Anthony Béal

Reprise technique d'une application desktop d'optimisation gaming (stack : Tauri v2, SvelteKit, Next.js 15, Express v5, Prisma v6, PostgreSQL 16, C++/C#). Mission démarrée par un audit technique complet du monorepo existant (architecture, dette technique, points bloquants),

suivi du déploiement de la Phase 1 : mise en production de la version bêta. Corrections de bugs existants et développement de nouvelles fonctionnalités.

Développement et maintenance d'une plateforme SaaS de gestion de contenus pour l'affichage dynamique (Digital Out-Of-Home).

Intervention en mode forfait récurrent sur la conception et l'évolution de l'application mobile Flutter, la mise en place d'une architecture multi-tenant avec Supabase (RLS, Auth, Edge Functions TypeScript), et le développement des flux de publication de contenus.

Stack : Flutter, Supabase (PostgreSQL, Auth, Edge Functions), TypeScript, CI/CD.

Développement complet d’un système d’automatisation pour gérer les demandes de séjours via WhatsApp, destiné à une agence de voyage.

L’objectif de la mission était d’automatiser la première phase de qualification client, tout en conservant une expérience naturelle et personnalisée.

J’ai conçu et mis en place un bot conversationnel intelligent basé sur LangChain, LangGraph, capable d’analyser les messages des prospects, détecter les dates, destinations et intentions, puis poser des questions pertinentes pour constituer un dossier de voyage exploitable.

Le bot fonctionne sur la WhatsApp Business Cloud API, avec gestion complète des webhooks, réception et envoi de messages, validation des templates et suivi des statuts.

Sur la partie technique, j’ai développé l’ensemble du backend : architecture serveur, endpoints, logique d’extraction, gestion des contextes de conversation et sauvegarde des informations nécessaires au bon déroulement du flux. L’automatisation repose sur une logique d’état robuste, permettant au bot de savoir où en est chaque client dans son parcours.

Un système de logs détaillés a été ajouté afin de tracer les interactions, faciliter le suivi et permettre des ajustements rapides en production.

Le tout est déployé sur un environnement Linux, avec une configuration stable et supervisée, garantissant un fonctionnement fiable du bot au quotidien.

Cette mission a permis au client d’automatiser une grande partie du traitement initial des demandes, d’améliorer la réactivité, et de gagner du temps tout en conservant un ton professionnel et humain.