Jonas Mouret

SPORT

🧘‍♂️ Projet FLF — Application web de gestion de cours et de plannings sportifsDéveloppement complet d’une application web sur mesure permettant aux coach sportifs de créer, planifier et gérer leurs cours collectifs.Les clients peuvent consulter le calendrier, s’inscrire en ligne et régler leur séance via un système de paiement sécurisé intégré avec Stripe.L’application comprend :Un espace administrateur intuitif pour les coachs : création de cours, gestion des réservations et suivi des paiements.Un tableau de bord utilisateur clair et réactif pour les clients : inscriptions, historique, notifications.Une architecture moderne basée sur Django (backend) et React (frontend), avec intégration API REST et base de données PostgreSQL.Ce projet met en avant mes compétences en développement full stack, intégration de solutions de paiement, et conception d’interfaces ergonomiques.

ARCHITECTURE & URBANISME

🤖 Développement d’un système RAG (Retrieval-Augmented Generation) avec LLM MistralEn collaboration avec l’équipe R&D, j’ai conçu et développé une application chatbot d’entreprise reposant sur une architecture RAG (Retrieval-Augmented Generation).Ce système vise à renforcer la précision et la fiabilité des réponses générées par un modèle de langage (LLM Mistral) en s’appuyant exclusivement sur des données internes vérifiées.🧠 Principe :Le pipeline RAG que j’ai mis en place combine :Une phase de recherche sémantique vectorielle (via Qdrant) pour identifier les documents pertinents ;Une phase de génération contextuelle orchestrée par Mistral AI, restreinte aux informations réellement présentes dans la base de connaissances.Les données proviennent de bases professionnelles spécialisées en architecture, prétraitées, découpées et enrichies de métadonnées avant leur vectorisation. Ce procédé garantit que le chatbot ne produit que des réponses exactes, traçables et adaptées au contexte métier.🔧 Stack technique :Backend : Django REST Framework (API), PythonOrchestration IA : llama_index, LangChain, MistralAIVector Store : Qdrant (dense embeddings avec MistralAIEmbedding)Base de données : PostgreSQLTask Queue & Cache : Huey, RedisFrontend : Next.js / React avec streaming de réponses en temps réelObjectif : IA explicable, sécurisée, et ancrée sur des données internes de confiance🚀 Résultats :Réduction drastique des hallucinations du LLMAmélioration mesurable de la pertinence des réponses (+90 % sur corpus interne)Intégration fluide dans les outils métiers, avec supervision des sources utiliséesCe projet illustre ma capacité à concevoir des systèmes IA hybrides combinant modèles de langage, recherche vectorielle et logique métier, pour créer des assistants conversationnels fiables, contextualisés et auditables.

E-COMMERCE

🛍️ Site e-commerce de personnalisation de produitsDéveloppement d’un site e-commerce sur mesure dédié à la personnalisation de produits.L’application permet aux utilisateurs de personnaliser leurs articles en ligne de manière intuitive, tout en respectant les zones de restriction de personnalisation définies pour chaque produit.Une interface d’administration complète permet aux gestionnaires du site de :Créer et gérer les produits via un tableau de bord dédié.Définir les zones personnalisables directement sur les visuels.Contrôler le rendu final avant la mise en vente.Ce projet met en avant mes compétences en développement web full stack, gestion de médias dynamiques, et conception d’interfaces ergonomiques orientées utilisateur.