements ou le manque d'automatisation freiner votre croissance.
Comment automatiser ses processus métier avec l'IA ?
Relances commerciales, qualification de leads, reporting, synchronisation entre vos outils — combien de temps vos équipes passent-elles sur des tâches répétitives qui pourraient tourner toutes seules ?
Avec n8n, plateforme d'automatisation open-source auto-hébergée, et l'intégration de modèles d'IA (LLMs), nous construisons des workflows intelligents qui travaillent pour vous — sur votre infrastructure, avec vos données.
- Open-source et auto-hébergé — vos données restent chez vous
- +400 connecteurs : CRM, email, facturation, Slack, Google...
- Intégration native de l'IA pour le traitement intelligent
- Pas de vendor lock-in, pas de coût par exécution
« n8n est utilisé par plus de 60 000 entreprises dans le monde pour automatiser leurs workflows, de la startup à l'entreprise. » (n8n.io, 2025)
— n8n.io
Qualification de leads
Un prospect remplit un formulaire ? L'IA analyse sa demande, enrichit ses données et notifie votre commercial avec un brief personnalisé.
Relances intelligentes
Séquences de relance automatisées et personnalisées par IA, déclenchées selon le comportement du prospect.
Reporting automatisé
Vos KPIs compilés et envoyés chaque lundi matin — sans intervention humaine.
Synchronisation outils
CRM, facturation, email, support — vos outils communiquent enfin entre eux, en temps réel.
Quelles solutions DevOps et Cloud pour votre entreprise ?
Rapidité, fiabilité et agilité grâce à des pratiques DevOps et des architectures cloud éprouvées.
Cloud & Scalabilité
Accompagnement dans le choix de plateformes cloud (GCP, Azure, AWS, OVH, Scaleway) garantissant scalabilité, fiabilité et qualité de service tout en optimisant les coûts.
Automatisation & DevOps
Intégration d'outils modernes d'Infrastructure-as-Code et CI/CD pour réduire les erreurs et accélérer les cycles de livraison.
Kubernetes & Conteneurisation
Solutions de conteneurisation pour des environnements hautement disponibles avec gestion de charge et tolérance aux pannes.
Quelles compétences pour réussir sa transformation cloud ?
Audit & Architecture
Analyse de vos besoins et conception d'architectures cloud adaptées.
Mise en œuvre & Migration
Déploiement et migration vers le cloud en minimisant les interruptions.
Supervision & Sécurité
Monitoring, alerting et sécurisation de vos environnements cloud.
Comment se déroule une mission
De l'idée au résultat, en passant par l'automatisation.
Diagnostic gratuit
30 min — gratuitÉchange de 30 minutes par téléphone pour comprendre vos processus actuels, vos outils et vos objectifs d'automatisation ou de migration cloud.
Audit technique
1 à 3 jours selon le périmètreAnalyse de votre infrastructure, de vos workflows et de vos pipelines CI/CD existants. Identification des gains d'automatisation et des architectures cibles.
Proposition et devis chiffré
Sous 5 jours ouvrésRapport d'audit avec architecture recommandée, workflows d'automatisation identifiés et devis transparent.
Mise en œuvre
Variable selon le périmètreDéploiement de l'infrastructure cloud, configuration des pipelines CI/CD, mise en place des workflows n8n et intégration IA selon le périmètre retenu.
Recette et documentation
Inclus dans l'interventionTests complets, validation des workflows d'automatisation et documentation technique pour une gestion autonome par vos équipes.
MCO et support
En option — sur mesureSupervision des workflows et de l'infrastructure, évolutions itératives et support adapté à vos besoins.
Témoignages clients
Pierre-Marie a travaillé dans notre équipe en 2023 afin de promouvoir l'infrastructure native (Kubernetes, Kafka,...) auprès des entités du groupe. Il est rapidement monté en compétence, a démontré son expertise technique et été force de proposition.
R. B., Architecte Technique Solution
CA-GIP — 2023
Articles DevOps, Cloud & IA
Concevoir une architecture cloud réellement résiliente : ce que font (vraiment) les entreprises matures sur AWS
Aujourd’hui, beaucoup d’entreprises pensent être “cloud-ready”. En réalité, une grande partie des architectures que je vois reposent encore sur des compromis : dépendance à une seule zone sécurité approximative absence de stratégie de reprise après incident déploiements risqués 👉 Le problème n’est pas la technologie. 👉 Le problème, c’est le niveau d’exigence dans la conception. J’ai donc conçu une architecture AWS complète, inspirée des standards des grands comptes, pour répondre à une question simple : À quoi ressemble une plateforme microservices vraiment robuste, sécurisée et scalable en production ? Dans cet article, je vulgarise les grands principes sans jargon inutile. Maintenant passons à la partie technique détaillée :
POC Enrichissement des alertes de supervision — De l'alerte brute au diagnostic augmenté par IA
🔧 Dans ce POC, j'ai choisi d'améliorer la gestion des alertes issues de mon infrastructure, actuellement supervisée via Grafana, Prometheus, Loki et Alertmanager pour la gestion des notifications email. ⚠️ Plusieurs limites sont rapidement apparues, tant sur le fond que sur la forme. En particulier, le format des emails était peu exploitable, et les informations transmises manquaient de clarté et de hiérarchisation. Un point problématique notable concernait la distinction entre une alerte active et une alerte résolue : dans les deux cas, l'email reçu était strictement identique, avec un titre "ALERTE" dans les deux cas, et avec un attribut "resolved" présent dans les détails, peu visible et facilement manqué. 📧 Dans un premier temps, j'ai donc retravaillé la présentation des notifications. Pour cela, j'ai modifié la configuration d'Alertmanager afin d'envoyer les événements vers un webhook, reçu ensuite dans un workflow n8n pour reformatage. Ce premier niveau d'amélioration a permis d'obtenir un gain immédiat en lisibilité et en ergonomie. 📊 L'étape suivante a consisté à enrichir le contenu des alertes en exploitant les données de Prometheus et de Loki. Concrètement, lors du déclenchement d'une alerte, le système interroge Loki puis Prometheus afin d'identifier des signaux corrélés. 🤖 Enfin, une couche d'analyse par IA a été intégrée via un LLM auto-hébergé (Ollama) pour compléter le diagnostic. Le modèle reçoit le contexte de l'alerte et propose une analyse en langage naturel avec des pistes de résolution adaptées. 🔍 Le résultat : chaque alerte est accompagnée de logs corrélés, de la valeur temps réel de la métrique, de commandes de remédiation prêtes à l'emploi, et d'un diagnostic IA contextuel. ✅ Ainsi, le message d'alerte ne se limite plus à un simple signal brut : il devient un point d'entrée directement exploitable pour le diagnostic et la remédiation.
Automatiser la recherche immobilière : retour d’expérience sur la conception d’un système de veille intelligent
🏡 Chercher un logement aujourd’hui est devenu un vrai second job. Rafraîchir Leboncoin, Bien’ici, PAP des dizaines de fois par jour… Trier, filtrer, éliminer les annonces hors sujet… Et malgré ça, passer à côté des meilleures opportunités. J’ai été confronté exactement à ce problème. Plutôt que d’y passer des heures chaque jour, j’ai conçu un système qui travaille pour moi 24h/24. 👉 L’idée : automatiser entièrement la veille immobilière, avec un filtrage réellement intelligent. Concrètement, le système : - surveille plusieurs plateformes en continu - applique plusieurs niveaux de filtrage (règles + IA) - ne remonte que les annonces réellement pertinentes Chaque annonce est analysée et scorée, ce qui permet d’éviter le bruit et de se concentrer uniquement sur ce qui vaut le coup. 🎯 Dès les premières utilisations, j’ai pu identifier rapidement plusieurs biens pertinents, là où une recherche classique m’aurait demandé plusieurs heures de tri. Ce que ça change concrètement : - moins de temps perdu - moins de fatigue mentale - et surtout, moins d’opportunités manquées ⚙️ Derrière, ce n’est pas “juste un script”, mais une vraie logique de système : - scraping multi-sources - filtrage multi-niveaux - scoring via LLM - orchestration automatisée Là où les choses deviennent vraiment intéressantes, c’est sur les critères qualitatifs. Les filtres classiques permettent de définir un budget, une surface ou un nombre de pièces. Mais ils deviennent rapidement insuffisants dès qu’on sort du cadre strictement structuré. L’idée étant d’ajouter aux paramètres standard des critères qui font la différence : 💡 “Dans l’idéal, j’aimerais un jardin orienté plein sud, la maison doit avoir du charme ainsi que le jardin, pas de vis-à-vis à l’extérieur, avec un parking couvert, je voudrais aussi un chauffage au sol.” Ces critères ne sont pas bloquants : ils viennent enrichir l’analyse et influencer le scoring global, en permettant de faire remonter les biens qui correspondent le mieux aux préférences exprimées. C’est précisément là que l’IA apporte de la valeur : 👉 interpréter des contraintes “humaines” et nuancées, et les intégrer dans une évaluation de pertinence. Dans la suite, je détaille l’architecture, les choix techniques et les limites rencontrées.
Questions fréquentes
n8n est une plateforme d'automatisation open-source et auto-hébergée qui permet d'orchestrer des workflows entre vos outils (CRM, email, facturation, Slack...). Couplée à l'IA (LLMs), elle permet d'automatiser des tâches intelligentes : qualification de leads, relances personnalisées, reporting automatisé.
n8n est open-source et auto-hébergé : vos données restent chez vous, il n'y a pas de coût par exécution et pas de vendor lock-in. Avec +400 connecteurs et l'intégration native de l'IA, c'est une solution puissante et souveraine.
Nous intervenons sur AWS, Google Cloud Platform (GCP), Microsoft Azure, ainsi que des clouds souverains comme OVH et Scaleway. Le choix dépend de vos contraintes techniques, réglementaires et budgétaires.
C'est une pratique DevOps qui consiste à gérer et provisionner l'infrastructure via du code (Terraform, Ansible) plutôt que manuellement. Cela garantit la reproductibilité, réduit les erreurs humaines et accélère les déploiements.
Kubernetes est idéal pour les applications nécessitant scalabilité, haute disponibilité et déploiements fréquents. Pour des besoins plus simples, Docker seul peut suffire. Nous vous aidons à choisir la solution adaptée à votre contexte.
Dernière mise à jour : avril 2026
Accélérez votre transformation cloud
Réduisez vos coûts, améliorez vos livrables et accélérez vos développements.
Réservez un diagnostic gratuit