Matériel, edge et cloud. Un seul système.
Des produits connectés conçus comme un tout — l'appareil, le firmware, la télémétrie, l'app et le tableau de bord — par une seule équipe qui répond de l'ensemble.
Les projets IoT échouent dans les jointures. Alors nous avons supprimé les jointures.
L'échec IoT classique : un fournisseur de matériel, un prestataire firmware, une agence d'apps et un consultant cloud — quatre contrats, zéro responsabilité, et un produit qui fait belle démo jusqu'à ce que la flotte atteigne mille appareils et que les jointures lâchent.
Nous livrons la stack comme un seul système conçu. Protocoles des appareils, logique edge, synchro, plateforme cloud, app mobile et tableau de bord de flotte — une architecture, une équipe, un seul responsable. Nos frigos connectés font tourner du commerce sans personnel, jour et nuit, depuis des années ; voilà ce que « sans couture » veut vraiment dire.
Du capteur à la décision.
Chaque couche d'un produit connecté — conçues ensemble, possédées par vous.
Développement de plateforme IoT
Des backends cloud qui ingèrent, stockent et agissent sur les données des appareils — conçus pour des flottes, pas des démos.
Logiciel embarqué & edge
Intégration firmware, logique de passerelle et traitement edge là où la latence ou la connectivité l'exigent.
Apps compagnon & opérateur
Les expériences mobiles et kiosque par lesquelles clients et équipes touchent réellement votre matériel.
Télémétrie & gestion des données
Des pipelines time-series, des alertes d'anomalies et des analytics qui transforment le bavardage des appareils en vérité opérationnelle.
Supervision de flotte
Provisioning, mises à jour OTA, tableaux de bord de santé et alertes pour chaque unité sur le terrain.
Conseil & stratégie
Build-vs-buy sur le matériel, la connectivité et les protocoles — avant de vous engager sur les parties coûteuses.
Prouver sur un appareil, puis sur mille.
Les produits connectés passent à l'échelle par sauts — banc d'essai, pilote, flotte — et chaque saut a ses propres modes de défaillance.
01Prototype sur banc
Un appareil, de bout en bout : du capteur au cloud à l'app. La boucle complète fonctionne en quelques semaines, les hypothèses testées matériel en main.
02Flotte pilote
Des dizaines d'appareils sur le terrain exposent le monde réel : réseaux capricieux, coupures de courant, comportement humain. Nous instrumentons tout.
03Durcir pour l'échelle
Provisioning, mises à jour OTA, sécurité et observabilité construits avant que la flotte ne grandisse — pas boulonnés après la première panne.
04Exploiter la flotte
Tableaux de bord, alertes et support à vie. Vous surveillez l'activité ; le système surveille les appareils.
Nous l'avons déjà livré.
Des frigos connectés qui font tourner un commerce sans personnel 24/7 — matériel, app et plateforme conçus comme un seul système.
FeelEat — Happy Fridge
Des frigos intelligents avec déverrouillage au scan, paiement in-app et télémétrie d'inventaire en direct — des repas durables vendus jour et nuit, sans personnel sur place.
Choisis pour le problème, pas pour le CV.
Des protocoles ouverts et une infrastructure éprouvée — aucune plateforme propriétaire verrouillée entre vous et vos appareils.
Une seule équipe. Zéro passation.
Les disciplines le plus souvent combinées avec l'IoT — même architecture, mêmes ingénieurs, aucune taxe d'intégration.
Des questions, des réponses.
Ce que les acheteurs d'IoT nous demandent le plus. Pour le reste — envoyez un brief, un ingénieur senior répond sous un jour ouvré.
Décrivez-le dans un brief. Un ingénieur senior — pas un commercial — répond sous un jour ouvré.
Q.01Construisez-vous aussi le matériel ?
Nous concevons la stack logicielle et l'intégrons à votre matériel — et nous travaillons étroitement avec les fabricants sur les protocoles, les specs et la sélection. La phase de découverte vous dit exactement où placer la frontière matériel/logiciel.
Q.02Que se passe-t-il quand les appareils passent hors ligne ?
Ils continuent de fonctionner. Logique edge et stockage local sont conçus dès le départ, avec synchro à la reconnexion et résolution de conflits. Le hors-ligne est un état conçu, au comportement défini — jamais une erreur.
Q.03Comment gérez-vous la sécurité des appareils ?
Identité par appareil, transport chiffré, mises à jour OTA signées et permissions cloud en moindre privilège. Un appareil compromis doit rester un incident contenu, pas une brèche de toute la flotte — et nous architecturons exactement pour ça.
Q.04Pouvez-vous sauver un projet IoT au point mort ?
Souvent, oui. Nous auditons la stack de bout en bout — du firmware au cloud — et vous donnons une lecture honnête de ce qui tient et de ce qui doit changer. Le diagnostic habituel : des jointures entre prestataires ; le remède habituel : une seule équipe responsable.
Q.05Quelle connectivité devrions-nous utiliser ?
Cela dépend de l'environnement. Wi-Fi pour le grand public en intérieur, BLE pour la courte portée sur batterie, cellulaire (LTE-M / NB-IoT) pour la longue portée, LoRaWAN pour l'ultra-basse consommation en milieu rural. Nous prenons cette décision dès la première semaine de découverte selon votre économie unitaire.
Q.06Comment gérez-vous les mises à jour OTA en toute sécurité ?
Déploiement progressif (5% → 25% → 100%), rollback automatique sur métriques d'échec, firmware dual-bank pour qu'une mise à jour échouée ne brique jamais un appareil, et images signées pour qu'aucun firmware non autorisé ne puisse se charger.
Q.07Cela passera-t-il à l'échelle d'un million d'appareils ?
Les architectures que nous déployons sur AWS IoT Core et Azure IoT Hub gèrent couramment des millions d'appareils. La contrainte est rarement l'échelle — c'est la discipline opérationnelle autour des opérations de flotte, de l'OTA et de l'observabilité.
Q.08Pouvez-vous ajouter de la maintenance prédictive ou de la détection d'anomalies sur la télémétrie ?
Oui — une fois que la flotte diffuse une télémétrie propre et étiquetée, c'est là que l'IoT rapporte. Nous commençons par des baselines simples par seuils et statistiques (qui détectent la plupart des problèmes), puis ajoutons des modèles ML pour la prédiction par motifs là où les données le permettent. Nous ne vous vendrons pas un modèle ML avant que vous n'ayez des mois de données historiques fiables pour l'entraîner.
Vous mettez du logiciel dans
quelque chose de physique ?
Frigos, kiosques, capteurs, machines — dites-nous ce que l'appareil doit faire. Un ingénieur senior répond sous un jour ouvré avec une lecture d'architecture.