Arvest Wine :

Découvrez comment nous avons épaulé l'équipe technique d'Arvest Wine pour faire passer sa collecte de données de 250 à plus de 850 sources.

Python
Scraping
Collecte de données

Client: Arvest Wine
Secteur: Data Analytics / Market Intelligence
Notre rôle: Extension de l'équipe technique sur la collecte de données
Livrables: Robots de scraping et nouvelles sources de données brutes
Mode de collaboration: Développement à la demande, au fil des missions
Expertises mobilisées: Scraping, collecte de données
La plateforme Arvest Wine: arvestwine.com/analytics

Sur le marché des vins fins, l'information est omniprésente mais inexploitable en l'état. Elle est éclatée entre une multitude de sources, dans des formats très différents et rarement comparables entre eux. Les professionnels bâtissent donc leurs stratégies d'achat et gèrent leurs stocks sans vision d'ensemble du marché.

Leur objectif ? Rassembler ces données dans un référentiel unique et fiable pour suivre les prix et les tendances, et en faire un véritable outil de décision. Arvest Wine, c'est la rencontre entre une connaissance fine du marché du vin et l'expertise de la data.

Quand notre collaboration démarre, le CTO d'Arvest Wine a déjà développé les premiers robots de collecte et la plateforme pour restituer les données. Cette dernière s'appuie alors sur 250 sources de données environ.

Pour gagner en couverture de marché, l'équipe doit rapidement multiplier ses sources, mais sans que la gestion technique ne prenne le pas sur leur cœur de métier : le raffinage, l'analyse et la restitution de la donnée.

Ils avaient alors besoin d'une équipe complémentaire, réactive et capable de s'intégrer à leur équipe existante pour accélérer la collecte de données brutes.

Parce que la plateforme, l'UX, la marketplace et le traitement de la donnée restent le cœur de métier d'Arvest Wine, on est intervenus comme une extension de leur équipe technique. On a travaillé sur une partie précise de leur écosystème data : la collecte des données.

1.Développement de nouveaux robots de scraping
On a conçu des scrapers (ciblés ou en masse) qui viennent compléter ceux développés en interne par leur CTO, pour intégrer de nouvelles sources de données.
2.Une collecte qui tient dans la durée
Les sources évoluent, changent de format ou disparaissent. On fait en sorte que la donnée brute continue d'arriver, de façon fiable.
3.Une donnée brute prête à être traitée
Une fois collectée, la donnée est transmise à Arvest Wine, qui la raffine, la rapproche grâce à ses algorithmes de matching et la restitue à ses clients. C'est là que se trouve leur valeur ajoutée.

En développement à la demande

Arvest Wine nous sollicite au fil de leurs besoins, mission par mission, sur bons de commande. La collaboration s'ajuste à leur rythme et rien n'est figé, on évolue avec leur projet.

Une ligne directe

On échange au quotidien dans un groupe WhatsApp. Une question, une source à ajouter, un robot à corriger : la réponse arrive vite.

Deux startups qui se comprennent

Une équipe jeune, souple, qui s'adapte aux priorités du moment, c'est facile parce qu'on parle le même langage. C'est cette proximité qu'Arvest Wine met en avant dans notre collaboration.

Pour notre partie, la collecte de données :

LangagePython
Scrapingrobots de collecte ciblée et en masse
HébergementAWS, propriété d'Arvest Wine

De 250 à plus de 850 sources de données collectées (octobre 2026)

Objectif : 7 000 sources à terme

Avec trois fois plus de sources, Arvest Wine dispose d'une base de données brutes bien plus large pour alimenter son référentiel de marché. En nous confiant une partie de la collecte, leur équipe peut se concentrer sur ce qui fait leur différence : la connaissance du marché du vin, le raffinage et le matching de la donnée, et les analyses qu'ils restituent à leurs clients. On apporte les bras techniques, ils gardent la main sur leur savoir-faire.