Stage back-end · Crédit Agricole

Crédit
Agricole.

Stage back-end chez Crédit Agricole : automatiser le traitement de données pour anticiper les risques naturels selon la localisation géographique.

Brief en bref
PériodeAoût – sept. 2024
CadreStage back-end
TypeOutil interne · analyse de données
StackBack-end POO · API
StatutStage terminé
Un chiffre, un seul

Le temps de traitement, divisé.

Plusieurs heuresquelques secondes

Temps de traitement manuel d’un fichier de données, ramené à un calcul automatisé.

Le contexte

Des centaines d’adresses, 9 risques à vérifier.

Avant chaque décision de financement immobilier, les équipes du Crédit Agricole devaient évaluer l’exposition aux risques naturels de chaque bien : inondations, séismes, mouvements de terrain, retrait-gonflement des argiles, feux de forêt, radon, canalisations dangereuses, pollution des sols, rupture de barrage.

Le processus était entièrement manuel : chercher chaque adresse, télécharger le rapport officiel Géorisques, lire le PDF page par page, recopier les données dans un tableur. Pour un portefeuille de plusieurs centaines d’adresses, ce travail prenait des heures.

Ce qui a été construit

Un fichier entre, un tableau complet sort.

L’outil prend en entrée une simple liste d’adresses. Pour chacune, il localise automatiquement le bien sur la carte de France, récupère le rapport officiel de risques naturels, en extrait les données pertinentes, et compile le tout dans un tableau exploitable.

Neuf catégories de risques sont analysées pour chaque adresse, avec deux niveaux de lecture : le risque à l’adresse exacte et le risque à l’échelle de la commune. Les résultats sont ensuite affichés sur une carte interactive qui permet de visualiser les zones à risque d’un coup d’œil.

Le résultat

Des heures de travail réduites à quelques secondes.

Ce qui prenait une journée entière pour un portefeuille d’adresses se fait maintenant le temps d’un café. Les équipes obtiennent un tableau structuré avec les 9 risques pour chaque bien, prêt à être intégré dans leurs outils de décision.

L’outil a permis aux conseillers de se concentrer sur l’analyse et la relation client plutôt que sur la collecte de données, et de ne plus passer à côté d’un risque par manque de temps.

Stack technique.

Langage
Python
Données
API Géorisques · OCR
Géocodage
API Adresse (gouv.fr)
Sortie
CSV + carte interactive

Un projet data
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Réservation directe
FormatAppel découverte
Durée30 minutes
Réponse< 24h
EngagementAucun
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