Matchmaker
Agent de matching intelligent entre besoins et ressources. Scoring multi-axes, radar explicable, boucle conversationnelle.
REF-SPEC/AG003 v1.0 — 2026-04-09
1. Vue d'ensemble
Matchmaker est un agent de matching intelligent développé par LiteOps. Il résout le problème de la sélection optimale d'une ressource (humaine, matérielle ou commerciale) face à un besoin exprimé. Le système évalue chaque candidat selon 5 axes pondérés et produit un score global avec un diagramme radar explicable.
| Propriété | Valeur |
|---|---|
| Code agent | AG003 |
| Couleur sémantique | Green #A5D900 |
| Tier design | T2 — Product |
| Stack | Express + React/Vite (cible) |
| Interfaces | Recherche + résultats + radar |
| Langue | Français |
2. Problème résolu
La sélection de la bonne ressource pour un besoin donné est un processus long, subjectif et peu reproductible. Qu'il s'agisse de constituer une équipe projet, de répondre à un appel d'offres avec les bons consultants, ou de recommander un produit — le processus repose sur la mémoire individuelle et des tableurs manuels.
Matchmaker automatise et objective cette sélection : l'utilisateur décrit son besoin (texte libre, fiche de poste, appel d'offres), le système analyse le catalogue de ressources disponibles et retourne un classement scoré avec explication par dimension.
3. Capacités principales
| Capacité | Description |
|---|---|
| Matching sémantique | Similarité vectorielle entre besoin et profils de ressources |
| Scoring 5 axes | Évaluation multi-dimensionnelle pondérée (sémantique, compétences, secteurs, références, disponibilité) |
| Radar explicable | Diagramme radar avec score par dimension pour chaque candidat |
| Extraction intelligente | Extraction IA des critères (compétences, secteurs, type) depuis du texte libre |
| Upload de documents | Analyse de fiches de poste, appels d'offres (PDF, Word, PPTX, TXT) |
| Historique | Traçabilité de toutes les recherches avec scores |
| Boucle conversationnelle | Raffinement des critères par échange itératif (prévu) |
4. Modules spécialisés
Matchmaker se décline en 3 modules adaptés à des cas d'usage métier :
| Module | Code | Périmètre |
|---|---|---|
| Matchmaker RH | MA-01 | Constitution d'équipes, matching fiche de poste → collaborateurs |
| Matchmaker Conseil | MA-02 | Réponse aux AO, sélection optimale de consultants |
| Matchmaker Commercial | MA-03 | Qualification de demandes, recommandation produits/services |
5. Stack technique
| Couche | Technologie | Rôle |
|---|---|---|
| Frontend | React + Vite (cible) | SPA avec résultats + radar |
| Backend | Express.js (cible) | API REST matching |
| Base de données | SQLite / Turso | Catalogue ressources + résultats |
| Embeddings | OpenAI text-embedding-3-small | Vectorisation 1536 dimensions |
| LLM extraction | Groq (Llama 3.3 70B) | Extraction de critères |
| LLM fallback | Claude claude-sonnet-4-20250514 | Fallback extraction |
| Visualisation | Recharts | Diagramme radar |
6. Opérateurs utilisés
Matchmaker s'appuie sur les opérateurs LiteOps suivants :
| Opérateur | Usage dans Matchmaker |
|---|---|
OP-001 Data Layer | Ingestion et indexation du catalogue de ressources |
OP-002 LLM | Extraction de critères, boucle conversationnelle |
OP-008 Embedding | Vectorisation des profils et des besoins |
OP-011 Vector Store | Stockage et recherche vectorielle |