Pas des outils que j'ai utilisés. Des systèmes que j'ai construits et mis en production.
Moteur d'audit de portefeuille de marques
Un pipeline qui analyse le portefeuille de marques de n'importe quelle entreprise et fait ressortir les marques non protégées, expirées, les échéances de renouvellement et les trous géographiques. De la donnée brute au brief de vente prêt à envoyer, en quelques minutes par entreprise.
Conçu pour tourner sur toute la liste de comptes cibles, chaque année, sans que personne n'y touche.
Stack
n8n (self-hosted), Perplexity Deep Research, Open Corporates, APIs de marques, Claude, Supabase, Google Sheets
Chatbot double-mode vente & connaissance
Un seul assistant qui bascule entre pédagogie (questions marques sur des dizaines de juridictions, réponses contraintes à une base documentaire sourcée) et vente (qualification avec du tact codé en dur).
Un cas par session, segmentation honnête du portefeuille, jusqu'à dire aux petits portefeuilles qu'ils n'ont peut-être pas besoin du produit.
Stack
n8n, Voiceflow, Supabase vector store, Claude, OpenAI embeddings
Veille juridique autonome
Un système qui régénère une base de connaissance juridique multi-juridictions chaque trimestre, sans surveillance, de nuit, puis se notifie tout seul une fois terminé.
Une petite équipe qui va aussi vite qu'une grande, prise au pied de la lettre : maintenir la base à jour ne coûte presque rien.
Stack
n8n (planifié), Perplexity deep research, Claude, Google Drive, Gmail, Slack
Regulatory MCP
Projet personnelUn système de recherche sur l'EU AI Act et le RGPD qui renvoie le texte source exact avec provenance complète, sans paraphrase IA, pensé pour ceux qui doivent citer le texte réel.
Recherche hybride (sémantique et lexicale, fusionnées par RRF), évaluée sur un jeu de test annoté, avec les décisions d'architecture et les échecs documentés.
Stack
Python, Postgres + pgvector, embeddings Mistral, FastMCP, Docker
Une plateforme web qui suit et valorise les cartes de football européennes Topps et Panini, en donnant aux collectionneurs une vue « marché financier » de leur collection. Annonces et ventes agrégées, chaque carte identifiée par une couche de routage LLM.
J'en suis le product owner et l'architecte : je dirige la construction via des agents IA, je porte chaque décision structurelle, et je fais tourner les ops et le pipeline de données moi-même.
Stack
Python, FastAPI, HTMX, Tailwind, SQLite, Claude (Haiku/Sonnet), Hetzner
Un serveur MCP qui vérifie un nom de médicament candidat contre des dizaines de milliers de médicaments sur les marchés UE et US, les radicaux DCI réservés de l'OMS et les noms génériques, et renvoie un verdict classé par risque en quelques secondes.
Trois couches d'alerte indépendantes (marque, radical, DCI) fusionnées en une réponse auditable. Construit sur des données ouvertes officielles, tourne entièrement dans Claude en langage naturel.
Stack
Python, FastMCP, matching phonétique + trigrammes, pipelines de données ouvertes officielles