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Automatisation des données de due diligence

Retail & e-commerce – Données externes & due diligence

Collecte automatisée de données externes, analyse de sources et workflows d'aide à la décision (due diligence).

Des analyses sourcées et vérifiables

Moins de recherche manuelle, chaque signal relié à sa source

Détails du projet

Client

ADEO / Leroy Merlin

Secteur

Retail & e-commerce – Données externes & due diligence

Année

2025

Technologies clés

PythonScrapingLLMGCP

Mission

AI Solutions Engineer - Due Diligence Automation

Données externes & due diligence

Mission hybride, France. Anglais.

Conception d'une solution full-stack de collecte et d'analyse de données externes pour assister les travaux de due diligence. Automatisation de recherches web et d'extractions documentaires pour consolider les informations sur des entreprises et leur environnement. Construction d'un pipeline de nettoyage, de dédoublonnage et de structuration des données collectées. Intégration de composants LLM pour synthétiser les informations, identifier les signaux utiles et préparer des analyses comparatives.

Contexte et environnement

Secteur retail et e-commerce : besoin de croiser des sources multiples afin de documenter les analyses stratégiques. Données hétérogènes issues de pages web, publications et documents, avec des fréquences de mise à jour variables. Complémentarité avec les travaux MLOps ADEO : cette fiche décrit le cas d'usage métier et sa chaîne de collecte, distincts du socle transverse de production.

Équipe

AI Solutions Engineer

Environnement

Hybride, France – pipelines de collecte Python et synthèse LLM sur GCP, dans le dispositif MLOps du client

Objectifs clés

1Réduire le travail manuel de recherche et de consolidation tout en conservant les liens vers les sources.

2Mettre en évidence les informations contradictoires, incomplètes ou anciennes et permettre leur vérification.

3Restituer des indicateurs, synthèses et matrices SWOT adaptés aux besoins d'analyse.

4Fiabiliser les mises à jour par planification des traitements, journalisation et contrôles de qualité.

5Faciliter l'appropriation métier par une interface de consultation, des filtres et des exports structurés.

Technologies et infrastructure

PythonScrapingSearch APIsDocument extractionETLLLMPrompt engineeringAPIsGCP

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