Projets & Réalisations
Découvrez mes projets récents alliant Cloud, Data, IA et automatisation
Étude de cas · janvier à septembre 2026
Construite et mise en production en huit mois : six systèmes reliés (CRM Salesforce, ERP SAP, gestionnaires de réseau), vingt outils métier, des calculs, des flux de facturation, du recouvrement et des contrôles automatisés. Plus de 120 k€ refacturés en deux mois, près de 50 000 écritures contrôlées, un calcul mensuel de 12 h ramené à 7 min.
Points clés :
- •Migrations prouvées par un double-run sur un mois réel, sorties identiques à l'ancien
- •L'humain dans la boucle sur toute écriture financière dans le CRM Salesforce : proposé par le pipeline, approuvé ligne à ligne
- •Vingt outils en libre-service, près de 1 800 exécutions en cinq mois, automatiques ou à la demande
- •Six systèmes intégrés, déploiement par CI/CD, page de statut, exploitation transmise
postules.fr
Plateforme d'analyse CV et génération de dossiers : 100% Claude en production
postules.fr →Plateforme Next.js qui analyse un CV, le matche contre une offre d'emploi, et génère un dossier de compétences personnalisé exporté en PDF. Architecture 100% Claude via SDK Anthropic natif et AWS Bedrock.
Points clés :
- •Architecture multi-provider Claude / Bedrock / Mistral via abstraction AIClient
- •Modèles Anthropic appelés en production via @anthropic-ai/sdk et @aws-sdk/client-bedrock-runtime
- •Workflow IA en 6 étapes : parsing CV, extraction keywords, matching offre, génération dossier, relecture, export PDF
- •Tests Playwright bout-en-bout couvrant les flows IA
EDP - Energy Data Platform
SaaS B2B de courtage énergie - gaz et électricité, marché français
energydataplatform.fr →Plateforme métier pour cabinets de courtage énergie : simulateur tarifaire calé sur la réglementation officielle, audit rétroactif de factures clients, conseiller IA en temps réel, comparateur multi-fournisseurs, gestion du dossier client avec commissions et alertes de renouvellement.
Points clés :
- •Expertise réglementaire complète : simulateur calé sur les délibérations CRE en vigueur, historique tarifaire couvert
- •Pipeline data orchestré avec Dagster : ingestion automatique des sources officielles publiques, extraction documentaire par IA, données disponibles en temps réel pour l'application
- •Chatbot conseiller propulsé par Claude (Anthropic) : outils métier exposés via FastMCP, calculs déterministes appuyés sur les données live, traçabilité auditable des réponses
- •Backend Django REST modulaire et frontend React en TypeScript strict, contrat d'API OpenAPI tenu en CI
- •Workflow cabinet complet : portefeuille multi-clients, comparateur d'offres, propositions PDF personnalisées, alertes de renouvellement automatisées
- •Multi-tenant avec authentification renforcée, séparation stricte administration / espace client, journalisation auditable
Migration cloud -> on-premise · FinOps
Réduction de la facture cloud d'un SaaS B2B en production sans dégrader la scalabilité ni la résilience
Décision FinOps assumée : sortir d'une stack 100 % Google Cloud Platform vers une infrastructure on-premise maîtrisée, après analyse du profil de charge réel (B2B prédictible) qui rendait la facturation à la requête inadaptée. Migration sans interruption de service.
Points clés :
- •Décision FinOps mature : analyse du profil de charge réel, passage d'une facturation Google Cloud Platform variable à un coût fixe maîtrisé
- •Migration sans interruption de service grâce à Caddy et Docker Compose côté runtime, propagation DNS contrôlée, rollback testé
- •Gestion centralisée des secrets via Vault auto-hébergé et Vault Agent côté applications, séparation stricte production / administration
- •Outils internes accessibles uniquement via VPN WireGuard, plus aucune exposition Internet pour l'administration
- •Choix sélectif : conservation des services Google Cloud à vraie valeur ajoutée (data lake, registry d'images) plutôt qu'une sortie totale dogmatique
- •Maîtrise des deux mondes : cloud d'abord pour démarrer vite, on-premise pour optimiser quand la charge devient prévisible