Vision
Offrir à chacun la possibilité de s’informer, s’instruire et bénéficier d’un suivi pédagogique personnalisé. L’ambition est de centraliser la connaissance humaine en un point unique et fiable.
Omniscience — L'app qui centralise la connaissance humaine
Application éducative multi‑disciplines, avec des cours générés par IA, offrant des contenus ludiques, un suivi pédagogique personnalisé et un moteur de recherche pertinent.
📍 Paris
🧭 Delais: 14 mois
Description
Rôle de l’IA
L’IA crée le contenu de la base de données à partir de sources structurées rédigées par l’équipe, tout en s’appuyant sur des outils d’information. Les contenus générés sont ajoutés à Neo4j (graph) et PostgreSQL (relationnel).
Expérience utilisateur
Un moteur de recherche sélectionne les cours les plus pertinents selon l’input (questions, mots‑clés). Chaque cours présente des indicateurs de complexité et de véracité. L’utilisateur peut s’inscrire, enregistrer ses cours et construire une roadmap d’apprentissage.
Qualité & Mises à jour
Après mise en production, nous receuillons les retours (bugs, erreurs, suggestions). Un système de revue classe les utilisateurs selon les thèmes et niveaux d’examens qu’ils ont validés. Les meilleurs de chaque domaine peuvent soumettre des critiques constructives, traitées automatiquement par l’IA, si un cours revient plusieurs fois en revue, il est retravaillé par un humain.
Étude de l’existant
Wikipédia / Moteurs
Informations souvent peu ciblées; algorithmes de référencement non optimisés pour la fiabilité des informations.
Plateformes e‑learning
Ludiques mais peu diversifiées : spécialisées sur certains domaines. Les cours proposé nécessite un travail humain long et fastidieux.
La proposition Omniscience
Un système de suivi personnalisé (roadmap) et statistiques, couvrant une grande variété de sujets avec validation de compétences (quiz + examen final).
Objectifs & livrables
- Production de l’application dans un délai de 14 mois.
- Production d'une IA générative dans un délai de 14 mois.
- Document de présentation final prêt pour diffusion.
Planning (charge horaire estimée)
Design (maquette, charte, moodboard, mock‑ups) — 2 à 3 semaines
Apprentissage (IA, Python, Neo4j, GraphQL ) — 2 mois
Développement IA (data, entraînement, tests & vérifications) — 8 mois
Organisation des bases de données — 2 semaines
Développement application (front, API, BDD) — 10 semaines (≈ 2,5 mois)
Total indicatif ≈ 13–14 mois, selon chevauchement des tâches.
Technologies envisagées
Application
React Native
NestJS (API)
PostgreSQL (SQL)
Données & IA
Neo4j (graph)
Python (IA + API)
Équipe & responsabilités
Membres du projet
- Guillaume Reboullet — Chef de projet & IA
- Alice Zheng — Développeuse full‑stack
Contact
| Nom | Rôle | Ville | |
|---|---|---|---|
| Guillaume Reboullet | Chef de projet & IA | guillaume.reboullet@epitech.eu | Paris |
| Alice Zheng | Développeuse full‑stack | zhengaliice@gmail.com | Paris |
📧 Réponse sous 2–3 jours ouvrés (indicatif)
🕘 Fuseau horaire : Europe/Paris