En tant que CTO et cofondateur de My Content, une start-up dédiée à encourager la lecture en recommandant des contenus pertinents, je travaille avec Samia, notre CEO, pour développer notre premier MVP sous forme d’application. Notre objectif initial est de tester une solution de recommandation d’articles et de livres pour nos utilisateurs.
Comme nous ne disposons pas encore de données utilisateurs propres, nous avons décidé d’utiliser des données disponibles en ligne pour développer notre MVP. Ces données incluent des informations sur les interactions des utilisateurs avec les articles, comme le nombre de mots dans l’article, les heures de début et de fin des sessions, et les clics des utilisateurs sur les articles.
La fonctionnalité la plus critique que nous avons identifiée pour le lancement de l’application est la suivante : “En tant qu’utilisateur de l’application, je vais recevoir une sélection de cinq articles.”
Pour construire cette première version, nous avons sollicité les conseils de Julien, un développeur web freelance, qui nous a suggéré deux types d’architectures serverless, toutes deux reposant sur Azure Functions. Dans la première architecture, je pourrais développer une API pour exposer le système de recommandation, reliée à l’application via une Azure Function. Dans la seconde option, je pourrais me passer de l’API et utiliser “Azure Blob storage input binding” pour récupérer directement les fichiers et modèles, intégrant les prédictions dans l’Azure Function.
Mon plan est de développer la première version de notre système de recommandation sous forme d’Azure Functions, puis de créer une application simple en local. Cette application affichera la liste des ID utilisateurs et les cinq articles recommandés pour l’utilisateur sélectionné, après appel à l’Azure Function.
Je vais également stocker les scripts développés dans un dépôt GitHub pour assurer la traçabilité et faciliter les futures itérations.
Enfin, je vais synthétiser mes réflexions sur l’architecture technique et fonctionnelle actuelle de notre application, ainsi que sur l’architecture cible qui devra permettre l’ajout de nouveaux utilisateurs et articles. Cette synthèse sera présentée à Samia pour valider les prochaines étapes du projet.
Je suis motivé par ce défi et impatient de voir comment ce MVP pourra évoluer pour offrir une expérience de lecture enrichie et personnalisée à nos utilisateurs.
