À PROPOS
J’ai passé près d’une décennie à concevoir et construire des plateformes data, cloud et apps dans de grandes organisations — là où la stack doit survivre au-delà de la démo.
Ça mérite un peu de contexte.
LE PARCOURS
CAE
Plateforme data et IA : catalogue, pipelines metadata-driven, qualité automatisée, orchestration K8s, consommation SOC2 sur Databricks.
MTY FOOD GROUP
Platform Architect — architecture de la plateforme data et IA et des applications associées.
QUANTUMIZE AI
Cofondateur. Plateformes IA natives : intention stratégique → exécution technique.
POLYTECHNIQUE · GÉNIE PHYSIQUE
Baccalauréat en génie physique. Plus de 8 ans en plateformes data, cloud, apps et IA.
STACK
Kubernetes, Databricks, Azure, Terraform, Python, C#/.NET, DataOps, gouvernance.
Je suis Hugo Paquet, Platform Architect et cofondateur de Quantumize AI, à Montréal. Mon fil conducteur : concevoir et construire des plateformes data, IA et applications que les équipes peuvent vraiment opérer.
Chez CAE, j’ai dirigé la conception et la mise en place d’une plateforme de gestion et de gouvernance des données. Catalogue, acquisition, ingestion, qualité, exploration — ancrés dans les métadonnées. Orchestration sur Kubernetes, consommation sécurisée sur Databricks.
La stack n’est rarement le vrai frein. C’est de pouvoir l’opérer.
J’ai aussi porté la priorisation des capacités plateforme avec les équipes d’ingénierie — pour que la conception ne reste pas sur un tableau blanc. Architecture sans build, ce n’est pas de l’architecture.
Chez MTY Food Group, j’ai architecturé la plateforme data et IA d’un groupe multi-bannières, et les applications qui la consomment. Le défi : rendre les données actionnables via des surfaces d’app, pas seulement disponibles dans un lac.
Avant ça, chez CAE Rise, j’ai construit des microservices Python et C#/.NET, de l’analytique quasi temps réel, et de l’infra Azure — près des opérations. Les plateformes se comprennent mieux près du terrain.
Aujourd’hui, avec Quantumize AI (quantumizeai.com), on construit des plateformes IA qui réduisent la distance entre l’intention et l’exécution technique.
Ce que je propose : audit d’architecture, design & build, architecture continue, et builds techniques ponctuels — pour les équipes qui doivent faire évoluer données, APIs et gouvernance sans perdre le contrôle.
Ce que je ne ferai pas : vendre une stack sans plan d’implémentation, ni une démo qui ne survit pas au premier trimestre budgétaire.
Des plateformes qui tiennent. Pas des projets qui s’évaporent.
Envie de clarifier ou de construire une stack?
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