Interface
Interface multi-départements, rendu serveur et client selon le besoin réel de chaque écran.
Architecture & preuves
Je ne me limite pas à l'interface : je conçois aussi l'architecture fonctionnelle, technique et de gouvernance qui rend la solution possible.
Flux de données, cloud, IA appliquée, sécurité, gouvernance et déploiement — la profondeur derrière la démonstration.
Du besoin métier au système, jamais l'inverse.
1. Architecture fonctionnelle
Chaque couche a une responsabilité claire — les systèmes opérationnels restent la source de vérité, l'intégration ne duplique pas l'autorité, et l'IA n'intervient qu'après que les données soient fiables.
- 1Systèmes opérationnels (ERP, SQL Server on-prem, systèmes de département)
- 2Couche d'intégration (événements, synchronisation)
- 3Données consolidées (BigQuery)
- 4Services d'affaires
- 5Interface multi-départements
- 6Décisions humaines assistées par IA
Une stack choisie couche par couche, pas empilée par habitude.
2. Architecture technique
Données
BigQuery comme source de vérité analytique consolidée ; SQL Server on-prem reste système de vérité opérationnel — pas de duplication d'autorité.
Cloud & intégration
Déploiement serverless, stockage de fichiers, événements asynchrones, tâches planifiées, secrets jamais en dur dans le code.
IA appliquée
Extraction et raisonnement assistés par IA — toujours couplés à une validation déterministe, jamais livrés bruts.
Sécurité & identité
Authentification fédérée, permissions par rôle — jamais d'accès implicite à une donnée sensible.
CI/CD
Intégration et déploiement continus, images versionnées et traçables avant toute mise en production.
Une seule vérité, jamais une duplication.
3. Données
La question n'est pas « où mettre la donnée », mais « qui en est responsable ». BigQuery consolide pour l'analyse et la visibilité multi-départements ; les systèmes opérationnels existants restent l'autorité sur leur domaine.
Exemple de décision d'architecture — illustratif
- Contexte
- Le système SQL Server on-prem est déjà propriétaire des données opérationnelles d'un département.
- Décision
- SQL Server on-prem reste le système de vérité pour ce domaine.
- Solution
- La plateforme consolidée stocke des références et des projections analytiques dans BigQuery, pas une copie faisant autorité.
- Pourquoi
- Éviter une double autorité, protéger la gouvernance déjà en place, réduire le risque de migration.
- Rejeté
- Créer une base de données parallèle qui dupliquerait la donnée opérationnelle.
La portabilité et le coût au bon endroit.
4. Cloud
Cloud Run permet de payer pour l'usage réel plutôt que pour une capacité toujours allumée — pertinent pour une charge opérationnelle variable. Pub/Sub découple les composants pour qu'un ralentissement d'un service n'en bloque pas un autre ; Secret Manager retire les identifiants du code.
Utile, jamais incontrôlée.
5. IA appliquée
Document AI extrait l'information des documents entrants ; Vertex AI / Gemini raisonne sur le contexte consolidé. Dans les deux cas, une validation déterministe protège les règles d'affaires critiques — le même principe que sur la page précédente : l'IA propose, elle n'exécute jamais seule une action à impact opérationnel.
L'identité et les permissions comme fondation, pas un ajout après coup.
6. Sécurité
Okta/OIDC pour une authentification fédérée plutôt qu'un système de mots de passe maison. RBAC pour que chaque rôle voie exactement ce dont il a besoin — jamais plus. Les secrets vivent dans Secret Manager, jamais dans le code ou un fichier de configuration versionné.
Traçabilité et responsabilité, par conception.
7. Gouvernance
Chaque domaine de données a un propriétaire clair. Les décisions d'architecture importantes sont documentées, pas seulement implémentées — pour que la prochaine personne comprenne pourquoi, pas seulement quoi.
Livrer souvent, sans casser ce qui fonctionne.
8. CI/CD
- 1Commit et revue de code
- 2Build automatisé (Azure DevOps)
- 3Tests
- 4Image versionnée (Artifact Registry)
- 5Déploiement (Cloud Run)
- 6Observabilité post-déploiement
Ce qu'il a réellement fait, pas ce qu'il prétend savoir faire.
9. Rôle réel de Steve
| Domaine | Contribution |
|---|---|
| Architecture fonctionnelle et technique | Conception de bout en bout, du besoin métier à l'implémentation. |
| Données et cloud | Choix de BigQuery comme source de vérité analytique ; architecture Cloud Run / GCS / Pub-Sub. |
| IA appliquée | Intégration de Document AI et Vertex AI / Gemini, avec validation déterministe. |
| Sécurité et gouvernance | Authentification OIDC, permissions RBAC, gestion des secrets. |
| CI/CD | Pipelines Azure DevOps, images versionnées via Artifact Registry. |
Le type de mandat que ce profil sert le mieux.
10. Rôles visés
Opérations
Directeur des opérations
Directeur d'usine
Directeur multisite
Directeur maintenance / fiabilité
Directeur excellence opérationnelle
Directeur amélioration continue
Transformation numérique
Directeur transformation numérique
Directeur solutions d'affaires
Directeur systèmes d'affaires
Responsable automatisation et IA
Directeur automatisation
Directeur innovation
Intersection affaires / technologie
Conseiller en transformation numérique
Architecte d'affaires
Conseiller principal transformation
Architecte de solutions orienté affaires
Business Solutions
Product Operations
Plus de 20 formations complétées sur Google Cloud Skills Boost.
Formation continue
Entre mars et juin 2026, formation structurée couvrant l'infrastructure cloud, la sécurité, le réseautage, Kubernetes, Terraform et l'IA générative — toutes complétées et réussies.
Formation complétée
Generative AI Leader Certification
Complétée en mars 2026 — Google Cloud
IA générative et agents
- Gen AI: Beyond the Chatbot
- Gen AI: Unlock Foundational Concepts
- Gen AI: Navigate the Landscape
- Gen AI Apps: Transform Your Work
- Gen AI Agents: Transform Your Organization
- Engineer AI Agents with Agent Development Kit (ADK)
Architecture et infrastructure
- Google Cloud Fundamentals: Core Infrastructure
- Essential Google Cloud Infrastructure: Core Services
- Elastic Google Cloud Infrastructure: Scaling and Automation
- Reliable Google Cloud Infrastructure: Design and Process
- Cloud Architecture: Design, Implement, and Manage
Réseautique et sécurité
- Networking in Google Cloud: Fundamentals
- Networking in Google Cloud: Network Architecture
- Implement Cloud Security Fundamentals on Google Cloud
- Managing Security in Google Cloud
Déploiement et automatisation
- Manage Kubernetes in Google Cloud
- Develop Serverless Applications on Cloud Run
- Getting Started with Terraform for Google Cloud
- Implementing Cloud Load Balancing for Compute Engine
- Set Up an App Dev Environment on Google Cloud
Certifications en cours
- Professional Cloud Architect Certification
- Professional Data Engineer Certification
- Cloud Architect Accelerated Path for AWS professionals
- Integrate Generative AI Into Your Data Workflow
Prochaine étape
Discutons de votre problème d'affaires.
Décrivez la situation actuelle — un problème opérationnel réel suffit comme point de départ.