Nous accompagnons les entreprises à moderniser leurs infrastructures, industrialiser leurs données, exploiter l’intelligence artificielle et sécuriser leurs plateformes grâce à un ensemble d’expertises complémentaires maîtrisées de bout en bout.
Notre approche Momentum structure chaque intervention, quel que soit le domaine (Cloud, Data, DevOps, IA ou Sécurité). Elle permet de prioriser les actions, accélérer l’implémentation et garantir la qualité des résultats.
- Prioriser les cas d’usage +VA
- Mesurer le ROI rapidement.
- Aligner technique & business.
- Sécuriser l’existant (accès, données, Cloud).
- Clarifier le périmètre et les contraintes SI.
- Définir l’architecture cible fiable & scalable.
- Valider la faisabilité en quelques jours.
- Tester performance & UX avant d’investir.
- Réduire le risque projet.
- Mettre en production un périmètre contrôlé.
- Mesurer l’usage réel (adoption, stabilité).
- Prouver la valeur en conditions réelles.
Structurer l’exploitation (monitoring…)
Définir les KPIs de succès.
Adapter la solution au métier.
- Industrialiser (sécurité, CI/CD, observa…)
- Optimiser coût/perf.
- Monter à l’échelle en maîtrisant les risques.
2023
Sonatel : Moderniser à grande échelle avec un Cloud Privé résilient
Leader du secteur télécom en Afrique de l’Ouest, Sonatel mène un programme stratégique de modernisation digitale pour accompagner la croissance de ses services, renforcer la résilience
Une architecture traditionnelle est rigide et difficile à faire évoluer.
Le Cloud Native repose sur des microservices, Kubernetes et l’automatisation : scalabilité instantanée, résilience, déploiements rapides et coûts mieux maîtrisés.
Dès que vos modèles quittent l’expérimentation pour aller en production.
Le MLOps garantit fiabilité, monitoring, retraining automatique et conformité, indispensable dès qu’il y a plusieurs modèles ou des usages métier critiques.
En appliquant les fondamentaux : IAM strict, isolation réseau, gestion des secrets, scans CI/CD, contrôle des permissions, durcissement des nodes et supervision continue. Objectif : réduire les risques d’exécution non autorisée et les dérives opérationnelles.
En cadrant clairement le cas d’usage, en validant la valeur via un prototype rapide, puis en industrialisant avec Data Engineering + MLOps + gouvernance IA. La clé : un problème métier bien défini, des données propres et un déploiement maîtrisé.
En combinant IAM, chiffrement, segmentation, DevSecOps, audits réguliers et surveillance continue (logs, alertes, anomalies). Le modèle Zero Trust devient incontournable pour réduire les risques.
Une architecture modernisée permet des déploiements 4x plus rapides, une réduction des incidents, une meilleure exploitation des données et une baisse des coûts Cloud via FinOps. Le ROI se mesure très vite : moins de risques, plus de productivité, meilleures performances.
Parlez nous de vos objectifs et points de douleur aus ein de votre business.
