« Bring Your Own Cloud » et observabilité : comment le Français Tsuga veut se différencier

Des vétérans aux manettes

Le soutien à la jeune pousse par ces ingénieurs se justifie aisément : Tsuga se spécialise dans l’observabilité. Derrière l’arbre japonais se cachent deux cofondateurs passés par Datadog. Gabriel-James Safar, CEO, et Sébastien Deprez, CTO, ont déjà créé trois sociétés ensemble. « La première a été un échec. La deuxième, Madumbo, a été rachetée par Datadog et Tsuga est la troisième », déclare Gabriel-James Safar auprès du MagIT.

Troisième acquisition de Datadog en 2019, Madumbo proposait des solutions de tests applicatifs propulsés à l’IA. Chez l’acteur américain fondé par des Français, Gabriel-James Safar et Sébastien Déprez ont acquis la conviction que l’observabilité s’incarne pleinement à travers une plateforme unifiée. Elle doit combiner l’analyse des logs, des traces et des métriques, de l’infrastructure jusqu’au l’expérience utilisateur.

Gabriel-James Safar Cofondateur & CEO, Tsuga

Gestion de logs, APM, métriques d’infrastructure, orchestration de pipelines (plus de 200 règles de transformation et d’ingestion de données), scan des données sensibles, tableaux de bord… la startup dispose de la plupart des fonctionnalités de base disponibles sur le marché.

Mais au lieu de proposer une offre SaaS et des agents de collecte propriétaire, la société mise sur la collecte ouverte de données (notamment à travers OpenTelemetry) et, surtout, sur l’approche Bring Your Own Cloud (BYOC). « Nous nous sommes inspirés de Databricks », indique Gabriel-James Safar.

Coût, contrôle des données : répondre aux limites du modèle SaaS dans l’observabilité

À l’instar de Databricks, Tsuga gère entièrement sa plateforme et ses mises à jour quotidiennes pour ses clients, mais dans leurs instances cloud, derrière leur VPC. Elle n’a pas accès aux données de ses clients. Par défaut, la plateforme peut être déployée sur AWS, Azure, GCP et, pour certains clients, sur S3NS, le cloud basé sur la technologie Google Cloud opéré par une filiale de Thales. Actuellement, le control plane est orchestré sur AWS, mais il est possible de le déporter. « Nous prendrons en charge d’autres plateformes si les clients nous le demandent, ce n’est pas un problème ».

Car Tsuga tente de répondre aux exigences de résidentialité et de souveraineté des données des entreprises. « Les logs contiennent parfois des données sensibles », rappelle Gabriel-James Safar.

Ce n’est pas le principal intérêt de l’offre de Tsuga. De manière générale, les volumes de données générés par les SI des entreprises ont fortement crû avec l’approche cloud native et DevOps. Et le dirigeant de noter que la période de la COVID a été l’occasion d’une « brutale accélération de la numérisation des entreprises et des éditeurs de logiciels ». Cette période a « montré les limites du modèle historique du monitoring et de l’observabilité ».

D’un côté, les entreprises qui maintenaient leur propre pile de supervision ont créé de silos de données pour l’infrastructure, le réseau, la sécurité et les applications. De l’autre, le modèle SaaS, bien que très intégré, se révèle coûteux.

 À cela s’ajoute, depuis trois ans, l’IA générative dont les applications réclament d’être surveillées de près. Comme Databricks, Tsuga défend le fait que l’échantillonnage et le filtrage – même si elle les prend en charge – ne suffisent plus. Il faut pouvoir conserver l’ensemble des données pour obtenir la vue la plus exhaustive sur les problèmes de performance et de cybersécurité. « Si un agent IA prend une décision critique et que je supprime ses traces de raisonnement, voire de son exécution, je m’expose à des risques en matière de performances, de cybersécurité et de conformité », illustre le CEO de Tsuga.

Dans un même temps, « les budgets IT sont contraints et une bonne part d’entre eux est redirigée vers l’IA ».

Pour répondre à ces injonctions contradictoires, la startup mise sur plusieurs aspects. Si son dirigeant n’en fait pas un argument majeur, l’approche BYOC permet aux entreprises de profiter des coûts de stockage et de calcul déjà négociés avec leurs hyperscalers. Après le déploiement chez ses clients, Tsuga n’a qu’un seul SKU, à savoir l’ingestion de données au gigaoctet à un prix fixe. Contrairement à certains des acteurs en présence, Tsuga ne compte pas le nombre d’hôtes. Ensuite, la startup exploite, entre autres, le format de stockage colonnaire Vortex. « C’est un équivalent d’Apache Parquet débarrassé de ses différents problèmes », résume Gabriel-James Safar.

En incubation au sein de la Linux Foundation, ce projet open source a été donné par Spiral et il est soutenu par DuckDB. Vortex offre un taux de compression similaire à Parquet, tout en multipliant les performances : accès aléatoires jusqu’à 100 fois plus rapides, analyses 10 à 20 fois plus véloces, et écritures 5 fois plus efficaces, même avec de grandes tables et leurs métadonnées.

« Le format est compatible avec Apache DataFusion, Spark, Pandas, Polar, Arrow, etc., ce qui veut aussi dire que les clients peuvent consommer la télémétrie avec leur suite BI », ajoute le CEO.

Ainsi, Tsuga s’appuie sur un espace de stockage objet type S3, des services de répartition de charge, de Kubernetes, et un service de messagerie, du chiffrement mTLS, ainsi qu’un moteur de traitement maison.

Tsuga revendique ses premiers clients

Tsuga a lancé sa plateforme en décembre 2025 et a déjà contractualisé plusieurs « millions » de revenue run rate. C’est cette croissance rapide qui justifie la proximité entre les deux tours de table, note Gabriel-James Safar. Parmi ses clients, la startup compte Le Monde, l’éditeur de logiciels RH chilien Buk, le spécialiste du BPMN Camunda, le fournisseur allemand de modèle de diffusion Black Forest Labs, l’Américain Hippocratic AI (agents IA appliqués aux systèmes médicaux), ou encore Clara, un éditeur brésilien spécialisé dans la gestion des dépenses. La plupart des contrats atteindraient « six chiffres ».

« Notre solution convient lorsqu’une entreprise fait face à des enjeux de stockage et de traitement de données massives qui rendent le modèle SaaS économiquement insoutenable et lorsqu’elle doit garder le contrôle total sur ses données », résume Gabriel-James Safar. « Aujourd’hui, nous avons des clients qui ont déployé une dizaine de clusters dans autant de géographies ».

Tout comme elle propose une solution Bring Your Own Cloud, en matière d’IA agentique, Tsuga développe une offre « Bring Your Own Model ». Elle a développé un CLI, un serveur MCP et des « skills » pour créer des pipelines automatisés d’analyse de causes profondes. « Nous avons bâti un agent IA SRE que nous pouvons déployer chez les clients ». Ces outils sont inclus dans le coût de la plateforme et seront peaufinés, notamment pour suivre à la trace le comportement des agents IA tiers.

Une levée de fonds consacrée au recrutement

Du fait de ce déploiement derrière le VPN des clients, le déploiement requiert à l’instar de la plateforme de Palantir, l’intervention de « Forward Deployed Engineers » (FDE), des ingénieurs qui interviennent chez les clients. « Nos ingénieurs FDE peuvent à la fois configurer les clusters pour les clients, la collecte des données, les skills… bref, tout ce dont ils ont besoin pour s’assurer que l’observabilité soit fonctionnelle au meilleur coût », vante Gabriel-James Safar.

C’est l’un des trois axes de développement pour la startup qui cherche à recruter des FDE et des commerciaux sur le continent américain, en Europe et dans les Pays du Golfe pour commencer. Tsuga fera également appel à des ESN et des partenaires. Elle en compte un seul pour l’instant. « Nous dialoguons avec une dizaine de partenaires potentiels, dont les MSP », indique le CEO.

Outre le développement du volet marketing, la startup va également renforcer son équipe de R&D. « Je dirais que nos ingénieurs sont trois fois plus rapides avec l’IA agentique. En même temps, il y a encore beaucoup de fonctionnalités à développer », affirme Gabriel-James Safar. « L’objectif est de tripler la taille de l’équipe d’ingénieurs sur l’année à venir ». Au total, Tsuga entend porter ses effectifs à 100 collaborateurs.

Avec Databricks et Palantir, Tsuga n’est pas le seul à porter la notion de Bring your Own Cloud. Datadog a précisé ses intentions en la matière après l’intégration de la technologie d’une de ses acquisitions récentes, QuickWit. GrafanaLabs affiche la même recette, mais traite les déploiements sur Azure au cas par cas. Non loin de là, Clickhouse, éditeur d’un datawarehouse en temps réel, promeut la même approche. Lui aussi veut développer son activité autour de l’observabilité.  

« Le marché étant très vaste, certains segments restent aujourd’hui totalement non adressés », défend le CEO de Tsuga. « Les entreprises gérant d’importants volumes de données et ayant des enjeux de confidentialité manquent de solutions adaptées. Et les outils existants commencent à devenir obsolètes », poursuit-il. « Il existe donc un territoire considérable où nous pouvons apporter de la valeur à des entités actuellement sous-équipées, voire totalement dépourvues de solutions appropriées ».