ANY 2027-13 — Hôpitaux et donneurs de sang : prédiction et agent de confirmation

Contexte

Projet de fin d’études de 4 mois pour développer un système qui, lorsqu’un hôpital publie un besoin urgent, sélectionne les meilleurs donneurs selon la compatibilité, la distance, l’éligibilité et la probabilité de répondre à temps. Un agent conversationnel confirme leur disponibilité par WhatsApp ou SMS. L’évaluation est réalisée par simulation sur des données synthétiques.

Objectifs et fonctionnalités

• Gérer les profils des donneurs, leur éligibilité et leur historique de dons.
• Suivre les demandes urgentes en temps réel.
• Réaliser l’appariement sous contraintes et envoyer des alertes par vagues.
• Développer un agent de confirmation WhatsApp / SMS en français et en darija.
• Intégrer la probabilité de réponse à temps dans l’optimisation ML.
• Comparer les résultats par simulation avec des stratégies simples.
• Adapter les relances selon le profil du donneur.
• Expliquer le choix des donneurs et intégrer des guardrails santé.

Stack

React Native, FastAPI, scikit-learn, MLflow, LangGraph, LLM APIs, Tool Calling, Google OR-Tools, PostgreSQL et Docker.

Candidature

Documents requis : CV et lettre de motivation.