Nous accompagnons le développement de vos API FastAPI, applications Django et pipelines qui relient vos données, vos outils et vos usages, du cadrage à la mise en production.
Trois questions pour préparer un échange utile.
Question 1/3
Services
Pas des promesses. Des résultats.
Nous intégrons modèles prédictifs, recherche sémantique, agents et fonctionnalités LLM dans vos outils, avec évaluation, sécurité, supervision et maîtrise des informations envoyées aux modèles.
Audit du code, migration de versions, ajout de types et de tests, optimisation des traitements et conteneurisation : nous faisons évoluer votre logiciel par étapes jusqu’à un déploiement maîtrisé.
Ingestion multi-sources, nettoyage, transformation et restitution : nous automatisons vos flux avec Polars ou Pandas et une orchestration adaptée à leur fréquence. Le pipeline devient un composant fiable de votre système.
Nous concevons des API documentées avec FastAPI et Pydantic, ou des services web et produits SaaS avec Django et Flask. Chaque framework répond à un contexte produit, une architecture et des besoins différents.
API, application métier, data ou IA : partagez votre contexte pour identifier une première étape utile et réaliste.
Objectif
1
Python est un langage qui permet aux développeurs de construire un backend, des traitements et des fonctions d’intelligence artificielle dans un écosystème cohérent. Les échanges entre équipes et composants restent simples à maintenir.
2
FastAPI convient aux API et services asynchrones avec validation Pydantic et documentation OpenAPI. Django fournit un cadre complet pour les applications métier avec ORM, administration et authentification.
3
Polars, Pandas, scikit-learn, PyTorch et les outils d’orchestration couvrent la chaîne qui va de l’ingestion à la mise à disposition d’un modèle ou d’un indicateur métier.
4
Async pour les entrées-sorties, files de tâches pour les traitements longs, bibliothèques optimisées pour le calcul : l’architecture est choisie selon la charge mesurée et les contraintes du produit.
Maintenance
Un notebook ou un script valide une idée. Pour tenir en production, le code, les données, la sécurité et l’exploitation cloud doivent être structurés ensemble.
Types, tests Pytest, linting Ruff et dépendances verrouillées rendent les évolutions plus sûres et facilitent la reprise par une autre équipe.
Nous séparons requêtes, tâches asynchrones et calculs intensifs, puis mesurons latence, mémoire et volumes avant de cibler les optimisations.
Docker, intégration continue, logs, métriques et alertes assurent des déploiements reproductibles et rendent les incidents observables.
Types, tests Pytest, linting Ruff et dépendances verrouillées rendent les évolutions plus sûres et facilitent la reprise par une autre équipe.
Nous séparons requêtes, tâches asynchrones et calculs intensifs, puis mesurons latence, mémoire et volumes avant de cibler les optimisations.
Docker, intégration continue, logs, métriques et alertes assurent des déploiements reproductibles et rendent les incidents observables.
Interfaces
Pour une API typée, documentée et asynchrone qui alimente un site web, une application mobile ou d’autres services.
Pour une application métier qui bénéficie d’un ORM mature, d’une administration intégrée et d’un système d’authentification complet.
Pour les imports, transformations et calculs longs exécutés en arrière-plan, planifiés et suivis indépendamment des requêtes utilisateur.
Services
Nous partons des objectifs de votre entreprise, de vos utilisateurs et de vos contraintes d’exploitation. Cette technologie est retenue lorsqu’elle apporte une solution simple au produit.
Nous relions les traitements Python aux interfaces, aux bases existantes et aux outils de l’entreprise pour livrer une fonctionnalité complète, prête pour la production.
Tests, types, revues et démonstrations régulières rendent chaque livraison observable. Les limites de performance et de qualité des données sont traitées explicitement.
Dépôt, environnements, décisions d’architecture et procédures d’exploitation sont documentés. Vous restez propriétaire du code et capable de faire évoluer la plateforme avec votre équipe ou un consultant.
Nous transformons vos traitements manuels et vos sources dispersées en un outil Python exploitable au quotidien.
Nous transformons vos traitements manuels et vos sources dispersées en un outil Python exploitable au quotidien.
Pourquoi nous
PeakLab a construit une plateforme qui collecte, traite et restitue les données commerciales des pharmacies. Cette solution utilisant Python automatise les traitements auparavant manuels et alimente une application métier en marque blanche.
-75 % de temps de traitement par dossier
x10 sur la capacité par collaborateur
< 1 % d’erreurs de saisie
Méthode
Pas des promesses. Des résultats.
1
Nous identifions les utilisateurs, les sources, la qualité des données, les contraintes de sécurité et les indicateurs qui permettront d’évaluer le résultat.
2
Nous validons les risques techniques sur un périmètre réduit : contrat d’API, échantillon de données ou cas d’usage IA mesurable.
3
Le prototype devient un service structuré avec types, tests, gestion des erreurs, stockage, intégrations, règles de sécurité et environnement reproductible avant sa mise en production.
4
Nous déployons, instrumentons les traitements et suivons les performances techniques comme les résultats métier pour prioriser les évolutions.
Versions, performances, qualité des données ou dette technique : échangeons sur les priorités de votre existant.
FAQ
FastAPI est adapté aux API pures, aux microservices et aux traitements asynchrones, avec validation Pydantic et documentation OpenAPI. Django convient mieux aux produits métier ou SaaS qui profitent de son ORM, de son administration et de son authentification intégrés. Le choix dépend du produit et de son exploitation.
Copyright © PeakLab 2026. Tous droits réservés.
