Engineering

Depuis notre fondation en 2003, nous construisons des logiciels, développons des algorithmes, étudions les technologies de base et exploitons des systèmes.

Stack principal

  • Imagerie, documents et langage Image Processing / OCR / Full-Text Search / Algorithm Design / LLM / Vision Models / Python
  • Systèmes d'entreprise et de commerce Web Systems / Payments / CMS / Database Engineering / PHP / TypeScript / Node.js / AWS / GCP / Cloudflare
  • Réseaux et protocoles HTTPS Proxy / Device Management Protocol / Network Performance / Wi-Fi Log Analysis / Rust
  • Systèmes embarqués et OS Linux / C/C++ / AOSP / Yocto / Virtualization / Windows
  • Distribution mobile iOS / Android / Swift / Kotlin / Store Operations / Localization / macOS
  • Sécurité Security Evaluation / Intrusion Detection / Audit / Key Management (CKMS)

Choix techniques

Nous travaillons sur le développement mobile depuis 2009, la génération de l'iPhone 3GS, et nous distribuons nos propres applications depuis 2016. Le point de départ, c'est ce que l'iPhone a rendu possible : un appareil performant tenant dans une main, connecté au réseau, capable de porter un service partout dans le monde.

Ce que nous construisons nous revient sous forme de données d'usage. La technique et l'UI/UX s'évaluent en continu en conditions réelles, et distribuer nos propres applications donne une échelle de validation que les projets isolés offrent rarement. Ce que nous y apprenons nourrit aussi la conception hors du mobile.

En 2016, nous avons comparé Xamarin, Cordova et React Native au niveau de l'implémentation, et Flutter est évalué depuis sa publication. Aujourd'hui, notre voie principale est l'implémentation native en Swift et Kotlin, avec SwiftUI en production depuis la génération iOS 15.

Écrire au plus près du système et du matériel permet d'ajuster la vitesse mesurée comme la vitesse perçue au rendu et à la caméra, et d'utiliser les nouvelles fonctions du système ou des bibliothèques C/C++ sans attendre une couche d'abstraction. Les applications maintenues sur la durée échappent aussi aux ruptures côté framework.

Demos

BLE · Wi-Fi · Barcode

Barcode-Based Device Readout

Les mesures de l’appareil sont recueillies par BLE, Wi-Fi ou code-barres.

L’appareil de mesure transmet les données sans fil et les affiche en temps réel sous forme de code-barres sur son écran LCD. L’application lit le code-barres avec l’appareil photo et enregistre les mesures.

ARKit · On-Device ML

On-Device AR Recognition

Les objets visibles par la caméra sont reconnus sur l’appareil et étiquetés dans la vue en réalité augmentée.

Chaque étiquette est ancrée à la position de l’objet et reste superposée à celui-ci lorsque l’appareil bouge.