Comment fonctionne un LLM : de votre question au premier mot
Tokens, attention, cache KV : ouvrir la boîte noire, schéma par schéma, pour concevoir de meilleurs projets d’IA et maîtriser leurs coûts.
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Ce que nous apprenons sur le terrain.
Des articles écrits par l’équipe, sur les questions qu’on rencontre en mission : data, IA, cloud. Sans jargon quand c’est possible.
Les articles
FinOps : la maîtrise des coûts cloud est un sujet d’ingénierie, pas de finance
Rightsizing, engagements, Spot, cycle de vie du stockage, et surtout une culture où chaque développeur connaît le coût de ce qu’il déploie.
16 octobre 2026
DataOps : appliquer enfin les pratiques DevOps à la data engineering
CI/CD pour les pipelines data, Data Quality as Code, observabilité : les trois piliers du DataOps, les outils (dbt, Great Expectations, Soda, Monte Carlo, OpenTelemetry) et les bonnes pratiques Logbrain.
16 octobre 2026
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Data Mesh : au-delà du buzz, ce qui marche vraiment sur le terrain
Data Mesh : les 4 principes, les 3 pièges qui font échouer les projets et les facteurs de succès observés dans la banque, l'industrie et le retail. Retour d'expérience Logbrain.
16 octobre 2026
Workflows et agents IA : choisir selon le besoin, mesurer la valeur
Un agent IA peut explorer une situation, consulter des outils et adapter ses actions. Un workflow peut organiser un traitement fiable et répétable. Le choix dépend de votre problématique, de vos contraintes et du bénéfice que vous pouvez réellement mesurer.
01 octobre 2026
On en parle ?
Un projet, une question, un doute sur une architecture : écrivez-nous ou réservez un créneau. Le premier échange sert à comprendre, pas à vendre.