Ton LinkedIn

Principes

  • Jamais ventard : pas de “seul”, pas de “en X semaines”, pas de mise en avant excessive
  • Critique et honnete : ce qui a marche ET ce qui a merde
  • Retour d’experience : le ton est “voici ce que j’ai appris”, pas “regardez ce que j’ai fait”
  • Pas de fausse modestie non plus : les faits parlent, pas besoin de les survendre
  • Structure type : contexte → ce qui a fonctionne → ce qui a moins bien marche → lien vers l’article
  • Resultats concrets : mentionner les demos reussies avec les partenaires, les retours terrain
  • Hashtags : 4-5 max, techniques, pas de #motivation ou #leadership
  • Anonymisation : jamais de nom de projet, de client, d’ESN. Rester generique (“projet multi-partenaires international”)

Formule

“C’est pas un modele a suivre. C’est un retour honnete sur ce qui tient et ce qui grince.”

A eviter

  • Tonalite “je suis un hero”
  • Chiffres sans contexte (eviter “33 jobs” si ca ne parle a personne)
  • Mention de l’ESN ou du client
  • Emojis excessifs
  • “J’ai fait ca seul” / “en X semaines” (ventard)
  • Details identifiants (noms de partenaires, pays specifiques, programme de financement)

Post LinkedIn — Bilan plateforme data (fevrier 2026)

Retour d’experience : concevoir et operer une plateforme data distribuee sans Kubernetes et sans managed services

J’ai propose et concu l’architecture d’une plateforme data pour un projet multi-partenaires international — apres un POC Nomad qui a valide la faisabilite. Plusieurs partenaires, des sources de donnees IoT heterogenes, un cluster sur 4 VMs Azure.

Quelques choix qui ont fonctionne :

  • Nomad plutot que Kubernetes — largement suffisant pour 33 jobs, et beaucoup moins de friction operationnelle
  • Vault Workload Identity pour les secrets — zero credential en dur, mais la courbe d’apprentissage est reelle
  • HTMX + Jinja2 pour les outils internes — plus rapide a livrer qu’un SPA React, plus simple a maintenir

Ce qui a fait mal :

  • Azure Load Balancer mal configure apres migration HA — IP publique sur un seul noeud, SPOF invisible jusqu’au test de failover
  • Teleport TLS : 4 tentatives pour le CLI SSH avant de trouver la bonne combinaison (port 443 + OIDC Keycloak)
  • APISIX : ~3 jours cumules de debug — format YAML change entre versions, collisions de ports, redirects HTTPS en chaine
  • Docker 29 avec userland-proxy qui casse le trafic cross-node (4h de debug aveugle)

La stack a fait l’objet d’une premiere demo concluante avec les partenaires — portail self-service, dashboards Grafana, API et ingestion en conditions reelles. Ca tient, mais le journal des galeres fait 37 entrees.

Le retour complet est sur mon blog — architecture, securite, et les vrais problemes rencontres.

#PlatformEngineering #DevOps #Nomad #IaC #RetourExperience

Variante : positionnement “sachant” — cible DSI/RSSI/Architecte

Pour les articles qui adressent des points douloureux d’entreprise plutot qu’un retour d’experience personnel. Le ton change : l’intro part du probleme du lecteur, pas du tien.

Ce qui change

  • L’accroche nomme un scenario que le lecteur a deja vecu — pas “j’ai suivi une formation”, mais “voici ce qui bloque en production”. Le lecteur doit se reconnaitre dans la premiere phrase.
  • Une phrase de contexte terrain suffit pour le positionnement explicite — pas de liste de missions, pas de CV inline.
  • Les points douloureux sont precis, pas generiques. “Les backups en clair sur S3” > “des problemes de securite”. La precision est ce qui cree la credibilite implicite.
  • Le lien vers l’article est positionne comme un livrable, pas comme un badge. “J’en ai fait une checklist directement utilisable” > “mon article complet”.
  • La conclusion ouvre vers un echange, sans le vendre crument. “Si vous voulez appliquer ce cadre a votre contexte” suffit.

Structure type

  1. Accroche : le scenario que le lecteur reconnait (1-2 phrases max, sans parler de soi)
  2. Contexte terrain : une phrase sur ton experience qui ancre la credibilite
  3. Les 3-4 angles morts : precis, avec le scenario exact — pas une liste de concepts
  4. Ce que l’article apporte : cadre + checklist, positionne comme outil pour eux
  5. Ouverture : invitation a echanger, sans CTA agressif

A eviter dans ce format

  • Commencer par “J’ai suivi…” ou “J’ai termine…” — met le focus sur toi, pas sur eux
  • Lister les domaines couverts comme un sommaire — ca ressemble a une pub de formation
  • Conclure avec “n’hesitez pas a me contacter” formulé crûment
  • Hashtags generiques (#AI #Innovation #Digital) — rester sur des tags techniques

Post LinkedIn — GenAI Governance (fevrier 2026)

La plupart des deploiements GenAI ont les memes angles morts. En voici cinq.

Pas de politique de donnees formalisee. Pas d’audit de risques avant la mise en prod. Un provider LLM choisi sur la demo technique sans verifier sa conformite GDPR. Des logs de conversation stockes en clair. Un plan de reponse aux incidents qui n’a jamais ete teste — seulement lu.

Sur plusieurs missions d’infrastructure et MLOps, j’ai vu ces scenarios se repeter — independamment de la taille de l’organisation.

Ce qui est moins visible mais tout aussi frequent : des droits d’acces configures au lancement et jamais revises (18 mois plus tard, des ex-employes ont toujours acces aux modeles). Des applications GenAI deployees sans processus d’approbation formel — aucun registry, aucune traçabilite. Des comportements utilisateurs non monitores, donc aucune detection des exfiltrations de donnees via prompts.

J’ai structure un cadre operationnel complet pour couvrir ces angles : politiques de donnees, identity & access management, approval process et registry des applications, behavioral analytics, monitoring continu, due diligence vendors, compliance reglementaire, plan de reponse aux incidents, formation utilisateurs.

Avec une checklist directement utilisable — 10 blocs, du cadrage initial jusqu’a la formation des equipes.

Le detail est sur mon blog — lien en commentaire.

#AIGovernance #GenAI #RSSI #IdentityManagement #Compliance