"Votre satisfaction :
Le baromètre de notre réussite"
« Je considère Agaetis comme un guide de haute montagne, qui nous a aidé à la gravir. Agaetis nous accompagne pour concrétiser une vision. Nous souhaitons offrir une expérience à nos clients et c’est cette expérience qui est au coeur de notre relation.»
CEO Platform Garden
“Agaetis nous a guidés avec des conseils précieux pour faire les bons choix en IA générative, en privilégiant des solutions concrètes et efficaces. Nous avons concrétisé un projet d’IA générative qui améliore déjà nos processus et innove notre manière de penser ”
Optimisation d’une application .NET sur Azure : comment nous avons réduit un temps de requête PostgreSQL de 35 secondes à 2,7 secondes grâce à une analyse backend et SQL.
Découvrez comment l'IoT et le contrôle dimensionnel automatisé transforment la qualité dans l'aérospatial. Étude de cas : intégration de lasers trackers et profilomètres pour réduire les temps de contrôle et fiabiliser les mesures industrielles.
Directus est-il l’avenir du Low Code ? 1. Comprendre le contexte : le rêve et les limites du Low Code L’essor des outils Low Code et No Code Les solutions no-code visent à simplifier complètement le processus, offrant des interfaces visuelles de type drag&drop, tandis que les plateformes low-code combinent cette simplicité avec la possibilité d’intégrer du code personnalisé pour des besoins plus avancés. Ces outils ont progressivement trouvé leur place dans les entreprises, permettant de créer des POC rapidement ou de moderniser des processus internes simples. Les premiers outils donnant accès à des fonctionnalités de développement simplifiées sont apparus dans les années 90 et début 2000. Mais par leur coût, ils étaient réservés à de grandes entreprises, mais avaient des possibilités limitées et restaient peu scalables. Les outils low code/no code comme nous les connaissons aujourd’hui se sont popularisés au début des années 2010 en réponse à la demande croissante des entreprises pour la digitalisation de processus métiers. Face à la forte demande de développeurs et à la complexité croissante des projets numériques, ces plateformes ont permis à des utilisateurs non techniques de créer des applications, automatiser des workflows et gérer des données sans écrire de code complexe. Quelques chiffres pour comprendre le phénomène Pour évaluer l’impact du no-code en France, examinons quelques statistiques significatives. Entre 2020 et 2025, le no-code est passé d'une tendance émergente à une solution adoptée par une majorité d'entreprises. Une étude réalisée par Hostinger révèle que 71 % des cadres et dirigeants français ont adopté des solutions no-code en 2025 , contre seulement 25 % en 2020. Cette progression illustre une mutation profonde des pratiques numériques. - No-code France : Cette communauté, initié par Contournement en 2019, est passée de 5 000 membres en 2020 à plus de 13 000 en 2025. Elle est la plus grande communauté francophone autour du No-code et regroupe professionnels, freelances et passionnés. - Le SFPN (Société Française des Professionnels du No-code) : Créée en 2020, son but est de fédérer et représenter le No-code au niveau national. Elle organise des événements tels que le Tour de France du No-code et le No-code Summit, et a vu ses adhérents tripler pour atteindre 1 500 membres actifs en 2025.
Project Context Michelin aimed to develop a new generation of digital services based on data from connected tires. The goal was to deliver added value to truck fleet managers and maintenance centers worldwide. The challenge lay in the collection, processing, and supervision of massive sensor data, while ensuring robustness, scalability, and relevance of analytics. Objectives The main objective was to establish a technical and architectural framework to: Efficiently collect and process data from connected tires Monitor data flows and measure the impact of business use cases Create a Big Data platform ready to evolve with growing data volumes Mission Duration A long-term engagement , combining initial architectural study, implementation of monitoring systems, and ongoing support. Implementation Agaetis leveraged its Data and Cloud expertise to: Initial architecture study: Define technological and structural choices Platform monitoring: Implement monitoring principles to ensure robustness and availability Load analysis: Evaluate the impacts of various business use cases Big Data framework definition: Integrate best practices to accelerate implementation Data Science work: Perform domain-specific analysis and develop new indicators and services Results Achieved New digital services: Creation of innovative solutions for fleet managers Robust and scalable platform: A Big Data environment ready to handle massive data volumes Operational optimization: Improved traceability and KPI tracking Enhanced innovation: Data transformed into strategic levers for Michelin Key Success Factors Agaetis’ expertise in Big Data and IoT data processing End-to-end methodology: From architecture to Data Science Immersion in the client’s business environment Proactive supervision ensuring robustness and reliability And You? Are you wondering about: Leveraging data from your connected equipment ? Creating new digital services based on Data? Implementing a robust and scalable Big Data architecture ? 👉 Contact our experts to transform your IoT data into innovative, value-generating services.
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