Projets

Les projets sont classés par maturité : ce qui tourne en production ou a été livré à un client, ce qui reste expérimental, et ce qui est en pause ou arrêté. Une réalisation ne signifie pas qu’un service est encore actif aujourd’hui.

Production et réalisations client Link to heading

Plateforme de veille emploi (job_scraping) Link to heading

  • Finalité : acquérir et consolider les offres tech pour l’analyse de marché
  • Contribution : conception et exploitation d’une plateforme à 14 sources, ingestion dlt, transformation dbt, stockage BigQuery sur GCP, orchestration Airflow
  • État : en production, accès public
  • Lien : jobs.vpdata.fr
  • Limite : dépendance au cloud GCP et à des APIs externes de scoring, pas souverain de bout en bout
  • Technologies : Python, dlt, dbt, BigQuery, GCP, Airflow, DuckDB

Agrégateur immobilier - Immo-Stras Link to heading

  • Finalité : suivre les annonces immobilières à Strasbourg
  • Contribution : scraping LeBonCoin avec filtrage géographique, dashboard FastAPI, déduplication exacte et floue, déploiement Docker et Traefik
  • État : réalisation ; accès authentifié, pas une démonstration publique
  • Technologies : Python, FastAPI, SQLAlchemy, Docker, Traefik

Mission client - Les Bredelers (2025) Link to heading

  • Finalité : structurer la donnée marketing du groupe pour piloter sa présence en ligne
  • Contribution : ingestion YouTube Analytics et Meta Graph API vers BigQuery, transformations dbt, orchestration GitHub Actions
  • État : réalisation client livrée
  • Technologies : Python, dlt, dbt, BigQuery, YouTube Analytics API, Meta Graph API

Web analytics - OTM Festival (2025) Link to heading

  • Finalité : mesurer l’audience et les ventes du festival
  • Contribution : déploiement de Matomo en on-premise, suivi des visites, gestion du consentement RGPD, analyse des ventes
  • État : réalisation
  • Technologies : Matomo, Docker, VPS, RGPD

Études indépendantes Link to heading

Étude - professionnels du spectacle vivant (2025) Link to heading

  • Finalité : lire l’effet du COVID sur le secteur du spectacle vivant
  • Contribution : nettoyage et analyse de données (BigQuery, SQL, Google Sheets), segmentation, visualisations (Datawrapper)
  • État : étude indépendante
  • Technologies : BigQuery, SQL, Google Sheets, Datawrapper

Prototypes et travaux expérimentaux Link to heading

RAG local - chemin documentaire (POC) Link to heading

  • Finalité : interroger un corpus documentaire local
  • Contribution : chaîne Ollama, LlamaIndex, FAISS et SQLite ; le projet global prévoit aussi des options cloud
  • État : prototype, pas en production
  • Technologies : Ollama, LlamaIndex, FAISS, SQLite, Python

Benchmarks d’agents Link to heading

  • Finalité : comparer le comportement de délégation d’agents LLM
  • Contribution : protocoles expérimentaux et résultats empiriques
  • État : travaux expérimentaux
  • Technologies : Python, APIs LLM, protocoles de test

Base de connaissance Obsidian (obsidian-wiki) Link to heading

  • Finalité : transformer un corpus documentaire en base consultable
  • Contribution : génération de fiches, recherche hybride texte et vectorielle, embeddings sur GPU local
  • État : réalisation
  • Technologies : Python, API LLM, recherche hybride, Obsidian

Second Brain Workflow Link to heading

  • Finalité : transformer des sources hétérogènes en notes structurées
  • Contribution : pipeline multi-sources (vidéos, articles) vers Obsidian, résumés par LLM, interface Telegram, déploiement VPS avec suivi d’état
  • État : réalisation
  • Technologies : Python, API LLM, yt-dlp, Telegram Bot API, Obsidian

Analyse de marché automobile (Tesla) Link to heading

  • Finalité : suivre les prix et l’état des véhicules d’occasion
  • Contribution : acquisition de données, déduplication, commandes CLI de suivi
  • État : réalisation
  • Technologies : Python, DuckDB, Pydantic, Typer

Projets en pause ou arrêtés Link to heading

Cognitive Framework - expérimentation S1/S2 (en pause) Link to heading

  • Finalité : explorer une architecture d’agents inspirée des systèmes 1 et 2
  • Contribution : mémoire SQLite/FTS5, serveur MCP, profils d’agents
  • État : en pause depuis plusieurs mois
  • Technologies : Python, SQLite, MCP, LLM

Deep Research - agent LangGraph (arrêté) Link to heading

  • Finalité : produire des rapports de recherche vérifiés
  • Contribution : graphe LangGraph, validation humaine, checkpoints, contrôle de budget
  • État : arrêté
  • Technologies : LangGraph, LangChain, Python