API et microservices
API REST, authentification JWT, RBAC, découpage en services, traitements asynchrones (Celery), intégration de services d'inférence IA.
Expertise · Backend
Architecte backend & lead backend
Des backends sobres qui tiennent la charge, se déploient sans drame et laissent la place à l'IA.
Le problème que je résous
Un produit ralentit, les déploiements font peur, chaque nouvelle fonctionnalité touche tout le reste, et l'arrivée d'un composant IA menace l'équilibre de l'ensemble. Le plus souvent, ce n'est pas la technologie qui est en cause, mais le découpage : des responsabilités mélangées, des données sans frontières claires, du synchrone là où il faudrait de l'asynchrone.
Je conçois des architectures backend lisibles, où chaque couche a un rôle, chaque décision est écrite avec sa raison, et où un service d'IA peut s'ajouter comme un composant — pas comme une réécriture.
Ce que je conçois
Systèmes temps réel
WebSockets (Socket.io, Django Channels), voix et vidéo avec WebRTC et un SFU mediasoup, gestion de salles et de rôles.
Plateformes multi-tenant
Isolation des clients, gestion des rôles, tableaux de bord analytiques, monorepos (Turborepo) et paquets partagés.
Comment je travaille
- Partir des flux réels — qui appelle quoi, à quelle fréquence, avec quelle tolérance à la latence.
- Séparer les responsabilités — signalisation et média, lecture et écriture, synchrone et asynchrone.
- Écrire les décisions — chaque choix d'architecture documenté avec sa raison et ses alternatives.
- Mesurer sous charge — l'architecture se juge à ce qu'elle supporte en vrai.
Exemples
- Plateforme temps réel avec voix — 218 000 requêtes en 3 h sur 2 vCPU / 2 Go. Voir le schéma
- SaaS B2B multi-tenant — Django 5, DRF, Channels, Celery, JWT, RBAC. Voir le schéma
- Microservices d'inférence — services Python et ONNX intégrés à une plateforme existante. Voir le schéma
- Streaming vidéo — encodage adaptatif FFmpeg, 1 500 utilisateurs simultanés.
- Applications pour une administration publique — gestion du courrier (API Express, React, RBAC) et cartographie des risques.
À lire : Tenir 218 000 requêtes sur 2 vCPU.
Questions fréquentes
Que fait un architecte backend ?
Il conçoit la structure du côté serveur d'une application : découpage en services, modèle de données, API, authentification et droits, traitement asynchrone, temps réel, déploiement. Son objectif est un système qui tient la charge, reste sécurisé et peut évoluer sans réécriture.
Microservices ou monolithe ?
Cela dépend de l'équipe et du produit. Un monolithe bien découpé est souvent le bon point de départ ; les microservices se justifient quand des parties du système ont des rythmes de déploiement, des contraintes de charge ou des technologies différentes — par exemple un service d'inférence IA à côté d'une application web.
Peut-on faire un système performant sur une petite infrastructure ?
Oui. Une plateforme temps réel avec voix que j'ai conçue a traité 218 000 requêtes en 3 heures sur un serveur de 2 vCPU et 2 Go de RAM. La clé : séparer les responsabilités et dimensionner chaque couche pour ce qu'elle fait.
Avec quelles technologies backend travaillez-vous ?
Python (FastAPI, Flask, Django avec DRF, Channels et Celery), Node.js (Express, Socket.io), WebRTC avec mediasoup, PostgreSQL, MySQL, MongoDB, Docker, Nginx, Caddy, et les clouds GCP, Azure et OVH.
Un projet de transformation, une architecture à concevoir ?
Entreprises, startups, institutions : décrivez-moi votre contexte en quelques lignes. Je réponds personnellement, avec un premier avis sur la faisabilité et la démarche.
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