Réalisations
Quatre outils qui tournent en production.
Construits pour mon activité d'édition de sites multilingues, en Python et avec des agents de code. Pas de nom de client : le client, c'est moi.
En production
Contexte
Publier des milliers de fiches produit par site, en six langues, sans équipe de rédaction.
Ce que j'ai construit
Une chaîne en 9 étapes, de la collecte du catalogue à l'import dans le CMS : génération de texte par IA en lot, contrôle de langue automatique, reprise sur incident par produit. Zéro intervention manuelle entre la liste de départ et la mise en ligne.
Cadence de publication
3 sites de 5 000 pages par semaine
Coût API
× 1→÷ 2par le traitement en lots
Stack : Python, SQLite, API OpenAI en mode batch, WordPress.
En production
Contexte
Cinq sources de données (trafic Google, trafic Bing, audience, revenus, YouTube) consultées à la main chaque matin, sur une trentaine de sites.
Ce que j'ai construit
Des collecteurs nocturnes vers une base unique, des contrôles de cohérence (doublons, trous de données, jours à zéro) et un digest rédigé par IA envoyé chaque matin sur un canal de discussion, avec alertes automatiques.
Lecture quotidienne
30 min→2 min
Anomalies de collecte
fin de mois→le jour même
Stack : Python, SQLite, API Google Search Console et Bing, Matomo, systemd, Discord.
En production
Contexte
Lancer un site web complet prenait une journée de clics entre registrar, DNS, hébergement, CMS et vérifications.
Ce que j'ai construit
Une interface web qui enchaîne les 8 étapes, avec état par étape, reprise après échec et vérification finale automatisée. Reproductible par quelqu'un qui n'a jamais vu l'outil.
Durée d'un lancement
1 journée→< 1 heure
Stack : Python, Flask, API registrar et Cloudflare, WP-CLI.
En production
Contexte
Une liste de 118 entreprises à contacter, sans dirigeant identifié ni adresse email fiable.
Ce que j'ai construit
Un script qui scanne chaque site, retrouve le SIREN, identifie le dirigeant via les API publiques, teste la messagerie et génère les adresses candidates, avec une technique de sondes pour détecter les domaines qui acceptent tout.
Dirigeants identifiés
36 sur 40·193 adresses qualifiées
Coût de vérification
< 1 €pour toute la liste
Stack : Python, API recherche-entreprises, DNS, outil d'emailing.