Cas pratique : comment j'ai construit Vigie, un SaaS data de A à Z
//L'essentiel à retenir
Vigie est une plateforme SaaS de données que j'ai conçue, développée et mise en production de bout en bout : 45 000+ profils, 96 sources mises à jour quotidiennement, des algorithmes de scoring propriétaires, des comparaisons visuelles, l'export PDF de rapports et un modèle d'abonnement.
Le secteur (l'analyse de données football) importe peu ici. Ce qui compte, c'est la démonstration : entre une idée et un produit en ligne qui fonctionne et qui se vend, il n'y a pas besoin d'une grosse équipe. Et c'est exactement ce savoir-faire que je mets au service des PME.
//Le point de départ : une idée, zéro équipe
Vigie part d'un constat simple : sur un marché dominé par des solutions chères et anglo-saxonnes, il manquait un outil abordable, intuitif et francophone pour analyser des données de joueurs.
Le défi n'était pas l'idée — c'était l'exécution. Construire une vraie plateforme data suppose d'enchaîner, seul, des compétences qu'on répartit habituellement sur plusieurs personnes :
- Ingestion de données depuis des sources multiples, fiabilisées et mises à jour chaque jour
- Traitement et scoring : transformer des statistiques brutes en indicateurs lisibles
- Interface claire, rapide, utilisable sans formation
- Monétisation : gérer les comptes, les abonnements, les niveaux d'accès
//Ce que j'ai construit
| Brique | Ce que ça fait |
|---|---|
| Base de données | 45 000+ profils sur 96 sources, rafraîchis toutes les 24 h |
| Moteur de scoring | Percentiles par rôle et algorithmes propriétaires pour comparer ce qui est comparable |
| Recherche multi-critères | Filtrage instantané par position, âge, ligue, statistiques |
| Comparaison visuelle | Analyse côte à côte avec graphiques radar |
| Export PDF | Génération de rapports professionnels en un clic |
| Abonnements | Modèle freemium, gestion des comptes et des niveaux d'accès |
//Les décisions qui comptent (et qui sont transposables)
Trois choix ont fait la différence — et ce sont les mêmes qui font la différence dans un projet IA de PME :
- Partir du besoin, pas de la techno. L'outil devait faire gagner du temps « en minutes, pas en jours ». Chaque fonctionnalité a été jugée à cette aune.
- Automatiser l'ennuyeux. La mise à jour quotidienne des données est entièrement automatisée. Personne ne passe ses journées à copier-coller : la machine travaille, l'humain décide.
- Livrer petit, puis itérer. Une version utilisable d'abord, des fonctionnalités ensuite, en fonction des retours réels. Le produit parfait qui ne sort jamais ne sert personne.
//Les résultats
- Une plateforme en production, utilisée et monétisée (modèle freemium avec offre payante).
- Un temps de recherche réduit de plusieurs jours à quelques minutes pour ses utilisateurs.
- Un produit complet livré sans équipe — de la base de données au paiement.
//Ce que ça prouve pour votre PME
Vous n'avez pas besoin d'une plateforme de scouting. Mais vous avez peut-être besoin de :
- automatiser une tâche répétitive qui mange le temps de vos équipes ;
- exploiter des données qui dorment dans vos fichiers ;
- mettre en ligne un outil sur mesure plutôt que de subir un logiciel générique ;
- ou simplement comprendre ce que l'IA peut concrètement changer chez vous.
Dans tous les cas, le réflexe est le même que pour Vigie : partir de votre besoin réel, automatiser ce qui peut l'être, et livrer quelque chose qui tourne. C'est précisément ce que je fais avec Pivoa — sauf que cette fois, le produit, c'est le vôtre.
Envie d'en parler ? Discutons de votre projet. Pas de commercial, pas d'intermédiaire : vous m'écrivez, je vous réponds.