Blog

Dans une démarche de Platform Engineering, l’un des premiers dilemmes est le choix de la plateforme d’exécution. Ici, on ne parle pas d’héberger directement des applications, mais bien des premières capacités de la plateforme elle-même, comme l’exposition réseau (DNS, Ingress, Certificats) ou l’observabilité.

Lorsque l’on aborde les problèmes rencontrés par les équipes data, un des premiers défis remonté est de garantir un accès efficace aux données. En effet, sans accès aux données, impossible d’identifier les bons cas métier qui généreront de la valeur ; l’innovation est bloquée et la preuve de ROI en est affectée. Or, l'accès aux données passe par une gestion efficace des métadonnées, de la sécurité et de la gouvernance. Le Platform Engineering fournit des solutions automatisées pour rationaliser ces processus.

Lorsque l’on se lance dans le Platform Engineering, la question la plus fréquente reste : « Par où commencer ? » Cette interrogation, simple en apparence, cache une complexité sous-jacente, car elle touche à la fois à des considérations techniques et organisationnelles. Nous vous partageons ici notre réflexion, issue de nos expériences, pour aborder ce premier jalon stratégique.

Les origines En 2021, certains se souviennent peut-être que WeScale a lancé un coding game baptisé Abhra Shambala. Ce projet visait à engager les développeurs à travers des défis stimulants, favorisant ainsi l’apprentissage et la collaboration au sein de la communauté technologique.

Dans nos articles précédents, nous avons décrit la mise en place d’un agent conversationnel qui assiste nos collaborateurs dans leurs tâches quotidiennes en utilisant notre base de connaissances interne. Nous avons développé cet agent lors de notre hackathon annuel. Pour ce faire, nous nous sommes inspirés de l’architecture « Retrieval Augmented Generation » et avons adopté la solution open source DAnswer (https://www.danswer.ai).

Dans notre premier article, nous avons exploré les défis de la création d’un assistant virtuel capable de communiquer avec les utilisateurs de manière fluide et naturelle, sujet de notre hackathon. Nous avons abordé plusieurs concepts, notamment les langages de modèles étendus (LLM - Large Language Models) et leurs limites. Nous avons également exploré les architectures « Retrieval-Augmented Generation ». Elles offrent une solution pour répondre à notre question : comment offrir aux collaborateurs de WeScale un outil convivial pour exploiter les archives des messages Slack ? Après avoir étudié la théorie, nous vous invitons à découvrir notre analyse de la solution open source DAnswer (https://www.danswer.ai), qui nous a aidés à relever notre défi.

Depuis 2022, WeScale organise son hackathon annuel dans ses locaux. C’est un moyen d’expérimenter de nouvelles technologies sur une journée pour répondre aux problèmes rencontrés au quotidien par les employés de WeScale de tous les profils.

Dans un contexte de mutation technologique incessante et de concurrence accrue, maintenir une avance en matière de créativité et d’innovation est devenu crucial pour les entreprises souhaitant rester compétitives. C'est pourquoi nos clients font appel à WeScale pour les aider à bâtir une vision à grande échelle. Dans cet article, nous vous proposons de détailler notre méthode de travail, en expliquant comment nous accompagnons nos clients dans leur transformation et les aidons à atteindre leurs objectifs stratégiques.

7 entreprises sur 10 ne parviennent pas à tenir leur budget Cloud. Alors que les volumes de données explosent et vont continuer d’exploser, la mise en place d’une stratégie FinOps s’avère plus que nécessaire. Voici 7 actions qu’il est urgent de déployer pour optimiser la gestion de vos infrastructures cloud !