Systèmes de Production Incassables pour SaaS Ambitieux
Ingénierie dirigée par CTO pour stabiliser, sécuriser et scaler votre plateforme — même en pleine croissance et sous trafic réel.
Nous ne construisons pas de MVP. Nous réparons ce qui casse quand votre produit devient critique.
Dirigé par le fondateur. Vous parlez directement avec le CTO Jeremy Jacquemus — ce n’est pas délégué.
D’un MVP IA à des systèmes prêts pour la production
Beaucoup d’équipes démarrent désormais avec du code généré par l’IA, des outils no-code, ou des prototypes propulsés par des LLM.
Cette vitesse est utile — jusqu’à ce que la réalité de la production frappe. Ensuite, ça casse de manière prévisible.
Ce que nous voyons, encore et encore :
- Aucune frontière de sécurité
- Aucune observabilité ni alerting
- Latence et coûts imprévisibles
- Du code qui marche une fois, pas de façon fiable
- Des systèmes impossibles à maintenir sous charge
Ce que fait Neyto :
Nous prenons des systèmes générés par l’IA ou expérimentaux et nous les transformons en architectures sécurisées, scalables et prêtes pour la production — avec des tests, du monitoring, des pipelines de déploiement et une discipline opérationnelle.
L’IA est un outil. La fiabilité en production est le produit.
Résultats Mesurés
Résultats anonymisés livrés sur des missions récentes.
99,99%
Uptime
Stabilité restaurée sous trafic réel en production.
~2s → ~120ms
Latence sous charge
Des gains de performance que les utilisateurs et les SLA ressentent.
~45%
Réduction coûts cloud
Gaspillage supprimé et dépenses rendues prévisibles.
Heures → minutes
Déploiements
Releases plus sûres avec des pipelines durcis.
+40%
Vélocité équipe
Moins de firefighting, plus de livraison.
Preuve d’Incident Production
Sauvetage Production — SaaS B2B (Post-Seed)
Panne évitée sous pression réelle, puis durcissement du système pour que ça ne se reproduise pas.
Lors d’une hausse de trafic d’environ 3k à environ 25k utilisateurs concurrents, la plateforme a commencé à tomber à cause de contention base de données et de déploiements non sûrs.
Ce que nous avons changé
- Refonte du write path pour supprimer les points chauds de contention
- Mise en place d’un connection pooling correct et de patterns d’accès DB plus sûrs
- Déploiement d’un CI/CD zéro downtime avec discipline de rollback
Résultat
- 0 downtime pendant le pic de trafic
- Latence réduite de ~1,8s → ~140ms
- Risque d’incident éliminé avant le lancement public
Études de Cas Réelles
Anonymisées. Pilotées par les métriques. Axées production.
Sauvetage de Stabilité d’une Plateforme SaaS
Contexte
Plateforme SaaS B2B, post-seed, croissance rapide des utilisateurs.
Problème
- Latence API >2s sous charge
- Incidents production fréquents
- Déploiements manuels
- Pas de vrai monitoring
Ce Que Nous Avons Fait
- Ré-architecture des services cœur en Golang
- Mise en place d’un CI/CD avec déploiements zéro downtime
- Ajout d’une observabilité complète (métriques, logs, alertes)
- Optimisation des accès base de données
Résultats
- Latence réduite de ~2s → ~120ms
- Uptime amélioré à 99,99%
- Déploiements passés d’heures → minutes
- Vélocité équipe d’ingénierie +40%
Délai
8 semaines
Focus
Fiabilité, CI/CD, observabilité, performance
Audit Coûts Cloud & Scalabilité
Contexte
Produit API-first avec factures cloud imprévisibles.
Problème
- Coûts cloud qui augmentent plus vite que le revenu
- Aucune visibilité sur les coûts
- Infrastructure sur-provisionnée
Ce Que Nous Avons Fait
- Audit complet d’infrastructure
- Analyse de charge et right-sizing
- Stratégie d’auto-scaling
- Monitoring des coûts et alertes
Résultats
- Coûts cloud réduits d’environ 45%
- Dépenses mensuelles prévisibles
- Système capable d’encaisser 10× de trafic sans ré-architecture
Focus
Contrôle des coûts, marge de scaling, visibilité opérationnelle
Mise en Production d’un MVP Généré par l’IA
Contexte
MVP IA construit par le fondateur via du code généré.
Problème
- Pas de modèle de sécurité
- Pas de tests
- Aucune sécurité de déploiement
- Impossible d’onboarder des ingénieurs
Ce Que Nous Avons Fait
- Refactor de l’architecture pour la maintenabilité
- Ajout auth, autorisations et gestion de secrets
- Mise en place CI/CD, monitoring et gestion des défaillances
Résultats
- Système prêt pour la production en 6 semaines
- Onboarding d’ingénieurs sécurisé
- Fondation prête pour conformité et scaling
Délai
6 semaines
Focus
Sécurité, CI/CD, maintenabilité, opérabilité
Piloté par un CTO
Neyto est dirigé par Jeremy Jacquemus, CTO avec plus de 20 ans à construire et opérer des systèmes de production, en startup comme en entreprise.
Engagement piloté par le fondateur. Vous travaillez directement avec Jeremy — il est responsable des résultats.
Expérience :
- Plateformes SaaS à fort trafic
- Environnements entreprise (Airbus, Orange)
- Architectures cloud-native
- Systèmes sensibles en matière de sécurité
Ce n’est pas de la théorie — c’est de l’ingénierie éprouvée sur le terrain.
Ce Que Nous Faisons
Ingénierie de niveau production pour plateformes SaaS qui doivent survivre au trafic réel à grande échelle
CTO-as-a-Service
Stratégie technique, décisions d'architecture, structure d'équipe et gouvernance des livraisons. Leadership technique de niveau exécutif sans le coût d'un cadre à temps plein.
Audits Systèmes de Production
Revue d'architecture, analyse de sécurité, goulots d'étranglement de scalabilité et inefficacités cloud. Identifier ce qui casse avant que ça ne casse.
Transformation MVP → Production
Refactoring, observabilité, CI/CD, disaster recovery et tests de charge. Transformer des prototypes prêts pour démo en systèmes qui gèrent le trafic réel et survivent aux pannes.
Infrastructure & DevOps à l'Échelle
Kubernetes, architecture cloud, monitoring et déploiements sans interruption. Fiabilité de niveau entreprise pour systèmes à fort trafic.
Pour Qui Est Neyto
Neyto est fait pour vous si :
- Vous avez un SaaS ou une API en production avec de vrais utilisateurs
- Votre infrastructure commence à montrer des failles
- Scaler vous rend nerveux
- Les pannes, la sécurité ou les coûts cloud deviennent des risques business
Neyto n'est pas un bon fit si :
- Vous cherchez un MVP au rabais
- Vous voulez des features rapides sans responsabilité long terme
- Le prix est votre critère principal
Les produits sérieux exigent des systèmes sérieux.
Pourquoi les Décisions de Niveau CTO Comptent
Les choix architecturaux précoces se composent dans le temps—en bien ou en mal
Dans les premiers mois d'une startup, chaque heure compte. Il est tentant de prendre des raccourcis : ignorer les index de base de données, coder en dur les configurations, déployer sans monitoring, reporter la sécurisation. La plupart des fondateurs supposent qu'ils 'corrigeront ça plus tard' quand ils auront plus de ressources.
Voici ce que j'ai appris après plus de 20 ans à construire des systèmes de production : les décisions architecturales prises dans les 6-12 premiers mois déterminent si votre plateforme peut scaler pour gérer le trafic réel, ou si vous passerez les deux prochaines années à la réécrire pendant que vos concurrents avancent plus vite.
La différence de coût entre bien faire dès le départ et corriger plus tard n'est pas de 2x ou 3x—c'est souvent de 10x à 20x en temps, argent et coût d'opportunité. Pire, certaines décisions créent une dette technique si profonde que la seule solution est une réécriture complète, que la plupart des startups ne survivent pas.
Trois Décisions Qui Détruisent les Startups
Négliger la Conception de Base de Données
La Mauvaise Décision
Un fondateur SaaS a lancé avec un schéma MongoDB le traitant comme un dump JSON. Pas d'index, pas d'optimisation de requêtes, documents profondément imbriqués avec des tableaux de tableaux. Ça fonctionnait bien pour les 100 premiers clients.
Ce Que Ça Leur a Coûté
À 2 000 clients, les requêtes prenaient 8-15 secondes. Les clients partaient avant de finir l'onboarding. Le schéma était tellement cassé qu'ajouter des index ne suffirait pas—ils ont eu besoin d'une refonte complète du modèle de données et d'une migration sans interruption. Coût : 6 mois de développement, 180K€ en coûts d'ingénierie, et une runway perdue qui a tué leur Série A.
Ignorer la Sécurité dès le Premier Jour
La Mauvaise Décision
Une plateforme B2B en phase précoce stockait les clés API en clair, n'avait pas de rate limiting, utilisait MD5 pour les mots de passe, et commitait les fichiers .env dans des repos GitHub publics. Les fondateurs prévoyaient de 'sécuriser avant les clients entreprise.'
Ce Que Ça Leur a Coûté
Un chercheur en sécurité a trouvé les credentials exposés et l'a signalé publiquement avant qu'ils ne puissent réagir. Trois contrats entreprise signés (450K€ ARR) ont été immédiatement annulés. Leur assurance ne couvrait pas la brèche car la négligence grave annulait la police. L'entreprise a fermé 4 mois plus tard.
Aucune Observabilité ni Monitoring
La Mauvaise Décision
Une startup fintech a livré son MVP sans logging, sans tracking d'erreurs, sans monitoring de performance, et sans alertes. Quand les choses cassaient, ils l'apprenaient des clients en colère. Déboguer signifiait ajouter des console.log et redéployer.
Ce Que Ça Leur a Coûté
Un bug de traitement de paiement est passé inaperçu pendant 11 jours, causant 340K€ de transactions échouées et de charges en double. Ils ne l'ont découvert que quand les clients ont massivement signalé leurs cartes bancaires comme fraude. Le nettoyage a pris 4 mois, leur a coûté leur relation avec le processeur de paiement, et nécessité une migration vers un nouveau processeur avec 6 mois de réserves bloquées.
Le Pattern Est Toujours le Même
Ce ne sont pas des cas isolés—ce sont les modes de défaillance les plus courants que je vois dans des dizaines de startups. Les fondateurs qui survivent sont ceux qui ont traité l'infrastructure, la sécurité et l'observabilité comme des préoccupations de première classe dès le premier jour, pas comme des bonus pour plus tard. Les décisions architecturales de niveau CTO ne sont pas coûteuses—elles empêchent votre startup de devenir une autre statistique.
Avant / Après
La transformation d'un MVP fragile vers un système de production robuste
Stabilité du Système
Avant
- Pannes de 15-20 min pendant les pics de trafic
- Redémarrages manuels quand les services crashent
- Incidents découverts par les plaintes clients
- Aucun failover ou récupération automatique
Après
- 99,99% d'uptime avec health checks automatisés
- Infrastructure auto-réparatrice avec Kubernetes
- Alertes proactives avant impact utilisateur
- Déploiements et rollbacks sans interruption
Performance à l'Échelle
Avant
- Temps de réponse API dégradés sous charge
- Requêtes DB en timeout pendant les pics
- Aucun cache, chaque requête frappe la DB
- Région unique, pas de CDN ni optimisation edge
Après
- Latence p95 sous 100ms à 10x le trafic
- Cache Redis pour opérations en lecture
- Requêtes optimisées avec indexation appropriée
- CDN multi-région avec mise en cache edge
Sécurité & Conformité
Avant
- Auth manquante sur endpoints admin internes
- Dépendances avec CVEs connus
- Secrets hardcodés ou dans fichiers env
- Aucun log d'audit ni contrôle d'accès
Après
- Contrôle d'accès basé rôles (RBAC) appliqué
- Scan de vulnérabilités automatisé en CI/CD
- Secrets gérés dans vaults chiffrés
- Piste d'audit complète pour conformité
Ce Qui Casse à l'Échelle
À cette échelle, les systèmes ne tombent pas en panne au hasard — ils finissent par échouer, de façon prévisible.
Si vous voyez l’un de ces signaux, l’échec est déjà programmé.
Bases de données sous vraie concurrence
Verrous, requêtes lentes et pools épuisés apparaissent dès que le trafic devient réel.
CI/CD incapable de déployer en sécurité
Tests flaky, releases risquées et rollbacks manuels transforment chaque déploiement en pari.
Observabilité absente quand l'incident arrive
Sans tracing, logs et alertes, diagnostiquer devient du hasard sous pression.
Failles de sécurité révélées par la croissance
Quand la surface d'attaque s'élargit, les raccourcis deviennent des risques de brèche et de conformité.
Coûts cloud qui augmentent plus vite que le revenu
Sur-provisionnement et inefficacité augmentent la burn rate mois après mois.
Équipes ralenties par le firefighting
Les ingénieurs réagissent aux incidents au lieu de construire.
Ce sont des problèmes de niveau CTO, pas des tâches de développement.
Ce Qui Se Passe Si Vous N’Agissez Pas
La dette technique se compose en silence.
- Les pannes arrivent pendant les pics d’usage
- Les problèmes de sécurité apparaissent trop tard
- Les coûts cloud s’emballent de manière imprévisible
- Les équipes ralentissent à cause du firefighting
- Les réécritures coûtent 3 à 5× plus cher que des corrections précoces
Le système le plus cher est celui que vous corrigez trop tard.
Pourquoi Faire Confiance à Neyto
Autorité construite à travers des décennies d'ingénierie systèmes de production—pas des promesses marketing
20+ Ans Ingénierie Systèmes Production
Expertise niveau CTO couvrant infrastructure entreprise et scaling startup. Systèmes architecturés pour gérer des millions d'utilisateurs simultanés, des milliards de requêtes quotidiennes et des transactions financières mission-critiques. Expérience acquise en déboguant des pannes de production à 3h du matin, pas en lisant des articles de blog.
Prouvé en Entreprise & Startup
Infrastructure construite pour des entreprises Fortune 500 traitant des milliards en transactions. Scalé des startups du prototype à la Series B, gérant une croissance de trafic x100 sans réécriture architecturale. Nous comprenons les deux mondes—exigences de fiabilité entreprise et contraintes de vélocité startup.
Responsabilité Totale, Zéro Excuse
Quand nous construisons un système, nous assumons sa fiabilité. Pas de rejets de responsabilité sur l'infrastructure, pas de blâme sur 'l'équipe précédente', pas d'excuses quand ça casse. Nous architecturons pour la défaillance, planifions le pire scénario et assumons la pleine responsabilité de l'uptime et l'intégrité des données.
Ingénierie Calme Sous Pression
Les crises de production requièrent une réflexion claire, pas de panique. Notre approche : débogage systématique, analyse cause racine, communication transparente avec les parties prenantes. Nous documentons ce qui a cassé, pourquoi ça a cassé et ce que nous avons changé pour empêcher la récurrence. Pas de drame, pas d'héroïsme—juste de l'ingénierie disciplinée.
Pourquoi Neyto
Expertise systèmes de production acquise à travers 20+ ans de construction et réparation d'infrastructure mission-critique
20+ Ans Expérience Production
Ex-CTO avec expérience entreprise et startup. Nous avons architecturé et scalé des systèmes gérant des millions d'utilisateurs simultanés, des milliards de requêtes et des transactions mission-critiques.
Fiabilité Plutôt Que Hype
Nous ne courons pas après les tendances ou les mots à la mode. Nous construisons des architectures éprouvées qui survivent aux pics de trafic, gèrent les pannes en cascade avec grâce et scalent horizontalement sans réécriture.
Responsabilité Complète
Nous assumons les résultats, pas les livrables. Quand nous déclarons un système production-ready, nous voulons dire qu'il survivra au trafic réel et aux pannes. Notre réputation en dépend.
Architecture Systèmes Niveau CTO
Expertise approfondie en orchestration Kubernetes, services Go/Node.js, infrastructure AWS/GCP, automatisation CI/CD, hardening sécurité et optimisation performance sous charge.
Cas d'Usage
Ingénierie systèmes de production pour plateformes qui doivent scaler de manière fiable sous trafic réel
Scaling SaaS
Transformer votre SaaS en croissance en système de niveau production qui gère les pics de trafic, maintient 99.9%+ uptime et scale horizontalement sans réécriture architecturale.
Sauvetage Dette Technique
Refactorer des MVP instables en systèmes bien architecturés et maintenables. Éliminer les goulots de performance, améliorer l'observabilité et préparer une croissance x10.
Sécurité & Conformité
SOC 2, ISO 27001, RGPD et exigences de sécurité entreprise. Renforcer l'infrastructure, implémenter authentification et chiffrement appropriés, passer les audits du premier coup.
Cloud & Infrastructure
Orchestration Kubernetes, failover multi-région, automatisation disaster recovery et optimisation coûts cloud pour systèmes critiques en production.
Ingénierie Performance
Optimisation requêtes base de données, stratégies de cache intelligentes, load balancing et tracing distribué pour API à fort trafic mission-critiques.
Prototype IA → Système Production-Ready
Transformez des MVP générés par IA en plateformes production robustes et fiables. Nous prenons votre prototype IA (code généré par ChatGPT, POC construit hâtivement ou MVP accéléré par LLM) et le reconstruisons avec gestion d'erreur appropriée, contrôles sécurité, requêtes optimisées, observabilité complète et gestion des coûts. Ingénierie production-first qui garantit que votre système construit par IA survit au scale.
Comment Ça Marche
Des engagements conçus pour réduire le risque et augmenter la confiance en production.
Audit Technique
Identifier les risques cachés qui menacent l’uptime, la sécurité et la scalabilité.
La plupart des audits révèlent des risques qui coûteraient 50k€+ s’ils étaient découverts trop tard.