Mettre un prix sur son travail : voilà un sujet aussi universel que délicat.

Dans notre métier, surtout en ESN ou en freelance, le TJM – Taux Journalier Moyen – est souvent vu comme un simple chiffre, une commodité administrative, voire un argument de négociation pour le client ou la boîte. Mais derrière ce tarif, que raconte-t-on vraiment ?

Notion de prestige, rareté de la compétence, spécialisation, volume de travail assumé ou subi… La question n’est jamais purement économique. Elle touche à la confiance en soi, à la culture du “travail gratuit” pour se rendre visible, au syndrome de l’imposteur, et à notre façon de nous vendre, parfois entre storytelling sur LinkedIn et soirées communautaires.

Pourquoi est-ce si difficile de valoriser ce qu’on fait, au juste prix ?

Dans cet épisode, on va parler de l’illusion de l’heure de travail : ce qui se facture, ce qui ne se voit pas – la préparation, la formation continue, l’expérience accumulée. On évoquera aussi la tentation de la gratuité – un livre, un événement – et ses effets parfois dévalorisants. Alors, comment mieux reconnaître la valeur de notre travail, mieux l’assumer et, surtout, la valoriser à sa juste mesure ?

C’est ce qu’on va décortiquer ensemble aujourd’hui… car au final, beaucoup se joue au moment de payer L’Addition.

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En novembre 2024, lors de l'Ignite, Microsoft annonçait la sortie des Fabric Databases faisant ainsi basculer sa plateforme de données d'analytique tout en un vers une plateforme de données opérationelle et analytique.

Cette annonce a été largement reprise et communiquée comme étant un vértiable "game-changer".

Dans cet épisode de L’Addition, nous avions envie de revenir sur ces concepts, ce qu’ils impliquent en matière d’architecture Data et SI, mais aussi sur les cas d’usage qui pourraient – ou non – tirer parti d’une plateforme unifiée pour les données opérationnelles et analytiques.

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Il est tentant d’additionner toutes nos opérations sur une base transactionnelle comme SQL Server ou PostgreSQL, mais face aux défis du Big Data, le MPP (Traitement massivement parallèle) s’impose comme une alternative incontournable. Dans cet épisode, nous verrons comment Microsoft Fabric, grâce à ses moteurs de traitement massivement parallel, permet de diviser pour mieux régner :

Qu'il s'agisse d'exécution parallèle des requêtes, de gestion dynamique des ressources, de scalabilité, les MPP représentent-ils la solution miracle pour tous les besoins d'analyse de données ? Ou, au final, s'avèrent-ils trop limités pour répondre aux exigences réelles d'une entreprise moderne ?

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