NXO  fait évoluer sa pratique NetDevOps pour concilier des approches sur mesure et industrielles qui intègrent l’IA afin de répondre aux spécificités des clients et à leurs différents niveaux de maturité.

Des innovations fortes 

Ces derniers mois, le framework NetDevOps a fortement évolué afin de répondre aux enjeux croissants d’automatisation, de standardisation et d’exploitation intelligente des infrastructures réseau. Parmi les apports majeurs, NXO a développé un agent IA conversationnel capable d’interroger l’ensemble des infrastructures connectées afin d’aider les équipes à mieux naviguer dans des environnements complexes et hétérogènes. Cet assistant intelligent constitue une véritable aide opérationnelle pour accélérer les diagnostics, faciliter l’accès à l’information et améliorer l’expérience des exploitants.

Un front-end ergonomique offrant une couche d’abstraction complète vis-à-vis du code a aussi été créé. Cette interface centralise les opérations de build et de run au sein d’un point de gestion unique, permettant ainsi aux utilisateurs de piloter leurs automatisations de manière intuitive et industrialisée, sans expertise en développement.

Afin de répondre aux différents niveaux de maturité de ses clients, l’offre NXO s’articule autour de trois niveaux d’accompagnement :

Structuration et montée en maturité

Une approche basée sur des scripts, des méthodologies, des bonnes pratiques et des formations permet de redonner un cadre cohérent aux organisations ayant des initiatives d’automatisation décentralisées.

Framework prêt à l’emploi

Une solution « sur étagère » intégrant un front-end unifié ainsi qu’un ensemble de connecteurs déjà développés, permettant une mise en œuvre rapide et industrialisée.

Approche sur mesure

Une offre dédiée aux grands comptes nécessitant des développements spécifiques, des intégrations avancées ou des architectures adaptées à des environnements critiques et complexes.

Une équipe d’experts reconnue pour mener à bien les projets 

La pratique NetDevOps NXO s’appuie aujourd’hui sur une équipe composée de 12 architectes logiciels et développeurs, 2 Scrum Masters et 1 responsable de pratique NetDevOps. Le groupe accompagne plus de 20 clients en production. Son approche repose sur l’utilisation des outils communautaires. 

L’ensemble des développements sont réalisés selon des standards stricts en mode DevSecOps, garantissant sécurité, qualité et maintenabilité. NXO accompagne également ses clients dans la mise en conformité de leurs pipelines CI/CD avec les meilleures pratiques du marché. Enfin, l’ESN investit fortement dans la construction d’agents IA locaux, permettant de bénéficier des capacités de l’intelligence artificielle sans aucune fuite de données sensibles.

Avec Managed Icehouse, de nouvelles capacités Icehouse Ingest et Icehouse LakeOps, ainsi qu’un modèle Bring Your Own Cloud, Starburst veut aider les entreprises à exécuter leurs workloads d’IA et d’analytics dans des environnements hybrides et multicloud, sans perdre le contrôle de leur infrastructure.

Le déploiement de l’IA à grande échelle impose de nouvelles exigences aux architectures data. Les entreprises doivent pouvoir interroger des volumes importants de données, maintenir des performances élevées, garantir la résilience des systèmes critiques et conserver un haut niveau de contrôle sur leur infrastructure. C’est sur ce terrain que Starburst renforce sa proposition avec l’Enterprise Intelligence Platform, annoncée lors de son événement AI+Datanova.

La plateforme vise à permettre aux organisations d’exécuter l’IA directement sur des données distribuées, sans les déplacer ni changer de plateforme. Ce positionnement répond à la réalité des environnements d’entreprise, où les données sont rarement centralisées dans un seul système. Elles sont souvent réparties entre clouds publics, environnements hybrides, data lakes, applications SaaS, catalogues et systèmes métiers.

Selon une étude Mavvrik de 2025 citée par Starburst, 84 % des entreprises estiment que les coûts de l’IA réduisent leurs marges de plus de 6 %. Pour l’éditeur, la fragmentation des données joue un rôle majeur dans cette pression financière, car elle augmente les coûts de déplacement, de duplication, d’intégration et de gouvernance. Starburst défend donc une approche consistant à faire venir l’IA aux données, plutôt que l’inverse. Pour soutenir cette ambition, l’entreprise met en avant les performances de son moteur, présenté comme offrant jusqu’à deux fois les performances de Trino open source. Ce gain vise à permettre aux entreprises d’exécuter des workloads d’analytics et d’IA à grande échelle, tout en continuant à exploiter des environnements ouverts et distribués. Starburst insiste aussi sur les nouvelles capacités de résilience de sa Starburst Enterprise Platform, conçues pour garantir la continuité des systèmes critiques, y compris dans des architectures d’IA agentique.

L’une des annonces structurantes concerne Managed Icehouse, une capacité construite sur l’architecture ouverte d’Apache Iceberg et de Trino. Starburst rappelle que cette approche open lakehouse est déjà utilisée par des entreprises comme Netflix, Apple, Shopify ou Stripe. Avec Managed Icehouse, l’objectif est d’automatiser l’ensemble du cycle de vie des tables Apache Iceberg dans des environnements hybrides et multicloud. Deux briques principales sont mises en avant. Icehouse Ingest permet l’ingestion de fichiers en streaming et par batch. Icehouse LakeOps apporte de son côté l’optimisation intelligente des tables, l’ajustement des requêtes et une observabilité complète de la santé des tables. Ensemble, ces capacités doivent réduire la complexité opérationnelle liée aux architectures open lakehouse et rendre leur exploitation plus accessible dans les usages d’IA d’entreprise.

Starburst complète ce socle technique avec un modèle de déploiement Bring Your Own Cloud, désormais en preview. Cette approche étend Starburst Galaxy aux environnements cloud des clients tout en leur permettant de conserver le calcul, le réseau et les données dans leurs propres comptes cloud. L’objectif est de proposer l’expérience d’un service managé, sans imposer aux organisations de renoncer à la maîtrise de leur infrastructure, de leur sécurité ou de leur conformité. Ce modèle répond à une demande croissante des entreprises confrontées à des exigences de souveraineté, de sécurité et de contrôle opérationnel. Les clients peuvent ainsi bénéficier des capacités managées de Starburst tout en gardant la main sur les environnements dans lesquels leurs données sont stockées et traitées.

Ces briques d’infrastructure viennent soutenir AIDA, désormais disponible de manière générale, et les AI-Ready Data Products. AIDA permet aux utilisateurs métiers d’interagir avec les données distribuées de l’entreprise, de générer des visualisations, de déclencher des workflows ou de mettre à jour des enregistrements. Les AI-Ready Data Products apportent quant à eux le contexte métier, les métadonnées et les définitions nécessaires pour rendre ces usages plus fiables.

Avec cette annonce, Starburst ne se limite pas à présenter une nouvelle couche d’intelligence artificielle. L’entreprise cherche aussi à renforcer les fondations techniques nécessaires à une IA d’entreprise performante, résiliente et gouvernée, dans des environnements où les données restent distribuées par nature.

Avec cette prise en charge, Keepit renforce son positionnement sur la protection des applications collaboratives SaaS, en combinant sauvegarde automatisée, restauration point-in-time, recherche, comparaison de snapshots et stockage immuable.

La multiplication des applications SaaS transforme la manière dont les entreprises produisent, partagent et conservent leurs données. Les informations critiques ne se trouvent plus seulement dans les systèmes historiques, mais aussi dans des plateformes de collaboration, de gestion de projets et de travail d’équipe.

Keepit étend sa plateforme de sauvegarde et de restauration cloud à monday.com, utilisé par plus de 250 000 organisations dans le monde. Cette intégration vise les entreprises qui souhaitent protéger les données générées par leurs équipes produit, IT, créatives et projet au sein de la plateforme. La solution automatise la sauvegarde des tableaux, groupes, éléments, sous-éléments, fichiers, espaces de travail, équipes et métadonnées monday.com. Elle permet ainsi de conserver un historique des données et de faciliter leur récupération en cas de suppression, modification accidentelle ou incident opérationnel.

Keepit propose une restauration point-in-time, afin de revenir à un état précis des données. Les équipes peuvent rechercher et prévisualiser les éléments avant restauration, puis comparer plusieurs snapshots pour comprendre les changements intervenus entre différentes versions sauvegardées. L’éditeur met aussi en avant le stockage immuable dans un cloud indépendant. Les sauvegardes sont conservées dans une infrastructure distincte, avec des mécanismes conçus pour empêcher toute modification ou suppression des données sauvegardées. Cette séparation vise à renforcer la résilience des entreprises face aux incidents et à soutenir leurs besoins de conformité.

L’intégration de monday.com complète les mécanismes de protection existants de la plateforme collaborative. Elle s’ajoute à la capacité de Keepit à centraliser la gestion des sauvegardes de plusieurs applications SaaS dans un environnement unique, avec des fonctions de visibilité et de reporting pour les équipes IT et sécurité.

Le rapport Annual Data 2026 de Keepit indique que 90 % des opérations de restauration portent sur des fichiers ou éléments individuels. Cette tendance confirme l’importance d’une récupération granulaire et rapide, particulièrement dans les environnements collaboratifs où les données évoluent en permanence.

Avec monday.com, Keepit poursuit l’élargissement de sa plateforme, désormais compatible avec 16 applications collaboratives SaaS.

MWM  lance l’« AI Mobile Squad » en s’appuyant sur Gemini Enterprise de Google Cloud. Cette équipe d’agents IA spécialisés,  Designer, Product Manager et Developer, transforme un simple prompt en une application native iOS et Android en moins de trois minutes.

L’AI Mobile Squad remplace l’expérience d’IA généraliste précédemment proposée par MWM AI par une équipe coordonnée de trois agents spécialisés, un Product Manager, un Designer et un Developer, qui travaillent en séquence comme une véritable équipe produit. Construite sur les modèles Gemini de Google Cloud, dont Nano Banana, et orchestrée avec la plateforme d’agents Gemini Enterprise, l’AI Mobile Squad met une équipe produit mobile complète à la disposition de 500 millions de créateurs, solopreneurs et PME dans le monde.

Une équipe mobile complète, pas seulement un agent

Lors du lancement de MWM AI en février dernier, la solution a prouvé que chacun pouvait transformer un prompt en une application iOS native en quelques minutes. Mais créer une véritable activité mobile n’a jamais été le travail d’une seule personne. Il faut un Product Manager pour cadrer le produit, un Designer pour définir l’expérience, et un Developer pour écrire un code conforme aux standards d’Apple et de Google.

S’appuyant sur Gemini Enterprise, trois agents IA spécialisés sont désormais disponibles :

• L’agent Product Manager (chef de produit)  mène l’entretien de découverte, définit la vision produit et construit un brief précis qui structure l’ensemble du développement.

• L’agent Designer s’appuie sur ce brief pour concevoir un design system mobile complet, générer chaque écran sous forme de maquette prête pour la production, et créer des icônes prêtes pour l’App Store. Il permet ainsi de valider l’interface avant même qu’une ligne de code ne soit écrite, avec un temps moyen inférieur à trois minutes pour générer un premier design.

• L’agent Developer produit des applications SwiftUI prêtes pour la production sur les plateformes Apple, ainsi que des applications Kotlin pour Android. MWM AI est l’un des seuls générateurs d’applications par IA à produire du code dans les deux langages natifs utilisés par Apple et Google pour développer leurs propres systèmes d’exploitation.

Les trois agents partagent le même contexte et travaillent en séquence. Ils remplacent ainsi les cycles d’essais-erreurs propres aux générateurs mono-agent par la méthode et la rigueur d’une véritable équipe produit.

Chaque agent s’appuie sur 14 années de données mobiles propriétaires de MWM, plus de 70 applications lancées et un milliard de téléchargements. Cette base permet de capitaliser sur des design systems, des architectures de monétisation et des modèles de croissance qu’une IA généraliste ne peut pas reproduire. Là où les outils de vibe coding apprennent principalement à partir du web public, l’AI Mobile Squad hérite des mécaniques d’un portefeuille d’applications déjà performant à grande échelle.

L’annonce d’aujourd’hui constitue la première étape d’une ambition plus large pour MWM. Au cours des prochains mois, de nouveaux agents dédiés à l’App Store Optimization, à l’acquisition payante, au marketing, aux tests qualité et au support client viendront progressivement compléter la Squad. L’objectif : réunir dans un même espace de travail toutes les étapes nécessaires à la création et au développement d’une activité mobile, avec l’appui des 14 années d’expertise de MWM.

Une architecture IA construite sur l’ensemble de la stack Google Cloud

L’AI Mobile Squad s’appuie sur l’ensemble de la stack IA de Google Cloud. La plateforme d’agents Gemini Enterprise joue le rôle de moteur d’orchestration central : elle gère les passages de relais et le partage de contexte entre les agents spécialisés afin de garantir un processus de développement fluide, cohérent et efficace.

Gemini, y compris dans sa dernière version Gemini 3.5, alimente le raisonnement et le contexte partagé entre les agents qui composent l’AI Mobile Squad. Nano Banana assure quant à lui la génération d’images haute fidélité utilisées par l’agent Designer pour les maquettes et le studio d’icônes.

Cloud Run, Cloud Spanner et Google Cloud Storage permettent à MWM AI d’opérer son orchestrateur WebSocket en temps réel, sa ferme de build mobile et les espaces de travail utilisateurs sur trois régions : l’Europe, les États-Unis et l’Asie-Pacifique.

Cette approche intégrée s’appuie sur l’architecture optimisée pour l’IA de Google Cloud, qui fournit l’infrastructure évolutive et haute performance nécessaire pour coordonner le raisonnement complexe de la Squad et les flux de développement en temps réel.

L’AI Mobile Squad est disponible dès aujourd’hui sur mwm.ai sous forme d’abonnement, avec un essai gratuit proposé à tous les nouveaux utilisateurs. Chaque application créée est prête pour l’App Store et Google Play, avec distribution, abonnements, achats intégrés, paywalls, monétisation publicitaire, analytics en temps réel et A/B testing déjà intégrés.

« Le futur de la création d’applications ne repose pas sur une IA unique capable de tout faire seule, mais sur des agents spécialisés qui collaborent comme une véritable équipe produit. Avec l’AI Mobile Squad, nous réunissons un Product Manager, un Designer et un Developer qui travaillent ensemble pour transformer une idée en application mobile native prête à être lancée. C’est une première étape : demain, nous voulons couvrir l’ensemble de la chaîne de valeur d’un business mobile. Grâce à Google Cloud, nous disposons des modèles, des solutions et de l’infrastructure nécessaires pour continuer à innover. » déclare Jean-Baptiste Hironde, Fondateur et PDG de MWM.

« MWM illustre parfaitement la manière dont l’expertise mobile française peut être amplifiée par la pile d’IA de Google Cloud. En combinant nos modèles, notre technologie d’IA agentique et notre infrastructure pour construire son AI Mobile Squad, MWM franchit une nouvelle étape dans l’innovation mobile et contribue à faire entrer l’industrie dans l’ère agentique. » déclare Grégoire Peiron, Directeur Startups / Digital Natives au sein de Google Cloud France.