Application mobile Flutter

Une application conçue d’abord pour le mobile, destinée à signer et à tamponner des documents PDF sur iOS et Android. Les utilisateurs placent signatures, tampons et images directement sur les pages PDF, les redimensionnent et les font pivoter par gestes tactiles, puis enregistrent ou partagent le résultat — sans rien téléverser sur un serveur.

L’application accepte également des fichiers image (PNG, JPEG, GIF, TIFF) et les convertit automatiquement en PDF au format A4, en corrigeant l’orientation EXIF afin que les photos prises avec n’importe quel appareil s’affichent correctement sans rotation manuelle.

Aucun back-end. Aucun compte utilisateur. Aucun stockage dans le cloud. Tout s’exécute sur l’appareil.

Un ingénieur, 10 jours. La même méthode d’orchestration d’agents d’IA, éprouvée sur des systèmes back-end d’entreprise, appliquée à un produit mobile grand public.

Sept agents d’IA ont couvert l’ensemble du périmètre : conception de l’architecture, réalisation en Flutter/Dart, code natif des plateformes (Swift pour iOS, Kotlin pour Android), processus de localisation et documentation. L’ingénieur a pris toutes les décisions de conception, examiné chaque livrable et porté la responsabilité du produit final de bout en bout.

10 jours pour une application prête pour la production, avec plus de 60 langues, une IA embarquée et la prise en charge de cinq formats de fichier sur deux plateformes. Non pas un prototype, mais un produit pleinement fonctionnel, prêt à être soumis à l’App Store et à Google Play.

Visionneuse et éditeur PDF

Une visionneuse PDF performante, avec zoom par pincement, défilement fluide et rendu virtualisé des pages : seules les pages visibles sont rendues à un instant donné, ce qui maintient une consommation de mémoire stable sur les documents volumineux. Les utilisateurs font glisser des images depuis une bibliothèque vers n’importe quelle page ; les images placées peuvent être librement redimensionnées et pivotées à l’aide de poignées tactiles.

Bibliothèque d’images

Une bibliothèque d’images persistante, stockée localement dans une base de données Isar. Les images sont validées à l’importation, normalisées selon la rotation EXIF et disponibles d’une session à l’autre. Elles peuvent être ajoutées depuis la pellicule ou le système de fichiers.

Suppression de l’arrière-plan par IA embarquée

Lorsqu’un utilisateur ajoute la photographie d’une signature ou d’un tampon, l’application détecte si l’image présente un arrière-plan uniforme et propose de le supprimer. Le traitement s’exécute entièrement sur l’appareil, sans aucune requête réseau.

Le traitement comporte quatre étapes : la normalisation de l’éclairage corrige l’éclairage inégal de l’appareil photo au moyen du traitement d’image natif (Accelerate sur iOS, filtres à fenêtre glissante optimisés sur Android) ; l’échantillonnage du pourtour détecte les arrière-plans uniformes avant de faire appel à l’apprentissage automatique ; la segmentation par apprentissage automatique s’appuie sur iOS Vision Framework (VNGenerateForegroundInstanceMaskRequest) sous iOS 17 et versions ultérieures, et sur ML Kit Subject Segmentation sous Android, avec un seuil binaire à 50 % de confiance pour des contours nets, de qualité documentaire ; enfin, le nettoyage postérieur supprime le papier emprisonné à l’intérieur des boucles du tampon grâce à une détection de la couleur dominante fondée sur l’histogramme et à un triple critère (distance RVB, saturation TSV, luminosité TSL) qui préserve l’encre, quelle qu’en soit la couleur.

Conversion d’images en PDF

Ouvre une ou plusieurs images et les convertit en un PDF au format A4, avec des marges correctes et une normalisation EXIF. Les traitements à image unique comme à images multiples sont pris en charge.

Localisation — plus de 60 langues

Localisation complète de l’interface au moyen du paquet intl de Flutter, avec des fichiers ARB pour plus de 60 langues, dont la prise en charge de l’écriture de droite à gauche pour l’arabe, l’hébreu et le persan. Les traductions ont été produites et relues avec l’IA : la même méthode d’orchestration appliquée au contenu qu’au code.

Architecture des sessions

Chaque document ouvert crée une session de visualisation isolée, dotée d’un état indépendant : images placées, sélection, indicateur de modification, source du fichier. Les fournisseurs Riverpod de type « family » sont entièrement invalidés à la fermeture de la session : l’ouverture d’un nouveau document n’hérite jamais de l’état du précédent.

L’approche pilotée par l’IA ne remplace pas l’expertise d’ingénierie : elle la démultiplie. La rapidité et la qualité dépendent directement des compétences de l’orchestrateur : compréhension de l’architecture, décomposition des problèmes, formulation précise des instructions et évaluation critique des productions de l’IA. L’humain garde la maîtrise.

Une application mobile multiplateforme dotée d’une IA embarquée, de plus de 60 langues et de la prise en charge de cinq formats de fichier — livrée en 10 jours par un seul ingénieur.

L’absence de back-end n’est pas une limite, mais un choix de conception : les documents des utilisateurs ne quittent jamais l’appareil ; il n’y a rien à authentifier, rien à maintenir et aucun coût d’infrastructure. L’application fonctionne hors ligne, en toutes circonstances.

La méthode d’orchestration d’agents d’IA qui a produit 13 microservices d’entreprise en 12 jours fonctionne tout aussi bien pour un produit mobile grand public. Un autre domaine, une autre pile technique, le même effet multiplicateur.