Conception d'une application de bureau native (Mac/Windows) pilotée par IA pour automatiser des processus complexes sans formulaires rigides. L’utilisateur saisit une instruction en langage naturel, l'IA s'occupe du reste.

Architecture & Fonctionnalités clés :

UI Desktop (Tkinter) : Interface graphique épurée et interactive pour utilisateurs non techniques.

Moteur d'Intention (Groq/Llama) : Analyse du brief, extraction en JSON strict et routage autonome vers le bon canal (Business/SDR ou Marketing/Rugby).

Mémoire de Session : L'agent conserve le fil contextuel pour adapter ou corriger les données au fil de l'eau.

Workflows No-Code (Make) : Réception et exécution immédiate des tâches via des Webhooks dynamiques.

Résultat : Un point d’entrée unique pour contrôler tout son écosystème d’outils par simple discussion.

Développement et déploiement d’une architecture complète d’enrichissement, de scoring et de qualification automatique de leads B2B par Agent IA.

Ce que réalise ce système : • Ingestion & Enrichissement : Traitement des requêtes HTTP/Webhooks et appel d'API pour récupérer les données brutes. • Moteur IA & Décisionnel : Agent LangChain (Llama 3) utilisant le Tool Calling pour exécuter du code Python et calculer dynamiquement un score de qualification. • Stockage & Persistance : Structuration et sauvegarde des données dans une base PostgreSQL. • Déploiement Cloud 24/7 : Conteneurisation de l'application via Docker et déploiement continu sur Railway depuis un dépôt GitHub.

Stack technique : Python, LangChain, Groq, PostgreSQL, Docker, GitHub, Railway.

Une infrastructure autonome, modulaire et scalable, conçue sans dépendance à une machine locale.