Fovea

Le projet Fovea est une plateforme digitale pensée pour moderniser l’expérience client dans les boutiques Pandora. Développé en équipe de quatre pendant notre cursus à Epitech, il visait à permettre aux bijoutiers de scanner un bijou pour en obtenir instantanément la référence, tout en offrant une gestion de stock moderne et fluide sur tablette.

L’idée : réduire les temps d’attente en boutique et rendre la consultation du catalogue aussi simple qu’un scan. Une belle occasion de marier IA, backend solide et ergonomie frontend !

Principe de la plateforme

Fovea s’inscrit dans un contexte concret : les boutiques Pandora, où la recherche des références pouvait être longue et fastidieuse, surtout en période de forte affluence. La plateforme apporte plusieurs solutions :

• Scan intelligent des bijoux : grâce à une IA de reconnaissance d’images, un simple scan d’article permet d’identifier la référence et d’afficher sa fiche produit.
• Catalogue numérique : consultation rapide des articles, fiches détaillées et gestion des nouvelles collections.
• Gestion de stocks : visualisation des niveaux de stock, historique des inventaires et mouvements des bijoux.
• Optimisation écologique : objectif de réduire l’usage du papier pour l’inventaire et les catalogues en boutique.

La solution s’exécute sur tablettes en boutique, connectées à un serveur local.

Fonctionnalités principales

• Reconnaissance d’images par IA : identification instantanée des références des bijoux scannés.
• Catalogue dynamique : affichage rapide des fiches produits et recherche assistée grâce à Meilisearch.
• Gestion des stocks :
  • Suivi en temps réel des quantités
  • Historique des mouvements de stocks
  • Intégration des nouvelles collections
• Interface moderne et responsive : développée avec NextJS et Shadcn pour une expérience utilisateur fluide.
• Infrastructure robuste :
  • Backend en Express.js et TypeScript
  • Base de données MySQL avec Prisma
  • Conteneurisation via Docker pour un déploiement simplifié.

Mon rôle dans le projet

Sur ce projet, j’ai occupé le rôle de Tech Lead et pris en charge tout le développement du backend, tout en accompagnant mes coéquipiers sur leurs parties respectives. Concrètement, j’ai :

• Conçu et développé l’API Express.js, en TypeScript, pour gérer toutes les interactions entre la tablette et la base de données.
• Mis en place la base de données MySQL, optimisée pour gérer jusqu’à plusieurs milliers de références produits.
• Utilisé Prisma pour faciliter les requêtes et la maintenance du schéma de base de données.
• Dockerisé l’ensemble du backend, afin d’assurer un déploiement fiable et reproductible dans les magasins.
• Participé au frontend, notamment sur certaines interfaces sous NextJS et Shadcn, pour optimiser la navigation et l’intégration des données issues du backend.
• Coordonné l’équipe sur l’architecture technique et les choix technologiques.

Défis rencontrés

• Gérer la volumétrie des données : avec plus de 7000 références à manipuler, il a fallu concevoir une base de données performante et efficace.
• Optimiser la rapidité des scans IA, afin que la reconnaissance d’image ne ralentisse pas l’expérience en magasin.
• Sécuriser les accès au serveur local tout en conservant la simplicité d’utilisation sur tablette.
• Maintenir la cohérence des données entre le scan IA, la base de données et l’interface utilisateur.

Pistes d'amélioration

Plusieurs évolutions pourraient enrichir le projet :

• Améliorer la vitesse d’analyse IA, notamment en optimisant la taille des modèles et les temps d’inférence.
• Intégrer la voix pour compléter l’expérience utilisateur (recherche vocale dans le catalogue, par exemple).
• Connecter la plateforme au système e-commerce de Pandora pour synchroniser les stocks en temps réel entre boutique et site web.
• Ajouter des notifications intelligentes (alertes sur stocks faibles, suggestions de réassort).
• Développer un mode offline, pour permettre à la tablette de fonctionner même en cas de coupure réseau interne.

Ce que j’en retiens

Fovea a été une excellente occasion de travailler sur un projet complet, mêlant IA, backend et UX. Monter l’architecture backend de zéro et assurer la fluidité des échanges entre tous les composants a été particulièrement formateur. Ce projet m’a permis de consolider mes compétences en TypeScript, Express.js, et en déploiement via Docker, tout en touchant au frontend moderne avec NextJS.

C’est aussi un projet qui m’a passionné, car il répond à une vraie problématique métier : simplifier la vie des vendeurs et des clients dans un univers retail exigeant. Une belle aventure technique et humaine !