CASE STUDY / SAAS / 2026
ANNÉE
2026
TYPE
PROJET PERSONNEL
DURÉE
2 MOIS
STATUT
EN PRODUCTION
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01 / LE PROBLÈME
POUR UN HUMAIN
L’expérience et les compétences semblent cohérentes. La mise en page aide parfois la lecture.
POUR UN ATS
Les mots-clés, la structure ou le format peuvent être mal interprétés et bloquer la candidature avant toute lecture humaine.
02 / LA SOLUTION
01 / EXTRAIRE
Lire le contenu, même quand le PDF est complexe ou scanné.
02 / SCORER
Calculer un score déterministe, stable et comparable.
03 / CORRIGER
Présenter des recommandations concrètes, classées par impact.
03 / CONSTRUCTION
Architecture — Next.js 14, Supabase et Stripe.
Extraction PDF — cascade de fallbacks et OCR pour les fichiers complexes.
Scoring — algorithme déterministe et mots-clés hybrides.
Paiement — synchronisation Stripe et correction des webhooks.
Sécurité — correction IDOR, politiques RLS et rate limiting.
Production — déploiement, analytics, pages légales et emails transactionnels.
04 / DÉCISIONS TECHNIQUES
EXTRACTION ROBUSTE
pdf-parse → pdf2json → OCR, avec timeout et fallback automatique.
SCORE STABLE
Une logique déterministe pour éviter qu’un même CV change de score sans raison.
SÉCURITÉ APPLICATIVE
RLS, contrôle d’accès et limitation de débit avant l’ouverture en production.
BRUNO CRESPO / CASE STUDY