Aujourd'hui, DealMonitor fête son premier anniversaire. Le 21 mars 2025, l'idée est née : un traqueur de prix qui fonctionne sur n'importe quel site web — pas seulement Amazon ou les enseignes habituelles, mais partout. Des pharmacies de niche aux îles privées.
Les débuts
La première version était simple : vous entrez une URL, un modèle de ML détecte le prix sur la page, et quand il baisse, vous recevez un e-mail. Pas de configuration de sélecteurs CSS, pas de copier-coller de prix. Juste l'URL et c'est parti.
Ce qui paraît simple était techniquement un vrai défi. Chaque boutique en ligne a une structure différente. Certaines affichent les prix via JavaScript, d'autres les cachent dans du HTML imbriqué, d'autres encore les chargent via une API. Notre approche : un modèle d'apprentissage automatique qui extrait le bon prix du HTML d'une page, quelle que soit l'architecture de la boutique.
Ce qui s'est passé en 12 mois
Un an plus tard, DealMonitor a bien changé par rapport aux débuts :
- 145 utilisateurs suivant les prix sur 146 boutiques différentes
- 380 traqueurs actifs surveillant les produits en permanence
- Détection de prix IA v4 avec ein Ensemble aus LightGBM, an ensemble model, XGBoost und MLP — entraîné sur de vraies données utilisateurs
- Extension Chrome pour créer un traqueur en un clic directement sur la page de la boutique
- 3 canaux de notification : e-mail, Telegram et Web Push
- 9 langues pour une base d'utilisateurs internationale
- Intégrations API avec AliExpress, Etsy, IsThereAnyDeal et Shopify pour des requêtes de prix instantanées sans scraping
- Mode sombre, groupes de traqueurs, glisser-déposer, graphiques d'historique de prix et export CSV
Les plus grands défis
S'il y a une leçon à retenir : extraire des prix de manière fiable est incroyablement difficile. Chaque boutique est différente et la diversité est énorme.
Rien qu'Amazon affiche des dizaines d'éléments de prix sur une page : offres marketplace, prix barrés, prix au kilo, prix de variantes. Notre modèle a dû apprendre à trouver le seul prix pertinent.
Ensuite, il y a la protection anti-bots : Cloudflare, Akamai, DataDome. Les boutiques investissent des millions pour bloquer les accès automatisés. Nous avons appris qu'il n'y a pas de solution miracle — parfois il faut du HTTP, parfois Selenium, parfois une API externe, et parfois un service de scraping spécialisé.
Et bien sûr les variantes : un produit, cinq couleurs, trois tailles, des prix différents. L'URL est la même, mais le prix change selon la sélection. Cela reste l'un de nos plus grands défis à ce jour.
Ce que nous avons bien fait
La décision la plus importante a été de fonctionner sur n'importe quel site web plutôt que sur une poignée de boutiques. Cela nous rend plus flexibles que la concurrence et offre une vraie liberté à nos utilisateurs. Qu'il s'agisse d'un vélo sur bike-discount.de, de granulés de chauffage sur heizpellets24.de ou d'une île privée sur vladi-private-islands.de — DealMonitor le suit.
Deuxièmement : le modèle de ML apprend de chaque utilisateur. Chaque prix confirmé améliore la détection pour tout le monde. C'est un effet boule de neige : plus d'utilisateurs → plus de données d'entraînement → meilleure détection → plus d'utilisateurs satisfaits.
La suite
Nous avons des plans ambitieux pour la deuxième année :
- Import de listes de souhaits — importez vos listes Steam et Amazon en un clic
- Meilleure détection des variantes — distinguer chaque variante de produit de manière fiable
- Prévision de prix — prédire le meilleur moment pour acheter grâce aux données historiques
- Application mobile — alertes de prix en déplacement
- Extension Edge — pas seulement pour Chrome
Merci
Un immense merci aux 145 utilisateurs qui ont essayé DealMonitor. Vous êtes la raison pour laquelle nous nous améliorons chaque jour. Chaque traqueur que vous créez rend le modèle plus intelligent. Chaque retour nous montre où progresser.
À une nouvelle année de bonnes affaires ! 🎂
