Quand j'ai monté ACCENSEO en 2024, j'ai posé une règle non négociable dès le premier client : aucune configuration manuelle, tout en code. Les missions touchaient à la santé, à l'immobilier institutionnel et à la finance - donc à des bases de données plusieurs centaines de Go de RAM en production (PostgreSQL, MongoDB), des audits réguliers et un besoin de reproductibilité totale entre dev, staging et production. Fin 2025, j'ai ajouté une seconde stack OVH dédié auto-administrée en parallèle d'AWS - les deux ne se concurrencent pas, elles me permettent au contraire de proposer le bon compromis client par client : hyperscaler quand le scale l'impose, dédié quand la souveraineté donnée prime.

Côté AWS multi-tenant, j'ai codifié l'ensemble en Terraform : EC2 (applicatifs), RDS PostgreSQL (bases managées), S3 (stockage et backups), CloudFront (CDN), Lambda (serverless), API Gateway, EKS (orchestration conteneurs), VPC + Security Groups + IAM (réseau et sécurité). Workspace Terraform par environnement client, plans validés en CI GitHub Actions / Bitbucket Pipelines avant tout apply, Infracost intégré pour le FinOps (revue automatique du coût avant chaque merge), tunnels SSH pour les accès aux bases.

Côté OVH dédié, j'ai cadré une stack open-source 100% reproductible : Traefik + docker-socket-proxy (reverse proxy en sandbox), BuildKit + GHCR (build et registry), nftables / fail2ban / auditd / AppArmor (sécurité OS), Netdata + Dozzle + GlitchTip (observabilité), AWStats / GoAccess / Webalizer (analytics), UptimeRobot + Healthchecks.io (uptime), GitHub Actions + Trivy (CI/CD avec scan vulnérabilités), PostgreSQL + PostGIS + Valkey + pgAdmin (datastore), msmtp + Resend (mail), restic + Cloudflare R2 + Veeam + Synology NAS (backup), Tailscale (VPN mesh zero-trust), Terraform + OVH API (IaC), Ubuntu Server + systemd + logrotate + cron (OS).

Sur les deux stacks : déploiements zero-downtime, backups automatisés et chiffrés côté client, plans de reprise d'activité testés trimestriellement.

Zéro configuration manuelle sur l'ensemble du parc client, environnements rebuildables en minutes sur AWS (workspaces Terraform) ou en quelques heures sur dédié OVH (stack complète redéployée). FinOps explicite dans chaque PR (Infracost AWS, coût mensuel total maîtrisé OVH). Backups chiffrés côté client avec redondance NAS, accès SSH zero-trust via Tailscale.

Ma force : être capable de configurer aussi bien des infrastructures cloud avancées (AWS multi-tenant en Terraform) que des serveurs dédiés sur-mesure (OVH avec stack open-source complète). Sur les missions ACCENSEO, ça me permet de proposer le bon compromis entre hyperscaler et auto-hébergement selon le besoin client - scale et élasticité d'un côté, souveraineté donnée et FinOps maîtrisé de l'autre. Cette double maîtrise transforme aussi ma posture commerciale : je peux promettre à un client un environnement reproductible et un budget infra transparent dès le devis, ce qui me différencie des consultants qui empilent les serveurs ad hoc.

La plateforme PSR (réception de leads partenaires) du Groupe Pichet ingérait jusqu'à un lead toutes les 2 secondes en pic, depuis une dizaine de partenaires externes (SeLoger, Myopla, Cooper Advertising...) avec des SLA stricts. Chaque lead perdu valait potentiellement des dizaines de milliers d'euros en ventes immobilières manquées. Sur ce périmètre, j'ai travaillé en binôme avec Thomas R. sur les pans techniques principaux et coordonné avec les équipes marketing et les prestataires externes côté intégration partenaires. Sans observabilité par partenaire, on naviguait à l'aveugle - et un incident sur l'API d'un partenaire pouvait passer inaperçu pendant des heures.

Avec Thomas R., on a bâti l'observabilité partenaire par partenaire : dashboards Prometheus + Grafana dédiés (volume, taux d'erreur, latence) avec un onglet par API connectée, alertes email temps réel sur chaque seuil critique, et observabilité native de l'APIM (analytics, throttling, OAuth). J'ai versionné l'API sur 5 versions consécutives documentées sur Confluence, avec stratégie de migration progressive pour les anciens partenaires. Sur l'infrastructure, déploiement sur AWS EKS avec Kubernetes + Docker + GitLab CI, et audit de sécurité formel en 2023 qui a renforcé les contrôles d'accès et les règles pare-feu.

Zéro incident majeur de perte de leads sur 3 ans, diagnostic des anomalies inter-systèmes accéléré (de quelques heures à quelques minutes), SLA respectés sur tous les partenaires, et délai d'intégration partenaire passé de plusieurs semaines à quelques jours grâce à l'industrialisation du pipeline.

Ce projet a verrouillé chez moi un réflexe : investir dans l'outillage de monitoring dès le jour 1 d'une plateforme critique, parce que la dette d'observabilité ne se rattrape jamais à coût raisonnable. Sur les missions ACCENSEO, c'est désormais le premier livrable que je pose sur n'importe quelle infra cliente que je reprends.

Le périmètre ESB du Groupe Pichet, c'était plus de 100 flux d'intégration en production entre 20 applications métier, et un trafic critique 24/7 sur les flux comptables et financiers. Sur ce périmètre, j'ai travaillé en binôme avec Kalala M. sur les pans techniques principaux et coordonné avec la direction technique interne de la DSI Pichet, ainsi qu'avec les équipes métier des 20 applications. À mon arrivée, le déploiement de chaque flux passait par des opérations manuelles dispersées et le monitoring SOFT Monitor générait 2 377 notifications par mois sans tri possible.

Avec Kalala M. et la direction technique interne de la DSI Pichet, on a industrialisé le pipeline brique par brique. Côté CI/CD, on a mis en place une chaîne GitLab CI complète avec critères d'arrêt explicites sur chaque déploiement (tests, lint, plans Terraform). Côté qualité opérationnelle, on a imposé des post-mortems blameless sur tout incident critique, formalisé 7 types de documentation technique (DAA architecture applicatif, DAT architecture technique, DAU automatisation, DEX exploitation, DFX flux, DIN installation, DMI migration), et un runbook par flux maintenu à jour. Pour l'observabilité, on a mené l'évaluation ELK Stack (Elasticsearch + Logstash + Kibana) en remplacement de SOFT Monitor, et cadré le passage à MongoDB Atlas pour les flux non-relationnels.

Taux d'incident à un chiffre maintenu sur 4 changements de DSI consécutifs (2021 à 2024), un fait souvent souligné en COPIL. Le framework de post-mortem que j'ai posé est devenu le standard du département pour tous les incidents critiques.

Sur ce projet j'ai compris que la maturité DevOps n'est pas une question d'outils mais de discipline : un système simple tenu en SRE light bat toujours un système complexe abandonné après son achat.