Études de Cas

Comment j'ai aidé mes clients à automatiser leurs processus, augmenter leur croissance et optimiser leur productivité.

Otto-Gestion - CRM Automobile

Client: Carooh Secteur: Automobile Période: 2021 - Aujourd'hui Durée: En continu (évolutions)

CRM complet pour moderniser le workflow d'un concessionnaire automobile suisse. Gestion du stock, facturation, SAV et suivi des contrats.

Capture d'écran de Otto-Gestion - CRM Automobile

Challenge

Carooh gérait son activité avec des fichiers Excel, ce qui représentait une demi-journée de travail administratif quotidien. Perte d'informations, difficultés de suivi client et temps commercial perdu en tâches administratives.

Solution développée

✓ Architecture Laravel, Inertia.js et Vue.js
✓ Gestion complète du stock de véhicules
✓ Système de fiches clients avec historique
✓ Facturation automatisée et génération de devis
✓ Gestion des garanties et SAV avec rappels
✓ Tableau de bord temps réel avec KPIs
✓ Tests automatisés (TDD) sur les règles métier
✓ Base de données MySQL avec 30 tables

Résultats

+300%

Croissance

Capacité de gestion

-50%

Temps administratif

"Brian est notre partenaire sur toute l'élaboration de nos outils informatiques. De très bon conseil et pertinent sur ses développements, c'est vraiment un plaisir de travailler avec lui."

— Jérôme Bernier

Directeur - Carooh Suisse

Stack Technique

Laravel Inertia.js Vue.js MySQL TDD Tailwind CSS

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Extension Chrome - Automatisation Prospection

Client: Acteur automobile Suisse Secteur: Automobile BtoB Période: 2024 Durée: 3 semaines

Extension Chrome pour automatiser la prospection commerciale d'une équipe de vente automobile. Réduction du temps d'analyse des véhicules.

Capture d'écran de Extension Chrome - Automatisation Prospection

Challenge

Workflow de prospection chronophage : recherche sur un site A, analyse manuelle sur un site B avec des dizaines de filtres. 5 minutes par véhicule analysé. Cloudflare rendait impossible l'utilisation de robots crawlers classiques.

Solution développée

✓ Extension Chrome en JavaScript et Vue.js
✓ Récupération automatique des infos véhicule
✓ Pré-remplissage des filtres sur le site B
✓ Calcul automatique du prix moyen
✓ Indice de corrélation de prix
✓ Conformité Google Chrome Web Store

Résultats

20x

Plus rapide

+300%

Véhicules analysés

0€

Coût mensuel

"Le client est aux anges ! Une augmentation de 300% sur la partie prospection sans aucun coût supplémentaire mensuel."

— Client Automobile

Suisse

Stack Technique

JavaScript Vue.js Chrome Extension API Web Scraping

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MeshScraper - Audit SEO du maillage interne

Client: Projet personnel Secteur: SEO & Marketing Période: 2024 - Aujourd'hui Durée: En évolution continue

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Outil d'audit SEO du maillage interne. Crawl intelligent, graphe interactif Canvas, score de maillage /100, suggestions de liens par analyse TF-IDF et exports CSV/HTML/PNG.

Capture d'écran de MeshScraper - Audit SEO du maillage interne

Challenge

En tant que développeur sensible au SEO, les outils d'audit existants étaient soit trop chers (100-500€/mois), soit trop génériques. Aucun ne proposait une visualisation graphe centrée sur les liens dans le corps de texte.

Solution développée

✓ Frontend Vanilla JS + D3.js (Canvas)
✓ Backend Python 3.13 avec FastAPI et httpx async
✓ Analyse sémantique TF-IDF avec scikit-learn
✓ Distinction liens navigation vs liens contenu
✓ Score de maillage /100 sur 5 axes
✓ 7 types d'alertes SEO automatiques
✓ Architecture Docker stateless (Gunicorn + Uvicorn)

Résultats

Gratuit

Utilisation

/100

Score de maillage

Types d'alertes SEO

"MeshScraper m'a permis de visualiser rapidement le maillage interne de mes sites clients sans passer par des outils coûteux."

— Kevin Alibali

Consultant SEO

Stack Technique

Python FastAPI D3.js Vanilla JS Docker scikit-learn

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PadelReference - Recommandation de Raquettes

Client: PadelReference Secteur: E-commerce Sportif Période: 2024 Durée: 1 mois

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Module de recommandation intelligent pour aider les joueurs de padel à trouver la raquette idéale parmi des centaines de références.

Challenge

Les clients se perdaient dans les choix sans guidance personnalisée. Enjeu triple : proposer des offres adaptées, récolter des données qualitatives, et comprendre les intentions d'achat.

Solution développée

✓ Module Laravel, Alpine.js et Tailwind CSS
✓ Questionnaire interactif
✓ Analyse de 10 critères différents
✓ Optimisation SQL pour résultats ultra-rapides
✓ Enrichissement du profil joueur

Résultats

Critères d'analyse

< 0.5s

Temps de réponse

100%

Sur-mesure

Stack Technique

Laravel Alpine.js Tailwind CSS MySQL

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