etude de cas anonymisee

Plateforme d'emissions carbone au niveau produit qui a rendu un conseil couteux scalable.

Une etude de cas respectueuse de la vie privee sur une plateforme d'emissions carbone au niveau produit qui a reduit le cout du conseil et stabilise la reception des donnees.

Voir la politique de preuves

Secteur

Conseil en durabilite et empreinte carbone

Stack

AdonisJSTypeScriptHeroku

frontiere de confidentialite

Le cabinet de conseil, les jeux de donnees clients et les intrants exacts de production sont retenus. Le motif d'architecture et les resultats sont montres a la place.

le changement

Avant

Le conseil carbone etait du temps de specialiste sur une calculatrice. Les analystes lisaient les fichiers de production a la main, les clients se plaignaient de la vitesse et des modeles, et les deploiements dependaient de quelqu'un qui connaissait le runbook.

Le conseil en neutralite carbone etait manuel : les analystes lisaient les fichiers de couts de fabrication et de ressources a la main pour calculer les emissions au niveau produit.

Les plaintes clients portaient sur la vitesse de parsing et les modeles de donnees : les gros fichiers prenaient des minutes et des lignes corrompues cassaient des lots entiers.

L'installation des serveurs et les deploiements etaient un transfert manuel qui ralentissait chaque release et reduisait la confiance dans les changements.

Ce qu'on a construit

Le meme calcul tourne maintenant en plateforme. Un moteur de parsing prend la partie penible a un million de cellules toutes les 2,5 secondes, et les deploiements partent d'un pipeline plutot que d'une checklist.

Direction de l'architecture au sein d'une equipe de 9 personnes pour transformer le calcul manuel en plateforme web autour des donnees de couts et de ressources.

Construction d'un moteur de parsing et de validation CSV qui traite environ un million de cellules toutes les 2,5 secondes avec verifications de type, validateurs externes, detection de corruption et regles de modeles.

Automatisation du provisionnement serveur et des deploiements avec Ansible et GitHub Actions pour que les releases ne dependent plus d'une installation manuelle.

Controles

Chaque changement a un proprietaire, un repli et une piste d'audit.

Validation en couches (type, lookup externe, corruption, modele) avant qu'une ligne n'entre dans le modele

Pipeline de deploiement deterministe avec rollback et infrastructure reproductible

Supervision qui a maintenu la disponibilite rapportee a 99,999% sur la plateforme

Aucune divulgation publique des fichiers clients, des donnees fournisseurs ou de la logique de calcul proprietaire

le resultat

80%

de cout en moins sur le conseil en neutralite carbone

~1M

cellules parsees et validees toutes les 2,5 secondes

~75%

de plaintes en moins sur la vitesse et les modeles de donnees

~87%

de temps en moins pour l'installation des serveurs

services lies

Le travail derriere le resultat.

automatisation de workflow

Automatisation de workflow

Transformer les transferts repetes, approbations, rapports et taches administratives en automatisation de workflow fiable pour votre equipe.

outils internes

Outils internes

Construire des outils internes, panneaux d'administration, tableaux de bord, portails et files d'approbation autour de la facon dont votre equipe travaille reellement.

integration de systemes

Integration de systemes

Connecter CRMs, ERPs, systemes de paiement, fichiers, bases de donnees, APIs et tableurs sans imposer une migration de plateforme.

reserver un audit de workflow

Avant d'automatiser quoi que ce soit, trouvez le workflow qui merite d'etre repare.

Un court appel est le moyen le plus rapide de determiner si vous avez besoin d'automatisation IA, de logiciel sur mesure, d'integrations, ou simplement d'un processus plus clair.

appel d'audit de workflow

30 min

Apportez un processus repete : un rapport, un devis, une approbation, une boite de reception ou un transfert qui fait perdre du temps. Nous decidons ensemble s'il faut de l'IA, du logiciel, de l'integration ou simplement un processus plus propre. Aucun pitch.

ou envoyer les details par email

Nous parlons d'un workflow desordonne

Vous decrivez ou le travail commence, qui y touche, quels outils sont impliques et ou les choses ralentissent.

Nous decidons si l'automatisation est meme la bonne reponse

Certains problemes ont besoin d'IA. D'autres ont besoin d'un meilleur processus, d'une propriete plus claire ou d'un petit outil interne. Nous les separons.

Vous repartez avec une prochaine etape concrete

S'il y a une vraie opportunite, nous esquissons la plus petite construction utile. Sinon, vous evitez d'automatiser la mauvaise chose.