Alexandre Delétoille

Application de résolution amiable de litiges permettant à un utilisateur d'avoir accès à un agent expert en droit français. Mise en place d'un RAG (chunking, métadonnées, embeddings, prompt system etc) alimenté périodiquement par des données issues de l'Open Data (codes actualisés, jurisprudence Cour de cassation, Conseil d'Etat, Conseil constitutionnel etc). Un agent LangGraph utilise la base de données vectorielle Qdrant avec un LLM (via API Mistral) pour fournir la réponse la plus pertinente en suivant un raisonnement juridique. L'agent utilise aussi des tools pour se connecter aux différentes APIs officielles (ex: PISTE, Légifrance, Kali etc), et peut faire des recherches complémentaires en fonction du cas d'usage. Les performances du chatbot sont évaluées avec Ragas et Langfuse.

Développeur Full Stack en tant que réserviste opérationnel pour le Commandement de la cyberdéfense (COMCYBER).

Développeur Full Stack en tant que bénévole pour l'association "Tous inclus". Développement d'une application ludique permettant l'apprentissage des nombres et des calculs simples en base décimale. Pour l’inclusion de personnes extraordinaires dans un milieu ordinaire extra.

Application permettant à un utilisateur de poser une question, écrite ou vocale, via l'API Mistral (LLM Le Chat ou Voxtral). Déploiement de l'application effectué sur Render, accessible ici : https://cgd-svelte.onrender.com PWA (Progressive Web App) installable directement sur desktop ou device. Code source du projet accessible ici : https://github.com/Alesque5962/cgd *** Environnement technique *** - Langages : Python, Typescript - Frameworks : FastAPI, Svelte - LLM : Mistral AI, Voxtral - Tests unitaires : Pytest (Python) - Tests E2E : Playwright - Conteneurisation : Docker - CI/CD : Dagger, GitHub Actions - Divers : GitHub, NVM, uv, Ubuntu, VSC

*** Environnement technique *** - Langages : Python, Typescript, SQL - Frameworks : FastAPI, Svelte, SQLAlchemy - Base de données : SQLite - Tests unitaires : Unittest (Python) - Conteneurisation : Podman - CI/CD : Woodpecker - Divers : Gitea, NVM, Pyenv, Linux (Ubuntu), VSC

Application de ventes aux enchères - Architecture microservices - API REST avec Quarkus + Mariadb (conteneurs séparés) pour chaque microservice - exécutables natifs avec GraalVM - PhpMyAdmin pour l'accès à chaque base de données - ORM avec Hibernate - Angular pour l'interface utilisateur (HttpClient, Observables, Directives, Services, Router, Guards...) - docker-compose de 8 conteneurs au total (Détails du projet + docker-compose.yml accessibles ici : https://github.com/Alesque-29/Troc-en-Stock )

Gestion des délais de prescription, obtention d’une décision de justice (assignation, requête OIP, homologation de protocole d’accord…), mise en jeu des garanties (caution, hypothèque, nantissement…), plans de surendettement, déclaration de créance et suivi des procédures collectives, suivi de l’exécution chez les huissiers de justice, saisies immobilières, négociation avec les débiteurs.