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Grâce à une transformation technique en profondeur, Agoterra bénéficie désormais d’un back-end solide, automatisé et évolutif. Cette infrastructure, invisible mais vitale, permet de valoriser chaque projet agroécologique en garantissant des données plus fiables, plus lisibles et plus faciles à exploiter. ContexteLa plateforme Bubble d’Agoterra joue un rôle clé en connectant les investisseurs et les exploitations agricoles. Cependant, face à l’augmentation de l’activité, le système atteignait ses limites : Infrastructure insuffisamment scalable Prolifération des intégrations semi-manuelles Granularité limitée des données projets (absence de vue détaillée par culture ou exploitation) Difficultés de fiabilisation et de maintenance Ces contraintes ralentissaient l’équipe, nuisaient à la qualité du reporting et limitaient l’amélioration de l’expérience pour les investisseurs. Solution apportéeAgoterra a fait appel à Hyperstack afin de lever ces obstacles techniques. Après un audit approfondi, nous avons recommandé une refonte complète de l’architecture back-end, misant sur une stack moderne, centralisée et évolutive. Architecture centralisée sur Xano, connectée à l’interface WeWeb Automatisation des flux de données via DBT et BigQuery, facilitant l’intégration des données partenaires sans intervention manuelle Socle technique fiable, structuré et évolutif pour accompagner la croissance future En conclusion, sans modifier l’interface, Agoterra bénéficie désormais d’une plus grande clarté, d’une fiabilité renforcée et, surtout, d’une excellente capacité d’évolution.

Les équipes marketing de FAMA réalisaient de nombreux exports Excel et croisaient manuellement les données issues de Hubspot, sans jamais bénéficier d’une vision précise de leur parcours d’acquisition. En reliant toutes leurs sources à une data stack moderne, elles ont éliminé les tâches répétitives et les reportings interminables. Cette transformation a permis de prendre des décisions plus rapidement, de mieux piloter les campagnes et d’offrir à l’équipe marketing un travail plus épanouissant. Solution Hyperstack :Avant l’intégration d’Hyperstack, FAMA gérait manuellement son reporting marketing : exports de données depuis Hubspot, création de tableaux croisés sous Excel, et consolidation fastidieuse des différentes sources. Ce manque de visibilité sur leur tunnel d’acquisition ralentissait la prise de décision, démotivait les équipes et rendait le reporting particulièrement contraignant. Grâce à Hyperstack, Hubspot et l’ensemble des autres sources de données ont été connectés sur une seule plateforme. Le Head of Marketing suit désormais les KPIs mis à jour quotidiennement dans Looker Studio, les équipes travaillent directement via Google Sheets, et les rapports stratégiques s’effectuent de manière automatique. Avec la centralisation de toutes leurs données, FAMA a gagné en réactivité, réduit le temps consacré à l’analyse et repris pleinement le pilotage de son marketing. Fonctionnalités développées : Extraction des données automatisée Stockage centralisé dans un point unique Tableaux de bord mis à jour automatiquement Résultats :21 KPIs consultables en temps réel

Mission : Un acteur du secteur de la parfumerie souhaitait dépasser les limites des solutions AMDIS et Excel pour analyser ses données GC-MS et accélérer la reformulation de ses fragrances. Pour répondre à ce besoin, nous avons conçu une plateforme d’intelligence artificielle spécialement dédiée à la parfumerie. Celle-ci centralise les bibliothèques de molécules et matières naturelles, génère une formule globale polaire/apolaire, permet la superposition des chromatogrammes de marché et d’essai, et offre un module de redosage incluant des coefficients de réponse. Grâce à cette approche unifiée, analyse et reformulation sont désormais réunies au sein d’un même outil, sans utilisation de tableurs, avec une traçabilité totale et des données prêtes à alimenter des modèles d’IA. Ce projet démontre concrètement l’apport de l’IA appliquée au GC-MS dans l’évolution de la formulation de parfums et l’optimisation du travail des analystes. Problématique : Chez Parfumsplus, les équipes d’analyse travaillaient avec une succession d’outils non connectés — principalement AMDIS pour l’analyse GC-MS, et Excel pour la formulation et le redosage. Ce fonctionnement engendrait une perte de temps due aux ajustements manuels, un déficit de traçabilité des choix réalisés, ainsi qu’une impossibilité de standardiser les étapes de reformulation. Chaque analyste appliquait alors ses propres méthodes, avec un risque élevé d’erreurs ou d’incohérences. Objectifs : Le client visait à remplacer cette organisation morcelée par une plateforme unifiée capable de centraliser toutes les librairies de molécules et matières naturelles, de générer automatiquement une formule globale T/TA, d’intégrer un module de redosage basé sur des marqueurs et des coefficients de réponse, de comparer visuellement les essais par overlay des chromatogrammes et de constituer une base d’apprentissage robuste pour fiabiliser l’identification moléculaire. Solution livrée : Nous avons développé et déployé une plateforme IA métier spécialement pensée pour les analystes parfumeurs, intégrant un moteur d’identification basé sur Spec2Vec et NNLS, un chromatogramme interactif, une formule T/TA, un module de redosage intelligent, un overlay visuel, un système d’ajout manuel guidé, l’archivage des données et la possibilité d’ajouter prochainement de nouveaux modules IA. La plateforme, pleinement opérationnelle, est utilisée au quotidien et apporte une traçabilité intégrale ainsi qu’un gain de productivité significatif. Élimination complète d’Excel pour toutes les opérations, garantissant une traçabilité à 100 % Diminution du temps d’analyse jusqu’à 50 % pour le redosage et la comparaison des chromatogrammes grâce à l’automatisation IA Historisation de chaque ajout, sauvegarde continue des coefficients, création d’une base de données prête pour l’entraînement de modèles IA Zones de déploiement : Paris & Île-de-France, Grasse (06), Lyon et la région Auvergne-Rhône-Alpes, ainsi qu’un mode à distance pour les laboratoires installés en Europe. Témoignage client : « Nous avions besoin de sortir d’un fonctionnement artisanal basé sur AMDIS et Excel pour fiabiliser nos analyses GC-MS et accélérer nos reformulations. Koïno a rapidement compris nos enjeux métier et livré une plateforme claire, robuste et immédiatement exploitable. Le gain de temps est réel, le redosage est devenu maîtrisable, et chaque ajout est désormais traçable. C’est un outil que l’on utilise au quotidien. »

Contexte Notre client met au point une solution pour digitaliser la gestion énergétique et technique des biens immobiliers. En s’appuyant sur une plateforme Big Data couplée à l’IoT, il propose à ses clients une optimisation avancée des performances aussi bien système qu’environnementales. Traitant plusieurs centaines de gigaoctets issus de capteurs, l’entreprise avait besoin d’une infrastructure solide, capable de fournir des analyses embarquées en temps réel tout en préservant une expérience utilisateur fluide et intuitive. Enjeux Proposer des analyses instantanées des données IoT afin de permettre une gestion précise des consommations énergétiques. Offrir une expérience utilisateur optimale en mettant à disposition un tableau de bord personnalisé, intuitif et ergonomique pour chaque client. Gérer efficacement de grands volumes de données tout en maintenant performance et rapidité. Garantir la robustesse et la scalabilité de l’infrastructure face à l’augmentation croissante des flux de données. La solution Notre démarche s’est articulée autour d’étapes structurantes pour répondre aux objectifs du client : Définition de l’architecture cloud data Après une analyse approfondie des besoins métiers et des attentes relatives aux données, nous avons conçu une architecture évolutive et performante. Le choix s’est porté sur ClickHouse, célèbre base de données colonne pour sa rapidité et son efficience dans le traitement de requêtes analytiques de grande envergure sur des flux en streaming. Mise en œuvre des pipelines d’ingestion Des pipelines dédiés à l’ingestion des données IoT ont été déployés avec Apache Airflow afin d’assurer l’orchestration du traitement des flux en temps réel. Les données issues de MongoDB sont déclenchées par des triggers, traitées, stockées sur AWS S3, puis transférées dans ClickHouse. Transformation et modélisation des données Une fois collectées, les données suivent différentes phases de stockage : Données RAW : elles sont normalisées, dédupliquées et mises en qualité, avec une politique de rétention adaptée. Entrepôt de données (warehouse) : gestion de l’historique, du versionnement et intégration avec d’autres référentiels. Datamarts : création de tables segmentées par client, favorisant une analyse détaillée des usages. Développement de tableaux de bord interactifs Après transformation des données, nous avons créé une interface intuitive pour restituer l’information à travers Cumul.io. Les clients consultent en temps réel leurs indicateurs de consommation énergétique afin de superviser et piloter efficacement leurs actifs. Résultats obtenus Accès à des analyses IoT en temps réel, favorisant des décisions plus éclairées. Un cockpit adapté à chaque utilisateur, simplifiant le suivi et l’amélioration des consommations. Une plateforme performante et évolutive, capable de gérer de larges volumes de données sans perte de performance. Une forte amélioration de l’ergonomie, grâce à des interfaces intuitives et adaptées aux besoins des clients. Stack technique Base de données : ClickHouse Orchestration : Apache Airflow Stockage : AWS S3 Ingestion de données : MongoDB, Python, SQL Visualisation : Cumul.io

One Learn forme des professionnels autour de l’architecture et du design, avec une activité en forte croissance.Pour mieux piloter leurs performances commerciales, leurs investissements marketing et les coûts d’acquisition, One Learn souhaitait remplacer des analyses éclatées par un reporting unifié, fiable et automatisé.Grâce à la mise en place d’une architecture data moderne, l’entreprise bénéficie désormais d’une vision consolidée de l’ensemble de son funnel : CRM, dépenses SEA et performance SEO.Solution HyperstackContexteOne Learn s’appuyait principalement sur Pipedrive pour gérer ses leads et ses opportunités.Le CRM constituait la source centrale, mais plusieurs limites freinaient l’analyse :Des données dispersées entre Pipedrive, Google Ads et Google Search ConsoleAucune vision consolidée du funnel d’acquisitionDifficulté à sectoriser les différents types de deals (organique, SEO, emailing…)Impossible de calculer précisément les coûts d’acquisition (CPA)Reporting manuel, chronophage, dépendant d’extractions ponctuellesLes équipes marketing et sales manquaient ainsi d’un dashboard global permettant de suivre les performances, les coûts, les revenus et le ROI de manière unifiée.Solution apportéeHyperstack a construit une Modern Data Stack complète permettant de centraliser, transformer et visualiser l’ensemble des données commerciales et marketing de One Learn.Extraction automatisée des donnéesToutes les sources ont été connectées via Fivetran :Pipedrive (données CRM et pipelines)Google Ads (dépenses SEA)Google Search Console (performance SEO)Centralisation dans BigQueryLes données issues des trois sources sont entreposées dans un data warehouse unique et fiable.Transformation et harmonisationLes pipelines de transformation unifient les tables CRM, SEA et SEO afin de :sectoriser les deals selon leur origine (organique, SEO, emailings, pipelines internes),calculer les leads, deals gagnés, chiffre d’affaires,intégrer les coûts et déterminer le coût par lead,fournir les métriques nécessaires au calcul du ROI.Dashboard unifié sur Data StudioToutes les données sont visualisées dans un tableau de bord unique consolidant :CRM (Pipedrive)SEA (Google Ads)SEO (Search Console)One Learn dispose désormais d’une plateforme d’analyse robuste permettant une prise de décision éclairée sur l’ensemble de son acquisition.RésultatsVision centralisée des performances CRM, SEA et SEOSectorisation claire des types de deals (organique, SEO, email, formations)Calcul complet des coûts, notamment le coût par leadUn ROI unifié, intégrant revenus, dépenses et performance SEOFin des extractions manuelles, grâce à une automatisation totale du flux (Fivetran → BigQuery → Dashboard)Un socle évolutif pour de futurs cas d’usage : attribution avancée, scoring, prédiction des conversions

Une plateforme sur-mesure pour optimiser les achats en CHR Le numérique permet d’optimiser les achats pour le premier réseau français de bars, cafés et restaurants indépendants. Dès 2015, Baresto a choisi de se tourner vers le digital afin de développer ses activités. Un vaste projet de transformation numérique a ainsi été lancé avec Spiriit. Des résultats Multiplication par 5 du chiffre d’affaires sur les achats en 5 ans 9 années de partenariat 10 000 références produits au catalogue Digitaliser les habitudes d’achat des restaurateurs Le défi consiste à créer une plateforme capable de gérer un catalogue très volumineux tout en proposant une expérience digitale fluide et personnalisée à chaque adhérent. Une approche centrée sur l’expérience utilisateur et la data L’une des clés du succès de la plateforme réside dans l’expérience utilisateur. Dès le départ, plusieurs ateliers ont permis d’identifier les besoins fonctionnels et l’ergonomie à privilégier. Les données collectées constituent un atout précieux pour optimiser les achats et proposer des tableaux de bord clairs et pertinents. Design system Pour faciliter l’intégration et l’évolution de la plateforme, Spiriit a conçu un Design system. Cette bibliothèque d’éléments graphiques permet de générer rapidement de nouveaux gabarits de pages. Cette charte graphique digitale garantit l’évolution des lignes directrices tout en maintenant une cohérence visuelle forte. L’expérience utilisateur avant tout Les fonctionnalités sont élaborées avec l’aide d’utilisateurs pilotes. Des prototypes servent à valider l’utilisabilité et l’efficacité des solutions avant leur développement complet. Nos actions pour relever le défi Cadrage projet Story Mapping Sprint Design by Spiriit Les données au service de l’optimisation des achats Chaque jour, plusieurs milliers de produits sont commandés via la plateforme. Ces données alimentent des tableaux de bord complets permettant aux adhérents de se comparer aux autres membres. Les partenaires Baresto peuvent également ajuster leurs prix selon la demande grâce à ces analyses. Une plateforme Symfony multi-profils et interconnectée au service de la filière Pour générer de la valeur, la plateforme s’adresse à différents profils : professionnels adhérents, équipe Baresto, partenaires et distributeurs. L’architecture Symfony garantit la sécurité des accès et l’interconnexion entre les divers systèmes d’information. Sécuriser l’exploitation d’une plateforme à haute criticité business En constante évolution fonctionnelle, la plateforme doit supporter de nombreux déploiements en sécurité grâce à une CI/CD intégrant des tests automatisés. Une architecture redondante assure une très haute disponibilité. Performance et gestion du haut volume via Elastic Search La gestion d’importants volumes de données, qu’il s’agisse du catalogue ou des commandes journalières, ainsi que la personnalisation des tarifs par adhérent, ont conduit à adopter Elastic Search pour garantir des performances optimales. Une factory digitale pérenne La transformation digitale se construit dans la durée ! L’équipe Spiriit s’engage dans la durée sur plusieurs années. La gestion de projet kanban permet de fluidifier et d’optimiser la productivité des équipes. Témoignage client Grâce à Spiriit et à la forte mobilisation des équipes, notre plateforme digitale nous permet aujourd’hui de tenir un rôle pionnier sur notre marché. Notre outil évolutif accompagne la croissance de notre réseau avec des services à forte valeur ajoutée. Nous ne sommes qu’au début de la digitalisation dans la restauration ; d’autres évolutions fonctionnelles sont encore à venir ! Hervé Pitault Fondateur & CEO – Baresto

Objectif de la mission Les dispositifs de fidélité constituent un levier puissant pour une marque, permettant de valoriser ses clients tout en renforçant la relation client, dans le but de les fidéliser et de favoriser une augmentation de leur panier d’achats. C’est dans ce cadre que nous avons accompagné notre client, un acteur majeur du secteur hôtelier et de la restauration. Le projet visait à redynamiser un programme de fidélité parfois négligé par certaines enseignes, afin de suivre son adoption, ses performances commerciales et sa rentabilité, et d’exploiter pleinement la base clients. L’ambition ultime pour notre client est de consolider la fidélité de sa clientèle existante, tout en séduisant de nouveaux clients à travers un programme de fidélité attractif et performant. Contexte de la mission Le groupe réunit une centaine d’établissements. Le programme de fidélité est proposé lors des réservations, mais il n’est pas systématiquement mis en avant par tous les points de vente. Par ailleurs, aucun dispositif fiable ne permettait auparavant au groupe de suivre l’adoption du programme et d’en évaluer précisément les performances. Les données du programme de fidélité sont transmises chaque jour, sous format CSV, par un prestataire chargé des systèmes de paiement. Pour répondre à ces enjeux, la mise en place d’une infrastructure data sur AWS a été préconisée, afin de centraliser et d’exploiter les données collectées, tout en assurant la fiabilité et le suivi des indicateurs de performance. Résultats de la mission Suite à notre intervention, notre client bénéficie de tableaux de bord détaillés pour suivre l’évolution de son programme de fidélité, au niveau de chaque établissement mais aussi à l’échelle du groupe. Cela permet un pilotage plus affiné et l’optimisation du dispositif en fonction des résultats mesurés. Nous avons aussi mis en œuvre une segmentation fine de la base clients, relançant ainsi les clients inactifs et contribuant à l’amélioration de la satisfaction globale (par exemple via des offres personnalisées après une réservation). De plus, une Data Platform complète a été développée sur AWS, intégrant systèmes de monitoring et d’alerting, garantissant ainsi la fiabilité et l’efficacité de l’ensemble du programme. Solution implémentée Pour mener à bien ce projet, nous avons opté pour une stack data sur AWS, parfaitement compatible avec l’environnement technique de notre client. La première phase a porté sur la collecte des données, avec la mise en place d’un processus fiable d’ingestion et d’historisation, essentiel pour ne perdre aucune information clé. La seconde étape a relevé le défi de la qualité des données. Chaque lot de données transmis pouvait présenter des formats différents et comporter des erreurs. Pour y remédier, des systèmes d’alerting et de tests ont été déployés, assurant la robustesse des flux de données. Troisièmement, nous avons identifié les KPIs pertinents et développé les transformations nécessaires pour alimenter les différents tableaux de bord d’analyse. La quatrième phase s’est concentrée sur l’analyse des comportements d’achat et la segmentation de la clientèle (par exemple, clients réguliers, clients inactifs, etc.), permettant ainsi de lancer des campagnes marketing ciblées vers des segments spécifiques. Enfin, nous avons conçu des tableaux de bord sur-mesure pour différents profils utilisateurs chez notre client : Pour la direction, afin de disposer d’une vision globale des performances du programme de fidélité Pour les responsables de comptes, afin de suivre, pour chaque établissement dont ils ont la charge, les indicateurs clés Pour les équipes marketing, leur permettant d’identifier des leviers d’optimisation et de piloter des actions ciblées (relance de clients, propositions de promotions personnalisées, etc.) La Stack mise en place Cloud provider : AWS Data Storage : RDBS, S3, Athena Data transformation : Python, SQL, AWS lambda Data Orchestration : SNS, Cloud Scheduler

Solution Hyperstack Rappel des enjeux Homélior, acteur clé de la rénovation énergétique, évolue dans un secteur exigeant, régulé par des normes complexes. Avant l’arrivée d’Hyperstack, les procédures étaient gérées manuellement avec des fichiers Excel, non reliés aux outils métiers. Cette méthode induisait des étapes longues et répétitives, une gestion massive des échanges e-mail avec les partenaires principaux, et un réel manque de visibilité sur la progression des dossiers. Résultat : des frustrations pour les partenaires comme pour les équipes d’Homélior, impactant fortement la performance du département financier. Solutions apportées Hyperstack a conçu une solution personnalisée en développant une application centralisée intégrant les trois pôles majeurs d’Homélior : conformité, finance et juridique. Cette plateforme unifiée facilite le pilotage de toutes les opérations. Une interface spécifique a été créée pour les partenaires, leur assurant un suivi en temps réel de leurs dossiers, ce qui réduit significativement les échanges d’e-mails et la charge de travail des équipes. De plus, les processus ont été rationalisés grâce à l’automatisation de tâches essentielles, comme la création des factures, et à une connexion fluide avec les outils existants d’Homélior, supprimant ainsi les erreurs liées aux manipulations manuelles. Résultats 25 heures de travail économisées chaque semaine pour le département finance. Stack d’outils La stack technique repose sur Airtable, structurant les informations par service afin de limiter les accès aux seules données utiles. Une interface dédiée aux partenaires, développée via MiniExtension, propose des vues personnalisées selon les étapes des projets. L'automatisation de la facturation s’appuie sur Google Drive. L’outil bénéficie également de connexions à Pennylane et aux systèmes de communication traditionnels (Slack, e-mail). Fonctionnalités développées Outil ERP sur mesure Extranet sécurisé Génération automatique de documents L’ERP centralise l’ensemble des données stratégiques et permet d’automatiser de nombreuses tâches, telles que la création de factures. Il propose aussi une interface publique à destination des partenaires, ainsi qu’une interface dédiée pour les équipes externes. Une intégration personnalisée via une API métier spécifique renforce l’efficacité des opérations. Avis clients « Hyperstack a révolutionné nos méthodes de travail grâce à l’automatisation sur Airtable et la création d’une interface partenaire sur mesure. Moins d’erreurs, moins d’e-mails, et une forte montée en productivité de notre équipe. Bravo à l’équipe Hyperstack ! » Laura Puddu, Chief Operating Officer (COO)