Un problème marketing, puis l'outil qui le règle.

Construit

Pour chaque campagne, l'outil rend un verdict, un diagnostic et une action recommandée. Il compare ses KPI aux moyennes de son trimestre et de son secteur, sur son marché. Il capture aussi chaque e-mail : visuel, objet et texte de prévisualisation. Le rapport PDF, d'une page par campagne et par marché, couvre davantage de KPI qu'avant. Il se décline par destinataire, ce qui permet d'en adresser à plus de personnes. Côté technique : une application web interne (FastAPI, SQLite, React) qui importe le planning et pilote Chrome avec Selenium pour relever Eloqua Analytics. Une première version reposait sur Google Sheets et Apps Script.

Mon rôle

Ces reportings m'étaient confiés à la main. J'ai pris l'initiative de les automatiser, d'abord dans Google Sheets et Apps Script, puis avec cette application. J'ai conçu l'outil, ses règles de calcul et sa documentation. Le développement est passé par un agent de code (Claude Code), que j'ai piloté par consignes écrites. Cette documentation permet à l'équipe marketing de faire évoluer l'outil sans développeur.

Limites Outil local qui dépend d'une session Chrome connectée à Eloqua.

Construit

Un prototype d'application interne qui génère des articles SEO : il détecte des signaux (veille réglementaire et concurrentielle), score les tendances, rédige l'article, le fait vérifier séparément de la rédaction, et propose un quiz de conformité de 12 questions servant de lead magnet.

Mon rôle

J'ai mené l'implémentation du prototype avec un agent de code (Claude Code). J'ai configuré la base de données et les clés d'API, puis construit les scénarios n8n et les ai connectés à l'application.

Limites Aucun gain de trafic ni volume de leads n'a été mesuré : le projet a été réalisé dans le cadre d'un hackathon.

Construit

Une application web de finances personnelles : tableau de bord du mois, transactions, comptes et catégories. Son simulateur, TimeValue, rend visibles les intérêts composés et le coût d'opportunité en trois comparaisons : commencer à 25 ou à 30 ans, investir maintenant ou attendre, lump sum ou DCA. Les données restent dans le navigateur, avec un jeu de démonstration de six mois.

Mon rôle

Porteur du projet. J'ai écrit le cadrage produit, les règles de calcul et la référence visuelle. Le développement est passé par un agent de code (Claude Code), et les calculs financiers sont couverts par des tests.

Limites Les simulations supposent un rendement annualisé constant : ce sont des illustrations, pas des prévisions ni des conseils en investissement.

Construit

Une PWA de suivi nutritionnel qui évalue trois fonctions séparément : optimisation des portions, interprétation de messages en langage naturel et contrôleur d'ajustement de la cible.

Mon rôle

Porteur du problème, des hypothèses et des protocoles de test. J'ai mené le développement avec un agent de code (Claude Code), puis les benchmarks et les tests avec des pratiquants de musculation et des coachs sportifs.

Limites Dépendance à un LLM externe (OpenAI) pour la saisie en langage naturel.

Construit

Un outil Python de collecte, de matching de produits et d'export Excel. Il compare dimensions et cannelure, retient le MOQ et produit quatre formats de rapport, avec un exécutable Windows.

Mon rôle

J'ai démarché moi-même les équipes packaging pour les aider et compris leur besoin avec eux. J'ai ensuite itéré sur plusieurs versions de la collecte, du matching et de l'export Excel jusqu'aux résultats attendus, en m'appuyant sur l'IA pour le code, puis fourni à l'équipe marketing un exécutable Windows pour le lancer elle-même.

Limites Dépendance à la structure des sites concurrents.

Construit

Un serveur Node.js / TypeScript qui interroge en REST (polling toutes les 3 s) les carnets d'ordres publics BTC/USDC et ETH/USDC de Binance, Coinbase Exchange et Kraken, écarte les cotations périmées, et une page web qui affiche bid/ask, quantités au meilleur niveau (top of book), fraîcheur et spreads bruts dans chaque sens achat ↔ vente. Une API HTTP distincte calcule un gain net théorique en EUR à partir des frais taker et du VWAP sur la profondeur du carnet, avec des scénarios de fonds prépositionnés ou de transfert.

Mon rôle

Porteur du projet, publié en open source sur mon GitHub. J'ai défini les règles de comparaison (USDC natif uniquement, contrôle de fraîcheur, séparation entre spreads bruts et gain net théorique) et cadré le périmètre en lecture seule, sans ordre ni clé privée.

Limites Aucune transaction réelle n'est passée : arbitrer assez vite face aux gros acteurs (market makers, whales) demande une infrastructure à très faible latence, bien au-delà d'un polling REST toutes les 3 s. L'outil reste donc en observation.