39 Générateur de formulaires à partir de langage naturel assisté par IA PFE

Contexte et objectif

• Développer un système d’intelligence artificielle capable de transformer une description en langage naturel en un schéma JSON validé par le backend.
• Générer simultanément une esquisse visuelle modifiable du formulaire et, après validation, envoyer le JSON au frontend pour construire le formulaire à l’aide de composants prédéfinis.

Responsabilités et tâches

• Concevoir et implémenter le pipeline de génération : input en langage naturel → modèle IA (LLM/NLP) → JSON conforme au JSON Schema → validation backend.
• Gérer la génération d’une prévisualisation visuelle modifiable et l’intégration frontend (capture d’écran pour validation, affichage des erreurs, reporting développeur).

Technologies et architecture

• Modèles et outils IA : OpenAI/LLM, PyTorch, TensorFlow pour entraînement/finetuning et pipelines NLP.
• Schéma et validation : JSON Schema, bibliothèques de validation (ValidationLibraries) et logique backend pour vérification et retours d’erreur.
• Frontend : composants UI préconstruits, React ou Vue.js pour rendre dynamiquement les formulaires à partir du JSON.
• Backend et persistance : Node.js, FastAPI pour APIs, PostgreSQL pour stockage des schémas et des captures/validations.

Profil recherché

• 2 stagiaires : 1 en Génie Logiciel et 1 en Data & IA (profil Ingénieur).
• Compétences attendues : NLP/IA, maîtrise d’au moins un framework ML (PyTorch ou TensorFlow), connaissance de JSON Schema et des bibliothèques de validation, expérience frontend (React/Vue) et/ou backend (Node.js/FastAPI).

Livrables et critères de validation

• Composants livrables : module de génération IA, validateur JSON backend, intégration frontend pour rendu du formulaire, mécanisme de capture d’écran et reporting d’erreurs.
• Critères de réussite : taux de conversion descriptif→JSON validé élevé, UI modifiable fonctionnelle, workflow d’erreur fiable avec notifications au développeur, preuve de concept déployée localement ou sur environnement de test.

Informations pratiques et candidature

• Durée : 6 mois (4-6 months).
• Localisation : mode hybride.
• Pour postuler, envoyer votre candidature à stagetunisie.tn@capgemini.com en précisant le projet et votre spécialité.