Avis clients : Outil de partage de biens en droit de la famille
Sarah Miller
CTO
Equitable Law Tech
James Carter
VP of Engineering
Divorce Solutions Inc.
Emily Chen
Product Owner
Mediator Pro
Michael Ross
CEO
Secure Assets LLC
David Henderson
Dev Team Lead
Legal Flow Systems
Jessica Alba
HR Director
Family First Tech
Industries utilisant l'outil de partage de biens
LegalTech & Avocats
Notariat Digital
Fintech & Gestion de Patrimoine
Médiation en ligne
Assurances & Prévoyance
Immobilier (PropTech)
Banque Privée
Administration Publique
SaaS Juridique B2C
Études de cas : Outil de partage de biens en droit de la famille
Automatisation notariale via Python
Client : Une LegalTech majeure fournissant des logiciels SaaS à plus de 500 études notariales aux États-Unis.
Défi : Le client faisait face à des lenteurs critiques dans son module de liquidation, spécifiquement lors de l'utilisation de leur Outil de partage de biens en droit de la famille pour des patrimoines complexes incluant des actifs internationaux et des cryptomonnaies.
Solution : Notre équipe augmentée de deux développeurs Python seniors a refondu le moteur de calcul. Ils ont remplacé les boucles inefficaces par des opérations vectorisées via la bibliothèque Pandas et implémenté une architecture de microservices pour isoler les calculs lourds. Ils ont également intégré une API de conversion de devises en temps réel pour valoriser les actifs étrangers instantanément.
Résultat : Le temps de génération des rapports de liquidation a été réduit de 75%, passant de 4 minutes à moins de 60 secondes, augmentant directement la satisfaction des notaires utilisateurs.
IA pour la médiation de divorce
Client : Une startup de la Silicon Valley spécialisée dans la résolution alternative des conflits (ADR) et la médiation de divorce en ligne.
Défi : Les couples utilisaient l'Outil de partage de biens en droit de la famille de la plateforme mais contestaient fréquemment les valorisations proposées, bloquant les processus de médiation.
Solution : Smartbrain a fourni un ingénieur Python spécialisé en Machine Learning. Il a développé un modèle prédictif entraîné sur des milliers de cas anonymisés pour suggérer des valorisations d'actifs (voitures, meubles, œuvres d'art) basées sur le marché actuel. Le système propose désormais des fourchettes de prix objectives et justifiées.
Résultat : Le taux d'acceptation des propositions de partage a augmenté de 40%, et la durée moyenne d'une médiation sur la plateforme a chuté de 3 semaines.
Sécurisation de données patrimoniales
Client : Un cabinet d'avocats d'affaires new-yorkais gérant des divorces à forts enjeux financiers (High Net Worth).
Défi : Le cabinet avait besoin d'un Outil de partage de biens en droit de la famille interne, capable de traiter des données ultra-sensibles sans risque de fuite, remplaçant leurs feuilles de calcul Excel vulnérables.
Solution : Un développeur Python Backend expert en cybersécurité a été intégré à leur équipe IT. Il a construit une application web sécurisée avec Django, implémentant un chiffrement de bout en bout et une authentification à deux facteurs (2FA). L'outil permet une collaboration sécurisée entre les avocats et les experts comptables sans que les données ne quittent le serveur privé.
Résultat : 0 faille de sécurité détectée lors de l'audit annuel et une conformité totale aux normes de protection des données les plus strictes.
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