Arvest Wine :

Découvrez comment nous avons conçu une plateforme qui agrège et harmonise des données éclatées pour en faire un référentiel unique et fiable.

React
Python
Scraping
Data Analytics

Client: Arvest Wine
Secteur: Data Analytics / Market Intelligence
Livrables: Application web (plateforme de data)
Date de livraison: À compléter — date de livraison
Expertises mobilisées: développement web, scraping, data engineering
La plateforme Arvest Wine: À compléter — lien de la plateforme Arvest Wine

Sur le marché des vins fins, l'information est omniprésente mais inexploitable en l'état. Elle est éclatée entre une multitude de sources, dans des formats très différents et rarement comparables entre eux.

Résultat : les professionnels du secteur (négociants, cavistes, investisseurs) achètent et constituent leurs stocks sans vision d'ensemble, faute d'un référentiel unifié pour suivre les prix et les tendances.

L'enjeu pour Arvest Wine ? Transformer cette énorme quantité de données en un référentiel fiable et unifié, sur lequel les professionnels pourront réellement s'appuyer pour décider.

Le vrai défi n'était pas de collecter la donnée, mais de la fiabiliser.

Il fallait automatiser la collecte des informations dispersées sur de nombreuses sources, dans un format hétérogène, puis la nettoyer et l'harmoniser pour la rendre réellement exploitable et comparable. Un travail de normalisation lourd, où la moindre incohérence ruine la confiance dans le référentiel.

Pour être efficace, cette mécanique devait tourner en continu et rester fiable dans le temps, malgré des sources qui évoluent, changent de format ou disparaissent. La contrainte ici était donc de maintenir la même qualité dans la durée, pas seulement lors des premières utilisations.

1.Cadrage et architecture data
Nous avons conçu toute la chaîne de la donnée, de la collecte à la transcription. L'objectif ? Créer un référentiel unique où chaque prix, chaque tendance est fiable et comparable.
2.Collecte automatisée à la source
Nous avons développé des robots de scraping (ciblé ou en masse) qui collectent la donnée directement à la source, sur de multiples plateformes. La couverture est large, et la collecte pensée pour tourner en continu.
3.Normalisation et restitution
La donnée brute est ensuite nettoyée et normalisée pour constituer un référentiel unifié, puis restituée sous forme de tableaux de bord clairs sur les prix et les tendances. Une information précise, à jour et directement exploitable.

Des points de synchronisation hebdomadaires

Chaque semaine, un point d'étape nous permettait de valider les avancées, d'ajuster les priorités et de préparer les prochains sprints.

Prototypage sur Figma

Avant de coder l'interface, les parcours et les tableaux de bord ont été maquettés de manière interactive. Arvest Wine a ainsi pu tester concrètement la restitution des données, ajuster l'UX et valider les choix très en amont.

Des environnements de test en continu

Au fur et à mesure du développement, nous mettions à disposition du client des environnements de pré-production (Staging). Dès qu'une brique (collecte, normalisation, dashboard) était prête, le client pouvait la manipuler en conditions réelles et nous faire ses retours pour itérer rapidement.

Le client garde le contrôle total, à chaque étape, et voit son produit prendre forme en temps réel : pas de tunnel, pas de mauvaise surprise à la livraison.

Pour soutenir une chaîne de données complète (collecte, normalisation, restitution) qui tourne en continu, nous avons sélectionné plusieurs technologies :

Collecte de données (scraping)Python (curl_cffi, BeautifulSoup, SeleniumBase, proxies)
Back-endFastAPI
Back-officeVue 3 + Vite
StockageAWS S3 (Parquet)
InfrastructureDocker, Kubernetes (ArgoCD, Helm), Terraform

À compléter — nombre de sources agrégées / références suivies

À compléter — volume de données normalisées mises à jour en continu

Un référentiel de marché fiable, qui transforme des données brutes et dispersées en véritable aide à la décision — pour optimiser les stratégies d'achat, de prix et de gestion des stocks. La donnée n'est plus un casse-tête : c'est un avantage concurrentiel.