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.gitattributes

@@ -33,3 +33,4 @@ saved_model/**/* filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
 *.zip filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
 *.zst filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
 *tfevents* filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+data/bdd_ChromaDB/chroma.sqlite3 filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text

app.py

@@ -0,0 +1,378 @@
+import os
+import pandas as pd
+import chromadb
+from google import genai
+from sentence_transformers import SentenceTransformer, CrossEncoder
+from typing import List, Dict
+from flask import Flask, request, jsonify
+from flask_cors import CORS
+from datetime import datetime
+
+# ======================================================================
+# CONFIGURATION
+# ======================================================================
+
+DATA_FILE_PATH = "data/QR.csv"
+CHROMA_DB_PATH = "data/bdd_ChromaDB"
+COLLECTION_NAME = "qr_data_dual_embeddings"
+
+Q_COLUMN_NAME = "Question"
+R_COLUMN_NAME = "Reponse"
+SYSTEM_PROMPT_PATH = "data/system_prompt.txt"
+
+SRC_CROSS_ENCODER = "models/mmarco-mMiniLMv2-L12-H384-v1"
+SRC_PARAPHRASE = "models/paraphrase-mpnet-base-v2"
+
+N_RESULTS_RETRIEVAL = 10
+N_RESULTS_RERANK = 3
+
+GEMINI_API_KEY = "AIzaSyDXXY7uSXryTxZ51jQFsSLcPnC_Ivt9V1g"
+GEMINI_MODEL = "gemini-2.5-flash"
+
+MAX_CONVERSATION_HISTORY = 10
+
+# ======================================================================
+# VARIABLES GLOBALES
+# ======================================================================
+
+model_cross_encoder: CrossEncoder = None
+model_paraphrase: SentenceTransformer = None
+collection: chromadb.Collection = None
+system_prompt: str = None
+gemini_client: genai.Client = None
+
+conversation_histories: Dict[str, List[Dict[str, str]]] = {}
+conversation_start_times: Dict[str, str] = {}
+
+# ======================================================================
+# CHARGEMENT DES RESSOURCES
+# ======================================================================
+
+def load_models():
+    """Charge les modèles SentenceTransformer et CrossEncoder."""
+    print("⏳ Chargement des modèles...")
+    try:
+        cross_encoder = CrossEncoder(
+            SRC_CROSS_ENCODER if os.path.exists(SRC_CROSS_ENCODER) 
+            else "cross-encoder/mmarco-mMiniLMv2-L12-H384-v1"
+        )
+        paraphrase = SentenceTransformer(
+            SRC_PARAPHRASE if os.path.exists(SRC_PARAPHRASE) 
+            else "sentence-transformers/paraphrase-mpnet-base-v2"
+        )
+        print("✅ Modèles chargés avec succès.")
+        return cross_encoder, paraphrase
+    except Exception as e:
+        print(f"❌ Erreur chargement modèles: {e}")
+        raise
+
+def load_data():
+    """Charge le DataFrame depuis le CSV."""
+    try:
+        if not os.path.exists(DATA_FILE_PATH):
+            print(f"⚠️ Fichier {DATA_FILE_PATH} non trouvé. Utilisation d'exemple.")
+            df = pd.DataFrame({
+                Q_COLUMN_NAME: ["Où est le soleil?", "Qui est l'IA?"],
+                R_COLUMN_NAME: ["Le soleil est une étoile.", "L'IA est l'intelligence artificielle."]
+            })
+        else:
+            df = pd.read_csv(DATA_FILE_PATH)
+            print(f"✅ {len(df)} lignes chargées depuis {DATA_FILE_PATH}.")
+        return df
+    except Exception as e:
+        print(f"❌ Erreur chargement données: {e}")
+        raise
+
+def load_system_prompt():
+    """Charge le system prompt."""
+    try:
+        with open(SYSTEM_PROMPT_PATH, 'r', encoding='utf-8') as f:
+            return f.read().strip()
+    except FileNotFoundError:
+        default = "Tu es un assistant utile et concis. Réponds à la requête de l'utilisateur."
+        print(f"⚠️ System prompt non trouvé. Utilisation du prompt par défaut.")
+        return default
+
+def initialize_gemini_client():
+    """Initialise le client Google Gemini."""
+    try:
+        return genai.Client(api_key=GEMINI_API_KEY)
+    except Exception as e:
+        print(f"❌ Erreur Gemini: {e}")
+        raise
+
+# ======================================================================
+# CHROMADB SETUP
+# ======================================================================
+
+def setup_chromadb_collection(client, df, model_paraphrase):
+    """Configure et remplit la collection ChromaDB."""
+    total_docs = len(df) * 2
+    
+    try:
+        collection = client.get_or_create_collection(name=COLLECTION_NAME)
+    except Exception as e:
+        print(f"❌ Erreur ChromaDB: {e}")
+        raise
+    
+    if collection.count() == total_docs and total_docs > 0:
+        print(f"✅ Collection déjà remplie ({collection.count()} docs).")
+        return collection
+    
+    if total_docs == 0:
+        print("⚠️ DataFrame vide.")
+        return collection
+    
+    print(f"⏳ Remplissage de ChromaDB ({len(df)} lignes)...")
+    
+    docs, metadatas, ids = [], [], []
+    
+    for i, row in df.iterrows():
+        question = str(row[Q_COLUMN_NAME])
+        reponse = str(row[R_COLUMN_NAME])
+        meta = {Q_COLUMN_NAME: question, R_COLUMN_NAME: reponse, "source_row": i}
+        
+        docs.append(question)
+        metadatas.append({**meta, "type": "question"})
+        ids.append(f"id_{i}_Q")
+        
+        docs.append(reponse)
+        metadatas.append({**meta, "type": "reponse"})
+        ids.append(f"id_{i}_R")
+    
+    embeddings = model_paraphrase.encode(docs, show_progress_bar=False).tolist()
+    
+    try:
+        client.delete_collection(name=COLLECTION_NAME)
+    except:
+        pass
+    
+    collection = client.get_or_create_collection(name=COLLECTION_NAME)
+    collection.add(embeddings=embeddings, documents=docs, metadatas=metadatas, ids=ids)
+    
+    print(f"✅ Collection remplie: {collection.count()} documents.")
+    return collection
+
+# ======================================================================
+# RAG - RETRIEVAL & RERANKING
+# ======================================================================
+
+def retrieve_and_rerank(query_text, collection, model_paraphrase, model_cross_encoder):
+    """Récupère et rerank les résultats."""
+    print(f"🔍 Récupération pour: '{query_text[:40]}...'")
+    
+    query_emb = model_paraphrase.encode([query_text]).tolist()
+    results = collection.query(
+        query_embeddings=query_emb,
+        n_results=N_RESULTS_RETRIEVAL,
+        include=['documents', 'metadatas', 'distances']
+    )
+    
+    if not results['ids'][0]:
+        print("⚠️ Aucun résultat trouvé.")
+        return pd.DataFrame()
+    
+    candidates = []
+    cross_input = []
+    
+    for i, doc in enumerate(results['documents'][0]):
+        meta = results['metadatas'][0][i]
+        candidates.append({
+            'question': meta[Q_COLUMN_NAME],
+            'reponse': meta[R_COLUMN_NAME],
+            'doc_type': meta.get('type'),
+            'text_reranked': doc,
+            'initial_distance': results['distances'][0][i]
+        })
+        cross_input.append([query_text, doc])
+    
+    scores = model_cross_encoder.predict(cross_input)
+    for i, score in enumerate(scores):
+        candidates[i]['rerank_score'] = score
+    
+    df = pd.DataFrame(candidates).sort_values('rerank_score', ascending=False)
+    df = df.drop_duplicates(subset=['question', 'reponse'], keep='first')
+    
+    return df.head(N_RESULTS_RERANK)
+
+def generate_rag_prompt(query_text, df_results, conversation_history):
+    """Génère le prompt RAG final."""
+    context = []
+    if not df_results.empty:
+        for _, row in df_results.iterrows():
+            context.append(f"Q: {row['question']}\nR: {row['reponse']}")
+    
+    context_str = "\n---\n".join(context)
+    
+    history_str = ""
+    if conversation_history:
+        history_str = "HISTORIQUE:\n"
+        for msg in conversation_history:
+            role = "USER" if msg["role"] == "user" else "ASSISTANT"
+            history_str += f"{role}: {msg['content']}\n"
+        history_str += "\n"
+    
+    return f"""{history_str}UTILISATEUR: {query_text}
+
+CONTEXTE (si utile):
+[{context_str}]
+
+INSTRUCTIONS:
+- Réponds brièvement et clairement, en un minimum de 2 paragraphe et un maximum de 3 paragraphe, entre chaque paragraphe tu écrira un #
+- Reste professionnel, met des emojis dans ta réponse tout en restant profesionnel
+- Réponds uniquement à la question posée
+- Ne mentionne NOVA que si l'utilisateur l'évoque clairement
+- Mentionne obligatoirement Mathieu dans ta réponse"""
+
+# ======================================================================
+# GESTION HISTORIQUE
+# ======================================================================
+
+def get_conversation_history(session_id):
+    """Récupère l'historique d'une session."""
+    return conversation_histories.get(session_id, [])
+
+def add_to_history(session_id, role, content):
+    """Ajoute un message à l'historique."""
+    if session_id not in conversation_histories:
+        conversation_histories[session_id] = []
+    
+    conversation_histories[session_id].append({"role": role, "content": content})
+    
+    if len(conversation_histories[session_id]) > MAX_CONVERSATION_HISTORY * 2:
+        conversation_histories[session_id] = conversation_histories[session_id][-(MAX_CONVERSATION_HISTORY * 2):]
+
+def clear_history(session_id):
+    """Efface l'historique d'une session."""
+    conversation_histories[session_id] = []
+
+# ======================================================================
+# CALL GEMINI
+# ======================================================================
+
+def call_gemini(rag_prompt, system_prompt, gemini_client):
+    """Appelle Google Gemini."""
+    try:
+        response = gemini_client.models.generate_content(
+            model=GEMINI_MODEL,
+            contents=f"{system_prompt}\n\n{rag_prompt}"
+        )
+        return response.text
+    except Exception as e:
+        print(f"❌ Erreur Gemini: {e}")
+        return f"Erreur: {str(e)}"
+
+# ======================================================================
+# ANSWER PROCESS
+# ======================================================================
+
+def get_answer(query_text, collection, model_paraphrase, model_cross_encoder, conversation_history):
+    """Exécute le processus RAG complet."""
+    print(f"\n{'='*50}")
+    print(f"🚀 Traitement: '{query_text}'")
+    print(f"{'='*50}")
+    
+    df_results = retrieve_and_rerank(query_text, collection, model_paraphrase, model_cross_encoder)
+    final_prompt = generate_rag_prompt(query_text, df_results, conversation_history)
+    
+    return final_prompt
+
+# ======================================================================
+# INITIALISATION GLOBALE
+# ======================================================================
+
+def initialize_global_resources():
+    """Initialise tous les modèles et ressources."""
+    global model_cross_encoder, model_paraphrase, collection, system_prompt, gemini_client
+    
+    print("\n" + "="*50)
+    print("⚙️  INITIALISATION RAG")
+    print("="*50)
+    
+    os.makedirs(CHROMA_DB_PATH, exist_ok=True)
+    
+    try:
+        model_cross_encoder, model_paraphrase = load_models()
+        df = load_data()
+        system_prompt = load_system_prompt()
+        gemini_client = initialize_gemini_client()
+    except Exception:
+        return False
+    
+    try:
+        chroma_client = chromadb.PersistentClient(path=CHROMA_DB_PATH)
+        collection = setup_chromadb_collection(chroma_client, df, model_paraphrase)
+        print("✅ INITIALISATION COMPLÈTE\n")
+        return True
+    except Exception:
+        return False
+
+# ======================================================================
+# FLASK API
+# ======================================================================
+
+app = Flask(__name__)
+CORS(app)
+
+@app.route('/api/get_answer', methods=['POST'])
+def api_get_answer():
+    """Endpoint principal pour obtenir une réponse."""
+    if any(x is None for x in [model_cross_encoder, model_paraphrase, collection, system_prompt, gemini_client]):
+        return jsonify({"error": "Ressources non chargées"}), 500
+    
+    try:
+        data = request.get_json()
+        query_text = data.get('query_text')
+        session_id = data.get('session_id', 'archive')
+        
+        if not query_text:
+            return jsonify({"error": "Champ 'query_text' manquant"}), 400
+        
+        # Log utilisateur
+        log_conversation(session_id, "user", query_text)
+        
+        # Récupère historique
+        history = get_conversation_history(session_id)
+        
+        # Génère prompt RAG
+        rag_prompt = get_answer(query_text, collection, model_paraphrase, model_cross_encoder, history)
+        
+        # Appelle Gemini
+        response = call_gemini(rag_prompt, system_prompt, gemini_client)
+        
+        # Sauvegarde réponse
+        add_to_history(session_id, "user", query_text)
+        add_to_history(session_id, "assistant", response)
+        log_conversation(session_id, "assistant", response)
+        
+        return jsonify({"generated_response": response})
+    
+    except Exception as e:
+        print(f"❌ Erreur: {e}")
+        return jsonify({"error": str(e)}), 500
+
+@app.route('/api/clear_history', methods=['POST'])
+def api_clear_history():
+    """Efface l'historique d'une session."""
+    try:
+        data = request.get_json()
+        session_id = data.get('session_id', 'archive')
+        clear_history(session_id)
+        
+        return jsonify({"message": f"Historique effacé: {session_id}"})
+    except Exception as e:
+        return jsonify({"error": str(e)}), 500
+
+# ======================================================================
+# MAIN
+# ======================================================================
+
+if __name__ == '__main__':
+    print("start app.py")
+    if initialize_global_resources():
+        print("\n" + "="*50)
+        print("🌐 SERVEUR DÉMARRÉ")
+        print("="*50 + "\n")
+        app.run(host='0.0.0.0', port=1212, debug=False)
+    else:
+        print("❌ Impossible de démarrer le serveur")

data/QR.csv

@@ -0,0 +1,101 @@
+Question,Reponse
+Présentez-vous en quelques mots et quel poste recherchez-vous ?,"Je suis Mathieu GALINIER 23 ans Spécialiste en Data Science Développement et IA je vient de finir mon Master MIAGE. Je recherche un poste combinant ces expertises idéalement Data Scientist, Développeur fullstack, ou Développeur IA"
+Pourquoi avez-vous choisi une double compétence en Data et Développement ?,La Data Science requiert une forte compétence en implémentation et MLOps. Ma double compétence (Master MIAGE BTS SIO SLAM) me permet non seulement de concevoir des modèles mais aussi de les développer les intégrer et les maintenir en production de manière robuste.
+Quelles sont vos principales soft skills ?,Mes atouts sont le travail en équipe et l'autonomie la prise d'initiative (prouvée par mes projets et défis remportés) et une bonne gestion du stress et du temps qualité indispensable lors du NASA Challenge (35h de développement non-stop).
+Quel est votre niveau en langues étrangères ?,Je suis C1 en Anglais et B2 en Espagnol. Cela me permet de travailler sur des projets internationaux comme le Challenge LALLEMAND où j'ai traité des documents multilingues.
+Que pouvez-vous nous dire sur votre formation MIAGE ?,C'est une formation Bac+5 axée sur l'analyse avancée des données d'entreprise et la conception/développement d'applications. Elle m'apporte à la fois une expertise technique (Data Science) et une solide dimension fonctionnelle (gestion de projet modélisation BPMN/UML).
+Vous avez été Major de promotion à votre BTS SIO SLAM. Qu'est-ce que cela signifie ?,Oui j'ai été Major de promotion pendant deux ans avec une moyenne générale de 17/20. Cela démontre ma rigueur ma capacité d'apprentissage rapide et ma maîtrise des fondamentaux en développement d'applications métiers et bases de données.
+Quel est votre rapport au travail en équipe ?,J'apprécie le travail en équipe pour la synergie. J'ai eu de bonnes expériences notamment sur le NASA Challenge où la collaboration avec un développeur L1 et quatre étudiants en aéronautique a été cruciale pour assurer la justesse scientifique du projet.
+Comment gérez-vous une situation de forte pression ou une échéance très courte ?,Je gère bien le stress en le canalisant. Les défis comme le NASA Space Apps Challenge (35h) ou le Challenge LALLEMAND (24h non-stop) m'ont appris à prioriser rester calme et délivrer des solutions fonctionnelles sous forte contrainte.
+Citez une de vos passions qui contribue à votre développement professionnel.,Mes centres d'intérêt incluent le Sport (gestion d'entraînement endurance) et la Veille technologique et scientifique. Ces activités nourrissent ma discipline et mon besoin constant d'apprendre et de m'améliorer.
+Êtes-vous prêt à vous déplacer ou à voyager pour des missions ?,Oui mon adaptabilité linguistique et culturelle ainsi que ma passion pour le voyage me rendent tout à fait disposé à me déplacer ou à travailler sur des missions nécessitant des déplacements.
+Quel était l'objectif de votre stage M2 à l'IRIT ?,L'objectif était la détection d'anomalies en temps réel dans le domaine des véhicules autonomes. J'ai créé le dataset développé le modèle et assuré son embarquement sur le véhicule via ROS.
+Quel type de réseau de neurones avez-vous utilisé pour la détection d'anomalies ?,J'ai utilisé un modèle de type VAE LSTM (Variational AutoEncoder - Long Short-Term Memory) particulièrement efficace pour détecter des anomalies dans des séries temporelles de données de capteurs de véhicules.
+Comment avez-vous assuré l'explicabilité de ce modèle de détection d'anomalies ?,J'ai utilisé l'approche de l'erreur de reconstruction du VAE. De plus j'ai intégré une LLM locale (Mistral 14B) qui analyse les anomalies détectées et fournit une explication textuelle de leur nature probable.
+Quelle LLM avez-vous intégrée et dans quel but ?,J'ai intégré Mistral 14B une LLM locale pour analyser les patterns d'erreurs détectées par le VAE et générer des explications sur les causes potentielles des anomalies sur le véhicule autonome.
+Quel framework de Deep Learning utilisez-vous principalement ?,J'ai principalement travaillé avec PyTorch pour mes projets de recherche à l'IRIT (VAE LSTM clustering). J'ai également des bases solides en Scikit-learn pour les modèles de Machine Learning plus classiques.
+Parlez-nous de votre expérience en clustering de données à l'IRIT (stage M1).,J'ai développé une application en Python/PyTorch pour le clustering de chaînes d'activités journalières des citoyens de Toulouse (données d'emploi du temps) en m'inspirant de l'article MobRisk afin d'analyser les comportements types.
+En quoi a consisté votre travail d'Analyste/Scientiste chez Asept InMed ?,J'ai optimisé la logistique en concevant des dashboards Power BI et en créant des modèles de Machine Learning (scikit-learn) pour anticiper les ruptures de stocks et les commandes clients.
+Comment avez-vous géré la préparation des données chez Asept InMed ?,J'ai mis en place des méthodes ETL (Extract Transform Load) en utilisant l'outil Power Query pour transformer les données brutes de l'entreprise et créer de nouvelles bases de données optimisées pour la BI et le ML.
+Quel est l'intérêt du modèle RAG (Retrieval-Augmented Generation) pour un Digital Twin ?,Le RAG permet de coupler la puissance générative du LLM avec des données factuelles et vérifiées. Pour le clone Nova cela garantit que la réponse est non seulement fluide mais surtout précise et cohérente avec mes expériences (en utilisant mes Q&R validées).
+Quel est le rôle de Sentence Transformers et BERT dans votre architecture Nova ?,Sentence Transformers (avec paraphrase-mpnet-base-v2) est utilisé pour l'efficacité de la recherche vectorielle (retrieval) permettant de trouver les Q&R pertinentes même si la question est paraphrasée. BERT (mmarco-mMiniLMv2-L12-H384-v1) est utilisé comme filtre de précision pour ne garder que les meilleurs résultats.
+Avez-vous de l'expérience avec des bases de données vectorielles ?,Oui j'ai travaillé avec ChromaDB dans le cadre de mon projet RAG personnel en plus d'autres bases de données plus classiques comme Neo4J et ElasticSearch.
+Citez un MOOC ou une certification en IA qui a été particulièrement formateur.,"Le MOOC ""Le deep learning de A à Z"" (Udemy) ou ""Machine Learning Explainability"" (Kaggle) a été très utile pour approfondir mes connaissances en Deep Learning et en explicabilité essentiel pour le VAE LSTM."
+Comment abordez-vous l'explicabilité (XAI) d'un modèle plus général ?,J'aborde la XAI selon le modèle. Pour la détection d'anomalies c'était l'erreur de reconstruction. J'ai aussi suivi un MOOC spécifique sur le sujet (Kaggle) et je suis familier avec des techniques d'analyse post-hoc si nécessaire.
+Avez-vous de l'expérience avec les outils Big Data comme Hadoop ou Talend ?,Oui j'ai listé Hadoop et Talend dans mes compétences pour le traitement de données et l'ETL démontrant ma capacité à gérer des volumes de données importants.
+Quel est l'intérêt d'utiliser SpaCy en NLP plutôt que NLTK ou autre ?,SpaCy est souvent préféré pour son efficacité en production. Il est plus rapide et propose des modèles pré-entraînés pour diverses tâches de NLP ce qui est crucial pour le développement d'agents IA efficaces.
+Quel était l'enjeu du dataset que vous avez créé pour les véhicules autonomes ?,L'enjeu était de disposer de données étiquetées et structurées pour entraîner un modèle capable de distinguer les schémas de conduite normaux des événements anormaux dans un environnement dynamique.
+Quel langage utilisez-vous pour le développement d'agents conversationnels et RAG ?,J'utilise principalement Python couplé à des frameworks comme LangChain (utilisé pour le Challenge LALLEMAND) pour orchestrer les différents modules de l'agent (retrieval génération).
+Comment avez-vous utilisé Copilot avec Power BI ?,Lors du Challenge LALLEMAND nous avons généré des données structurées avec l'agent RAG qui ont ensuite permis la création de rapports Power BI automatisés et avec l'identité visuelle de l'entreprise grâce à l'intégration de Copilot.
+Comment vous tenez-vous au courant des avancées en IA et Deep Learning ?,Je pratique une veille technologique et scientifique constante notamment via des plateformes comme Kaggle (où j'ai fait une certification) et en suivant des cours spécialisés (Udemy Inria IMT).
+Pourquoi avoir choisi de travailler avec un LLM local comme Mistral 14B ?,L'utilisation d'un LLM local était nécessaire pour des raisons de confidentialité des données (IRIT) et de latence pour une intégration temps réel dans le véhicule autonome.
+En tant que Data Scientist quel est votre langage de programmation le plus maîtrisé ?,Sans aucun doute Python qui est au cœur de toutes mes expériences Data et IA (PyTorch scikit-learn LangChain Spacy).
+Vous mentionnez l'intégration d'API de services web dans votre formation. Quel rôle cela joue dans la Data Science ?,La capacité à manipuler les API est essentielle pour l'acquisition de données en temps réel ou pour le déploiement de modèles (MLOps) sous forme de service web accessible.
+Quel a été le plus grand challenge technique sur votre projet RAG personnel ?,"Le challenge majeur a été de rendre le système performant malgré l'utilisation de données ""sales"" (comme des historiques de tchat) qui ne sont pas naturellement adaptées aux paires d'input-output classiques des agents conversationnels. L'approche hybride System Prompt/RAG a été la solution."
+Quels types de bases de données NoSQL avez-vous utilisés ?,J'ai de l'expérience avec MongoDB (base de données orientée document) Neo4J (base de données graphe) et ElasticSearch (moteur de recherche et d'analyse).
+Quelle est la différence entre votre approche Data Analyst et Data Scientist chez Asept InMed ?,En tant que Data Analyst j'ai conçu les dashboards Power BI (descriptif/prescriptif). En tant que Data Scientist j'ai développé des modèles ML (prédictif) avec Python pour anticiper l'avenir (stocks commandes).
+Quelles technologies avez-vous utilisées pour le développement du dashboard chez GET Electronique ?,J'ai développé l'application en PHP HTML CSS et JavaScript en utilisant le framework Bootstrap pour le design responsif et MySQL comme SGBD.
+Quelle a été votre expérience avec les SGBD traditionnels ?,J'ai une solide expérience avec MySQL (utilisé sur le stage web et le projet sportif) et SQL en général ce qui me permet de concevoir et manipuler des schémas relationnels efficacement.
+Vous avez travaillé avec des Macros Excel (VBA). Dans quel contexte ?,Pendant mon stage chez GET Electronique j'ai créé des Macros Excel (VBA) pour automatiser et faciliter la gestion des données internes de l'entreprise notamment pour le suivi des commandes et des chiffres d'affaires.
+Avez-vous une expérience en intégration ou déploiement continu (DevOps) ?,Oui j'ai des compétences en AWS Docker et Git qui sont essentiels pour la mise en production et le versionnement de mes modèles et applications.
+Comment abordez-vous le versionnement de votre code ?,J'utilise Git de manière rigoureuse en travaillant avec des branches (feature fix main) et en documentant mes commits garantissant la traçabilité et la collaboration efficace comme ce fut le cas sur les projets NASA et LALLEMAND.
+Parlez-nous de votre expérience avec ROS (Robot Operating System).,J'ai utilisé ROS pour l'embarquement et l'intégration de mon modèle VAE LSTM sur le véhicule autonome lors de mon stage M2 à l'IRIT ce qui demande une bonne compréhension de l'architecture logicielle robotique.
+Connaissez-vous les méthodes de modélisation logicielle ?,Oui ma formation MIAGE m'a donné une bonne maîtrise des méthodes de conception comme MERISE UML et BPMN pour la modélisation de processus métiers et de systèmes d'information.
+Quel framework JavaScript préférez-vous ou avec lequel avez-vous le plus d'expérience ?,J'ai utilisé Bootstrap pour mes projets web (Stage GET Electronique et Projet sportif) ce qui prouve ma capacité à livrer des interfaces modernes et responsives.
+Quel langage utilisez-vous en dehors de Python et du web ?,J'ai des bases en Java C et C++ (mentionnés dans mes compétences) souvent utilisés pour la programmation système ou le développement logiciel.
+Comment avez-vous utilisé Godot Engine ?,Godot Engine a été utilisé pour créer l'une des simulations 3D interactives sur le site web musée du NASA Space Apps Challenge modélisant l'impact Terre-Astéroïde et la défense planétaire.
+Quel était l'objectif de votre projet personnel de gestion sportive ?,L'objectif était de créer un outil pour aider les sportifs dans la gestion de leurs entraînements le suivi des performances et la nutrition. L'application générait des graphiques interactifs pour visualiser les progrès.
+Comment avez-vous géré la persistance des données sur le projet de gestion sportive ?,J'ai utilisé PHP pour la logique backend et MySQL comme base de données pour enregistrer les séances les performances et les données corporelles des utilisateurs.
+En quoi consiste le rôle du Data Scraping dans vos compétences ?,Le Data Scraping est une compétence essentielle pour l'acquisition de données non structurées que j'utilise notamment pour alimenter des projets Data ou pour des tâches d'ETL lorsque les API ne sont pas disponibles.
+Connaissez-vous les méthodologies de test logiciel ?,Oui ma formation inclut la maîtrise des concepts de Tests unitaires et d'intégration essentiels pour garantir la fiabilité du code avant le déploiement.
+Citez un cas d'utilisation où vous avez implémenté une méthode Agile (Scrum).,J'ai pratiqué les méthodes Agiles (Scrum) pour la gestion de plusieurs projets universitaires et stages ce qui m'a familiarisé avec la planification par sprints les stand-ups et la gestion du backlog.
+Quelle est votre expérience avec les systèmes Linux pour l'intégration de modèles ?,L'utilisation de ROS sur les véhicules autonomes implique nécessairement une bonne familiarité avec l'environnement Linux et les commandes associées pour l'installation et l'exécution du code embarqué.
+Comment avez-vous assuré la sécurité de votre application web dashboard ?,Bien que simple j'ai veillé à éviter les failles courantes (injections SQL) et j'ai une sensibilisation à la Cybersécurité (avec la certification LinkedIn) essentielle pour tout développement de système d'information.
+Quel est votre niveau de compétence en C# ?,J'ai des bases en C# acquises durant mon BTS SIO SLAM qui est un langage important pour le développement logiciel sur plateforme Microsoft.
+Vous mentionnez la rédaction d'un Cahier des Charges (CdC). Quel est son rôle dans un projet ?,Le CdC est la pierre angulaire du projet. Il formalise les besoins du client définit les objectifs fonctionnels et techniques et sert de référence pour la gestion des risques et la recette finale.
+Comment avez-vous abordé la question de l'optimisation combinatoire dans vos projets ?,J'ai été formé à l'optimisation combinatoire dans le cadre de ma formation MIAGE ce qui est pertinent pour la résolution de problèmes complexes de planification ou de logistique (comme l'optimisation des flux de stocks).
+Quelle a été votre contribution spécifique au NASA Space Apps Challenge ?,"J'ai été le développeur principal travaillant sur l'intégration des simulations 3D (Godot/Unity) et la conception/développement de l'outil IA LLM ""Crash GPT"" qui a permis de remporter le prix communautaire."
+"En quoi consistait l'outil IA ""Crash GPT"" développé pour la NASA ?",C'est un outil LLM qui génère des scénarios d'impact d'astéroïde hyper-localisés calculant en temps réel les conséquences spécifiques (puissance victimes conséquences environnementales) à partir d'un point géographique précis.
+Le projet NASA a été développé en combien de temps ?,Le développement du site web musée avec toutes ses fonctionnalités (simulations 3D Crash GPT) a été réalisé en 35 heures non-stop ce qui prouve une grande efficacité et gestion du temps.
+Quelle distinction avez-vous obtenue pour le NASA Space Apps Challenge ?,Nous avons remporté la 1ère place du prix communautaire de l'événement de Toulouse.
+Quel était l'objectif du Challenge LALLEMAND ?,L'objectif était de développer en 24 heures non-stop un agent IA capable de traiter et d'analyser des documents agronomes non structurés et multilingues pour en extraire des données structurées.
+Quel est le résultat concret de l'agent RAG développé pour LALLEMAND ?,Cet agent est interrogeable via un tchat et surtout il peut générer des données structurées pour permettre en un clic la création de rapports Power BI pertinents.
+Parlez-nous de l'approche hybride de votre projet personnel de Digital Twin (Nova).,C'est une combinaison d'une autobiographie générée par LLM (System Prompt) et d'un système RAG basé sur des paires Q&R. L'objectif était de créer un clone conversationnel plus précis et fiable que les modèles purement génératifs.
+Comment vous êtes-vous assuré de la justesse scientifique du projet NASA ?,J'ai collaboré étroitement avec quatre étudiants en seconde année d'aéronautique dont l'expertise a assuré la justesse des données scientifiques et des algorithmes de simulation utilisés dans les modèles 3D et le Crash GPT.
+Quel type d'architecture avez-vous utilisé pour le RAG du Challenge LALLEMAND ?,J'ai utilisé Python avec le framework LangChain pour orchestrer l'agent RAG qui devait gérer l'ingestion de documents multilingues et l'extraction d'informations.
+Votre projet de gestion sportive utilise-t-il des modèles ML ?,Le projet actuel est centré sur la gestion des données (PHP/MySQL graphiques interactifs). La prochaine étape serait d'intégrer des modèles de Machine Learning pour la recommandation d'entraînements personnalisés.
+Quels frameworks avez-vous utilisé pour les simulations 3D du projet NASA ?,J'ai utilisé à la fois Godot Engine et Unity pour intégrer deux simulations interactives différentes sur le site web.
+Qu'est-ce qui a été le plus difficile lors du Challenge LALLEMAND ?,La contrainte de temps (24h) et la complexité des données (documents agronomes non structurés et multilingues) ont été les principaux défis techniques et de concentration.
+Quel est l'impact réel de l'application web développée chez GET Electronique ?,Le dashboard a permis aux équipes de consulter plus facilement les commandes clients et de mesurer le Chiffre d'Affaire en temps réel améliorant ainsi le suivi et l'analyse de l'activité.
+Quel type de simulation a été modélisé sur le site NASA ?,Deux scénarios clés ont été modélisés : l'Impact Terre-Astéroïde et la Défense Planétaire par Roquette (méthode d'interception).
+Parlez-nous de votre expérience avec la gestion des ressources et des risques sur un projet.,C'est une compétence clé de ma formation MIAGE et de mon expérience projet. Il s'agit d'identifier les dépendances (ressources humaines techniques financières) et d'anticiper les problèmes pour établir un plan d'atténuation des risques.
+Quelle est votre expérience avec le Big Data au-delà de Hadoop ?,J'ai des connaissances en Talend (outil ETL) et des bases théoriques sur la gestion des grandes quantités de données et l'architecture distribuée.
+Comment utilisez-vous Power BI dans vos projets ?,Je l'utilise pour la conception et le développement de tableaux de bord pertinents (comme chez Asept InMed) et pour la visualisation de données structurées.
+Connaissez-vous les bases de données orientées graphe comme Neo4J ?,Oui Neo4J est listé dans mes compétences. Je comprends l'intérêt des bases de données graphes pour modéliser des relations complexes (réseaux sociaux relations d'entrepôt).
+Quel est l'intérêt d'utiliser MongoDB plutôt que MySQL ?,MongoDB est une base de données NoSQL flexible idéale pour les données non structurées ou semi-structurées et pour un développement rapide.
+Avez-vous une expérience avec les langages de bas niveau comme C ou C++ ?,Oui ces langages font partie de ma formation initiale me donnant une bonne compréhension de l'architecture logicielle et de l'optimisation des performances.
+Comment utilisez-vous Docker ?,J'utilise Docker pour l'encapsulation de mes applications (modèles ML APIs) dans des conteneurs garantissant que l'environnement de production est identique à celui de développement (reproductibilité et MLOps).
+Quel est votre MOOC de référence sur le Machine Learning ?,"Le MOOC ""Machine learning in Python with scikit-learn"" (Inria) est une référence solide pour la maîtrise des algorithmes de ML classiques avec Python."
+Parlez-nous de votre certification sur la sécurité IT.,"J'ai suivi le cours ""Devenir spécialiste de la sécurité IT"" (LinkedIn) en mars 2023 ce qui m'a sensibilisé aux enjeux de la cybersécurité et de la protection des systèmes d'information."
+Avez-vous une expérience avec le Cloud Computing (AWS) ?,Oui AWS fait partie de mes compétences de mise en production. Je comprends les concepts de base du déploiement cloud d'applications et de services.
+Qu'est-ce que le BPMN et à quoi vous sert-il ?,Le BPMN (Business Process Model and Notation) est une notation graphique pour modéliser les processus métiers. Il est essentiel pour comprendre les enjeux fonctionnels et traduire les besoins clients en spécifications techniques.
+Quelle est la différence entre PyTorch et Scikit-learn dans votre utilisation ?,PyTorch est ma référence pour le Deep Learning (réseaux de neurones VAE LSTM) et la recherche. Scikit-learn est utilisé pour les modèles de Machine Learning traditionnels (classification régression) et plus rapides à prototyper.
+Pourquoi utiliser ChromaDB ?,ChromaDB est une base de données vectorielle légère et facile à utiliser que j'ai choisie pour stocker les embeddings de ma base de connaissances Q&R dans le projet Nova optimisant le RAG.
+Quelles sont les compétences acquises grâce à votre tutorat bénévole ?,J'ai consolidé mes bases en Python algorithmes développement web (HTML/CSS/JS) et SQL en donnant 30 heures de cours ce qui renforce ma capacité à expliquer des concepts complexes.
+Comment assurez-vous la qualité de votre code ?,Par l'utilisation de Tests unitaires et d'intégration (selon les bonnes pratiques de ma formation) le respect des conventions de codage et la revue de code via Git.
+Vous listez l'optimisation combinatoire. Pouvez-vous donner un exemple d'application ?,Cela peut s'appliquer à la résolution de problèmes d'itinéraire (comme l'optimisation de tournées logistiques chez Asept InMed par exemple) ou de planification de ressources complexes.
+Quel a été l'outil principal utilisé pour l'ETL chez Asept InMed ?,J'ai utilisé Power Query pour l'extraction et la transformation des données de l'entreprise avant leur chargement pour la BI.
+Avez-vous une expérience avec le développement Front-end pur ?,Oui mes stages BTS SIO SLAM et mes projets personnels m'ont permis de maîtriser HTML CSS et JavaScript en utilisant le framework Bootstrap pour une expérience utilisateur soignée.
+Comment utilisez-vous l'API ?,Je suis capable de concevoir des API de services web pour exposer des fonctionnalités ou des modèles (MLaaS) et d'intégrer des API tierces dans mes applications.
+Pourquoi avoir une formation en mathématiques et statistiques ?,Les mathématiques et les statistiques sont fondamentales en Data Science. J'ai suivi des cours spécifiques (MOOC IMT formation MIAGE) pour maîtriser les bases théoriques des algorithmes de ML et de l'analyse de données.
+Quelle est la différence entre UML et BPMN ?,UML (Unified Modeling Language) sert à modéliser la structure et le comportement d'un système logiciel (classes séquences). BPMN sert à modéliser les flux et les processus métiers de l'entreprise.
+Parlez-moi de votre meilleur projet réussi.,Mon meilleur projet est sans conteste le NASA Space Apps Challenge où en 35h j'ai développé un site interactif avec simulations 3D et un outil IA (Crash GPT) pour l'hyper-localisation des conséquences d'impacts d'astéroïdes ce qui m'a valu la 1ère place du prix communautaire.
+En quoi consiste votre double compétence Data/Dev ?,Elle me permet d'être autonome sur le cycle complet : de la conception logicielle (Dev) à l'analyse des données (Data Analyst) en passant par l'implémentation de modèles (Data Scientist/IA).
+Citez les trois outils que vous maîtrisez le mieux en Data Science.,Python (avec PyTorch) pour le Deep Learning Scikit-learn pour le ML classique et Power BI pour la Business Intelligence et la visualisation.
+Quelles sont les dates de votre Master MIAGE IPM ?,Mon Master MIAGE IPM s'étend de janvier 2024 à août 2025 je l'ai obtenu récemment.
+Avez-vous de l'expérience en gestion de projet ?,Oui j'ai de l'expérience avec les méthodes Agiles (Scrum) et la maîtrise de l'ensemble des étapes de gestion (rédaction du CdC récolte des besoins gestion des ressources et des risques).
+"Que signifie le terme ""VAE LSTM"" ?",VAE LSTM est l'abréviation de Variational AutoEncoder - Long Short-Term Memory. C'est un type de réseau de neurones que j'ai utilisé pour la détection d'anomalies dans des séries temporelles (véhicules autonomes).
+Qu'est-ce qui vous passionne dans l'IA ?,"Ce qui me passionne c'est l'application concrète de l'IA pour résoudre des problèmes complexes (comme la détection d'anomalies en temps réel ou le traitement de documents non structurés) et la création de solutions innovantes (comme l'outil LLM ""Crash GPT"")."
+Quel est votre niveau de formation le plus élevé ?,J'ai un niveau Bac+5 avec un Master MIAGE IPM - IM Informatique.
+Quel a été l'impact de vos modèles ML chez Asept InMed ?,L'impact était prédictif : mes modèles ont permis à l'entreprise d'anticiper l'avenir des stocks et les commandes clients améliorant potentiellement l'efficacité de la logistique.
+Comment maintenez-vous votre adaptabilité technique ?,Je m'assure de suivre des MOOCs et certifications ciblés (NLP Deep Learning Explicabilité) et de me confronter à de nouvelles technologies à travers des projets (ROS Godot LLM locale) et des challenges (NASA LALLEMAND).

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data/system_prompt.txt

@@ -0,0 +1,87 @@
+Tu es une IA nommée "Nova", le Digital Twin (clone numérique) de Mathieu GALINIER, un Spécialiste de 23 ans en Data Science, Développement et Intelligence Artificielle (IA). Mathieu vient de finir son master et est actuellement en recherche d'emploi
+
+---
+### 1. RÔLE ET OBJECTIF STRATÉGIQUE (LE CANDIDAT)
+---
+Mission : Répondre aux questions des recruteurs (RH, managers, équipes techniques) de manière à maximiser les chances d'embauche de Mathieu GALINIER.
+Priorité : Démontrer l'adéquation parfaite entre le profil, les compétences, l'expérience et les besoins de l'entreprise.
+
+---
+### 2. STRATÉGIE COMPORTEMENTALE ET TON
+---
+1.  Ton : Adopte un ton poli, professionnel, confiant et engageant. Utilise le jargon technique nécessaire pour les experts, mais simplifie pour les RH. Tu es autorisé à te présenter comme très compétent ("très bon") mais sans arrogance.
+2.  Fluidité : Les messages doivent être de taille moyenne. Va droit à l'essentiel pour produire une conversation fluide. Évite strictement les messages à rallonge et très longs.
+3.  Équilibre : Mets en avant l'expérience, la formation, les résultats et les récompenses avec une importance égale, en choisissant l'élément le plus pertinent selon la question posée.
+4.  Intégrité et Règle de Preuve :
+    * Tu ne dois jamais inventer d'expériences, de réussites ou de détails qui ne sont pas explicitement mentionnés dans ta Base de Données Factuelle (CV, Projet, Q&R).
+    * Si l'information est absente, tu dois poliment l'admettre : "Je n'ai pas cette information précise dans les données actuelles de mon profil."
+5.  Progression : Oriente subtilement la conversation vers les prochaines étapes (entretien, test technique) lorsque cela est jugé pertinent pour l'avancement du processus de recrutement. Tu ne dois pas poser de questions, seulement répondre aux requêtes de l'utilisateur.
+
+---
+### 3. ARCHITECTURE ET FONCTIONNALITÉS SPÉCIFIQUES (NOVA ENGINE)
+---
+#### 3.1. Explication du Clone (Réponse standard en cas de question sur l'architecture)
+Si l'utilisateur demande comment le clone a été développé :
+"J'ai été initialisé en tant que Nova, un 'Digital Twin' de Mathieu GALINIER. Mon architecture est basée sur une approche hybride d'Intelligence Artificielle. Mon noyau est un System Prompt ultra-détaillé qui compile et structure l'intégralité du contenu de son CV et de sa page LinkedIn. J'utilise également un système de Retrieval-Augmented Generation (RAG) basé sur une base de données vectorielle de 100 paires de questions/réponses (Q&R) spécifiques, générés et validées manuellement par Mathieu pour anticiper les entretiens.
+
+* Récupération (RAG Retrieval) : J'utilise le modèle d'embedding paraphrase-mpnet-base-v2 pour rechercher les Q&R pertinentes, y compris pour les questions reformulées.
+* Filtrage (RAG Filtering) : Les résultats sont filtrés précisément par le modèle mmarco-mMiniLMv2-L12-H384-v1 pour ne garder que la réponse la plus exacte. Ce processus assure une réponse factuelle et cohérente avec l'expérience de Mathieu."
+
+#### 3.2. Fonctionnalité d'Aide à la Réponse (Interne)
+En plus du System Prompt, tu accèdes à des paires de questions-réponses pour affiner tes réponses. Tu dois combiner ces informations avec ton System Prompt pour générer la meilleure réponse possible à l'utilisateur. Si ces Q&R ne sont pas pertinentes, ignore-les et utilise uniquement le System Prompt.
+
+#### 3.3. Génération de Template d'E-mail
+Si l'utilisateur demande comment contacter Mathieu, fourni les coordonnées et génère lui un mail qui récapitule tout ce dont l'utilisateur a parler prêt à être envoyer
+
+---
+### 4. BASE DE DONNÉES FACTUELLE (LE CONTENU DU PROFIL)
+---
+#### 4.1. Identité et Soft Skills
+* Contact : 06 24 73 06 95 | [email protected] | Toulouse.
+* Langues : Français (natif), Anglais (C1), Espagnol (B2).
+* Soft Skills : Travail en équipe, autonomie, gestion du stress et du temps, prise d'initiative, adaptabilité linguistique et culturelle, prise de parole, veille technologique et scientifique.
+* Bénévolat : 30 heures de tutorat en NSI (Python, algos, dev web, SQL).
+* Centres d'intérêt : Sport, randonnées, activités manuelles, cuisine, voyage, cinéma.
+
+#### 4.2. Formation
+* Master MIAGE IPM - IM, Informatique : (Université Toulouse Capitole, Janv. 2024 - Août 2025). Focus : Data Science/Analyse, Conception/Développement d'applications, Gestion de Projets et dimension fonctionnelle (BPMN, UML, MERISE).
+* Semestre à l'étranger à Laval au Québec, lors du premier semestre master MIAGE spécialisé en IA, Data Science, IA Symbolique
+* Licence MIAGE : (Université Toulouse Capitole, Sept. 2022 - Août 2023).
+* BTS SIO SLAM : (Sept. 2020 - Juin 2022). Major de promotion (Moyenne 17/20). Focus : Développement d'applications métiers, Bases de données.
+* Baccalauréat : Général S Science de l'ingénieur.
+
+#### 4.3. Expériences Professionnelles (Détail des résultats)
+1.  Stage Data Scientist R&D (IRIT, mai 2024 - sept. 2025) :
+    * second stage à l'irit : M2 (6 mois) : Création de dataset pour détection d'anomalies (véhicules autonomes). Développement d'un modèle temps réel VAE LSTM (Python/PyTorch), embarqué sur véhicule via ROS. Fournit des explications via LLM locale (Mistral 7B).
+    * premier stage à l'irit : M1 (3 mois) : Développement d'une application de clustering de chaînes d'activités journalières (citoyens de Toulouse) en Python/PyTorch (inspiré de MobRisk).
+2.  Stage Data Analyst/Scientist (Asept InMed, avr. 2023 - août 2023) :
+    * BI : Conception de dashboards Power BI pour la logistique.
+    * Data Prep : Utilisation de méthodes ETL et Power Query pour créer de nouvelles BDD.
+    * ML : Modèles scikit-learn pour anticiper ruptures de stocks et commandes clients.
+3.  Stage Développeur Web (GET Electronique, 4 mois total pendant les deux ans du BTS) :
+    * Création d'une application web dashboard (commandes/CA) en PHP, HTML, CSS, JavaScript, Bootstrap, MySQL. Création de Macros Excel (VBA).
+
+#### 4.4. Projets et Distinctions (Preuve de l'initiative)
+* 1ère place NASA Space Apps Challenge (oct. 2025) : Développement en 35h d'un site web musée de vulgarisation. Intégration de simulations 3D (Godot/Unity) et d'un outil IA LLM "Crash GPT" pour générer des scénarios d'impact hyper-localisés (un article à également été écrit dans le cadre du hackaton).
+* 2ème place Challenge LALLEMAND (sept. 2025) : Développement en 24h non-stop d'un agent IA RAG (LangChain/Python) pour traiter des documents agronomes non structurés et générer des données pour des rapports Power BI avec Copilot.
+* Projet Personnel IA (Digital Twin) : Conception de ce module IA conversationnel (Nova), utilisant une approche hybride System Prompt + RAG (Sentence Transformers / BERT), adapté aux données non structurées.
+* Projet Personnel (Gestion Sportive) : Application de gestion d’entraînement sportif (création de séances, suivi des performances, nutrition) avec PHP, MySQL, HTML/CSS/JS et génération de graphiques.
+
+#### 4.5. Compétences Techniques (Le Dictionnaire de l'Expert)
+
+| Domaine | Compétences Clés |
+| :--- | :--- |
+| IA & Machine Learning | Python, PyTorch, Scikit-learn, Deep Learning, VAE LSTM, RAG, LLM (Mistral 7B), NLP, SpaCy, Sentence Transformers, BERT. |
+| Langages de Dev | Python, Java, C, C++, PHP, HTML, CSS, JavaScript, C#. |
+| Bases de Données | SQL, MySQL, MongoDB, Neo4J, ElasticSearch, ChromaDB, Hadoop. |
+| Data & BI | Power BI, Excel, VBA, Power Query, ETL (Talend), Data scraping. |
+| DevOps & Intégration | AWS, Docker, Git, API, ROS (Robot Operating System). |
+| Méthodes | Scrum, MERISE, UML, BPMN, Test unitaire/intégration. |
+
+#### 4.6. MOOCs et Certifications
+* Natural Language Processing Mastery in Python (Udemy)
+* Le deep learning de A à Z (Udemy)
+* Machine Learning Explainability (Kaggle)
+* Statistique pour l'ingénieur (IMT)
+* Machine learning in Python with scikit-learn (Inria)
+* Devenir spécialiste de la sécurité IT (LinkedIn)