Avant le projet, la production des devis chez Saybus reposait sur des enchaînements manuels: recherche d'adresses, calcul de distances, estimation des péages, contrôle des temps de conduite et consolidation des coûts d'exploitation. La qualité du résultat dépendait fortement de l'expérience de la personne qui traitait la demande, ce qui créait une variabilité importante entre deux devis similaires.
Ce fonctionnement devenait un frein opérationnel. Les équipes perdaient du temps sur des tâches à faible valeur et ne pouvaient pas absorber sereinement les pics de demande. Le risque d'erreur sur les hypothèses de trajet ou de coûts augmentait mécaniquement avec le volume. L'enjeu du projet était donc double: accélérer le délai de réponse commercial et fiabiliser la cohérence économique des propositions envoyées aux clients.
La mission Dawap s'est concentrée sur la construction d'un moteur de calcul robuste, connecté à des APIs spécialisées, capable de couvrir des scénarios réels: trajets simples, allers-retours, navettes récurrentes et circuits multi-étapes. L'objectif était de fournir un socle durable, exploitable quotidiennement, et pas une démonstration ponctuelle.
Le cadrage a défini des objectifs clairs côté métier. Le premier consistait à réduire drastiquement le temps de production d'un devis sans dégrader sa précision. Le second visait la standardisation des règles de calcul pour limiter les écarts d'interprétation entre équipes. Le troisième portait sur la capacité à piloter la rentabilité en rendant les composants du prix lisibles, auditables et ajustables.
Les critères de succès ont été pensés en conditions d'exploitation: diminution des corrections manuelles, meilleure traçabilité des hypothèses de calcul, réduction des litiges liés aux estimations, et stabilité des enchaînements devis -> réservation -> paiement. La réussite du projet dépendait autant de la qualité du code que de la capacité des équipes à s'approprier le système au quotidien.
Le dispositif devait aussi rester extensible. Saybus voulait pouvoir faire évoluer sa politique tarifaire, ses paramètres opérationnels et ses canaux de distribution sans devoir reconstruire la plateforme à chaque changement. Cette exigence a orienté les choix vers une approche API-first et un moteur métier paramétrable.
Le périmètre traité couvre l'ensemble de la chaîne: saisie guidée du trajet, enrichissement géographique, calcul complet des coûts, génération du devis, validation client, paiement, puis exposition des données de réservation au SI du groupe. Chaque brique a été conçue pour fonctionner de façon autonome tout en s'intégrant à un workflow global cohérent.
La gouvernance projet a combiné ateliers métier, revues techniques et validation opérationnelle régulière. Les décisions n'étaient pas prises uniquement sur des considérations d'architecture, mais aussi sur l'impact concret en exploitation. Ce mode de pilotage a permis d'arbitrer rapidement les priorités et d'éviter les dérives de périmètre.
Le delivery a été séquencé en lots courts pour réduire les risques. Chaque étape devait livrer une valeur immédiatement testable: d'abord la qualité des adresses, puis la fiabilité des calculs, ensuite la fluidité du workflow et enfin la robustesse run. Cette méthode a sécurisé la montée en production tout en gardant une forte visibilité pour les décideurs.
L'architecture repose sur une séparation nette entre interface utilisateur, moteur de calcul, orchestration des appels externes, couche de persistance et API de restitution. Ce découpage limite les effets de bord quand une règle métier évolue ou quand une API tierce change ses contraintes. Le système reste maintenable sans ralentir l'innovation fonctionnelle.
Le moteur central joue le rôle de source de vérité du calcul. Les connecteurs APIs alimentent ce moteur avec des données validées, puis les résultats sont restitués via des contrats applicatifs explicites. Ce design réduit le couplage avec les consommateurs externes et permet d'introduire de nouvelles capacités sans refonte globale.
L'architecture a également été pensée pour le run: logs corrélés, contrôles d'erreurs, statut des traitements et capacité de reprise. Ce volet exploitation est essentiel sur un projet où la qualité du service influence directement la conversion commerciale.
Le moteur intègre les dimensions structurantes du transport: distance, durée, péages, coûts carburant, coûts conducteurs, contraintes de disponibilité, éventuels frais d'hébergement et majorations spécifiques. L'enjeu n'était pas d'additionner des postes, mais de garantir un calcul cohérent pour des scénarios hétérogènes.
Chaque règle a été explicitée pour éviter l'effet boîte noire. Les équipes métier peuvent comprendre d'où vient le résultat et ajuster des paramètres sans casser la logique d'ensemble. Cette transparence a amélioré l'adoption interne et réduit les zones d'incertitude lors des arbitrages tarifaires.
Le moteur a été conçu pour préserver la stabilité tout en restant paramétrable. Cela permet d'intégrer de nouvelles politiques commerciales ou opérationnelles sans remettre en cause les fondations techniques.
L'interface propose plusieurs modes de saisie adaptés aux usages réels: trajet simple, aller-retour, navette et multi-étapes. Cette structuration guide l'utilisateur et évite les ambiguïtés qui dégradent ensuite la qualité du calcul. Le design produit a été pensé pour réduire le temps de saisie tout en conservant les informations nécessaires à la précision économique.
La normalisation des entrées adresses est un point clé. En améliorant la qualité des données à l'entrée, on réduit mécaniquement les erreurs dans la chaîne aval. Ce principe a fortement contribué à la fiabilité globale du système.
L'expérience utilisateur ne se limite pas à l'ergonomie visuelle. Elle repose aussi sur la capacité du système à répondre vite, à expliquer les résultats et à proposer un chemin fluide jusqu'à la réservation. C'est ce triptyque qui a permis de transformer un outil de calcul en levier de conversion.
Google Places est utilisé pour l'autocomplétion, la normalisation et la fiabilisation des adresses. Cette étape garantit des points de départ et d'arrivée cohérents avant calcul, ce qui réduit fortement les écarts sur les estimations de trajet.
L'intégration MangoPay sécurise la phase de confirmation de réservation et fiabilise la transition entre simulation, validation et exécution. Le paiement devient une étape intégrée au workflow, avec une meilleure traçabilité pour les équipes.
Une API métier sur mesure expose les devis et réservations au SI du groupe avec des contrats stables. Cette couche sert d'interface de synchronisation entre le moteur de calcul et les applications partenaires.
La sécurisation des échanges API et la gestion des accès garantissent que seules les applications autorisées consomment les données sensibles de réservation et de devis. Cette base est indispensable pour exploiter le service à l'échelle.
ViaMichelin est exploité pour le calcul d'itinéraire, des distances, des durées et des coûts routiers nécessaires au moteur de devis transport. La route dédiée n'étant pas exposée dans ce référentiel, le lien reste volontairement neutre.
Une fois le calcul finalisé, l'utilisateur obtient un devis détaillé et peut passer à la validation sans ressaisie. Cette continuité limite les abandons entre simulation et réservation. Le workflow a été pensé pour maintenir la confiance utilisateur: clarté des informations, étapes explicites et cohérence des montants affichés.
La phase de paiement est intégrée au parcours métier, pas greffée en fin de chaîne. Cette intégration évite les décalages entre statut commercial et statut financier. Les équipes disposent ainsi d'une meilleure visibilité sur les réservations effectivement confirmées.
Le résultat opérationnel est un processus plus fluide pour le client et plus pilotable pour l'exploitation. Les transitions entre front, moteur et back-office sont harmonisées, ce qui réduit la friction globale.
Le projet inclut une API REST permettant au système du groupe de récupérer les réservations et informations nécessaires à l'orchestration opérationnelle. Cette exposition évite les exports manuels et fiabilise l'alignement entre outils commerciaux et outils d'exploitation.
Les contrats API ont été définis pour rester robustes face aux évolutions: champs explicites, statuts maîtrisés et comportements d'erreur prévisibles. Cette discipline réduit les effets de bord quand les intégrations partenaires évoluent.
En pratique, cette API est un accélérateur d'industrialisation. Elle transforme la plateforme Saybus en composant connecté de l'écosystème SI, capable d'échanger de manière stable avec des applications tierces.
L'observabilité a été traitée comme une exigence de premier plan: suivi des appels API, journalisation corrélée des étapes critiques, et visibilité sur les échecs de calcul ou de synchronisation. Cette approche permet de réduire fortement le temps de diagnostic en production.
Les mécanismes de sécurité couvrent les accès, les échanges inter-applicatifs et la protection des données de réservation. Le système est conçu pour préserver l'intégrité des flux tout en restant compatible avec les contraintes de performance.
Le maintien en condition opérationnelle repose sur des procédures de reprise claires et des points de contrôle réguliers. Cette discipline garantit que la plateforme reste fiable dans la durée, même quand les volumes ou les règles métier évoluent.
Après mise en production, Saybus a bénéficié d'un cycle de traitement plus court entre demande et devis exploitable. Les équipes ont réduit les manipulations manuelles et gagné en homogénéité sur les règles de calcul, ce qui limite les écarts de qualité entre dossiers.
La meilleure lisibilité des composants de prix a aussi renforcé la maîtrise des marges. Les décideurs disposent d'une base de calcul plus explicite pour arbitrer politiques tarifaires et stratégies commerciales.
Sur le parcours client, la fluidité devis -> réservation -> paiement a amélioré la qualité perçue du service. Le projet a donc produit une valeur concrète à la fois côté exploitation et côté expérience utilisateur.
Le projet Saybus a atteint ses objectifs structurants: industrialiser le calcul, fiabiliser les décisions commerciales et connecter proprement la chaîne métier au SI du groupe. La plateforme livrée n'est pas un simple configurateur, mais un outil opérationnel durable construit pour évoluer.
Les prochaines étapes naturelles portent sur l'enrichissement des règles de scoring, l'extension à de nouveaux cas d'usage transport et l'amélioration continue des indicateurs de pilotage. Le socle actuel permet ces évolutions de manière incrémentale, sans remettre en question l'architecture centrale.
Cette étude de cas illustre une logique reproductible pour les organisations qui veulent structurer leurs flux critiques avec des APIs: cadrage métier rigoureux, architecture découplée, observabilité native et gouvernance orientée résultats.
Nous accompagnons les équipes produit et techniques dans la conception, l’intégration et l’industrialisation d’APIs. Notre mission : construire des architectures robustes, sécurisées et évolutives, alignées sur vos enjeux métier et votre croissance.
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