Moderniser, sécuriser et industrialiser la chaîne de livraison du SI.
Secteur public / privé | Retraite
La CNIEG (Caisse Nationale des Industries Électriques et Gazières) a sollicité Valeuriad pour constituer une cellule d’expertise Ops. Composée de trois consultants DevOps dédiés, notre équipe a eu pour mission d’orchestrer et de fiabiliser l’ensemble de la chaîne de livraison, de l’environnement de recette jusqu’à la production. L’enjeu était d’allier Infrastructure as Code (IaC), automatisation CI/CD avancée et observabilité pointue pour sécuriser et accélérer les déploiements applicatifs, tout en accompagnant la montée en maturité technique des équipes de développement de la caisse.
Principales réalisations
CI/CD & DevSecOps : Migration de Jenkins vers GitLab CI, standardisation des pipelines (Atomic Design) et intégration des scans de sécurité (Trivy).
Kubernetes & GitOps : Administration experte des clusters RKE2 (via Rancher) et automatisation des déploiements avec FluxCD.
Observabilité & Data : Déploiement d'une supervision multi-cluster (Prometheus/Grafana) et migration des bases Oracle vers PostgreSQL.
Support & Acculturation : Accompagnement des développeurs sur l'intégration de tests automatisés (E2E) pour sécuriser les mises en production.
Apport / résultat
L’intervention de notre équipe a permis à la CNIEG de franchir un véritable cap industriel. L’approche 100 % IaC et l’adoption d’une stratégie GitOps garantissent aujourd’hui une reproductibilité parfaite des infrastructures de la caisse. En standardisant les composants CI/CD, nous avons considérablement accéléré le Time-to-Market des projets en réduisant drastiquement les erreurs de déploiement. Enfin, la modernisation de la supervision multi-cluster offre une détection proactive des incidents, assurant la résilience du SI tout en rendant les développeurs pleinement autonomes sur la qualité de leurs livrables.
Environnement technique
Ubuntu
Kubernetes
Windows Server
Terraform
Packer
GitLab CI
En standardisant les composants CI/CD, nous avons considérablement accéléré le Time-to-Market des projets en réduisant drastiquement les erreurs de déploiement.
Notre mission.
Accompagner vos transformations.
Intelligence Artificielle
L’IA prend de plus en plus de place dans nos vies et nos systèmes d’information. Malgré les promesses des géants de la tech, transformer une idée en valeur est une affaire de spécialistes. Particulièrement sur des cas d’usage critiques ou à haute sensibilité.
AI4IT
Très peu de domaines ont connu une révolution aussi forte que la fabrication logicielle dans les 3 dernières années. Nous portons une vision sans concession sur un apport de l’IA encadré par l’humain au service de la valeur métier, du time to market et la qualité des produits fournis.
Data
Pour des décisions impactantes ou pour des agents performants, rien n’est possible sans une structure, une architecture et une gouvernance de la donnée à hauteur de vos ambitions.
Cloud & Plateform
Dans un monde où la performance est requise, où l’hybridation est de mise, où la souveraineté doit s’évaluer sur chaque solution, l’apport d’expertise dans vos architectures et infrastructures se doit d’être factuelle et agnostique.
- Numérique responsable & éco conception
- Observabilité, SRE & fiabilité opérationnelle
- Platform Engineering, DevSecOps, CI/CD & automatisation
- Sécurité, résilience & cloud souverain
- Stratégie & architecture cloud native
- API, intégration & interopérabilité SI
- FinOps, GreenOps & optimisation continue
- Migration, modernisation & architecture logicielle
Parlons de votre projet
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Transformer une idée IA en solution maîtrisée
Une démarche IA utile commence par la donnée, les usages et les décisions à sécuriser. Sans cadrage, les expérimentations se multiplient sans ROI. Sans industrialisation, la dette IA s’accumule. Sans gouvernance, les coûts GPU, les dépendances technologiques et les risques de conformité finissent par bloquer les ambitions. Valeuriad aide à transformer une idée en solution IA adoptée, gouvernée, souveraine, industrialisée et maintenable — en identifiant d’abord les cas d’usage qui méritent réellement d’entrer en production.
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