Projets réels en production

Ce que nous construisons vraiment

Choisir une agence sur la seule foi de son site est un pari. Voici donc des projets concrets : leur contexte, les problèmes qu'ils règlent et ce que nous avons réellement construit. Sans chiffres reconstitués ni témoignages de complaisance.

Produit édité et exploité par nos soins

SAASIMMO : la plateforme de gestion immobilière que nous avons conçue, développée et mise en production

Porteur du projet :
Produit interne DevAgency (YACHAR)
Secteur :
Immobilier — bailleurs, gérances, syndics et family offices

Plutôt que de vous montrer des maquettes de démonstration, voici un logiciel métier réel : celui que nous éditons, maintenons et exploitons nous-mêmes en production. C'est la meilleure preuve que nous savons tenir un outil complexe dans la durée, et pas seulement livrer un premier écran qui fait joli.

157
Modèles de données
39
Modules métier
532
Routes API
790
Fichiers de tests
232
Migrations de base
En production
Statut

Le contexte

La gestion d'un patrimoine immobilier repose presque toujours sur le même empilement : un classeur Excel pour les baux, un deuxième pour les charges, des quittances produites à la main dans un traitement de texte, des relances envoyées de mémoire, et une comptabilité tenue séparément par un cabinet.

S'y ajoute une contrainte propre au secteur : la structure juridique. Un bailleur gère rarement une seule entité. SCI, indivisions, sociétés d'exploitation — chacune avec ses baux, ses charges, son exercice comptable et ses obligations propres.

Enfin, le droit locatif français bouge en permanence : indexation IRL, encadrement des loyers selon la commune, obligations et diagnostics à échéances variables. Un outil figé devient faux au bout de quelques mois.

Ce qui coinçait concrètement

  • Les mêmes données ressaisies trois fois : dans le tableur, dans les courriers, puis dans la comptabilité.
  • Des quittances reconstituées manuellement chaque mois, avec le risque d'erreur que cela implique.
  • Des indexations de loyer oubliées, qui se traduisent directement en manque à gagner non récupérable.
  • Des impayés repérés trop tard, quand le retard est déjà installé.
  • Aucun historique fiable : dans un tableur, modifier une valeur écrase le passé. Impossible de justifier a posteriori le loyer appliqué à une date donnée.

Ce que nous avons construit

Architecture multi-entités et multi-utilisateurs

Organisations, entités juridiques et droits d'accès granulaires par utilisateur. Chaque SCI conserve son périmètre, sa comptabilité et ses documents, sans mélange possible.

Quittancement automatisé

Génération et envoi récurrents des quittances, avec paliers, franchises et périodes gérés nativement plutôt que bricolés à la main.

Indexation des loyers pilotée par les indices officiels

Suivi des indices INSEE, calcul des révisions et traçabilité complète de chaque indexation appliquée.

Recouvrement et suivi des impayés

Détection des retards, relances échelonnées, historique des événements de recouvrement et pilotage des créances douteuses.

Comptabilité intégrée

Écritures, balance d'ouverture, règlements et imputations, amortissements, clôture d'exercice, déficit foncier et provisions pour créances.

Module copropriété

Appels de fonds, assemblées générales et résolutions, lots et mutations, clés de répartition et régularisations de charges.

Documents, import et extraction assistée

Dépôt et versioning documentaire, templates d'import, extraction automatisée des factures fournisseurs avec suivi de la précision d'extraction.

Rapprochement bancaire

Connexion aux comptes bancaires, récupération des transactions et rapprochement avec les règlements attendus.

Veille juridique et obligations

Suivi des sources juridiques, zonage des communes, plafonds d'encadrement des loyers, obligations et diagnostics à échéance.

Historique non destructif

Versioning des conditions locatives et des entités : une modification n'écrase jamais le passé. Chaque document produit s'appuie sur l'état des données au moment concerné.

Stack technique

Next.js 15 (App Router)React 19TypeScriptPrismaPostgreSQL (Neon)Auth.js v5Tailwind CSS + shadcn/uiTanStack QueryCloudflare R2VercelSentry

Ce qu'il faut en retenir

  • Un logiciel métier ne se juge pas à sa première livraison mais à sa capacité à évoluer sans casser l'existant.
  • Sur SAASIMMO, toute évolution doit s'appliquer aux données déjà en base : scripts de reprise idempotents, réparation à la lecture, audit de rétroactivité récurrent et garde-fous bloquants en intégration continue.
  • C'est exactement la discipline que nous appliquons aux logiciels que nous développons pour nos clients.

SAASIMMO est un produit édité par YACHAR (DevAgency). Les chiffres ci-dessus sont mesurés directement dans la base de code du projet et ne constituent pas des indicateurs de performance commerciale.

Projet client — E-commerce

Des milliers de références produits éparpillées dans des classeurs Excel, transformées en application de sourcing et de gestion de catalogue

Porteur du projet :
Vendeur Amazon (client non nominatif)
Secteur :
E-commerce — gestion de stock produits et sourcing fournisseurs

Vendre en e-commerce, c'est arbitrer en permanence : quel produit référencer, à quel prix, chez quel fournisseur. Chez ce client, cet arbitrage reposait sur des classeurs Excel — des milliers de références identifiées par leur code EAN, pour lesquelles il fallait retrouver manuellement les prix de plusieurs fournisseurs, en calculer la moyenne et conserver l'URL de chaque source. Nous avons remplacé ce travail par une application dans laquelle on dépose simplement les fichiers reçus.

Milliers
Références par fichier importé
EAN
Clé de rapprochement produit
Multi-fournisseurs
Prix consolidés par référence

Le contexte

Le point de départ n'est pas un cahier des charges, c'est une boîte mail. Des classeurs Excel arrivent régulièrement des fournisseurs, chacun contenant des milliers de lignes produits identifiées par leur code EAN.

Dans le e-commerce, l'EAN est le dénominateur commun : c'est lui qui permet de reconnaître qu'un produit d'un catalogue fournisseur et une référence du stock sont bien le même article. Encore faut-il que quelqu'un fasse le rapprochement.

Pour chaque référence, il fallait donc aller chercher le prix chez plusieurs fournisseurs, en déduire un prix moyen, et garder la trace de l'URL de chaque source pour pouvoir justifier le chiffre plus tard.

S'y ajoutaient d'autres classeurs, avec des informations complémentaires réparties un peu partout : une colonne utile ici, un onglet là, une nomenclature légèrement différente ailleurs. Il fallait recouper l'ensemble pour reconstituer une fiche produit exploitable.

Fait une fois, c'est une corvée. Fait chaque semaine sur des milliers de références, ce n'est plus tenable — et surtout, ce n'est plus fiable au moment de décider quoi acheter et à quel prix.

Ce qui coinçait concrètement

  • Un travail répétitif au volume ingérable : impossible de traiter manuellement des milliers de références sans y passer des journées entières, alors que les prix fournisseurs, eux, continuent de bouger.
  • Des erreurs invisibles : une ligne décalée, un EAN mal formaté, un prix collé dans la mauvaise colonne — et personne ne s'en aperçoit avant que la décision soit prise.
  • Aucune traçabilité : un prix moyen dans une cellule Excel ne dit pas d'où il vient, ni quand il a été relevé. Difficile d'arbitrer sereinement une décision d'achat sur cette base.
  • Des nomenclatures divergentes d'un classeur à l'autre, qui rendent le rapprochement fastidieux et approximatif.
  • Rien de réutilisable : chaque nouveau fichier reçu repart de zéro, le travail de la fois précédente est perdu.

Ce que nous avons construit

Import des fichiers Excel tels qu'ils arrivent

On dépose les classeurs dans l'application, sans les retravailler au préalable. C'est l'outil qui s'adapte aux fichiers reçus, pas l'inverse.

Le code EAN comme clé de rapprochement

Chaque ligne est rattachée à sa référence produit via son EAN, ce qui permet de recouper automatiquement des catalogues fournisseurs de provenances et de formats différents avec les produits du stock.

Consolidation des prix multi-fournisseurs

Les prix relevés chez les différents fournisseurs sont regroupés par référence, avec calcul du prix moyen et conservation de l'URL de chaque source.

Fusion des informations dispersées

Les données éparpillées dans plusieurs classeurs sont réunies en une fiche produit unique et cohérente, au lieu de vivre dans des onglets séparés.

Traçabilité de chaque valeur

Pour chaque prix affiché, on sait de quelle source il provient. Un chiffre n'est plus une cellule orpheline : il est justifiable.

Un socle qui évolue

Ajouter un fournisseur, une règle de calcul ou un nouveau format de fichier devient une évolution de l'application, pas une nouvelle corvée manuelle.

Ce qu'il faut en retenir

  • Un tableur ne devient jamais ingérable d'un coup : il grossit, on ajoute un onglet, puis un second classeur, et un jour plus personne ne sait où est la donnée juste.
  • Le déclencheur utile n'est pas le volume, c'est la répétition. Dès qu'un traitement revient chaque semaine à l'identique, il doit devenir un logiciel.
  • C'est le cœur de ce que nous faisons : transformer des fichiers Excel contenant des milliers d'informations disséminées en un véritable logiciel d'entreprise, capable d'évoluer avec l'activité.

Projet client réel, réalisé pour un vendeur e-commerce sur Amazon. Le nom du client n'est pas communiqué. Aucun indicateur de performance n'est publié ici : les gains n'ayant pas fait l'objet d'une mesure formelle, nous préférons ne pas avancer de chiffre. Amazon est une marque de sa société propriétaire, citée ici uniquement pour décrire l'activité du client.

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