Les meilleures agences Python à Paris

Nous avons accompagné Pandora dans l’élévation de son expérience de marque et l’optimisation de son parcours d’achat. De la refonte UX/UI à la mise en place d’une application web performante, nous avons conçu des interfaces immersives valorisant les collections tout en fluidifiant la conversion. L’application mobile et les outils logiciels développés (React / React Native / NodeJS) renforcent la relation client, fidélité, personnalisation, contenu éditorial; tout en optimisant la gestion interne (commandes, stocks, CRM). Une approche globale qui relie exigence luxe, performance e-commerce et cohérence de marque.

Eurelis accompagne RATP, l’opérateur historique des transports publics à Paris et en Île-de-France, dans la conception, le développement et l’industrialisation d’une carte interactive du nouveau réseau des bus parisiens, visant à offrir aux voyageurs une expérience de navigation fluide et une information enrichie sur les lignes et arrêts.RATP est le principal gestionnaire du réseau de transport en commun de la région parisienne (métro, bus, RER, tramway), engagé dans des initiatives de digitalisation de l’information voyageurs pour améliorer l’expérience utilisateur dans un contexte de mobilité dense et dynamique.Contexte du projet :Au printemps 2019, la RATP a opéré une réorganisation majeure de son réseau de bus à Paris et en Petite Couronne, impliquant la modification, la création ou le remplacement de dizaines de lignes et milliers de points d’arrêt. Afin d’informer efficacement les voyageurs de ces changements structurels, la RATP a souhaité déployer un service en ligne interactif permettant d’anticiper, explorer et comprendre le nouveau réseau bus.Objectifs du projet :Concevoir une carte interactive intuitive intégrant les plans des lignes de bus et les arrêts correspondants.Intégrer des fonctions de recherche et de suggestion pour faciliter l’usage par les voyageurs.Assurer la stabilité et la montée en charge de la plateforme lors des périodes d’usage intense liées à l’annonce du nouveau réseau.Offrir un outil digital fiable, rapide et accessible depuis les terminaux web.Défis techniques et organisationnels :Croiser et intégrer des données provenant de sources multiples pour bâtir une vision cartographique consolidée du réseau.Concevoir une architecture capable de supporter des pics de trafic importants sans dégradation de l’expérience utilisateur.Intégrer une solution cartographique avec des APIs externes tout en garantissant performance et cohérence des données.Approche de co-conception :Eurelis a traité ce projet avec une approche technique orientée robustesse et performance :Mise en place d’une architecture backend évolutive facilitant l’intégration et la mise à jour des données.Collaboration étroite avec les équipes RATP pour cibler les besoins des voyageurs et les cas d’usage prioritaires.Validation continue des choix techniques via des phases de tests et d’ajustements.Solution technique et expertises mobilisées :La solution repose sur une combinaison de technologies modernes et d’une infrastructure cloud scalable :Développement Python (Flask) pour la logique backend et l’intégration des données.API Google Maps pour le rendu cartographique interactif et les fonctionnalités de géolocalisation.JavaScript frontend pour une expérience utilisateur réactive.Hébergement dans le cloud Google (App Engine) garantissant scalabilité et résilience.Mise en place d’une architecture serverless capable d’absorber des montées de charge significatives.Expertises mobilisées : développement backend & frontend, cartographie interactive, APIs Google Maps, architectures cloud, performance web.Résultats et bénéfices :Une carte interactive fiable, performante et stable, capable de gérer les pics de fréquentation liés au déploiement du nouveau réseau bus.Un accès facile aux plans des lignes et aux fiches détaillées des arrêts pour les voyageurs.Une expérience utilisateur fluide, valable à la fois pour les usagers réguliers et pour ceux découvrant le réseau.Satisfaction élevée des parties prenantes, y compris la RATP, sur la fiabilité du dispositif proposé.

Eurelis accompagne Mastrad, marque française reconnue d’ustensiles de cuisine innovants, dans la conception, le développement et l’industrialisation d’une application intelligente intégrant un algorithme prédictif de cuisson pour optimiser l’expérience utilisateur et renforcer la valeur ajoutée des produits connectés.Mastrad est une société française spécialisée dans les instruments de cuisine innovants, et notamment dans les solutions de contrôle de la température de cuisson destinées aux professionnels et aux particuliers.Contexte du projetDans le cadre du développement de nouvelles fonctionnalités pour ses produits connectés, Mastrad a confié à Eurelis la conception d’un algorithme prédictif de cuisson, capable d’estimer le temps restant de cuisson en fonction de différents paramètres (type d’aliment, méthode de cuisson, préférences utilisateur).Objectifs du projetConcevoir un modèle de Machine Learning fiable pour prédire les temps de cuisson restants.Intégrer cette intelligence dans une application métier robuste, scalable et adaptée aux contextes variés de cuisson.Déployer une infrastructure cloud capable de gérer l’entraînement, la supervision et la distribution du modèle.Optimiser les coûts et assurer la scalabilité grâce à des composants serverless.Défis techniques et organisationnelsExploiter des données hétérogènes issues de sondes culinaires pour constituer un modèle prédictif fiable.Concevoir une solution capable de s’adapter à une grande variété de cas de cuisson (viande, poisson, différentes méthodes et dispositifs).Mettre en place une architecture cloud scalable et résiliente, tout en garantissant simplicité d’intégration pour les applications clientes.Approche de co-création :Eurelis a travaillé en étroite collaboration avec les équipes Mastrad pour :Analyser et structurer les données remontées par les sondes culinaires.Concevoir un modèle de Machine Learning basé sur TensorFlow, entraîné puis supervisé via une infrastructure Cloud.Développer l’intégration backend pour permettre l’entraînement à la demande et la supervision de la qualité des prédictions.Solution technique et expertises mobiliséesLa plateforme s’appuie sur une combinaison d’expertises techniques modernes :Machine Learning & Algorithmie prédictive avec TensorFlow (Python).Infrastructure Cloud AWS pour orchestrer l’entraînement, la supervision et la distribution du modèle.Architecture backend scalable, exploitant des composants serverless pour optimiser la performance et les coûts.Application métier permettant la supervision et l’exploitation du système de prédiction.Résultats et bénéficesMise en place d’un modèle prédictif fiable, capable d’estimer avec précision les temps restants de cuisson dans des contextes variés.Infrastructure backend scalable permettant l’évolution continue des modèles et l’intégration dans les applications clientes.Optimisation des coûts via une architecture serverless adaptée aux variations de charge.Autonomie de Mastrad dans la supervision, l’entraînement et l’amélioration du modèle de prédiction.

Nous avons accompagné Tereos dans la digitalisation et l’automatisation de ses processus clés afin d’accélérer la performance opérationnelle et la trajectoire de décarbonisation. De l’intégration d’outils ECM/BPM pour centraliser les workflows à la mise en conformité RGPD et la sécurisation des données, nous avons conçu une architecture scalable connectant sites, équipes et outils métiers.Côté terrain, nous avons déployé une IA prédictive de surveillance de la fatigue des conducteurs : analyses temps réel, alertes proactives et amélioration de la sécurité et de la productivité. La transition vers le cloud et l’industrialisation DevOps (apps web & mobiles Java/Kotlin/Swift) ont réduit les coûts, fiabilisé les opérations et amélioré l’empreinte énergétique.Une approche bout-en-bout qui conjugue innovation, rentabilité et responsabilité environnementale, consolidant la position de Tereos comme leader de l’agro-industrie.