Réalisations
Seize projets, chacun décrit en détail et tous présentés sans nom de produit ni de client : produits et intégrations, sites et pipelines de publication, données et systèmes internes, plateformes de prospection. Chaque étude de cas présente le problème, l'architecture, ce qui a été livré et la stack technique, avec son statut réel et aucun chiffre inventé.
Seize projets répartis en quatre groupes, tous décrits sans nom de produit ni de client. Ensemble, ils couvrent des produits SaaS, des intégrations e-commerce et de facturation, des sites publics dotés de leurs propres données et API, des pipelines d’IA contrôlés par des couches de règles, de l’analytique interne et de la prospection par e-mail conforme.
Produits et intégrations :
Sites et publication :
Données et systèmes internes : analyse des conversations du support, analytique d’ingénierie sur les données Git et du tracker et un moteur d’écoute des communautés.
Plateformes de prospection construites pour un même éditeur de logiciels sur un socle commun : repérage et prospection de startups, sourcing 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 système en service, avec une date.
Aucune étude de cas ne contient de captures d’écran. Chacune montre à la place les étapes du pipeline et les choix d’ingénierie. Pour les produits, cela signifie l’isolation des tenants, des webhooks idempotents et des files d’attente ; pour les sites, des modèles de données sourcés, des moteurs de notation et des contrôles de build ; pour les systèmes de données, des connecteurs en lecture seule et des contrôles par règles de ce qu’affirme le modèle ; pour les plateformes de prospection, des exécutions quotidiennes idempotentes, la déduplication, des listes d’exclusion partagées et des 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
Nous décrivons chaque projet sans nom de produit ni de client, sans domaine, sans source de données ni volume. Plusieurs ont été construits pour des clients dont les plans produit ou la stratégie de prospection font partie de leur avantage concurrentiel, et nous présentons les autres projets de la même manière. 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.
Chaque projet présenté ici fonctionne et a été exécuté de bout en bout : sur des données réelles, avec un compte réel ou dans une boutique de développement. La mise en service publique d'un système relève de la décision du client, et tous ne sont donc pas publics. Chaque étude de cas indique son statut exact (en ligne, en service sur un environnement de staging, en pilote, ou développé et testé) et la date de sa dernière vérification.
Ces chiffres appartiennent au propriétaire de chaque produit, et pour des produits lancés en 2026 ils diraient peu de chose. Nous publions plutôt ce qui peut être vérifié dans le code et dans les données : l'architecture, les règles de notation et de données, ce qui a été livré et le statut actuel, avec la date de la dernière vérification de chaque étude de cas.
Les sites reposent sur Next.js, React, TypeScript et MDX et sont hébergés sur Vercel. Les produits et les intégrations utilisent Laravel, NestJS ou Remix avec PostgreSQL, des files d'attente Redis et des interfaces React. Les systèmes de données et les plateformes de prospection tournent sur Python avec FastAPI, SQLAlchemy et PostgreSQL. Chaque étude de cas détaille sa stack complète.
Non. Les seize projets sont présentés sans nom de produit, sans nom de client et sans domaine. Lors d'un échange, nous pouvons détailler le modèle de données, la logique du pipeline et les contrôles de build et de déploiement de n'importe lequel d'entre eux, ce qui en dit plus sur notre façon de travailler qu'un logo.
Une entreprise technologique suisse basée à Lugano.