Architecture

Architecture technique de Matchmaker : pipeline de matching, services IA, stockage vectoriel.

REF-SPEC/AG003-ARCH v1.0 — 2026-04-09

1. Vue d'ensemble

Matchmaker est conçu comme une API de matching avec un frontend de recherche. Le pipeline orchestre l'extraction de critères, la vectorisation, le calcul de scores multi-axes et la restitution avec radar explicable.

┌─────────────────────────────────────────────────┐
│              Client (React + Vite)               │
│  Recherche ◄── API REST ──► Services              │
│  Résultats       /api/*     externes              │
│  Radar                                            │
└───────────────────────┬─────────────────────────┘
                        │
         ┌──────────────┼──────────────┐
         │              │              │
    ┌────▼────┐   ┌─────▼─────┐  ┌────▼────┐
    │  SQLite │   │  OpenAI   │  │  Groq   │
    │ / Turso │   │ Embeddings│  │  LLM    │
    └─────────┘   └───────────┘  └─────────┘
                        │
                  ┌─────▼─────┐
                  │ Anthropic │
                  │ (fallback)│
                  └───────────┘

2. Pipeline de matching

Besoin utilisateur
    │
    ├──▶ [1] Embedding du besoin (OpenAI text-embedding-3-small, 1536 dims)
    │
    ├──▶ [2] Extraction de critères (Groq / Claude / regex fallback)
    │         → compétences[], secteurs[], typeMission, motsCles[]
    │
    └──▶ [3] Évaluation de chaque ressource active
              │
              ├──▶ [A] Similarité sémantique (cosinus profil vs besoin)     × 0.40
              ├──▶ [B] Compétences matchées (overlap + pondération niveau)  × 0.25
              ├──▶ [C] Références sectorielles (profil + missions passées)  × 0.15
              ├──▶ [D] Similarité de missions (cosinus références vs besoin) × 0.10
              └──▶ [E] Disponibilité (capacité libre sur la période)        × 0.10
                    │
                    ▼
              Score global = A + B + C + D + E
                    │
                    ▼
              Tri décroissant → Persistance → Résultats + Radar

3. API routes

Méthode	Route	Rôle
POST	`/api/matching/search`	Recherche par texte, retourne résultats scorés
POST	`/api/matching/upload`	Recherche par document uploadé
GET	`/api/matching/history`	50 dernières recherches avec scores
GET	`/api/matching/request/:id`	Détail d'une recherche passée

4. Frontend — Structure

Composant	Rôle
MatchingPageClient	Orchestrateur principal (onglets recherche/historique)
MatchingResults	Affichage des résultats avec cards et radar
MatchingUploader	Upload de documents (PDF, DOCX, PPTX, TXT)
ScoreRadar	Diagramme radar Recharts à 5 axes

5. Services externes

Service	Usage	Fallback
OpenAI	Embeddings text-embedding-3-small (1536 dims)	—
Groq	Extraction de critères (Llama 3.3 70B, gratuit)	Claude
Anthropic	Fallback extraction de critères	—

6. Contrôle d'accès

Mesure	Implémentation
Rôle minimum	Associé ou liste d'emails autorisés
Rate limiting	10 requêtes/minute par utilisateur
Redirection	Utilisateurs non autorisés redirigés vers l'accueil