Étude de cas
Recherche : Predibot-V2
Lire la synthèse du travail de recherche sur l'assistant multi-agents bâti sur FoodEatUp.
Mise à jour : 2026-09-09
Étude de cas — non supportée par FoodEatUp
Predibot-V2 est un projet de fin d'études en intelligence artificielle et science des données, mené par Louay Bannani, qui conçoit un assistant conversationnel multi-agents pour la restauration au-dessus de FoodEatUp.
Architecture
Un orchestrateur reçoit la demande en langage naturel et la route vers l'un des six sous-agents spécialisés, chacun implémenté comme un serveur MCP indépendant. Les appels vers l'API métier sont authentifiés en OAuth 2.0 client credentials.
Prévision de production
- Modèle de série temporelle Prophet pour la demande.
- Nettoyage des valeurs aberrantes par la méthode de l'écart interquartile (IQR).
- Calendrier des jours fériés français intégré comme variable.
Résultats chiffrés
Les mesures de performance du modèle et de l'assistant figurent dans le mémoire ; elles ne sont pas reproduites ici tant qu'elles n'ont pas été validées pour publication.
Interfaces
- Chat web intégré à l'application.
- WhatsApp via Twilio, avec accusé de réception et alertes proactives.
- Recherche documentaire (RAG) et mémoire de conversation pour le contexte.
L'intérêt pour un développeur FoodEatUp est double : le système montre qu'un agent peut piloter le logiciel entier par l'API, et il documente un découpage par domaine qui reste valable pour toute intégration.