Client : Une plateforme majeure de vérification d'antécédents (Background Check) basée aux États-Unis.

Défi : L'entreprise peinait à agréger les données de 50 juridictions différentes, chacune ayant son propre format web, ce qui rendait le Developpement de scraper de dossiers judiciaires interne lent et sujet aux erreurs. Les blocages fréquents d'IP ralentissaient les rapports clients.

Solution : Notre équipe augmentée de développeurs Python a conçu une architecture distribuée utilisant Scrapy et un réseau de proxys rotatifs intelligents. Ils ont implémenté des parsers modulaires capables de normaliser les données non structurées (HTML, PDF) en un schéma JSON unique. Le système inclut désormais une gestion automatisée des captchas et une surveillance proactive des changements de structure des sites cibles.

Résultat : Le nouveau système a permis une réduction de 65% du temps de traitement des dossiers et a éliminé 99% des blocages IP, permettant à l'entreprise de scaler son offre sans augmenter ses effectifs internes.

Client : Une startup LegalTech spécialisée dans l'analyse prédictive des litiges commerciaux.

Défi : Le client avait besoin d'alimenter ses modèles d'IA avec des millions de décisions de justice, mais son Developpement de scraper de dossiers judiciaires initial ne parvenait pas à gérer le volume et la complexité des portails gouvernementaux sécurisés.

Solution : Smartbrain a fourni deux ingénieurs Python séniors spécialisés en extraction de données. Ils ont développé une solution asynchrone utilisant `aiohttp` et `BeautifulSoup` pour maximiser le débit de collecte. L'équipe a également mis en place un pipeline de nettoyage de données (ETL) intégrant du NLP pour anonymiser automatiquement les noms des parties conformément aux régulations RGPD et CCPA avant l'ingestion dans le modèle d'IA.

Résultat : La base de données d'entraînement a été constituée 3x plus vite que prévu, améliorant la précision des prédictions de l'IA de 15% grâce à la qualité supérieure des données extraites.

Client : Un grand groupe immobilier cherchant à identifier des opportunités d'investissement via les saisies immobilières.

Défi : Le client manquait de réactivité sur les nouvelles annonces de saisies, souvent publiées de manière disparate sur des sites locaux. Le Developpement de scraper de dossiers judiciaires était nécessaire pour centraliser ces opportunités avant la concurrence.

Solution : Nous avons déployé un développeur Python expert en automatisation. Il a créé un système de monitoring en temps réel qui scanne les sites des tribunaux de comté toutes les 15 minutes. Le scraper détecte les nouveaux dépôts de dossiers de saisie, extrait les adresses et les montants, et croise ces données avec les API de valorisation immobilière (Zillow, Redfin) pour filtrer les meilleures opportunités.

Résultat : Le client a augmenté son volume d'acquisition de 40% sur le premier trimestre, identifiant les biens à haut potentiel en moyenne 48 heures avant ses concurrents directs.