Parcours professionnel de Gaël
Début de carrière et évolution : Diplômé de SUPINFO, Gaël a complété son cursus par une année à San Francisco, au cœur de la Silicon Valley, une expérience qui a renforcé son intérêt pour l’innovation technologique et l’entrepreneuriat.
Il a commencé sa carrière comme ingénieur systèmes et réseaux chez Intrinsec (devenu par la suite Cloud Temple), où il a notamment intégré des BladeCenter IBM avec VMware, avant d’évoluer vers un poste hybride mêlant intégration et gestion de projet. Il a ensuite poursuivi son parcours en tant que CTO au sein d’un intégrateur nantais, avant de rejoindre Oceanet Technology, hébergeur bien connu sur la place nantaise.
Chez Oceanet Technology, il a acquis une solide expérience du management technique et a progressivement gravi les échelons jusqu’à piloter les équipes techniques (N2/N3), les architectes ainsi que plusieurs projets d’infrastructure d’envergure, notamment autour du cloud, du stockage et des plateformes critiques. Il a finalement managé de manière transverse les chefs de projet, l’avant-vente ainsi que le développement interne, se rapprochant ainsi progressivement d’un rôle de CTO.
Il a ensuite rejoint le Groupe BEL, via le cabinet de conseil nantais IWYCO, où il est intervenu pendant près de trois ans comme directeur de projet infrastructure. Il y a piloté des programmes complexes de transformation, mêlant notamment déménagements de data centers, modernisation d’infrastructures et ségrégation des réseaux IT/OT.
Au fil de toutes ces expériences, un fil conducteur apparaît : la création de valeur à partir de la donnée. Qu’il s’agisse d’agrégation, d’analyse ou de restitution décisionnelle, Gaël s’intéresse depuis longtemps aux plateformes de reporting et de Business Intelligence, telles que QlikView, Power BI ou, plus récemment, Metabase.
Genèse de NaoShift
Souhaitant comprendre en profondeur les capacités des intelligences artificielles génératives, Gaël commence par les utiliser pour automatiser des tâches répétitives de son quotidien : tri de photos, conversion de documents PDF en Excel, génération de livrables techniques (plans de reprise d’activité, HLD, schémas d’architecture réseau, documentation projet, etc.).
Rapidement, il expérimente également plusieurs modèles de langage, aussi bien dans le cloud qu’en local, notamment Qwen, Llama, Gemini, Claude ou encore ceux d’OpenAI, afin de mieux comprendre leurs forces, leurs limites et les cas d’usage réellement pertinents en entreprise. Puis viennent les mémoires persistantes, le RAG, les orchestrateurs d’agents et l’IA agentique.
Son expérience, acquise au fil de nombreuses années dans l’hébergement de systèmes d’information et d’applications critiques, ainsi que dans le troubleshooting de plateformes complexes, lui permet progressivement de concevoir l’architecture de NaoShift. L’application est développée en architecture serverless sur Clever Cloud, afin de privilégier la simplicité d’exploitation et la rapidité d’évolution, tout en travaillant avec un acteur local et engagé. Elle repose by designsur une solution souveraine, en dehors des GAFAM. Une version locale on-premise de l’application est également disponible pour les entreprises souhaitant reprendre le contrôle de leurs données.
L’objectif de NaoShift est de proposer une nouvelle approche de l’analyse des infrastructures virtualisées. Au-delà de l’analyse des coûts VMware, la plateforme ambitionne de devenir une alternative aux interfaces de pilotage telles que VMware Aria ou VMware Cloud Foundation, tout en accompagnant les entreprises dans leurs projets de migration vers d’autres hyperviseurs comme Proxmox, XCP-ng ou d’autres alternatives à VMware.
Stratégie, commercialisation et évolution de NaoShift
La première version de NaoShift a été mise en ligne en octobre 2025. Depuis, une cinquantaine de démonstrations ont été réalisées auprès d’acteurs majeurs du marché : hébergeurs, intégrateurs, DSI, CTO, architectes infrastructure et équipes avant-vente. Les environnements analysés couvrent aussi bien quelques nœuds d’hyperviseurs que des infrastructures de plus de 200 hôtes.
Au total, plus de 20 000 machines virtuelles ont déjà été analysées par la plateforme, permettant à plusieurs entreprises d’identifier des pistes concrètes d’optimisation de leurs infrastructures, aussi bien sur les coûts que sur la consommation des ressources.
Un lycée nantais, doté d’une filière de BTS SIO, utilise actuellement NaoShift pour faire le ménage parmi près de 2 800 machines virtuelles, afin de préparer sa migration de VMware vers Proxmox dans de bonnes conditions.
La vision de NaoShift est finalement assez simple : donner à chacun les moyens de mieux consommer son IT. Cela passe par la réduction de l’empreinte environnementale, la maîtrise des coûts d’infrastructure et de licences, mais aussi par une diminution du temps consacré aux audits techniques grâce à des recommandations immédiatement exploitables.
À plus long terme, la plateforme ne se limitera plus à l’observation. L’objectif est qu’elle puisse également agir directement sur les environnements connectés en automatisant certaines opérations, telles que l’analyse de logs, le troubleshooting, le provisioning de machines virtuelles, les migrations ou d’autres actions d’administration.
La feuille de route est aujourd’hui construite avec un groupe d’entreprises utilisatrices qui contribuent activement à faire évoluer le produit en fonction de leurs besoins. D’ailleurs, Gaël est toujours à la recherche de nouvelles entreprises souhaitant tester la plateforme et participer à cette démarche collaborative.
Sur le marché, NaoShift occupe aujourd’hui un positionnement assez original. Concernant la transformation d’architectures virtualisées, Gaël estime qu’il n’existe pas réellement de concurrent direct. Sur les métriques d’observabilité et de capacité, les références restent des solutions comme Turbonomic ou Datadog, tandis que sur les aspects GreenOps, EasyVirt demeure un acteur reconnu.
Enfin, un point intéressant abordé durant notre échange concerne l’utilisation de l’intelligence artificielle. Initialement très présente dans le produit, elle a finalement été repositionnée. Les analyses principales reposent désormais sur des calculs déterministes afin de garantir des résultats fiables et reproductibles, tandis que l’IA intervient comme un copilote optionnel, capable d’assister l’utilisateur dans l’interprétation des résultats ou la génération de recommandations.
Au final, cet entretien a été l’occasion pour moi de découvrir en partie le monde de l’entrepreneuriat ainsi que les shiftsque peuvent réaliser de nombreuses startups de ce type au cours de leur vie. Un grand merci à Gaël pour son temps et son enthousiasme !
Comme EasyVirt en son temps, je pense que je vais suivre cette nouvelle startup, à laquelle j’adresse tous mes vœux de réussite !
Référence :
– NaoShift.io : https://naoshift.io/
– Gaël Simonneaux sur LinkedIn : https://www.linkedin.com/in/gaël-simonneaux-155615179/
