Refondre une plateforme métier héritée, sans arrêter la machine.

Le contexte

La plateforme de SpotInfo, c’est l’entreprise : c’est là que les données de projets de construction sont traitées, qualifiées et livrées aux clients qui les achètent. Or cette plateforme, développée en ASP en 2009 et jamais maintenue depuis, arrivait en fin de vie : crashes de plus en plus fréquents sous le volume croissant de données, lenteurs, et une ergonomie datée qui faisait fuir les nouveaux clients dès la démo.

Le client m’a confié la refonte complète avec trois objectifs : facilité d’utilisation, stabilité, vitesse — et une exigence absolue : ne rien perdre de 15 ans de données historiques.

Mon rôle

Direction complète du projet — recrutement de l’équipe, architecture, planification, supervision du développement en collaboration étroite avec le client, stratégie de migration des données, puis pilotage de l’intégration de l’IA dans les flux de production.

Ce qui a été livré

La nouvelle plateforme

• Interface repensée de zéro, orientée simplicité : la difficulté d’utilisation était la première cause de perte de nouveaux clients ;
• frontend Next.js, backend Express (Node.js/TypeScript) remplaçant l’ASP monolithique ;
• performances transformées : plateforme 10 × plus rapide que l’ancienne ;
• stabilité retrouvée : fin des crashes, mises à jour continues sans interruption.

La migration des données

• 50 000 projets et toutes leurs dépendances (intervenants, destinations, ouvrages) — ~200 000 enregistrements ;
• extraction depuis le SQL Server legacy, transformation vers le nouveau modèle assaini, chargement et vérifications de cohérence ;
• 15 ans d’historique préservés — l’actif n° 1 de l’entreprise.

L’intégration de l’IA (phase 2)

Une fois la plateforme stabilisée, cartographie de chaque tâche manuelle, puis intégration de l’IA flux par flux : qualification automatique des projets depuis les sites d’architectes écoutés en temps réel, analyse automatisée des PDF et sites fournis, traitement automatique des emails des mairies. Orchestration Python avec les API Gemini et ChatGPT.

Décisions structurantes

Recruter l’équipe, pas juste la piloter

Le projet a commencé par un recrutement : 4 profils sourcés dans mon réseau camerounais, sélectionnés pour leur complémentarité (design, backend, frontend, fullstack). Constituer soi-même son équipe engage : sa réussite comme ses échecs sont les miens.

La collaboration client comme spécification vivante

Le métier de la veille BTP — cycles de vie des projets, intervenants, moments-clés de contact — n’était documenté nulle part : le savoir vivait dans la tête du dirigeant et dans le code ASP. Plutôt qu’une phase de spécification interminable, j’ai institué une collaboration étroite et continue : démos fréquentes, validation itérative, ajustements courts. Le client a co-construit sa plateforme.

Les tests A/B avec les vrais utilisateurs avant la bascule

Deux mois durant, les utilisateurs finaux ont travaillé sur la nouvelle plateforme en parallèle de l’ancienne. Chaque friction, chaque écart métier, chaque bug remonté a été corrigé avant la bascule définitive — transformant le moment le plus risqué du projet en non-événement.

L’IA introduite tâche par tâche, avec l’humain requalifié

L’automatisation de la production n’a pas été un big bang : chaque flux a été automatisé, vérifié, puis généralisé. L’équipe de traitement est passée de 5 à 2 personnes, recentrées sur la vérification et le contrôle qualité — la donnée étant l’actif de l’entreprise, l’humain reste le garant final de sa fiabilité.

Les défis relevés

Refondre sans arrêter la machine. La plateforme legacy, aussi fragile soit-elle, générait le chiffre d’affaires quotidien. Construction en parallèle, migration répétable et testée, double-run de 2 mois : la continuité d’activité a dicté la méthode de bout en bout.

Migrer 15 ans de données vers un modèle assaini. 200 000 enregistrements avec les incohérences que 15 ans d’usage produisent : doublons, références orphelines, formats hétérogènes. La migration a été autant un chantier de qualité de données que de transfert — le nouveau modèle devait assainir sans dénaturer.

Transformer l’organisation, pas seulement le logiciel. Faire passer une équipe de production de 5 à 2 personnes via l’IA est un sujet humain avant d’être technique. L’approche progressive et la requalification vers la vérification ont permis une transition maîtrisée.

Diriger le tout à distance. Équipe à Yaoundé, client à Montpellier : la réussite du projet en full remote a reposé sur des rituels courts et réguliers, des démos systématiques et une transparence totale sur l’avancement.

Ce que ce projet prouve

• refonte d’un système critique en production, sans interruption d’activité ;
• recrutement et supervision d’une équipe distribuée ;
• pilotage par la collaboration client continue sur un métier non documenté ;
• conduite du changement : transformation IA d’une équipe de production ;
• modernisation legacy : ASP/SQL Server → Next.js/Express ;
• migration de 200 000 enregistrements avec assainissement ;
• direction technique à distance sur 3+ ans de collaboration continue.