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Platform

Platform Engineering

Votre plateforme interne accélère — ou freine — toutes vos équipes tech. Nous la concevons comme un produit : golden paths, self-service, observabilité et sécurité natives, agentic coding intégré. AWS, Azure, GCP, Kubernetes, IaC, IDP — une stack au service de l'autonomie et de la vélocité de vos développeurs

Durée

3-9 mois

Équipe

2-4 consultants

Budget indicatif

80-300K€

Notre Méthode Nobori appliquée au Platform Engineering — audit, architecture, build, optimisation — permet à nos clients de diviser par 3 leur temps de mise en production et de passer l'onboarding développeur de 2 semaines à 2 jours dès les 6 premiers mois

x6

Fréquence de déploiement (de mensuel à quotidien)

3h30

MTTR moyen en production

2 jours

Onboarding développeur (vs 2 semaines)

LE CONSTAT

Votre plateforme freine vos équipes au lieu de les accélérer

Pipelines fragiles, déploiements manuels, environnements incohérents, onboarding interminable. Vos développeurs passent plus de temps à se battre avec l'infra qu'à livrer de la valeur — et chaque nouvelle recrue met des semaines avant d'être productive

Notre approche

Étape 1

Audit & assessment

Cartographie infrastructure, évaluation de la maturité CI/CD et IaC, identification des bottlenecks et des friction points développeur

Étape 2

Architecture & design

Conception cloud-native, architecture de la plateforme interne (IDP), golden paths, intégration de l'agentic coding dans la chaîne de développement

Étape 3

Build & migration

Exécution du plan de migration, pipelines CI/CD avec agents IA autonomes (code review, génération de tests, remédiation), conteneurisation, orchestration Kubernetes, Infrastructure as Code

Étape 4

Optimisation & autonomie

Observabilité, documentation, formation, transfert de compétences. Vos équipes pilotent la plateforme en toute autonomie

Comment on s'intègre dans votre organisation →

Technologies & outils

AWS AWS
Azure Azure
GCP GCP
Kubernetes Kubernetes
Terraform Terraform
GitHub Actions GitHub Actions
Datadog Datadog
Claude Code Claude Code
Cursor Cursor
GitHub Copilot GitHub Copilot

Certifications de l'équipe

AWS Solutions Architect Professional Google Cloud Professional Cloud Architect Microsoft Azure Solutions Architect Expert Certified Kubernetes Administrator (CKA) Certified Kubernetes Application Developer (CKAD) HashiCorp Terraform Associate

Cas clients

Des résultats concrets, pas des promesses

Luxe · 12 mois

Grand groupe de luxe

Accélérer la vélocité des équipes produit et infra par le platform engineering

x20

plus rapide pour construire un environnement

÷3

incidents de production

Platform engineering : structurer l'existant pour débloquer la vélocité

Lire l'histoire
Industrie · 6 mois

Groupe industriel international

Diagnostic SI et services connectés

2 M€

de budget cadré

0

vulnérabilité au pentest

Un MVP prometteur. Un budget de 2 M€. Et un SI qui ne pouvait pas tenir la distance

Lire l'histoire

Expertises complémentaires

Combinez nos expertises pour maximiser l'impact

Accompagnement IA & GenAI

Aller plus loin avec l'agentic coding et les agents IA métier intégrés à votre plateforme

Découvrir

Architecture & Modernisation SI

Moderniser le SI de bout en bout, du legacy au cloud-native

Découvrir

CISO as a Service & Gouvernance Sécurité

Sécuriser la plateforme avec une approche DevSecOps intégrée

Découvrir

Nos engagements sur cette offre

Multi-cloud sans parti pris

Certifiés AWS, Azure et GCP — nous recommandons le cloud adapté à votre contexte, pas celui qui nous rapporte le plus

Developer Experience au centre

Chaque décision d'architecture est évaluée par son impact sur la vélocité des équipes, pas seulement par sa faisabilité technique

Agentic coding natif

Des agents IA autonomes qui reviewent le code, génèrent les tests et remédient les vulnérabilités — directement dans vos pipelines

Indicateurs dès le cadrage

Fréquence de déploiement, temps de mise en production, taux d'incidents — pas de transformation sans mesure d'impact

IDP pour toutes les tailles

Une expérience concrète de construction de plateformes internes pour des organisations de 20 à 200 développeurs

Transfert systématique

Vos équipes pilotent la plateforme en autonomie à la fin de la mission

Ce que disent nos clients

Nobori a conçu et développé notre produit CI/CD cloud-native sur AWS, from scratch. Ils ont structuré notre Platform Team en squads — Infra/Sécurité/Exploitation et CI/CD —, refondu nos architectures applicatives en mode cloud-native sur Kubernetes (EKS, Helm, Terraform), et sécurisé toute la chaîne (RBAC, ABAC, gestion des secrets et des certificats automatisés). Le résultat : une plateforme réellement industrielle, du build au run, pas un prototype à reprendre en production
A

Anonyme

Responsable Platform Team

Orange Bank

Questions fréquentes

Combien de temps dure une migration cloud complète ?
Cela dépend du périmètre et de la complexité de votre legacy. Une migration de 20 à 50 services prend typiquement 3 à 6 mois. Pour des périmètres plus larges (100+ services), comptez 6 à 12 mois avec une approche par vagues. Nous commençons toujours par les workloads les moins critiques pour sécuriser le processus
Comment mesurer l'impact concret d'une transformation Platform Engineering ?
Nous mesurons quatre indicateurs clés : à quelle fréquence vous déployez, combien de temps entre le code et la production, quel pourcentage de déploiements cause un incident, et combien de temps pour le résoudre. On y ajoute des indicateurs concrets : temps d'onboarding d'un nouveau développeur, temps de provisioning d'un environnement. Tout est défini au cadrage et suivi à chaque jalon
Par où commencer une transformation DevOps ?
Nous commençons toujours par un diagnostic pour objectiver votre maturité : à quelle fréquence déployez-vous, combien de temps entre l'idée et la production, quel est votre taux d'incidents. Ensuite, nous identifions les quick wins à fort impact — souvent l'automatisation des déploiements et la standardisation des environnements. L'objectif est de démontrer de la valeur en 4 à 6 semaines pour embarquer les équipes
Faut-il absolument Kubernetes pour faire du Platform Engineering ?
Non. Kubernetes est pertinent à partir d'un certain volume de services et de complexité d'orchestration. Pour des architectures plus simples, des solutions comme ECS, Cloud Run ou même du serverless suffisent. Nous recommandons Kubernetes quand l'investissement est justifié par le nombre d'équipes et la fréquence de déploiement
Qu'est-ce que l'agentic coding et comment l'intégrer dans notre plateforme ?
L'agentic coding, ce sont des agents IA autonomes intégrés directement dans votre chaîne de développement : ils reviewent le code dans les merge requests, génèrent les tests unitaires, détectent et remédient les vulnérabilités, et peuvent résoudre des tickets de bout en bout. La clé, c'est de les intégrer dans la plateforme — pas comme un outil à côté, mais comme un maillon natif de vos pipelines CI/CD et de votre IDP
Quel est le ROI typique d'une transformation Platform Engineering ?
Nos clients constatent en moyenne une multiplication par 5 de la fréquence de déploiement, une réduction de 50% du lead time, une baisse de 40 à 60% des incidents en production, et un onboarding développeur divisé par 5. Le ROI se mesure en temps développeur récupéré, en fiabilité gagnée et en capacité à scaler les équipes
Combien coûte la mise en place d'une Internal Developer Platform ?
Le budget dépend de l'ambition : un socle IDP minimal (portail développeur, Golden Paths pour 2-3 cas d'usage, CI/CD standardisé) démarre à 80K€ sur 3 mois. Une plateforme complète avec Backstage, provisioning self-service, observabilité intégrée et gouvernance FinOps se situe entre 150 et 300K€ sur 4 à 6 mois. Le ROI est rapide : nos clients constatent une réduction de 40% du temps passé par les développeurs sur l'infrastructure dès le premier trimestre
Quelle est la différence entre Platform Engineering et DevOps ?
Le DevOps est une culture et un ensemble de pratiques (CI/CD, IaC, monitoring). Le Platform Engineering industrialise ces pratiques en construisant une plateforme interne en self-service pour les développeurs. Concrètement, au lieu que chaque équipe configure son propre pipeline et son infrastructure, l'équipe plateforme fournit des services standardisés (créer un service, déployer, observer) que les développeurs consomment sans gérer la complexité sous-jacente

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Discutons de votre projet. Notre équipe vous accompagne de la vision à la réalisation

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