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Le besoin
Un négociant qui rachète des véhicules accidentés fait son bénéfice dans les détails. Le bon véhicule se cache parmi des centaines d’annonces sur AutoScout24, Mobile.de, Marktplaats, Gaspedaal et les ventes aux enchères BCA, et son intérêt dépend à la fois de l’emplacement des dommages, du kilométrage, de l’année et du prix demandé.
Faire cette comparaison à la main prenait des heures chaque jour.
Notre solution
Au cœur du système, un pipeline de recherche fonctionne avec son propre profil de recherche : marque, modèle, budget, année minimale, carburant, carrosserie, gravité des dommages et distance par rapport à l’entreprise. À chaque passage, toutes les plateformes connectées sont parcourues en parallèle et les annonces sont regroupées dans une seule liste comparable.
Un modèle de langage fait ensuite l’évaluation : il lit la description des dommages, la met en balance avec la valeur de marché estimée et le coût de réparation, puis attribue un score d’opportunité accompagné d’une justification en une phrase. Le scoring est paramétrable ; des rapports Excel quotidiens arrivent par e-mail. L’application fonctionne sur React, Vite et Supabase ; les abonnements sont gérés avec Stripe.
Le résultat
Chaque matin, l’acheteur ouvre un seul écran et voit le résultat de la recherche de la nuit : le nombre d’annonces trouvées, le prix et le score moyens, et les dix véhicules offrant les meilleures chances de bénéfice.
Chaque évaluation étant présentée avec sa justification, le négociant garde la décision, mais travaille avec une liste courte et argumentée plutôt qu’avec des centaines d’annonces.
Technologies utilisées
- React
- Vite
- Tailwind CSS
- Supabase
- OpenAI et Anthropic
- Stripe