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Application Web
DCE Propreté — SaaS marchés publics IA
Case study orienté impact: objectif métier clair, exécution maîtrisée, preuve ROI et plan de delivery traçable.
Projet personnel · SaaS en production
Statut
En production
Projet personnel en conditions réelles
Preuve technique
429 tests
98,6% de couverture
Accès
Démo live
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Scope livré
4 livrables
Briques prêtes à exploiter par les équipes
Aperçu produit
Delivery Roadmap
01Semaine 1
Discovery
Cadrage métier, collecte contraintes et architecture cible
02Semaines 2-3
Build
Implémentation coeur produit et intégrations prioritaires
03Semaines 4-5
Scale
Hardening: perf, fiabilité, monitoring et tests de charge
04Semaine 6
Launch
Go-live encadré, transfert, documentation et KPI de suivi
Phase 01 · Discovery
- Génération DCE complet (RC, CCAP, CCTP, BPU, DQE, mémoire technique) en quelques minutes
Phase 02 · Build
- Analyse IA d'un appel d'offres avec parsing PDF et chiffrage CCN instantané
Phase 03 · Scale
- RBAC 3 profils (acheteur / prestataire / admin) avec JWT révocable
Phase 04 · Launch
- Abonnements Stripe avec essai gratuit 14 jours
01
Le problème
Le secteur du nettoyage industriel répond à des marchés publics très normés (RC, CCAP, CCTP, BPU, DQE, mémoire technique...). Un acheteur public passe des heures à monter un dossier de consultation conforme, et un prestataire autant à analyser un appel d'offres et chiffrer sa réponse selon la convention collective propreté (IDCC 3043).
02
La solution
Plateforme SaaS à deux profils : les acheteurs génèrent un dossier de consultation complet et conforme en quelques minutes, les prestataires analysent un appel d'offres par IA (parsing PDF via Claude) et obtiennent un chiffrage CCN instantané. Backend FastAPI avec RBAC strict par profil (acheteur / prestataire / admin), JWT révocable, abonnements Stripe avec essai gratuit de 14 jours.
03
Défis techniques
RBAC strict à 3 profils (acheteur, prestataire, admin) — le profil admin n'est pas auto-inscriptible, uniquement créable via un script à accès direct base, jamais exposé publiquement.
Persistance sur Railway sans base managée : le système de fichiers du conteneur est réinitialisé à chaque déploiement — la base vit sur un volume Railway monté, avec sauvegardes automatiques et rotation.
Impact clé
- 57 endpoints API
- 429 tests · 98,6% de couverture
- DCE en 20 min · chiffrage en 30s
Stack technique
FastAPIPythonPostgreSQLClaude APIStripeAlpine.jsRailway