Projets

2026 Link to heading

Data Pipelines & Automatisation Link to heading

Job Market Intelligence Engine [repo privé]

  • 13 plateformes de recrutement analysées quotidiennement
  • ~7 800 offres d’emploi tech agrégées dans 2 bases DuckDB
  • Pipeline CI/CD 3 étapes (lint → test → deploy) — 222 tests
  • Serveur MCP exposant les données en temps réel aux agents IA
  • Python · dlt · DuckDB · FastMCP · pydantic · typer · loguru

Deep Research Agent [repo privé]

  • Pipeline agentic LangGraph 9-10 nœuds : recherche → vérification → synthèse
  • 3 LLMs orchestrés (Gemini 2.5 Pro, DeepSeek V4, DeepSeek Chat)
  • Fetching parallèle : 5 URLs simultanées avec régulation (Semaphore)
  • Rapports markdown structurés générés automatiquement 3x/semaine (cron Docker VPS)
  • 170 tests · LangGraph · LangChain · Serper · httpx · Docker

Knowledge Base Automation [repo privé]

  • Vault Obsidian 43 000+ documents — second cerveau personnel
  • 37 000+ fiches wiki générées automatiquement par LLM
  • Recherche hybride BM25 + vectoriel (QMD) · embeddings GPU (ROCm, RX 7800 XT)
  • Multi-provider LLM (Gemini, Inception Labs)
  • Python · Gemini API · QMD · Obsidian

Web Scraping & Données de Marché Link to heading

Immo-Stras — Agrégateur Immobilier GitHub

  • En production depuis 2025 : immo.vpdata.fr
  • Scraping LeBonCoin avec filtrage géographique (Strasbourg, 5 codes postaux)
  • Dashboard web FastAPI + déduplication intelligente (matching exact + fuzzy)
  • Déploiement Docker + Traefik + HTTPS · CI/CD GitHub Actions · intégration n8n
  • FastAPI · SQLAlchemy · Docker · Traefik · n8n

Tesla Market Analyzer [repo privé]

  • Analyse de marché automatisée : prix, kilométrage, état de batterie
  • 237 tests unitaires avec isolation complète des bases (DuckDB/SQLite)
  • CI/CD GitHub Actions + notifications Discord
  • 17 commandes CLI (Typer + Rich) : stats, best-deals, report
  • Python · DuckDB · Pydantic · Typer · GitHub Actions

Outils & Infrastructure Link to heading

Cognitive Framework [repo privé]

  • Architecture hybride S1/S2 pour agents de codage — 1 148 tests passants
  • 6 types de projets gérés automatiquement (web, api, data, cli, lib, bot)
  • Serveur MCP 7 outils (FastMCP/stdio) · profils installables
  • LangGraph · LangChain · Pydantic · pytest · FastMCP

Second Brain Workflow [repo privé]

  • Pipeline multi-sources (YouTube, Medium, articles web) → notes Obsidian structurées
  • 5 phases de développement · ~10 000 lignes Python · 336 fonctions
  • Résumés IA via Gemini 2.5 Flash (contexte 1M tokens)
  • Interface Telegram : commandes /batch, /enrich, /index
  • Anti-détection : rotation proxy Webshare, cookie management
  • Support multi-langues avec fallback automatique (fr → en)
  • Déploiement VPS avec systemd · pipeline state tracking
  • Python · Gemini API · yt-dlp · Telegram Bot API · Obsidian

2025 Link to heading

Data Analyst & Digital Marketer Les Bredelers Link to heading

Recherche de données optimales pour le développement du groupe
Tracking des visiteurs sur le site (matomo analytics)
Évaluation de la performance de contenu sur les réseaux sociaux (Youtube & Meta)
Développement stratégique : retours et conseils\

Social Media Analytics Pipeline [repo privé]

  • Pipeline ELT unifié YouTube + Meta : ingestion dlt, transformations dbt
  • Modèle OBT ~2 300 lignes dans BigQuery, 4 datasets
  • Orchestration GitHub Actions (3 runs/jour)
  • Python · dlt · dbt · BigQuery · YouTube API · Meta Graph API

Tracking OTM festival Link to heading

Installation Matomo Analytics sur un VPS personnel
Suivi des visites
Analyse des ventes

Étude des professionnels du spectacle vivant Link to heading

Effondrement du secteur du spectacle vivant suite au COVID (2025)
Impact du COVID-19 sur le secteur du spectacle vivant : - 80% de renouvellements de licences
Nettoyage et analyse de 80.000 lignes avec BigQuery, SQL et Google Sheets
Segmentation des données pour isoler les acteurs majeurs du secteur
Visualisations graphiques : cartes, graphiques, tableaux (Datawrapper, Google Sheet)
Identification des secteurs dominants et des types d’utilisateurs clés (par exemple, individuels contre autres personnes physiques)