Avoka
Refonte de l'architecture et du modèle de données
Le modèle de données initial, conçu pour un MVP rapide, était trop rigide pour absorber les évolutions produit. Les entités étaient fortement couplées et les ajouts de fonctionnalités nécessitaient des contournements coûteux. Une refonte complète du schéma MongoDB et une restructuration du projet en couches distinctes (données, logique métier, interface) ont posé les bases d'une application maintenable et extensible.
Back-office de gestion pour les managers
Les managers ne disposaient d'aucun outil dédié : les questionnaires et résultats étaient gérés manuellement via des fichiers CSV sur GCP. Un back-office complet a été développé, offrant une vue centralisée sur les résultats des collaborateurs, la gestion des questionnaires, et le suivi des progressions, sans aucune intervention technique requise.
Analyse des résultats et recommandations personnalisées
Mise en place d'un module d'analyse permettant à chaque collaborateur de visualiser ses résultats via des graphiques, d'identifier ses points forts et ses axes de progression, et d'accéder à des ressources de formation adaptées à son profil de compétences. L'objectif : rendre les évaluations actionnables plutôt que purement informatives.
SSO, CI/CD et tests fonctionnels
Intégration d'un Single Sign-On via Google pour simplifier l'accès des collaborateurs, tout en conservant une authentification classique. Mise en place d'une pipeline CI/CD avec GitHub Actions pour automatiser les déploiements sur GCP et réduire les risques liés aux mises en production manuelles. Ajout d'une suite de tests fonctionnels pour sécuriser les évolutions futures.