Flex est un ERP léger et modulaire développé avec Python/Django, conçu pour offrir une solution de gestion abordable et personnalisable aux petites et moyennes entreprises de Côte d'Ivoire. Son objectif est de fournir des outils commerciaux essentiels aux PME et aux entreprises de services sans la complexité des systèmes d'entreprise traditionnels.

Flex utilise une architecture multi-locataires basée sur des schémas, où chaque client (locataire) dispose de son propre schéma PostgreSQL. Cela permet une isolation claire des données, une sécurité améliorée et la possibilité de personnaliser les fonctionnalités par locataire si nécessaire. L'accès à chaque environnement locataire est géré via un routage basé sur des sous-domaines, tels que client.flex.com, garantissant une séparation claire et intuitive.

La mission de Flex est simple : fournir un ERP robuste et accessible qui s'adapte aux réalités commerciales locales tout en restant facile à déployer, à maintenir et à étendre.

QuickStock est un ERP entièrement personnalisé, développé avec Python/Django, conçu exclusivement pour une entreprise de logistique et de distribution opérant dans le secteur des matériaux de construction. Contrairement aux systèmes ERP génériques, QuickStock est adapté aux flux de travail internes, aux contraintes opérationnelles et aux processus quotidiens de l'entreprise, ce qui le rend parfaitement adapté à un environnement commercial hautement spécialisé.

L'entreprise exploite une importante flotte de véhicules qui livrent des produits tels que du ciment et de l'acier d'armature. QuickStock centralise ces activités logistiques grâce à un module dédié à la gestion de flotte, qui couvre les registres des véhicules, le suivi des expéditions et la génération automatisée de bons de commande.

QuickStock est un système activement maintenu : de nouvelles fonctionnalités sont continuellement ajoutées, les modules existants évoluent en fonction des besoins opération

Dans ce projet d'un client sur ComeUp, j’ai développé un script de web scraping sur mesure pour extraire des données immobilières depuis seloger.com.

En utilisant Python, Selenium et BeautifulSoup4, j’ai automatisé la navigation et le chargement des pages afin de récupérer des informations clés (prix, localisation, caractéristiques, etc.). Pour garantir la stabilité et contourner les protections du site, j’ai intégré Bright Data WebUnlocker comme proxy.

Ma méthode est simple : comprendre précisément le besoin, identifier les données utiles, puis concevoir un script fiable, optimisé et facilement exploitable.

Ce type de solution permet d’automatiser la collecte de données, de gagner du temps et d’obtenir des informations structurées prêtes à être utilisées.

Je peux adapter ce type de script à vos besoins spécifiques.