Rapports G1 : de 3‑4 h de rédaction à quelques secondes

Le contexte

Mon client, une PME lyonnaise spécialisée dans les études géotechniques, réalise des études de sols pour des projets de construction. Chaque mission aboutit à un rapport G1 (rapport d'étude géotechnique préalable) d'environ 40 pages.

Ces rapports suivent un format standardisé mais contiennent des données spécifiques à chaque terrain étudié : informations parcellaires, contexte géologique, résultats d'analyse, recommandations techniques, cartes et annexes.

Le problème

Avant mon intervention, la rédaction d'un rapport G1 représentait plusieurs heures de travail manuel par mission :

• Copier-coller les données client dans un template Word
• Insérer manuellement les données parcellaires et géologiques
• Mettre en forme les tableaux de résultats
• Ajouter les cartes et images aux bons emplacements
• Vérifier la cohérence du document

Avec plusieurs missions par semaine, l'équipe passait un temps considérable sur de la mise en forme plutôt que sur l'analyse technique — leur vraie valeur ajoutée.

Le risque d'erreurs de saisie était aussi élevé : un mauvais numéro de parcelle ou une donnée mal recopiée pouvait compromettre la crédibilité du rapport.

La solution

J'ai développé une API REST en Python qui automatise tout le pipeline de génération :

1. Réception des données L'API reçoit les données métier au format JSON : informations client, données parcellaires, observations géologiques, résultats d'analyse et images.

2. Génération du document À partir du modèle Word existant du client (on ne change pas leurs habitudes), le programme remplit automatiquement chaque section : page de garde, sommaire, corps du rapport, tableaux, annexes.

3. Enrichissement Les cartes géologiques, coupes de terrain et photographies sont insérées automatiquement aux bons emplacements avec le bon formatage.

4. Export Le rapport Word final est généré en quelques secondes, prêt à être relu et envoyé au client.

Stack technique

• Python pour le backend
• python-docx pour la génération de documents Word
• FastAPI pour l'API REST
• SQL pour la récupération des données en base

Les résultats

L'équipe relit désormais le rapport au lieu de le rédiger, et consacre ce temps à l'analyse technique.

Ce qu'on en retient

Partir des fichiers et des modèles que l'équipe utilise déjà, structurer les données, puis automatiser tout ce qui se recopie à la main : c'est la même démarche que j'applique aujourd'hui aux équipes e-commerce, avec leurs Excel et leurs exports Amazon et Shopify.

Ça vous parle ? Réservez un appel de 30 minutes : on regarde ensemble ce qui se recopie encore à la main chez vous.