Mohamed Rayen Sansa
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Stage · Sofrecom Tunisia2025

RAG Low-code UI Generator

Une consigne en langage naturel peut-elle produire une interface low-code exploitable ?

Pendant mon stage d’été comme stagiaire IA chez Sofrecom Tunisia, j’ai développé un système RAG (Retrieval-Augmented Generation) qui génère automatiquement des interfaces dans GrapesJS à partir de consignes en langage naturel, pour accélérer le développement d’applications low-code. Un projet innovant qui réunit IA générative et low-code.

Mon rôle
Stagiaire IA : conception et développement du système RAG et de ses prompts
Durée
2 mois (juil. – août 2025)
Plateformes
Web, IA
Stack
  • RAG
  • Gemini
  • GrapesJS
  • Python
  • Vertex AI
  • Flask
  • JavaScript
  • Prompt engineering
  • Google ADK
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Situation

Stage d’été chez Sofrecom Tunisia, comme stagiaire IA (juillet – août 2025), sur un projet innovant qui combine IA générative (RAG) et génération d’interfaces low-code.

L’objectif : passer d’une simple phrase à une interface prête à éditer, pour accélérer le développement d’applications low-code.

Ce que ce stage m’a apporté :

  • concevoir et implémenter un système RAG de bout en bout ;
  • appliquer les technologies low-code pour accélérer la création d’interfaces ;
  • contribuer à un projet innovant dans un environnement collaboratif et professionnel.
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Produit

  • L’utilisateur décrit l’interface qu’il veut, en langage naturel.
  • Le système RAG retrouve le contexte utile à la demande, puis génère l’interface dans GrapesJS, l’éditeur low-code.
  • L’interface obtenue reste modifiable visuellement : on part d’une base générée au lieu d’une page blanche.
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Système

  • Pipeline RAG : récupération du contexte pertinent, puis génération par Gemini via Vertex AI.
  • Modèles de prompts pour des sorties structurées et fiables.
  • Back Flask, front GrapesJS / JavaScript, API REST.

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