Client : Une banque d'investissement majeure aux États-Unis.

Défi : Le client devait refondre son système obsolète pour intégrer un module moderne de Logiciel de planification de succession de talents capable de gérer 50 000 employés sans compromettre la sécurité des données.

Solution : Notre équipe augmentée de 5 développeurs Java séniors a conçu une architecture microservices sécurisée. Ils ont développé des API RESTful pour connecter le nouveau module au SIRH existant, assurant une synchronisation en temps réel.

Résultat : Une réduction de 45 % du temps de traitement des évaluations de talents et une adoption utilisateur de 90 % dès le premier mois.

Client : Une chaîne de distribution internationale.

Défi : L'entreprise peinait à identifier les futurs managers en interne, nécessitant un Logiciel de planification de succession de talents doté de capacités d'analyse prédictive.

Solution : Nos experts Java ont intégré des bibliothèques de Machine Learning au backend de l'application. Ils ont créé un algorithme de matching performant qui analyse l'historique des performances pour suggérer des plans de relève automatisés.

Résultat : Une augmentation de 30 % de la mobilité interne et une économie estimée à 2 millions de dollars en recrutement externe.

Client : Une plateforme SaaS de gestion RH en hyper-croissance.

Défi : Face à l'afflux de nouveaux utilisateurs, leur Logiciel de planification de succession de talents subissait des latences critiques, menaçant le taux de rétention client.

Solution : Nous avons déployé une équipe commando Java pour optimiser le code et migrer la base de données vers une solution cloud native plus robuste. L'intervention s'est faite sans interruption de service.

Résultat : Une amélioration de 60 % de la vitesse de chargement des pages et une capacité de charge multipliée par dix.