Frontend
React Native - Application mobile cross-platform (iOS & Android)
Vue d'ensemble de l'architecture
🏗️ Architecture technique
Section titled “🏗️ Architecture technique”Vue d’ensemble
Section titled “Vue d’ensemble”Notre architecture est composée de trois couches principales :
Composants principaux
Section titled “Composants principaux”Backend API
Laravel - API RESTful robuste et scalable
Service IA
LangChain/LangGraph - Orchestration des modèles de langage
Données
PostgreSQL + Qdrant + MinIO - Stockage relationnel, vectoriel et objets
Architecture cloud
Section titled “Architecture cloud”Notre infrastructure est déployée sur des services cloud européens pour garantir la conformité RGPD :
Composants cloud
Section titled “Composants cloud”| Composant | Service | Fournisseur |
|---|---|---|
| Orchestration | Kubernetes | OVHcloud |
| Load Balancer | Cloud Load Balancer | OVHcloud |
| Base de données | PostgreSQL Managed | Neon |
| Base vectorielle | Qdrant Managed | Qdrant Cloud |
| Stockage objets | VPS | Hetzner |
Architecture n-tiers détaillée
Section titled “Architecture n-tiers détaillée”Couche Présentation (Frontend)
Section titled “Couche Présentation (Frontend)”La couche présentation est responsable de l’interface utilisateur :
- Technologie : React Native avec Expo
- État global : Zustand
- Navigation : Expo Router
- UI Components : NativeWind (Tailwind CSS)
- Requêtes API : React Query
Cette couche ne contient aucune logique métier et se contente de :
- Afficher les données reçues de l’API
- Capturer les interactions utilisateur
- Envoyer les requêtes au backend
Couche Métier (Backend)
Section titled “Couche Métier (Backend)”La couche métier implémente toute la logique applicative :
API Laravel :
- Authentification et autorisation
- Validation des données
- Logique métier
- Orchestration des services
Service IA :
- Génération de contenu pédagogique
- Analyse sémantique des documents
- Création de questions/réponses
- Embeddings et analyse vectorielle
Couche Données
Section titled “Couche Données”La couche données gère la persistance :
| Type | Technologie | Usage |
|---|---|---|
| Relationnel | PostgreSQL | Données structurées (users, collections, cards) |
| Vectoriel | Qdrant | Embeddings pour la recherche sémantique |
| Objets | MinIO | Fichiers (images, PDFs, médias) |
| Cache | Redis | Sessions, workers, cache applicatif |
Communication inter-services
Section titled “Communication inter-services”Frontend ↔ Backend ↔ Service IA
Section titled “Frontend ↔ Backend ↔ Service IA”
Caractéristiques :
- Communication via HTTPS exclusivement
- Format d’échange : JSON
- Authentification : JWT (Bearer Token)
Scalabilité
Section titled “Scalabilité”Notre architecture est conçue pour supporter une montée en charge :
Scalabilité horizontale
Section titled “Scalabilité horizontale”- Kubernetes HPA : Auto-scaling des pods selon la charge CPU/mémoire
- Load Balancer : Distribution de charge entre les instances
- Stateless API : Chaque instance peut traiter n’importe quelle requête
Scalabilité verticale
Section titled “Scalabilité verticale”- Workers dédiés : Pods spécialisés pour les traitements IA lourds
- Queues : Gestion asynchrone des tâches longues
- Base de données managed : Scaling automatique par le provider
Projections de charge
Section titled “Projections de charge”| Utilisateurs | Instances API | Instances IA | DB Connections |
|---|---|---|---|
| 100 | 1 | 2 | 10 |
| 5 000 | 2 | 4 | 50 |
| 50 000+ | 4+ | 8+ | 200+ |
Diagrammes
Section titled “Diagrammes”Modèle Conceptuel de Données (MCD)
Section titled “Modèle Conceptuel de Données (MCD)”
Modèle Physique de Données (MPD)
Section titled “Modèle Physique de Données (MPD)”
Architecture conçue pour la performance, la scalabilité et la maintenabilité.