Service
API et intégrations, sur des données que vous ne maîtrisez pas.
Des flux fournisseurs qui changent sans prévenir, une base ancienne que personne ne veut toucher, cinq produits qui vont chercher la même donnée de cinq façons. Nous construisons la couche intermédiaire : une interface, une forme, supervisée — pour que les systèmes au-dessus cessent de se soucier de l’origine des données.
Le contenu
Ce que cela veut dire concrètement
- Agrégation multi-fournisseurs
- Plusieurs sources, chacune avec son format, sa disponibilité et sa propre idée de ce qu’est un horodatage, collectées et normalisées vers un schéma unique. Y compris celles sans API, où la donnée doit être extraite plutôt que demandée.
- Une source de vérité unique
- Une interface versionnée que lisent tous les produits en aval : un changement chez un fournisseur devient une correction au lieu de cinq. C’est la différence entre un pipeline et un impôt permanent.
- Intégration avec l’existant
- Votre ERP, CRM, comptabilité, ou une base antérieure à tout l’effectif actuel — lue et écrite sans risque, avec des permissions au niveau du champ sur ce qui peut franchir la frontière.
- Des traitements planifiés qui survivent aux pannes
- Reprises, temporisation, écritures idempotentes et file d’échecs, parce que les pannes intéressantes sont les pannes partielles. Une alerte quand une source se tait, au lieu d’un silence qui ressemble à une absence de nouvelles.
- Observabilité dès le départ
- Une trace par exécution, l’historique de ce que chaque source a renvoyé, et la capacité de répondre à « pourquoi ce champ est faux » en regardant plutôt qu’en devinant.
Le levier
Ce que font les agents
L’intégration consiste surtout à lire les formats des autres et à écrire des adaptateurs. C’est exactement la moitié répétitive :
- Lire des charges utiles non documentées et proposer le mapping, pour qu’un ingénieur le confronte à la source.
- Extraire et normaliser les champs sales — adresses, tarifs, noms de produits — comme une étape relue à l’intérieur d’un pipeline déterministe, jamais comme le pipeline lui-même.
- Générer des tests de contrat par fournisseur pour qu’un changement de format silencieux échoue bruyamment.
- Rédiger l’adaptateur d’une nouvelle source, relu comme n’importe quelle contribution.
◆ marque un point où une personne décide. Rien ne le franchit tout seul.
Technologies
- Laravel
- n8n
- PostgreSQL / MySQL
- Cloudflare
- JSON:API
- OpenAPI
- Redis
Déjà construit
Selectra
2023 — aujourd’hui · contrat de maintenance
Un comparateur télécom alimenté par un pipeline de données automatisé.
Offres et tarifs des opérateurs collectés depuis de nombreuses sources, normalisés et enrichis par un modèle de langage, puis exposés via une API unique servant de référence au comparateur télécom de Selectra. Construit avec n8n, Laravel et Cloudflare, et toujours maintenu par nous.
- n8n
- LLM
- Laravel
- Cloudflare
Selectra France
2024
Alertes tarifaires quotidiennes pour les abonnés Tempo et EJP.
Intégration directe aux API des fournisseurs d’énergie pour le statut tarifaire du jour, un backend qui le traite, et un service de notifications qui prévient les abonnés avant un jour de pointe. Avec l’historique, pour voir la logique.
- React Native
- Expo
- Laravel
- Firebase
Selectra
2023
Une application de suivi de consommation sur les données de plusieurs fournisseurs.
Application Android avec authentification Firebase, une couche d’API Laravel qui récupère et valide les données de consommation de plusieurs fournisseurs, du contenu web embarqué là où le web était déjà la meilleure réponse, et des alertes de consommation personnalisées.
- React Native
- Laravel
- Firebase
Les questions qu’on nous pose
Ne pourrait-on pas le faire avec un outil no-code ?
Pour quelques étapes, oui, et ce sera moins cher. Ça cesse de l’être la première fois que ça échoue en silence à 3 h du matin, ou quand la logique ne tient plus dans un canevas visuel. Nous utilisons n8n nous-mêmes — pour l’orchestration, avec la vraie logique en code versionné à côté.
Que se passe-t-il quand un fournisseur change de format ?
Un test de contrat échoue avant que vos utilisateurs ne le voient, et la correction tient dans un seul adaptateur. C’est toute la raison d’être de la couche.
Utilisez-vous un modèle de langage dans le chemin des données ?
Uniquement là où une règle ne peut pas faire le travail — réconcilier des noms, classer du texte libre, extraire depuis des documents — et toujours à l’intérieur d’un pipeline déterministe, avec la sortie validée et la confiance enregistrée. Jamais comme ce qui décide de l’étape suivante.
Dites-nous la forme que la donnée doit avoir en sortie.
Apportez les sources, aussi laides soient-elles. Nous vous dirons ce qui est extractible de façon fiable, ce qui ne l’est pas, et ce que la couche coûterait à construire puis à exploiter.