# FDTI llms.txt
Content generated from the public locale JSON files used by fdti.eu.

# FR

# FDTI | Studio IA & automatisation métier

FDTI est un studio IA qui conçoit des copilotes, des automatisations de processus, des applications métier, des APIs et des bases de données intégrés à vos outils.

# OVERVIEW

## IA, code et data au service de vos processus métiers
Nous construisons des outils qui connectent vos données, vos SaaS et vos outils internes pour rendre vos opérations plus rapides, plus fiables et plus automatisées. L’IA n’est pas un gadget en plus : elle devient une brique centrale dans vos processus quotidiens.

## Notre approche
- Vos données et vos outils comme point de départ. Du code et de l’IA là où ça compte. Des opérations plus fluides, plus fiables, plus automatisées.
- Nous partons du travail réel de vos équipes : documents à traiter, informations à retrouver, décisions à préparer, coordinations à fluidifier, tâches à automatiser. Identifier les étapes où l’IA apporte un gain concret Brancher les bonnes sources : bases, SaaS, fichiers, APIs, outils internes Concevoir un système robuste, sécurisé et exploitable au quotidien
- Nous livrons le bon niveau de solution selon le besoin : un copilote, un workflow assisté, une API, un back-office ou une application métier complète. Copilotes IA : recherche, synthèse, aide à la décision, rédaction assistée Automatisation de processus : traitement documentaire, qualification, coordination, alerting, reporting Applications métier : portails, dashboards, back-offices, APIs sécurisées et outils internes

# EXPERTISE & TECHNOLOGIES

### Applications web & API
Interfaces métier, back-offices, portails et APIs robustes pour intégrer proprement la logique applicative et l’IA dans votre existant.
Tools: TypeScript, React, Svelte, REST API, GraphQL

### Cloud & Infra
Infrastructure, déploiement et sécurité pour faire tourner des systèmes fiables, évolutifs et bien intégrés.
Tools: AWS, Azure, google cloud, docker, terraform

### Intelligence artificielle
Copilotes, assistants métier, recherche augmentée, agents et automatisations propulsés par les modèles de langage.
Tools: Open AI, hugging face, pytorch

### Data
Collecte, structuration, modélisation et diffusion de la donnée : la base nécessaire pour alimenter des workflows, des dashboards et des systèmes IA utiles.
Tools: Python, DuckDB, DBT, Bigquery, Snowflake, Airflow

# TRUSTED BY
Samsung, Cognac, Mastercard, Euro-CRM, Stellantis, Galloo, Agence Française de Développement, SNAM, AIMVP, BlaBlaCar, Valorauto, The Vibe Agency, Ford

# CERTIFICATION
Nous sommes agréés Crédit d’Impôt Innovation (CII) depuis 2020 et jusqu'en 2024 par la Direction Générale des entreprises. Cela implique que vous pouvez obtenir un crédit d'impôt sur 20% des dépenses engagées avec nous.

# USE CASES & SUCCESS STORIES

## Plateforme d'IA pour les tribunaux de commerce (Justice & secteur public)
Context: France | 2025
Challenge: Un éditeur de logiciels pour greffiers souhaitait intégrer des fonctionnalités d'IA directement dans sa plateforme pour optimiser le temps et la précision de certaines tâches chronophages des greffiers.
Approach: Architecture modulaire structurée par cas d'usage IA (LLM spécialisés). API d'intelligence artificielle hébergée sur les serveurs du client (FastAPI), parfaitement intégrée à l'outil existant mais aussi accessible à d'autres utilisateurs via API sécurisée. Portail TypeScript/SvelteKit.
Impact: Pré-analyse IA lancée en parallèle des flux métier : environ 40 milliards de tokens traités par an sur un premier cas d’usage, avec un équivalent temps économisé significatif tout en respectant les exigences de confidentialité du secteur judiciaire.
Key Metrics: Tokens traités / an: 40 Md, Équivalent économisé: ≈16 j.h / jour, Tribunaux équipés: 48
Stack: LLM, FastAPI, Keycloak, TypeScript, SvelteKit, PostgreSQL
Details:
- Modélisation de cas d'usage critiques : résumés de procédures, validation de liasses et extraction automatisée de pièces sensibles avec LLM et OCR.
- Déploiement complet dans le VPN client avec monitoring fin des performances et SLA contractualisés.
- Portail self-service pour générer des clés API, suivre la consommation et diagnostiquer les requêtes.
- Boucles de ré-annotation pour améliorer les modèles et outillage d'audit sur l'ensemble des flux.
- Programme d'adoption : formations, guides opérationnels et support dédié.
- Instrumentation TypeScript/SvelteKit pour offrir une expérience fluide sans perturber leurs logiciels existants.


## Plateforme de gestion des véhicules en fin de vie (Aftermarket & recyclage)
Context: Europe | 2020-2025
Challenge: Suite à la création de Valorauto, joint-venture entre Stellantis et Galloo, une plateforme d'économie circulaire devait moderniser son outil existant pour gérer la reprise de véhicules en fin de vie (B2B et B2C) et suivre leur parcours de la collecte chez le propriétaire à la démolition du véhicule.
Approach: Développement du portail Valorauto avec interfaces de déclaration, d'administration et de suivi des véhicules entre les différents acteurs, processus métiers et APIs Azure Functions déployés sur l'infrastructure Azure du client (bases MSSQL, Azure Service Bus) pour orchestrer un existant .NET connectant propriétaires et centres VHU.
Impact: Traçabilité bout en bout au service de la branche économie circulaire du groupe, avec un réseau de plus de 5 000 entreprises partenaires et une réponse aux impératifs du constructeur liés à la Responsabilité Etendue des Producteurs (REP).
Key Metrics: Pays couverts: 5, Réseau partenaires: +5 000, Score Trustpilot: 4.7
Stack: TypeScript, SvelteKit, Azure, Azure Functions, MSSQL, .NET, Azure Service Bus
Details:
- Développement de bout en bout de la plateforme, bases de données et API.
- Design complet du workflow de déclaration pour concessionnaires, centres de réparation et particuliers.
- APIs Azure Functions pour relier les SI logistiques, CRM et finance du groupe.
- Interconnexion avec l'écosystème des autres acteurs de l'économie circulaire par API (recycleurs, propriétaires, acheteurs, éco-organismes).
- Cartographie en temps réel des flux matières et génération automatique des documents réglementaires.
- Gestion multi-marques : règles locales, catalogues et pricing par pays.
- Infrastructure Azure dimensionnée pour absorber les pics de régulation et audits.
- Tableaux de bord opérationnels et réglementaires consolidant B2B et B2C.
- Notifications e-mail personnalisées pour chaque utilisateur (garages, concessions, particuliers) à chaque étape du workflow.


## Marketplace batteries seconde vie (Aftermarket & recyclage)
Context: Europe | 2024
Challenge: Un constructeur automobile avait besoin d'un outil central pour piloter la collecte, le recyclage et la revente de ses batteries, en lien avec ses partenaires et acheteurs. L'outil devait gérer la traçabilité complète du processus pour répondre à des contraintes réglementaires liées à la structuration des filières REP (Responsabilité Élargie du Producteur).
Approach: Marketplace web connectée aux ERP partenaires, agissant comme plateforme de logistique et de mise en relation. Tracabilité de bout en bout et flux automatisés vers les acheteurs ou les recycleurs, négociation de prix et de conditions avec les partenaires intégrés dans l'app. Tout le processus peut être géré depuis le portail ou par l'API.
Impact: Plusieurs milliers de batteries redirigées chaque mois par des centaines de propriétaires et prestataires de service, avec reporting centralisé pour les autorités et interface d'administration pour les employés du client. Intégration de la solution dans l'écosystème.
Key Metrics: Batteries/mois: +8 k, Partenaires connectés: +300, Pays couverts: 18
Stack: SvelteKit, FastAPI, PostgreSQL, Keycloak
Details:
- Développement de bout en bout de la plateforme, bases de données et API.
- Process déclaratif complet pour les batteries en fin de vie et génération automatique des bons logistiques.
- Intégration API avec les recycleurs et éco-organismes pour suivre enlèvements, tests et certificats, propositions de prix.
- Espace acheteur pour sourcer les batteries reconditionnables et orchestrer la transaction.
- Scoring qualité/conformité des partenaires et SLA partagés.
- Reporting réglementaire consolidé exportable en un clic.
- Notifications e-mail automatiques pour les partenaires et acheteurs lors des différentes étapes (collecte, tests, revente).
- Fédération d'identité via Keycloak pour les entités du groupe et les partenaires externes.


## Supervision et modélisation de l'éclairage public (Smart city & énergie)
Context: France | 2024
Challenge: Un client spécialisé dans la gestion de l'éclairage public pour les communes et leurs prestataires avait besoin d'une plateforme unique pour piloter l'éclairage public, ajuster les horaires, détecter les anomalies et planifier la maintenance.
Approach: Développement d'une application web servant de portail de gestion et de dashboards d'analyse. Stack temps réel AWS S3 + DuckDB/Parquet, pipelines Shell/Cron, API FastAPI et interface TypeScript/SvelteKit.
Impact: Application consultée chaque matin par les gestionnaires de réseau. Mesures de consommation et d'incidents ajustés dynamiquement, maintenance prédictive et système d'alerting déployés auprès de plus de 40 territoires.
Key Metrics: Mesures/jour: >100 M, Territoires: +40
Stack: DuckDB, SvelteKit, PostgreSQL, FastAPI
Details:
- Collecte continue des compteurs d'éclairage et archivage optimisé dans S3 + Parquet.
- Pipelines Shell/Cron pour mettre à jour le cache.
- Analyse DuckDB pour générer des KPI instantanément sur plusieurs années d'historique et génération de visualisations dynamiques pour afficher les résultats.
- Système de gestion de mandats liés aux propriétaires et utilisateurs des données.
- Dashboards d'alertes dédiés aux exploitants (pannes, consommation, anomalies horaires).
- API REST ouverte pour connecter les outils métiers des prestataires et des communes.
- Gestion multi-collectivités avec droits fins et segmentation par gestionnaire.


## Analyse des campagnes social media par IA (ONG & engagement)
Context: International | 2023
Challenge: L'ONG devait comparer les narratifs environnementaux sur Facebook et Instagram pour orienter ses investissements communication.
Approach: Méthodologie LLM (ChatGPT + prompts spécialisés) pour scorer ton, sujets et perspectives, avec corrélation aux KPI Facebook/Instagram par typologie d'audience (âge, pays, centres d'intérêt) et visuels comparatifs.
Impact: Redéploiement budgétaire par pays/plateforme et grille d'analyse internalisée.
Key Metrics: Posts analysés: 60 k, Langues: 8, Visualisations: 50+
Stack: LLM, OpenAI, NLP, TypeScript
Details:
- Prompts spécifiques pour capter ton, acteurs, thématiques et émotions sur Facebook/Instagram.
- Pipeline automatisé : collecte social data → LLM → scoring des sujets/tons/perspectives par type de public.
- Croisement des scores avec les performances des publications pour recommander les thèmes prioritaires.
- Méthodologie documentée et reproductible par les équipes locales.
- Sessions d'acculturation pour interpréter les recommandations et ajuster les budgets.


## Data hub & NLP (Retail & électronique)
Context: Global | 2021-2023
Challenge: Centraliser les flux d'avis clients d'un leader électronique en France et industrialiser leur analyse avec de l'IA et des dashboards.
Approach: Pipelines pour collecter les données auprès des différents prestataires et responsables de collecte par API Airflow→BigQuery, gouvernance GCP, NLP (HuggingFace, BERTopic, QA, LLM), restitution dans des dashboards Tableau et diffusion de la data en interne aux autres équipes concernées.
Impact: Le service client retrouve instantanément les thématiques classifiées, les alertes remontées et suit plus finement les demandes. L'équipe produit identifie et anticipe les défauts et problèmes logistiques. L'équipe légale anticipe les litiges.
Key Metrics: Sources intégrées: +25, Commentaires analysés: Toute la France
Stack: GCP, Airflow, NLP, LLM, Tableau, HuggingFace
Details:
- Collecte multi-API (mystery shopping, CRM, social, reviews) orchestrée par Airflow.
- Politiques cloud : segmentation par équipe, data localisation, sécurité et bonnes pratiques.
- Pipeline d'analyse et classification avec des LLM.
- Pipelines NLP pour similarité, sentiment et topics dans plusieurs langues.
- Conception et implémentation des dashboards utilisés quotidiennement par l'équipe Customer & Market insights.
- Documentation et formation des équipes data / business.
- Exports automatisés d'insights vers les BU marketing et les agences.


## Data warehouse temps réel retail (Retail & électronique)
Context: Europe | 2020-2021
Challenge: Dans le cadre d'une migration d'ERP, migrer 98 objets métier JSON avec une structure complexe et une volumétrie élevée (boutiques, entrepôts, utilisateurs, tickets de caisse, stocks...) depuis Azure vers Snowflake pour alimenter Qlik en quasi temps réel.
Approach: Génération automatique de centaines de requêtes SQL et Scala depuis les spécifications pour dé-nester les objets complexes. Le système a produit et alimente plus de 150 tables et vues mises à jour en temps réel. Ingestion ADLS→Snowflake via Kafka/ADF et orchestration via streams and tasks.
Impact: Flux minute par minute pour les équipes BI et plusieurs millions de fichiers traités chaque jour. Transition vers le nouveau système d'analyse puis déprécation de l'ancien.
Key Metrics: Objets métier: 98, Tables et vues: 150+, Latence: <1 min
Stack: Snowflake, Azure, Kafka, ADF, Qlik
Details:
- Génération SQL automatique depuis les metadata XML pour accélérer les déploiements.
- Delta updates orchestrés par Snowflake Tasks avec monitoring dédié.
- Fonctions Scala custom pour dénormaliser les JSON imbriqués.
- Coaching des analystes pour tirer parti des nouveaux flux temps réel.
- Gestion multi-environnements via API Snowflake (test / pré-prod / prod).

# COMPANY VALUES (DNA)
La sécurité et la confidentialité des données sont un enjeu primordial pour nous, aussi nous mettons en place des règles strictes dans nos traitements, telles que l'anonymisation des données personnelles et l'encryptage systématique des connexions. Nos serveurs sont hébergés en France, les données qu'ils contiennent ne quittent jamais l'UE et ne sont soumises à aucune juridiction étrangère à l'Union européenne. Nous traitons toutes nos données conformément au RGPD.
- Flexibilité: S’intégrer à vos équipes ou travailler en autonomie sur des projets nouveaux ou existants.
- Expérience: Vision end-to-end des processus data, capacité d’intervention à tous les niveaux.
- Pertinence: Apporter des solutions pragmatiques grâce à notre expertise en gestion de la donnée.
- Engagement: Prendre des responsabilités et proposer des solutions de manière proactive.
- Exécution: Gérer des projets et des équipes en respectant les contraintes et les délais.
- Coopération: Collaborer et communiquer clairement les solutions et les résultats.
# CONTACT
Email: info@fdti.eu
Address: 8 place Roger Salengro, 31000 Toulouse, France


# EN

# FDTI | AI studio & business automation

FDTI is an AI studio building copilots, workflow automation, business applications, APIs, and data foundations integrated into your tools.

# OVERVIEW

## AI, code and data for your business processes
We build tools that connect your data, SaaS platforms and internal systems to make your operations faster, more reliable and more automated. AI is not an extra gadget: it becomes a central building block in your daily processes.

## Our approach
- Your data and tools as a starting point. Code and AI where they matter. Operations that run faster, smoother, and more reliably.
- We start from the real work your teams do : documents to process, information to retrieve, decisions to prepare, coordination to streamline, tasks to automate. Identify the steps where AI creates a concrete gain Connect the right sources: databases, SaaS, files, APIs, internal tools Design a robust, secure system your teams can use every day
- We deliver the right level of solution for the need: a copilot, an assisted workflow, an API, a back office or a complete business application. AI copilots : search, synthesis, decision support, assisted writing Process automation : document processing, qualification, coordination, alerting, reporting Business applications : portals, dashboards, back offices, secure APIs and internal tools

# EXPERTISE & TECHNOLOGIES

### Web apps & APIs
Business interfaces, back offices, portals, and robust APIs to integrate application logic and AI cleanly into your existing stack.
Tools: TypeScript, React, Svelte, REST API, GraphQL

### Cloud & Infra
Infrastructure, deployment, and security to run reliable, scalable, well-integrated systems.
Tools: AWS, Azure, google cloud, docker, terraform

### Artificial intelligence
Copilots, business assistants, augmented retrieval, agents, and workflow automation powered by language models.
Tools: Open AI, hugging face, pytorch

### Data
Data collection, structuring, modeling, and delivery: the foundation required to power workflows, dashboards, and useful AI systems.
Tools: Python, DuckDB, DBT, Bigquery, Snowflake, Airflow

# TRUSTED BY
Samsung, Cognac, Mastercard, Euro-CRM, Stellantis, Galloo, Agence Française de Développement, SNAM, AIMVP, BlaBlaCar, Valorauto, The Vibe Agency, Ford

# CERTIFICATION
We have been approved for the French Innovation Tax Credit (CII) from 2020 to 2024 by the French Directorate General for Enterprise. This means eligible clients can obtain a tax credit covering 20% of qualifying expenses incurred with us.

# USE CASES & SUCCESS STORIES

## AI platform for commercial courts (Justice & public sector)
Context: France | 2025
Challenge: A software vendor for court clerks wanted to embed AI directly into its platform to optimize processing time and accuracy for specific time-consuming clerk tasks.
Approach: Modular architecture structured by AI use cases (tailored LLMs). On-prem FastAPI AI stack, fully integrated into the existing tool via API, but also accessible to other users via secure API. TypeScript/SvelteKit portal.
Impact: AI pre-analysis runs in parallel with business workflows: around 40 billion tokens processed per year on a first use case, with a significant time-saving equivalent while meeting judicial confidentiality requirements.
Key Metrics: Tokens processed / year: 40B, Equivalent saved: ≈16 p.d / day, Courts equipped: 48
Stack: LLM, FastAPI, Keycloak, TypeScript, SvelteKit, PostgreSQL
Details:
- Critical use cases covered: case summaries, dossier validation, automated extraction of sensitive documents.
- Deployment inside the client's VPN with fine-grained monitoring and contractual SLAs.
- Self-service portal to generate API keys, track usage and troubleshoot calls.
- Re-annotation loops to improve models plus full audit tooling.
- Enablement plan with trainings, playbooks and dedicated support.
- TypeScript/SvelteKit front-end delivering a frictionless experience alongside legacy tools.


## End-of-life vehicle management platform (Aftermarket & recycling)
Context: Europe | 2020-2025
Challenge: Following the creation of Valorauto, a joint venture between Stellantis and Galloo, the circular-economy platform needed to modernize its existing tool to manage end-of-life vehicle take-back processes (B2B and B2C) and track each vehicle journey from owner collection to vehicle dismantling.
Approach: Development of the Valorauto portal with declaration, administration and vehicle-tracking interfaces across the different stakeholders, business workflows and Azure Functions APIs deployed on the client Azure infrastructure (MSSQL databases, Azure Service Bus) to orchestrate an existing .NET stack connecting owners and ELV centers.
Impact: End-to-end traceability supporting the group circular-economy branch, with a network of more than 5,000 partner companies and a response to the manufacturer obligations related to Extended Producer Responsibility (EPR).
Key Metrics: Countries covered: 5, Partner network: +5,000, Trustpilot score: 4.7
Stack: TypeScript, SvelteKit, Azure, Azure Functions, MSSQL, .NET, Azure Service Bus
Details:
- End-to-end development of the platform, databases and APIs.
- Complete declaration workflow design for dealers, repair centers and private owners.
- Azure Functions APIs connecting the group logistics, CRM and finance systems.
- API interconnection with the wider circular-economy ecosystem (recyclers, owners, buyers, eco-organizations).
- Real-time mapping of material flows and automatic generation of regulatory documents.
- Multi-brand management: local rules, catalogs and pricing by country.
- Azure infrastructure sized for regulatory peaks and audits.
- Operational and regulatory dashboards consolidating B2B and B2C flows.
- Personalized email notifications for every user (garages, dealers, private owners) at each workflow step.


## Battery reuse marketplace (Aftermarket & recycling)
Context: Europe | 2024
Challenge: An automotive manufacturer needed a central tool to manage the collection, recycling and resale of its batteries, in collaboration with its partners and buyers. The tool had to manage complete process traceability to meet regulatory requirements related to the structuring of EPR (Extended Producer Responsibility) systems.
Approach: Web marketplace connected to partner ERPs, acting as a logistics and matchmaking platform. End-to-end traceability and automated flows to buyers or recyclers, price and terms negotiation with partners integrated in the app. The entire process can be managed from the portal or via the API.
Impact: Several thousand batteries redirected each month by hundreds of owners and service providers, with centralized reporting for authorities and administration interface for client employees. Seamless integration of the solution into the ecosystem.
Key Metrics: Batteries/month: +8 k, Partners onboarded: +300, Countries covered: 18
Stack: SvelteKit, FastAPI, PostgreSQL, Keycloak
Details:
- End-to-end platform development, databases and APIs.
- Full declaration process for end-of-life batteries plus automatic logistics documents.
- API integrations with recyclers and eco-organizations to track pickups, tests and certificates, price offers.
- Buyer workspace to source reusable batteries and manage the transaction.
- Quality/compliance scoring with shared SLAs.
- Regulatory reporting exportable in one click.
- Automated email notifications for partners and buyers across pickup, testing and resale steps.
- Identity federation through Keycloak for group entities and external partners.


## Public lighting supervision (Smart city & energy)
Context: France | 2024
Challenge: A client specialized in public lighting management for municipalities and their service providers needed a single platform to manage public lighting, adjust schedules, detect anomalies and plan maintenance.
Approach: Development of a web application serving as a management portal and analysis dashboards. AWS S3 + DuckDB/Parquet real-time stack, Shell/Cron pipelines, FastAPI backend and TypeScript/SvelteKit UI.
Impact: The application is consulted every morning by network managers. Consumption and incident measurements are dynamically adjusted, with predictive maintenance and alerting deployed across more than 40 territories.
Key Metrics: Measurements/day: >100 M, Territories: +40
Stack: DuckDB, SvelteKit, PostgreSQL, FastAPI
Details:
- Continuous collection of lighting meters with optimized S3 + Parquet storage.
- Shell/Cron pipelines to refresh the cache.
- DuckDB analytics delivering KPIs instantly over multi-year history, with dynamic visualizations to display results.
- Mandate management system for data owners and users.
- Alert dashboards for operators (failures, consumption, schedule anomalies).
- Open REST API to plug operator and city systems.
- Multi-tenant management with granular permissions and per-city segmentation.


## AI analysis of social media campaigns (NGO & engagement)
Context: International | 2023
Challenge: The NGO needed to compare environmental narratives on Facebook and Instagram to guide communications investments.
Approach: LLM methodology (ChatGPT + tailored prompts) scoring tone/topics/perspectives, correlated with Facebook/Instagram KPIs by audience type (age, country, interests) and yielding comparative visuals.
Impact: Budget reallocation per country/platform and an internalized analysis framework.
Key Metrics: Posts analyzed: 60 k, Languages: 8, Visualizations: 50+
Stack: LLM, OpenAI, NLP, TypeScript
Details:
- Prompts capturing tone, actors, topics and emotions on Facebook/Instagram.
- Automated pipeline: social data → LLM → scoring of topics/tones/perspectives per audience type.
- Cross-analysis with post performance to recommend priority themes.
- Documented methodology replicable by local teams.
- Enablement sessions to interpret recommendations and adjust budgets.


## Data hub & NLP (Retail & consumer electronics)
Context: Global | 2021-2023
Challenge: Centralize customer review flows from an electronics leader in France and industrialize their analysis with AI and dashboards.
Approach: Pipelines to collect data from various providers and collection managers via API Airflow→BigQuery, GCP governance, NLP (HuggingFace, BERTopic, QA, LLM), delivery in Tableau dashboards and internal data distribution to other concerned teams.
Impact: Customer service instantly retrieves classified topics, escalated alerts and tracks requests more precisely. The product team identifies and anticipates defects and logistics issues. The legal team anticipates litigation.
Key Metrics: Sources integrated: +25, Reviews analyzed: All of France
Stack: GCP, Airflow, NLP, LLM, Tableau, HuggingFace
Details:
- Multi-API collection (mystery shopping, CRM, social, reviews) orchestrated by Airflow.
- Cloud policies: team segmentation, data localization, security and best practices.
- Analysis and classification pipeline with LLMs.
- NLP pipelines for similarity, sentiment and topics across multiple languages.
- Design and implementation of dashboards used daily by the Customer & Market insights team.
- Documentation and training for data/business teams.
- Automated insight exports to marketing BUs and agencies.


## Near real-time data warehouse (Retail & consumer electronics)
Context: Europe | 2020-2021
Challenge: As part of an ERP migration, migrate 98 high-volume JSON business objects with complex structures (shops, warehouses, users, receipts, stocks...) from Azure to Snowflake to feed Qlik in near real-time.
Approach: Automatic generation of hundreds of SQL and Scala queries from specifications to denest complex objects. The system produced and feeds 150+ tables and views updated in real-time. ADLS→Snowflake ingestion via Kafka/ADF and orchestration via streams and tasks.
Impact: Minute-level feeds for BI teams processing millions of files per day. Transition to the new analysis system followed by deprecation of the legacy one.
Key Metrics: Business objects: 98, Tables and views: 150+, Latency: <1 min
Stack: Snowflake, Azure, Kafka, ADF, Qlik
Details:
- Automatic SQL generation from XML metadata to speed up deployments.
- Delta updates orchestrated by Snowflake Tasks with dedicated monitoring.
- Custom Scala functions to denormalize nested JSON.
- Coaching for analysts to leverage the new real-time feeds.
- Environment management via Snowflake API (test / pre-prod / prod).

# COMPANY VALUES (DNA)
Data security and confidentiality are central to the way we work. We enforce strict processing rules, including personal data anonymization and systematic connection encryption. Our servers are hosted in France, the data they contain never leaves the EU, and it is not subject to any jurisdiction outside the European Union. All data is processed in compliance with GDPR.
- Flexibility: Integrating with your teams &nbsp;or working independently on new or existing projects.
- Experience: End-to-end vision &nbsp;of data processes, ability to intervene at all levels.
- Relevance: Providing&nbsp; pragmatic solutions &nbsp;thanks to our expertise in data management.
- Commitment: Taking&nbsp; responsibility &nbsp;and proactively proposing solutions.
- Execution: Managing projects &nbsp;and teams while respecting constraints and deadlines.
- Cooperation: Collaborating and clearly communicating &nbsp;solutions and results.
# CONTACT
Email: info@fdti.eu
Address: 8 place Roger Salengro, 31000 Toulouse, France