À propos
Expert indépendant en infrastructure data et IA. Performance, scalabilité, fiabilité, résilience et coûts, examinés sur toute la pile.
Je suis Julien Laurenceau. Je travaille avec des CTO, des DSI, des responsables plateforme et data, des équipes SRE et des investisseurs, sur les questions qui déterminent la performance d’une plateforme data ou IA, ce qu’elle coûte, et sa tenue quand quelque chose tombe.
On me fait intervenir à deux moments. Avant un engagement : une montée en charge, une migration, une refonte d’architecture, un achat matériel ou fournisseur, une opération capitalistique. Et quand une plateforme en production cesse de se comporter de façon prévisible, alors que le diagnostic interne a atteint sa limite. Dans les deux cas la valeur est la même : une lecture technique indépendante, rendue vite, sur laquelle on peut agir.
Je ne m’arrête pas à la frontière d’une couche
Mon parcours a une particularité : je suis à l’aise sur toute la pile plutôt qu’à l’intérieur d’un seul produit. Dans une même mission, je peux lire du code applicatif, examiner un modèle de données, profiler un moteur de traitement distribué, inspecter l’ordonnancement Kubernetes et les chemins réseau, analyser le comportement d’un cluster Ceph ou MinIO, vérifier la configuration du système et de l’infrastructure, puis confronter les spécifications de disques d’un devis fournisseur à ce que ces disques délivrent réellement sous le schéma d’accès que la charge produit.
Cette amplitude vient de vingt ans passés des deux côtés de la ligne : d’abord en HPC et en optimisation numérique, ensuite en infrastructure data de production. C’est ce qui me permet de dire où se trouve un problème plutôt que là où il se manifeste, et c’est la raison pour laquelle mes recommandations de dimensionnement sont souvent plus petites que celles des fournisseurs.
Parcours
PhD en optimisation numérique, dix ans en calcul haute performance. Plus de vingt ans d’expérience hands-on en production sur des systèmes distribués, des plateformes data et du cloud privé.
J’ai travaillé dans la banque, les télécoms, l’aérospatial et l’imagerie satellite, sur des systèmes où la performance et la fiabilité ont des conséquences financières directes : data lakes multi-pétaoctets, Spark sur Kubernetes, pipelines Kafka, stockage objet Ceph et MinIO, Cassandra et ScyllaDB, PostgreSQL, et l’infrastructure qui porte l’entraînement et l’inférence des modèles.
Là où je suis allé en profondeur
- Data lakes multi-pétaoctets en cloud privé
- Spark sur Kubernetes : performance, fiabilité, coûts
- Pipelines Kafka : dimensionnement, performance, fiabilité
- Stockage objet à grande échelle : Ceph, MinIO, S3
- Cassandra et ScyllaDB en production, notamment en contexte bancaire
- Résilience, plan de reprise et validation des RTO / RPO
- Plan de capacité et dimensionnement matériel, de la charge jusqu’au choix des serveurs et des disques
- Pipelines d’imagerie satellite et géospatiaux
- HPC et optimisation numérique
- Infrastructure IA et pipelines de données d’entraînement
- Architecture de cloud privé et plan de capacité
Comment je travaille
Remote-first, sur des missions cadrées avec des livrables clairs. Je préfère les interventions courtes à fort effet de levier (audits, due diligence, plan de capacité, revues flash, appels expert, advisory récurrent) aux longues missions de renfort. L’objectif est de laisser vos équipes avec une vision plus nette de leur propre système et une roadmap priorisée, pas avec une dépendance à moi.
Je ne vends ni implémentation, ni licences, ni matériel, et je n’ai de partenariat avec aucun fournisseur. Aucune de mes conclusions ne dépend de ce que vous achèterez ensuite. Quand ma recommandation est d’acheter moins, de ne rien dépenser ou de garder l’existant, il n’y a aucun intérêt qui tire dans l’autre sens.
Basé à Bordeaux. Je travaille en français et en anglais, avec des clients en Europe et en Amérique du Nord, et je cale les entretiens et les restitutions sur le fuseau horaire du client.