J'ai créé mes propres analytics avec l'aide de l'IA – sans cookies et conforme au RGPD

Il y a quelque temps, je me suis rendu compte que je voulais mieux comprendre le trafic de mon blog.

J’aime les données propres et précises. Mais les outils d’analytics traditionnels comme Google Analytics présentent de sérieux inconvénients : des chiffres inexacts (à cause des refus de consentement et des bloqueurs de suivi), la nécessité d’afficher une bannière de cookies, et une transparence discutable en matière de confidentialité.

C’est pourquoi j’ai décidé de créer mes propres analytics – avec des données brutes, non filtrées, et dans le respect total de la vie privée de mes visiteurs. Et puisque nous sommes en 2025, je l’ai fait avec l’aide de l’intelligence artificielle générative.

En matière de programmation, je me suis toujours considéré comme un éternel débutant depuis mes premiers pas dans le développement web à 12 ans. Mais l’IA m’a ouvert des compétences et des perspectives que je n’aurais jamais imaginées. J’ai déjà expliqué ici sur mon blog comment l’IA m’aide à progresser en code, en détaillant les étapes et les décisions au passage. Grâce à cela, mon horizon s’est élargi bien au-delà de ce que je pensais possible. Le résultat ? Mon propre outil d’analytics sur mesure.

Définir les objectifs et les premiers prompts

Quand on construit un projet comme celui-ci aujourd’hui, il faut vraiment avoir une idée claire de ce qu’on veut mesurer, et pourquoi. Dire simplement « je veux mes propres analytics » ne suffit pas.

Nous avons donc commencé par définir exactement ce que je voulais suivre : le trafic quotidien, les sources de trafic, les achats de mes articles premium, et une analyse plus fine des types de visiteurs (humains, activités suspectes, bots).

Un outil analytique alimenté par l’intelligence artificielle

Au début, créer les premières tables et graphiques semblait simple. Mais très vite, les premiers vrais défis sont apparus.

Les problèmes à résoudre

Les premières requêtes SQL étaient lentes et inefficaces. Elles ralentissaient tout le site. Petit à petit, nous les avons optimisées, en remplaçant les comparaisons inutiles par des correspondances exactes et en affinant la logique pour ne traiter que les données réellement nécessaires – et soudain, tout s’est accéléré.

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