01 — Introduction et objectifs¶
Pourquoi ce projet¶
SkillBridge est une démonstration technique de positionnement « Data & AI provider » dans l'écosystème Prometheus-X, réalisée en vue d'une candidature « Développeur confirmé : data, IA et logiciel ».
Le projet matérialise une tranche verticale complète : depuis la trace d'apprentissage brute jusqu'à la recommandation personnalisée, en s'intégrant aux briques réelles du DASES (Data Space for Education & Skills).
Objectifs démontrés¶
| Domaine de l'offre | Démontré dans ce repo |
|---|---|
| Intégration dataspace | LRC réel intégré (Lot 3) ; PDC à venir (Lot 4) |
| Data & AI provider | Profilage + clustering empirique + reco explicables (Lots 1–2) |
| Building block open-source | Service packagé, documenté, déployable en Docker |
Critères de succès¶
- Le fil rouge fonctionne bout-en-bout à partir d'un format brut hétérogène (CSV propriétaire « Mathia »), normalisé en xAPI par le LRC réel, profilé, segmenté, recommandé, exposé via API HTTP, et consommé par une vitrine.
- L'algorithmique de clustering retrouve les archétypes pédagogiques latents avec lesquels le dataset a été généré, à une pureté ≥ 88 % par archetype — sans supervision (voir ADR 002).
- Chaque recommandation porte une explication décomposée : compétence faible ciblée, écart de niveau, similarité sémantique, signal cluster.
- La documentation reflète l'état réel du projet, limites assumées incluses (voir explication).
Parties prenantes¶
| Rôle | Attente principale |
|---|---|
| Évaluateur Prof en Poche | Voir un livrable concret au plus près de leur stack DASES |
| Léa (persona) | Reçoit des recommandations pédagogiquement pertinentes |
| Équipe data-science | Peut auditer profiling / clustering / reco depuis les ADRs |
| Équipe ops | Peut redéployer via Docker Compose / Coolify (Lot 5d) |
Niveau d'ambition¶
Niveau 1 garanti : socle complet livrable. Niveau 2 visé : raffinements ciblés (catalogue PDC réel, profil DASES si DASES propose les templates manquants, déploiement Coolify).
Le découpage par lots et la méthode BMAD (cadrage avant code) sont détaillés dans la stratégie de solution.