Alexandre Zeller

01Data intelligence

Anthesia

Plateforme d'intelligence du marché de l'immobilier d'entreprise : de gros volumes de données hétérogènes agrégés, nettoyés et exposés en 8 modules opérationnels.

  • Plusieurs centaines de milliers d'enregistrements ingérés et nettoyés
  • Des milliers d'enregistrements canoniques consolidés
  • Des milliers de variantes ramenées à quelques centaines d'entités
  • Plusieurs dizaines de RPCs Supabase et de migrations versionnées
  • Mode démo isolé avec tables dédiées
Accès démo sur demande

Le besoin

Les acteurs de l'immobilier d'entreprise passent un temps considérable à consolider des données éparpillées et hétérogènes, sans vue unifiée pour répondre vite à un client. Le besoin : une plateforme qui agrège, nettoie et présente ces données de façon exploitable, directement en production.

Comment ça marche

Anthesia ingère des centaines de milliers d'enregistrements immobiliers hétérogènes, résout et déduplique les entités (un même acteur peut apparaître sous des dizaines de variantes orthographiques), et les expose dans huit modules : carte des opportunités, portefeuilles, benchmark de loyers, suivi des grands projets. En quelques clics, l'utilisateur identifie les acteurs liés à un actif, le niveau de prix de son marché, et les opérations en cours dans un périmètre donné.

Aperçu

Anthesia — accueil des modules
Anthesia — fiche immeuble détaillée

Stack technique

React 18 / ViteTanStack QuerySupabase PostgreSQL (RLS RBAC)14 ETLs Python idempotentsFastAPI (Render)Claude Haiku (classification LLM)Vercel

Sous le capot : choix techniques

Pour les lecteurs curieux du dessous des cartes. Cliquer sur chaque décision pour déplier.

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Ce que j'ai appris

Le risque principal du build solo AI-native n'est pas la qualité du code. C'est la dette de documentation et de test. La vitesse de build est réelle, mais elle se paie en observabilité si on ne l'anticipe pas.

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