Réalisations
Sept projets, chacun décrit en détail et présenté sans nom : trois sites de données publics que nous avons conçus et développés, et quatre plateformes de prospection construites pour un éditeur de logiciels, sous clause de confidentialité. Chaque étude de cas présente le problème, l'architecture, ce qui a été livré et la stack technique, avec des faits vérifiables et aucun chiffre inventé.
Sept projets, tous présentés sans nom : trois sites de données publics que nous avons conçus et développés, et quatre plateformes de données et de prospection construites pour un même éditeur de logiciels, sous clause de confidentialité. Ensemble, ils couvrent des plateformes web, des API publiques et des serveurs MCP, des pipelines de données, des transmissions vers un CRM et de la prospection par e-mail conforme.
Les trois sites de données :
Quatre plateformes confidentielles, construites pour un même éditeur de logiciels sur un socle de prospection commun : détection de startups et prospection, recherche d’agences partenaires, réactivation d’affiliés et recrutement d’affiliés. Chaque instance tourne de manière isolée, avec sa propre base de données, son tableau de bord et son identité d’expéditeur, tandis que les désinscriptions enregistrées par l’une sont respectées par toutes.
Un mur de logos en dit peu sur la façon dont une équipe construit. Une étude de cas qui montre le modèle de données, les contrôles de build qui bloquent un déploiement défectueux, le calcul des scores et le fonctionnement du pipeline de données en dit bien plus à un CTO ou à un chef d’entreprise. Chaque étude de cas couvre donc le défi, la solution, les fonctionnalités, les intégrations et la stack, et n’affirme que des faits vérifiables dans le code ou sur le site en ligne, avec une date.
Les études de cas confidentielles n’ont pas de captures d’écran. Elles montrent à la place les étapes du pipeline et les choix d’ingénierie : exécutions quotidiennes idempotentes, déduplication, listes d’exclusion partagées entre instances, intégrations en lecture seule avec les systèmes du client et tableaux de bord par rôle.
Pour voir comment ces principes s’appliquent à votre propre projet, l’aperçu des services présente ce que nous construisons, et la page Demander un devis permet d’engager la conversation.
FAQ
Les quatre plateformes de prospection ont été construites pour un client dont la stratégie de prospection fait partie de son avantage concurrentiel, et les trois sites de données sont eux aussi présentés sans nom ni domaine. Nous ne publions donc ni noms, ni domaines, ni sources de données, ni volumes. Ce que nous pouvons montrer, c'est l'architecture, les choix d'ingénierie et la stack : c'est ce qui compte pour juger notre façon de construire.
Les trois sites de données sont en ligne et ouverts à l'indexation. Sur les quatre plateformes de prospection, deux sont utilisées quotidiennement en production et deux sont construites et testées. Chaque étude de cas indique son statut et la date de sa dernière mise à jour.
Ces chiffres appartiennent à ceux qui exploitent les projets, et ils permettraient souvent de les identifier. Nous décrivons plutôt ce qui peut être vérifié dans le code : le modèle de données, les moteurs de notation, les contrôles de build, les intégrations et la stack, sans aucun chiffre inventé.
Les trois sites de données reposent sur Next.js, React, TypeScript, Tailwind CSS et MDX, avec des données versionnées dans git et compilées au build, et sont hébergés sur Vercel. Les plateformes de prospection tournent sur Python avec FastAPI, SQLAlchemy et PostgreSQL, déployées avec Docker Compose derrière Nginx. Deux des sites publient aussi une API REST avec un document OpenAPI et un serveur MCP en lecture seule.
Des systèmes complets, du modèle de données et du moteur de notation jusqu'au processus éditorial, au SEO et aux API destinées aux agents IA. Les quatre plateformes de prospection montrent l'autre versant de notre travail : pipelines de données quotidiens, transfert vers le CRM et prospection conforme, construits pour un client.
Une entreprise technologique suisse basée à Lugano.