F3 de Fennech
Nous avons développé une plateforme robuste, industrielle et résistante qui peut traiter jusqu'à 20 millions de transactions par jour. La plateforme comprend plusieurs outils génériques de production et de développement paramétrables qui nous permettent de créer des produits personnalisés.
Cette plateforme comprend 4 modules :
Technologies | Infrastructure as code, Framework propriétaire basé sur Python et Django, Postgresql, Machine Learning | ||||
Stratégie de sécurité | La version actuelle de notre plateforme intègre trois niveaux de sécurité standard pour la protection des données. Dans un premier niveau, nous appliquons à tous les utilisateurs, même à nos employés et aux scripts automatisés, des contrôles sur le type de données qu'ils peuvent créer, accéder et modifier, selon le rôle qui leur est assigné dans le système. Pour ce qui concerne les données, chacune est rattachée à une entité propriétaire, ce qui permet un contrôle de l'accès uniquement aux utilisateurs approuvés par le client ou ceux ayant un rôle d'administrateur dans le système. Comme ce filtre est réalisé au niveau le plus simple des requêtes, les seules données qui quittent la base de données sont celles auxquelles l'utilisateur a accès. Et finalement, il n'y a que les serveurs dûment identifiés qui peuvent accéder aux données through reverse proxies. Spécifiquement pour Fennech, et ses clients, nous avons ajouté à cette approche standard l'utilisation des V-Racks de l'infrastructure d'OVH. Ceci nous permet d'utiliser à son plein potentiel la protection de données d'OVH (DDoS, load balancers, multi country data centres, session expiration and CRSF management). | ||||
Domaine d'affaire | Finance, assurance et bancaire | Méthodologies de gestion de projet | TDD, Agile, Product driven, ISO 27001 | Taille équipe de projet | 4 |
Maturité technologique (TRL DOD) | 7 | Référence | fennech.com |
Collecte de données et tableaux de bord dans un contexte de sécurité
Nous avons été sélectionné afin de participer à un défi du gouvernement canadien avec notre partenaire Drone Vision International (DVI). L'objectif de ce projet est de développer, au meilleur coût possible, une solution intégrée de prévention de la livraison d’objets interdits par voie aérienne et terrestre dans les prisons fédérales.
La solution proposée, en plus d'être multi-niveaux, comprend de nombreuses technologies et des algorithmes de deep learning très élaborés, et sert de support à la décision en utilisant également la reconnaissance de modèles (pattern recognition). L'intégrité des journaux d'événements (event logs) est assurée grâce à l'utilisation de la technologie DLT (distributed ledger technology). Ethereum est la plateforme utilisée pour les données non financières.
Le projet est exécuté en trois phases. La phase actuelle est celle de la preuve de concept.
Technologies | Infrastructure as code, Framework propriétaire basé sur Python et Django, Postgresql, Deep Learning (neuraxle), mobile application, DLT (Ethereum) | ||||
Stratégie de sécurité | Ce projet n'est pas encore en phase de commercialisation, mais la stratégie est la même qu'avec Fennech. La sécurité physique sera basée sur un haut niveau de réseaux fermés encryptés. | ||||
Domaine d'affaire | Sécurité en milieu carcéral | Méthodologies de gestion de projet | TDD, Agile, R&D process | Taille équipe de projet | 4 |
Maturité technologique (TRL DOD) | 4 | Référence | site de DVI |
Reconnaissance de patterns
Depuis 2014, nous avons établi différents liens entre la reconnaissance de modèles de comportements provenant du monde réel et celle des mondes virtuels. Les outils de développement que nous avons élaboré dans le cadre de ces travaux nous sert maintenant dans des projets tels que ceux présentés précédemment.
Les premières opportunités de travail se sont présentés à travers des projets de R&D sur lesquels nous avons collaboré dans l'analyse de comportement, autant humain qu'animal. Nous avons pu amener cette expertise très nichée dans une perspective plus large sur le marché, à travers nos expériences dans le domaine du jeu et de la réalité augmentée.
Nous l'utilisons aussi maintenant dans un contexte de création d'une expérience utilisateur basée sur une première approche de l'IA, de même qu'à l'observation de comportements en finance sur le long terme et la collecte de données dans un contexte de sécurité, par exemple. Nous utilisons le Machine learning à des fins d'optimisation, et le Deep learning pour pouvoir traiter des volumes de données plus importants.
Technologies | Infrastructure as code, Framework propriétaire basé sur Python et Django, Postgresql, pandas, deep Learning (neuraxle), mobile application, 3D | ||||
Stratégie de sécurité | Les stratégies de sécurité employées dépendent du contexte de mise en oeuvre. Pour des applications présentées sur des lunettes 3D, on peut considérer qu'il n'y a pas de sécurité impliquée. Par contre, une application utilisant des données personnelles sera traitée au même niveau que nos applications du monde bancaire, en ce qui concerne la sécurité. | ||||
Domaine d'affaire | Multi domaine | Méthodologies de gestion de projet | TDD, Agile, R&D process, big data analysis | Taille équipe de projet | 6 |
Maturité technologique (TRL DOD) | 7 | Référence | --- |
Miniminus
Rien de mieux que les mots du fondateur de Miniminus pour présenter ce projet auquel nous avons grandement participé.
Nous sommes Miniminus, une nouvelle société éditrice d’histoires illustrées pour enfants, établie à Montréal. Start-up 100 % numérique et 100 % originale, nous proposons une autre façon de faire de l’édition en reformulant l’équation auteurs-lecteurs. Notre modèle d’affaires est pensé en fonction de cette équation et repose sur deux principes-clés : l’abonnement, côté lecteurs, et le partage des bénéfices, côté auteurs.
Nous nous associons à des auteurs créatifs (écrivains et illustrateurs). Nous développons un contenu original, innovant. Et nous distribuons les histoires par notre application, en six langues.
Technologies | Framework propriétaire basé sur Python et Django, Postgresql, mobile application | ||||
Stratégie de sécurité | La sécurité de ce projet repose sur la protection des données personnelles des clients. Les fonctions standards du Framework fournissent un niveau suffisant. | ||||
Domaine d'affaire | Édition jeunesse | Méthodologies de gestion de projet | Agile | Taille équipe de projet | 3 |
Maturité technologique (TRL DOD) | 9 | Référence | miniminus.com |