Objectif : Garantir la qualité des eaux et optimiser la gestion des contrôles terrain dans le domaine de l’assainissement.
Description : Maintenance et refonte complète d’une application métier utilisée pour planifier et gérer les actions de suivi terrain auprès des industriels. Le projet inclut une prise en main rapide, la reproduction des fonctionnalités existantes, la correction d’anomalies, l’ajout d’évolutions fonctionnelles, et une refonte technico-fonctionnelle en C#.NET Webform. Hébergée sur des sites de production et de secours, l’application utilise des technologies modernes telles que HTML, CSS3, AngularJS, PHP5, Laravel5, et MariaDB5. Réalisée en 48 mois, cette solution répond aux besoins du département en matière de gestion de la qualité des eaux.
Objectif : Suivre et analyser les performances des ouvrages de techniques alternatives dans le domaine de l’urbanisme.
Description : Maintenance et optimisation d’une application dédiée au suivi et au traitement statistique des ouvrages d’écrêtements. Le projet inclut la prise en main rapide, la reproduction à iso-fonctionnalité, l’ajout d’évolutions fonctionnelles, la correction d’anomalies, et l’assistance à la mise en production. Développé sur une période de 48 mois, l’application s’appuie sur des technologies modernes telles que HTML, CSS3, AngularJS, PHP5, Laravel5, et MariaDB5, avec une infrastructure hébergée sur les sites de production et de secours du département.
Objectif : Moderniser un outil de production de reporting pour améliorer la gestion et l’exploitation des données d’observation.
Description : Refonte d’une application métier en passant d’un client lourd VB.Net à une API Python et une interface Web simplifiée. Le projet inclut la création d’une base de données centralisée pour remplacer les fichiers CSV, permettant un stockage intermédiaire des données d’observation. Une solution finale a été proposée pour faciliter l’exploitation du produit, intégrant un portage iso-fonctionnel et répondant aux besoins d’évolution des utilisateurs finaux. Réalisé sur une période de 48 mois, le projet utilise des technologies modernes telles que Python (Pandas, XlWings), PostgreSQL, HTML, CSS, et Gitlab CI/CD, et est hébergé sur deux sites de production et de secours.