Logiciel de Gestion IA Propriétaire

Contexte Opérationnel

Le client était confronté à une latence de 48 heures dans les décisions de tarification en raison de données fragmentées dans des feuilles de calcul et de vérifications manuelles sur plus de 14 portails de vente en gros différents.

Architecture du Système

• Réseau de Scraping Distribué : Mise en œuvre de spiders Scrapy sur un réseau de proxy rotatif pour récolter des données de tarification de manière asynchrone toutes les 15 minutes.
• Orchestration de la File d'Attente des Tâches : Utilisation de Celery avec Redis comme courtier de messages (message broker) pour gérer les tâches de normalisation des données à haute concurrence.
• Moteur d'Analyse Prédictive : Développement d'un algorithme Pandas/NumPy croisant les données API météorologiques en temps réel avec l'historique de la chaîne d'approvisionnement pour prévoir les pénuries.