Que se passe-t-il lorsqu’un site change ?

Une source externe n’est jamais présentée comme immuable. Des erreurs observables et des contrôles de volume et de fraîcheur rendent les changements visibles. La maintenance peut ensuite suivre un plan défini, ou votre équipe peut reprendre grâce au code et à la documentation transférés.

Construisez-vous également l’interface ?

Oui, lorsque l’interface fait partie du workflow data. Nous pouvons livrer backend, API, comptes, abonnements et application, mais nous n’ajoutons pas d’interface lorsqu’un fichier ou une API répond mieux au besoin.

À qui appartient le code ?

La propriété client et la réversibilité sont le modèle privilégié. Le dépôt, l’infrastructure, les accès et les coûts récurrents sont transférés ou documentés selon la mission.

Pouvez-vous intervenir en marque blanche ?

Oui. Le studio peut rester invisible, participer comme expert externe ou travailler comme partenaire visible. Les responsabilités et circuits de communication sont définis avant la livraison.

Comment déterminer si une source est exploitable ?

Nous examinons les conditions d’accès, la structure, la stabilité, le volume, la fréquence de mise à jour, les contraintes juridiques et contractuelles, ainsi que le coût d’exploitation lors du diagnostic initial gratuit. Si une implémentation est pertinente, un prototype payant peut ensuite être prévu dans le devis.

Parler de votre projet

La data au service de votre projet

Nous collectons les données dont vous avez besoin, structurons leur traitement et construisons les outils nécessaires pour les rendre réellement exploitables par vos équipes ou vos clients.

Acquisition de données web, API et fichiers
Une architecture data adaptée au besoin métier
Des traitements fiables, automatisés et contrôlables
Un système complet : données, backend, API et interface si nécessaire

Planifier un diagnostic Voir les réalisations

De l’idée à la mise en production

01
Vous avez une idée
Un besoin data, un produit ou une opération à automatiser
02
On en parle
Un premier échange pour comprendre le résultat attendu
03
On cadre le projet
Faisabilité, architecture, périmètre et risques
04
On construit et on teste
Acquisition, traitements, backend et interface
05
Votre système est opérationnel
Déploiement, documentation et transfert

BENCHMARK PROJET

Plus de marché couvert. Moins d’opérations manuelles.

Simulation indicative d’une opération de veille multisource après stabilisation de son système data.

Traitement manuel

Avant 40 h/mois

Après 6 h/mois

Sources couvertes

Avant 3 sources

Après 12 sources

Actualisation

Avant Hebdomadaire

Après Quotidienne

Corrections manuelles

Avant 12 %

Après 2 %

Points de départ

Plusieurs points de départ. Un même objectif

De la donnée à l’usage

Nous construisons les couches manquantes entre vos données et leur usage.

Chaque projet mobilise uniquement les étapes nécessaires au résultat attendu.

01
Connecter

Collecter et historiser depuis des pages publiques, API, fichiers et sources autorisées avec une gestion explicite des échecs.
02
Structurer

Normaliser les formats, conserver la provenance, rapprocher les entités, dédupliquer et contrôler la qualité.
03
Enrichir

Ajouter registres officiels, données professionnelles, règles métier, scoring, classification ou IA lorsqu’ils améliorent le résultat.
04
Activer

Restituer par fichier, API, dashboard, alerte ou produit complet construit autour du workflow.
05
Opérer

Planifier, monitorer, reprendre et maintenir le système lorsque les sources externes évoluent.

Systèmes sélectionnés

Des projets qui dépassent l’extraction de données.

Chaque exemple montre un chemin différent entre sources fragmentées et produit ou opération exploitable.

Produit data vertical 01 / 07

ChantierScan

Un produit personnalisé de veille d’appels d’offres qui supprime les résultats insuffisamment pertinents et alerte seulement lors d’une vraie correspondance.

Sources: Plusieurs plateformes publiques d’appels d’offres
Fréquence: Collecte quotidienne
Système livré: Pipeline récurrent, matching, comptes, abonnements et alertes email

Partenariat agence 02 / 07

Intelligence immobilière multisource

Un marché immobilier professionnel fragmenté consolidé sur quatre plateformes pour le client final d’une agence.

Sources: Leboncoin, SeLoger, BureauxLocaux et GeoLocaux
Fréquence: Exécution autonome ; fichier généré à la demande
Système livré: Collecte, déduplication inter-sites, enrichissement, rapports de volumétrie et sortie par agence

Produit exploité en production 03 / 07

Geo Lead

Un produit actif construit et exploité autour de la collecte d’entreprises locales, l’enrichissement web, les filtres et les exports.

Sources: Données d’entreprises locales, sites web et sources complémentaires
Fréquence: Infrastructure maintenue en production
Système livré: Infrastructure data, enrichissement, interface produit, crédits, abonnements et automatisations

Produit data prédictif 04 / 07

Mystic Mac

Un produit d’analyse UFC combinant données sportives officielles, probabilités, contenus et expérience utilisateur complète.

Sources: Statistiques officielles UFC, événements, combattants et flux de cotes prévus
Système livré: Historique, modèle prédictif, backend, interface, comptes et abonnement

Rapprochement avec registre 05 / 07

Données B2B Royaume-Uni

Des commerces locaux rapprochés avec les informations officielles des entreprises et des coordonnées professionnelles.

Sources: Google Maps et Companies House
Système livré: Matching entreprise, données officielles, identification des dirigeants et enrichissement professionnel

Intelligence sportive 06 / 07

Prédictions football

Des données de matchs transformées en indicateurs, séries d’équipes et de joueurs, et probabilités pour une interface d’analyse.

Sources: Données de matchs, équipes et joueurs
Système livré: Historique structuré, indicateurs analytiques et sorties prédictives avec limites explicites

Opérations e-commerce 07 / 07

Catalogues fournisseurs

Des sites fournisseurs sans export exploitable transformés en données catalogue structurées et actualisables pour des boutiques en ligne.

Sources: Pages produits des fournisseurs
Fréquence: Récurrente lorsque nécessaire
Système livré: Catalogues normalisés, suivi des prix, suivi de disponibilité et sortie adaptée aux boutiques

Modes de collaboration

Un rôle clair, adapté à votre projet.

La campagne sélectionnée met en avant un mode sans masquer l’autre.

Agence ou cabinet

Vous gardez la relation client. Nous prenons en charge la couche data.

Livraison en marque blanche
Participation aux réunions client
Intégration avec l’équipe existante

Produit data Recommandé pour ce contexte

Nous transformons votre besoin data en système complet.

Collecte et backend
Logique métier et interface
Mise en production
Maintenance facultative

Méthode

Quatre étapes, avec les risques traités avant le passage à l’échelle.

La maintenance est proposée après livraison lorsque les sources externes la justifient. Elle n’est jamais imposée.

Diagnostic

Clarifier le résultat métier, les sources, les utilisateurs, le budget et les risques principaux.

Faisabilité

Tester les sources ou hypothèses complexes avant de s’engager dans une construction déraisonnable.

Construction

Construire les couches collecte, qualité, métier et produit avec des critères d’acceptation.

Mise en production

Déployer, documenter, transférer les accès et définir le parcours de maintenance facultatif.

Thomas Casale, fondateur et ingénieur principal de Geo Lead Data Systems

Responsabilité directe

L’expert qui cadre la mission est l’expert responsable du système.

Geo Lead Data Systems est un studio spécialisé piloté par Thomas Casale. Chaque mission est directement cadrée et réalisée avec l’expert responsable du système.

Interlocuteur unique
Expertise directement impliquée
Code récupérable
Coûts techniques expliqués
Maintenance non imposée
Expérience de produits réellement exploités

FAQ

Les questions avant un premier diagnostic.

Codex peut accélérer un scraper simple et constitue un excellent outil d’implémentation. La différence réside dans la responsabilité de cadrer le bon système : faisabilité des sources, modèle de données, contrôles qualité, déduplication, déploiement, monitoring, reprise et maintenance lorsque les sources changent.

Premier diagnostic

Votre projet dépend de données difficiles à exploiter ?

Décrivons les sources, le résultat attendu et les principaux risques lors d’un premier diagnostic.

Planifier un diagnostic