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API Python/FastAPI pour trouver les vols multi-destinations les moins chers en testant toutes les combinaisons de dates possibles, avec anti-détection avancé face aux protections anti-bot de Google Flights et Kayak.
En préparant un voyage multi-destinations (Amérique du Sud), j'ai réalisé que les comparateurs de vols (Google Flights, Kayak) ne permettent pas de range dynamique sur les dates en multi-city.
Concrètement : pour un voyage Paris → Rio → Buenos Aires → Paris avec des dates flexibles (départ entre le 1er et le 15 juin, puis Rio → Buenos Aires entre le 20 et le 30 juin), impossible avec ces comparateurs. Je dois entrer une date fixe pour chaque vol.
Avec 3-4-5 vols et des fenêtres de dates flexibles, ça fait des centaines de combinaisons à tester manuellement. Seul Kiwi propose cette fonctionnalité, mais ses prix sont systématiquement plus élevés.
Objectif : créer un bot qui teste automatiquement toutes les combinaisons de dates possibles pour un vol multi-city et extrait le top 10 des prix les moins chers.
Mon rôle : conception, développement et déploiement de bout en bout en autonomie.
Crawl des pages Google Flights pour extraire les prix des vols via sélecteurs CSS.
Défis techniques : détection anti-bot de Google, structure HTML complexe et dynamique, gestion des captchas.
Solutions : navigateur stealth avec headers Chrome réalistes, proxies résidentiels IP françaises, retry logic avec backoff exponentiel + rotation proxy si captcha détecté.
Après Google Flights, ajout de Kayak pour comparer les prix entre sources (Kayak agrège +50 compagnies).
Défis techniques : Kayak ultra-agressif anti-bot, toutes mes tentatives initiales échouaient (stealth basique, proxies résidentiels, techniques standards). Fingerprinting avancé détectant l'automatisation.
Solutions : pivot vers un navigateur avec anti-fingerprinting avancé, capture réseau des requêtes API internes, parsing JSON au lieu du HTML.
Générer toutes les combinaisons possibles de dates pour chaque étape du voyage.
Défis techniques : explosion combinatoire (ex : 3 étapes × 15 jours chacun = des milliers de requêtes), temps de crawl prohibitif si on teste tout.
Solutions : optimisation algorithmique et parallélisation contrôlée pour réduire le temps de crawl tout en évitant les blocages.
Code source disponible sur demande (non public par choix stratégique).