Hugo Paquet

RÉALISATIONS

Des plateformes livrées en grande entreprise.

Deux builds qui montrent comment j’aborde l’architecture data, IA et apps : conception metadata-driven, orchestration, gouvernance, et surfaces de consommation qu’on peut vraiment opérer.

production

CAE — Plateforme data et IA

CAE — plateforme data et IA

SOC2

consommation sécurisée et conformité

Accélérer le build produit sans sacrifier gouvernance et contrôle.

Chez CAE, les équipes produits avaient besoin d’accéder à des données fiables plus vite — sans ouvrir la porte à des risques de conformité. La stack existante ne couvrait pas le catalogue, la qualité et la consommation de façon cohérente.

J’ai dirigé la conception et la mise en place d’une plateforme de gestion et de gouvernance des données : catalogue propriétaire, acquisition et ingestion basées sur les métadonnées, profilage et contrôles de qualité automatisés, orchestrés sur Kubernetes.

Côté consommation, un environnement sécurisé conforme SOC2 sur Databricks a permis d’explorer et d’utiliser les données sans contourner les garde-fous. La plateforme est devenue un accélérateur, pas un goulot d’étranglement.

En parallèle, j’ai priorisé les capacités plateforme avec les équipes d’ingénierie — pour ancrer le DataOps et la pratique de livraison, pas seulement la conception.

architecture

MTY — Plateforme + apps

MTY Food Group — plateforme data et IA

Data+AI

périmètre plateforme multi-bannières

Rendre les données actionnables via des surfaces d’app.

Chez MTY Food Group, le défi n’était pas seulement de stocker plus de données — c’était de les rendre actionnables pour les affaires à travers un portefeuille multi-bannières.

En tant que Platform Architect, j’ai architecturé la plateforme data et IA et les applications associées. Le fil : accès, gouvernance, APIs et consommation alignés sur les besoins d’affaires. Voir aussi quantumizeai.com pour la suite du travail côté plateformes IA. Disponible ≠ actionnable.

Le résultat visé : une base d’architecture claire pour faire évoluer les cas d’usage data et IA sans reconstruire à chaque initiative.

Un défi de stack semblable?

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