Stack technique
Les technologies derrière les solutions OZ-Technology
Intelligence artificielle intégrée aux outils métiers, backend PHP, serveurs Linux, bases de données relationnelles, énergie connectée (HEMS/IoT), API ouvertes et télécom VoIP : voici, en détail, les briques technologiques utilisées pour concevoir des solutions fiables, sécurisées et durables.
- IA et RAG connectés aux données réelles de l'entreprise
- Backend PHP performant, sécurisé et maintenable
- Infrastructure Linux, Docker et bonnes pratiques cloud
- API ouvertes, protocole MCP et intégrations tierces
Intelligence artificielle intégrée au CRM et aux outils métiers
Plutôt qu'un chatbot générique ajouté en façade, l'IA développée par OZ-Technology est branchée directement sur les données réelles de l'entreprise : catalogue produits, documentation technique, base clients, factures. L'objectif est de faire gagner du temps sur des tâches concrètes : chiffrage, recherche documentaire, rédaction, interrogation de données.
Concrètement, cela s'appuie sur la recherche vectorielle (RAG – Retrieval-Augmented Generation), qui permet à un modèle de langage de répondre en se basant sur les documents et données propres de l'entreprise plutôt que sur ses seules connaissances générales, avec un contrôle strict de ce que l'assistant peut lire ou écrire.
Cas d'usage concrets
- Assistant avant-vente qui interroge le catalogue produits pour accélérer un devis
- Interrogation de la base de données de l'entreprise en langage naturel, sans export Excel
- Recherche augmentée sur une documentation juridique ou technique volumineuse
- Connexion sécurisée d'outils IA externes (comme Claude) au CRM via API/MCP, en lecture contrôlée
Exemple concret : le CRM Lumeco embarque deux assistants IA natifs pour les équipes commerciales et la direction, et le projet OZI illustre cette même approche appliquée à la recherche documentaire augmentée.
Backend PHP : robustesse et rapidité de mise en œuvre
PHP reste au cœur des applications développées par OZ-Technology, en particulier pour la logique métier, les API internes et les traitements de données. Un choix pragmatique : écosystème mature, très large compatibilité d'hébergement, excellentes performances pour des applications orientées base de données, et coût d'exploitation maîtrisé.
Chaque application est construite avec un souci constant de sécurité (requêtes préparées, validation stricte des entrées, gestion des sessions) et de maintenabilité : code structuré par domaine métier plutôt qu'empilement de scripts, séparation claire entre logique, accès aux données et présentation.
Ce que ça permet
- API REST/JSON pour alimenter dashboards, applications mobiles et intégrations tierces
- Scripts d'ingestion et de traitement de données planifiés (cron, files d'attente)
- Génération de documents (devis, factures, rapports) et automatisations métier
- Intégration avec des frameworks modernes (Laravel) selon la taille du projet
Serveurs Linux, Docker et infrastructure cloud
Toutes les applications sont hébergées et exploitées sur des serveurs Linux (Debian/Ubuntu), avec Nginx ou Apache en frontal et PHP-FPM pour l'exécution. Cette base open source garantit transparence, stabilité et absence de dépendance à un éditeur propriétaire.
Les services sont conteneurisés avec Docker lorsque c'est pertinent : isolation des environnements, déploiements reproductibles entre développement et production, et montée en charge plus simple à orchestrer. Le monitoring, les sauvegardes automatisées et le durcissement système (pare-feu, accès SSH restreint, mises à jour régulières) font partie intégrante de chaque mise en production.
Bonnes pratiques appliquées
- Serveurs Linux durcis (firewall, fail2ban, accès SSH par clé)
- Conteneurisation Docker pour l'isolation et la portabilité
- Sauvegardes automatisées et plan de reprise après incident
- Supervision applicative et système pour anticiper les incidents
Bases de données : MySQL, MariaDB et séries temporelles
MySQL et MariaDB constituent le socle de stockage principal : fiables, largement documentées, performantes pour les charges relationnelles typiques d'un CRM ou d'une application métier (clients, devis, factures, plannings).
Pour les données de mesure à haute fréquence — production solaire, consommation électrique, prix de l'énergie par quart d'heure — le schéma est pensé dès la conception pour les séries temporelles : indexation adaptée, agrégations pré-calculées et stratégies d'archivage, afin de conserver des performances stables même avec plusieurs millions de points de mesure cumulés dans le temps.
Sur le terrain
- Modélisation adaptée à chaque métier (facturation, énergie, RH, chantiers)
- Optimisation des requêtes et des index pour des tableaux de bord réactifs
- Sauvegardes régulières et procédures de restauration testées
- Gestion de très gros volumes de mesures pour les plateformes HEMS
HEMS et IoT : l'énergie connectée
Un HEMS (Home Energy Management System) relie entre eux les équipements d'une installation énergétique — onduleurs photovoltaïques, batteries domestiques, powermeters, compteurs numériques (P1/DSMR) — pour offrir une vision unifiée et un pilotage automatisé, là où chaque fabricant propose habituellement son propre portail isolé.
Les données terrain sont collectées via des protocoles IoT comme MQTT et des API constructeur, croisées avec des sources externes (prévisions solaires, données Elia, tarifs dynamiques de l'électricité), pour générer des stratégies de charge et décharge de batterie qui réduisent réellement la facture.
Composants types d'une architecture HEMS
- Ingestion temps réel via MQTT et API constructeurs (ex. onduleurs Huawei)
- Compteurs numériques P1/DSMR et powermeters pour la mesure fine
- Prévision solaire et pondération météo pour anticiper la production
- Moteur d'optimisation batterie basé sur les tarifs dynamiques et capacitaires
Voir l'implémentation concrète sur le projet Fluxi HEMS.
API, intégrations et protocole MCP
Aucune solution ne vit isolée : les applications exposent des API REST/JSON pour se connecter à des outils tiers — comptabilité, banque (import CODA), fournisseurs d'énergie, opérateurs télécom — et pour alimenter des tableaux de bord ou des applications externes.
Pour l'IA, le protocole ouvert MCP (Model Context Protocol) permet de connecter un assistant comme Claude à un CRM ou à une base de données métier de façon standardisée et sécurisée, avec des droits d'accès définis précisément (lecture seule, périmètre limité), plutôt que de développer une intégration ad hoc pour chaque outil IA.
Types d'intégrations réalisées
- API REST/JSON pour applications web, mobiles et dashboards
- Webhooks et synchronisations avec des outils métiers tiers
- Import et rapprochement automatique d'extraits bancaires (CODA)
- Connexion sécurisée d'assistants IA externes via API/MCP
Télécom et VoIP : plus de 25 ans d'expertise terrain
Avant l'IA et le web, il y a le réseau. Conception et exploitation d'infrastructures VoIP et SIP fiables : interconnexions opérateurs, SBC, routage, supervision temps réel et sécurisation des flux voix.
Cette expertise se traduit aujourd'hui par des plateformes de téléphonie IP supervisées en continu, avec génération automatique de statistiques et d'indicateurs de qualité de service (SLA, KPI), et une intégration fluide avec les CRM et outils métiers pour relier chaque appel à un dossier client.
Domaines couverts
- Interconnexions SIP/TDM avec opérateurs belges et internationaux
- Serveurs de téléphonie IP, SBC et gestion du routage
- Monitoring temps réel et reporting SLA/KPI
- Intégration VoIP ↔ CRM pour un suivi client unifié
Détails et cas concrets sur la page Télécom & VoIP.
Sécurité : une exigence transversale, pas une option
Sur chaque projet, la sécurité est traitée comme une contrainte de conception, pas comme une étape ajoutée en fin de développement.
- Chiffrement des échanges en HTTPS/TLS sur l'ensemble des services exposés
- Requêtes préparées et validation stricte des entrées pour prévenir les injections
- Accès aux données IA cadrés précisément (lecture seule, périmètre défini)
- Durcissement des serveurs Linux (pare-feu, accès restreints, mises à jour suivies)
- Attention portée au RGPD dès la conception (données personnelles, journalisation, rétention)
Stack technique en un coup d'œil
Questions fréquentes sur les technologies utilisées
Comment l'IA s'intègre-t-elle à un CRM ?
En connectant un modèle de langage aux données réelles de l'entreprise via la recherche vectorielle (RAG) : catalogue, documents, base clients. L'assistant répond alors à partir de données à jour et propres à l'entreprise, avec des accès contrôlés — y compris via le protocole MCP pour relier des outils comme Claude.
Pourquoi choisir PHP plutôt qu'un autre langage ?
PHP moderne offre un excellent équilibre entre rapidité de développement, performance et coût d'hébergement pour des applications orientées données. Avec de bonnes pratiques (requêtes préparées, architecture claire, tests), il permet de livrer des outils métiers robustes et faciles à maintenir dans la durée.
Qu'est-ce qu'un HEMS et à quoi sert-il ?
Un HEMS (Home Energy Management System) centralise les données de production solaire, de consommation et de batterie pour piloter automatiquement les flux d'énergie, en tenant compte des prévisions météo et des tarifs dynamiques, afin de réduire la facture d'électricité.
Qu'est-ce que le protocole MCP (Model Context Protocol) ?
Un protocole ouvert qui permet à un assistant IA de se connecter de façon standardisée et sécurisée à des outils et bases de données externes, avec des droits d'accès précisément définis, sans développer une intégration sur mesure pour chaque assistant.
Sur quelle infrastructure tournent les applications ?
Des serveurs Linux (Debian/Ubuntu), avec Nginx ou Apache en frontal, PHP-FPM pour l'exécution et MySQL/MariaDB pour le stockage. Les services sont conteneurisés avec Docker lorsque c'est pertinent, pour des déploiements reproductibles et isolés.
Quelles bases de données pour les données énergétiques et métiers ?
MySQL et MariaDB, avec un schéma pensé pour les séries temporelles quand il s'agit de mesures à haute fréquence (production, consommation, prix), afin de garder de bonnes performances même avec des millions de points de mesure.
Une technologie en tête, un besoin précis ?
IA connectée à vos données, CRM métier, HEMS, API ou infrastructure VoIP : parlons de votre projet et de la façon la plus pragmatique de le concrétiser.