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Éclaireur

Agent IA de veille concurrentielle autonome — du nom d'une entreprise au rapport d'alertes sourcées sur données officielles, sans analyste

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Réponse courte

Éclaireur est un agent IA de veille concurrentielle autonome conçu par Digit-AI lors du hackathon Vibe Coding Arena 2026 (brief « AI Agents & Automatisation »). À partir du seul nom d'une entreprise, il identifie lui-même les concurrents à surveiller, lance une boucle agentique (plan → action → observation) encadrée par des rails stricts et un timeout dur, surveille plusieurs axes (prix, produits, recrutements, communication), score les menaces et recommande une action — le tout sourcé sur des données officielles (INSEE Sirene, France Travail, Wayback Machine). Un filet statique déterministe garantit la fiabilité de la démonstration même en cas de panne réseau ou LLM.

Contexte

La veille concurrentielle, hors de portée des PME

Sans analyste dédié, un dirigeant de PME apprend les mouvements de ses concurrents trois semaines trop tard — quand le deal est déjà perdu

Les dirigeants de PME B2B n'ont ni le temps ni les ressources d'un service d'intelligence économique. Les mouvements concurrents — baisse de prix, nouveau produit, vague de recrutements — leur parviennent trop tard et par bribes non vérifiées. Éclaireur a été conçu pour donner à ces PME une veille réellement autonome, sourcée sur des données officielles, sans transformer le dirigeant en analyste.

!

Pas d'analyste dédié

La PME ne peut pas se payer un service de veille ; le sujet passe après l'opérationnel.

!

Information tardive et fragmentée

Les signaux concurrents arrivent par hasard, des semaines après les faits, sans tri ni priorisation.

!

Sources non vérifiables

Difficile de distinguer une rumeur d'une donnée officielle, donc difficile de décider en confiance.

!

Outils génériques saturés

Les agents IA généralistes promettent tout et ne livrent rien d'actionnable pour un secteur précis.

Périmètre fonctionnel

Dirigeants de PME B2B intensives en signaux numériques (cabinets de conseil, agences, SaaS B2B). Processus couverts : saisie d'un objectif, découverte des concurrents, veille multi-axes, scoring de menace, recommandation d'action, livraison d'un rapport sourcé.

Contraintes principales

Construit en 24 h (hackathon) · Déploiement 100 % Railway en mono-service · Données officielles en free-tier, sans scraping · Fiabilité de la démo prioritaire (filet statique déterministe).

Objectifs

Ce qu'Éclaireur résout

Trois axes pour rendre la veille concurrentielle autonome, fiable et actionnable

Autonomie de bout en bout

Du nom d'entreprise au rapport final, l'agent planifie, cherche, observe et décide seul, sans intervention manuelle à chaque étape.

KPI : 0 clic pendant le runKPI : découverte auto des concurrents

Fiabilité sous contrainte

Rails serrés (≤ 7 itérations), timeout dur et filet statique : la démonstration tient même quand un appel live échoue ou ralentit.

KPI : 90 s garantiesKPI : 3 déclencheurs de fallback

Restitution actionnable & sourcée

Alertes triées par saillance, recommandation d'action et provenance affichée (officiel / web) pour décider en confiance.

KPI : 100 % alertes sourcéesKPI : lisible en < 2 min
Fonctionnalités

Ce que permet Éclaireur

De la découverte des concurrents au rapport sourcé, un agent qui fait le travail de veille de bout en bout

🧭

Découverte autonome des concurrents

À partir du seul nom de l'entreprise, l'agent propose lui-même la liste des concurrents à surveiller, soumise à validation. Fallback : liste pré-calculée en cache.

🔁

Boucle agentique fiable

Cycle plan → act → observe avec un seul outil de recherche au socle, encadré par des rails stricts (≤ 7 itérations, cible 3) et un timeout dur par itération et global.

📡

Veille multi-axes

Surveillance des prix, produits, recrutements et communication des concurrents, avec une recommandation d'action — le « so what », pas un simple dump de données.

🎯

Scoring de menace

Heuristique locale qui trie les alertes par saillance et met en avant les signaux rouges, pour aller à l'essentiel en moins de deux minutes.

🏛️

Enrichissement données officielles

Croisement avec INSEE Sirene, France Travail (offres d'emploi) et l'Internet Archive (Wayback) — données officielles uniquement, sans scraping.

🛡️

Filet statique & observabilité

Rapport pré-calculé déterministe garantissant les 90 premières secondes, et timeline temps réel (table run_steps pollée ~1,5 s) montrant l'agent au travail.

Stack

Stack Technique

Un mono-service Python/React déployé sur Railway, optimisé pour la fiabilité d'une boucle agentique en conditions réelles

Backend & agent

Python 3.13FastAPI 0.136UvicornSQLAlchemy 2

Frontend

React 19.2Vite 8TypeScriptTailwind CSS

Intelligence artificielle

Claude Haiku 4.5 (Anthropic)Recherche Tavily / Serper

Données officielles

INSEE SireneFrance TravailWayback Machine

Base de données

PostgreSQL 18Tables runs / run_steps

Infrastructure

Railway (mono-service)Docker multi-stageGitHub

Pattern différenciant — Boucle agentique à filet de sécurité : la valeur d'Éclaireur n'est pas un simple appel LLM mais une boucle plan → act → observe bornée par des rails (≤ 7 itérations), un timeout dur et un filet statique 100 % déterministe. Toute intégration externe (recherche, données officielles) est encapsulée derrière une condition d'arrêt explicite et un fallback — garantissant une démonstration autonome qui ne casse jamais, même hors-ligne.

Architecture

Schémas d'Architecture

Mono-service Railway : un SPA React servi par une API FastAPI qui orchestre la boucle agentique, les intégrations et la persistance

Utilisateur

Dirigeant de PME B2B

Saisit un objectif de veille

Interface web

SPA React 19 + Vite 8

Objectif → rapport, étapes visibles en direct

Service (mono-service Railway)

API FastAPI 0.136

Sert le SPA buildé + endpoints /run, /runs/:id

Cœur agentique

Boucle plan → act → observe

Rails ≤ 7 itérations + timeout dur

Filet statique 100 %

fallback_run.json déterministe

Intégrations (free-tier)

Claude Haiku 4.5

Recherche Tavily / Serper

INSEE Sirene

France Travail

Wayback Machine

Persistance

PostgreSQL 18

Tables runs · run_steps (polling ~1,5 s)

Résultats

Ce que démontre le prototype

Indicateurs issus du prototype présenté au hackathon Vibe Coding Arena 2026

≤ 7
Itérations par run
Cible 3 · rails + timeout dur
90 s
Démo garantie
Filet statique sans réseau ni LLM
3
Sources officielles
Sirene · France Travail · Wayback
100 %
Alertes sourcées
Provenance officielle / web affichée
IndicateurVeille classiqueAvec ÉclaireurGain
Identification des concurrentsRecherche manuelle, listes obsolètesDécouverte autonome → validationAutomatisé
Délai de détection d'un mouvementPlusieurs semaines (souvent trop tard)À la demande, en un runQuasi temps réel
Fiabilité de la restitutionDépend de la disponibilité d'un analysteAgent autonome + filet de secoursDégradation gracieuse
Traçabilité des informationsSources éparses, non vérifiablesChaque alerte sourcée (officiel / web)100 %
Coût d'une veilleAnalyste dédié ou prestataireAgent sur free-tier, sans analysteRéduit

Gains qualitatifs

🤖

Autonomie réelle

L'agent reçoit un objectif, planifie, agit et restitue sans intervention manuelle à chaque étape — une vraie boucle agentique, pas une démo scriptée.

Confiance par la source

Chaque alerte affiche sa provenance (badge officiel / web). Le dirigeant peut vérifier l'information avant de décider.

🧯

Robustesse de démonstration

Trois déclencheurs de bascule vers le filet statique : aucune panne réseau ou LLM ne casse le parcours principal.

🏢

Verticalisation PME

Pensé pour les PME B2B intensives en signaux numériques (conseil, agences, SaaS) plutôt que pour « toutes les entreprises » — anti-saturation.

🔒

Conformité by design

Données officielles en free-tier, aucun scraping contraire aux CGU, fallback déterministe systématique sur chaque intégration.

📉

Coût & latence maîtrisés

Rails ≤ 7 itérations et timeouts bornent le nombre d'appels LLM, gardant le coût et la latence sous contrôle.

Et si on commençait par en parler ?

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