الوصف المفصّل

Ce projet est né d'une frustration partagée par ma promotion au moment de choisir nos sujets de mémoire. Nous voulions savoir ce qui avait déjà été fait sans dépendre de la mémoire des encadrants. L'extraction du texte se fait avec Apache Tika, l'indexation avec un index inversé construit en Python, et le classement utilise BM25. Une interface web minimale permet de filtrer par année et par spécialité. J'ai appris à mesurer la pertinence avec un petit jeu de requêtes annotées à la main, ce qui a changé ma façon d'évaluer un système.

المشكلة التي يحلّها

Les mémoires soutenus au département sont stockés en PDF dans des dossiers partagés, sans index. Retrouver un travail antérieur sur un sujet proche demande de les ouvrir un par un.

النتيجة الموعودة

L'outil indexe plusieurs centaines de PDF et renvoie des résultats classés par pertinence en moins d'une seconde sur le jeu de test. La recherche tolère les fautes de frappe et les accents manquants.

الوظائف

• Extraction automatique du texte des PDF
• Classement BM25
• Tolérance aux fautes de frappe
• Filtres par année, spécialité et encadrant
• Aperçu des passages pertinents

باختصار

مجال النشاط

التعليم

المنصات والتوافق

• ويب
• واجهة برمجية

التقنيات

• Python
• Apache Tika
• FastAPI
• SQLite
• Vue.js

لغات الواجهة

الفرنسية · العربية

الولاية

بجاية

الثقة

• راجع فريق myElite البطاقة ووافق عليها