🧾 Cahier des charges — Application IA de Recherche de Traces de Personnes

1. Nom de l'application

TraceFinder AI 2. Objectif principal

Créer une application permettant de retrouver une personne ou ses traces numériques (profils, adresses, images, comptes, messages, mentions) à partir de noms, images, identifiants, emails, numéros de téléphone, ou autres éléments. L'application combine la recherche textuelle, visuelle, et la corrélation de données pour produire des résultats classés par score de probabilité. 3. Types de données en entrée

L'utilisateur peut soumettre une ou plusieurs des données suivantes :

Nom, prénom

Adresse email

Numéro de téléphone

Identifiant ou pseudo

URL de site ou profil

Photo (portrait, logo, capture)

Adresse postale

4. Fonctionnalités principales 4.1. Recherche intelligente

   🔍 Recherche textuelle (nom, pseudo, email, etc.)

   🖼️ Recherche par image inversée (photo de visage ou logo)

   🔗 Corrélation entre identifiants et données

   🌐 Exploration du web et des réseaux sociaux (via crawling ou API)

4.2. Sources à interroger

Moteurs de recherche (Google, Bing)

Réseaux sociaux (Facebook, LinkedIn, Instagram, Twitter/X)

Forums, blogs, annuaires (Infobel, Pages Blanches, Whois)

Archives (Wayback Machine, cache Google)

Bases publiques ou open data

Données internes de l’utilisateur (optionnel)

4.3. Analyse des données

📸 Reconnaissance faciale et détection de similarité

🧠 Matching flou de texte (alias, orthographes proches)

🔍 Extraction de métadonnées (image, document)

🧬 Score de corrélation probabiliste basé sur IA

🌐 Analyse des relations entre les éléments (graphe de liens)

4.4. Résultats & restitution

Liste des résultats classée par score de probabilité

Mise en évidence des correspondances trouvées

Affichage des sources (avec URL, image ou capture)

Graphe des liens entre éléments trouvés

Fiche synthétique de la personne (si données suffisantes)

Export PDF ou CSV

5. Architecture technique 5.1. Frontend

   Framework : React.js ou Vue.js

   Composants :

    Formulaire de recherche (multi-type)
   
    Tableau de résultats dynamique
   
    Carte de profil reconstitué
   
    Vue graphe (réseau de connexions)
   
    Téléversement d’image avec recadrage/aperçu
   

5.2. Backend

API REST (ou GraphQL)

Langage : Python (FastAPI) ou Node.js (Express)

Microservices :

    Recherche textuelle

    Analyse d’image (IA)

    Matching flou & corrélation

    Gestion des sources (crawlers, APIs)

    Service de scoring IA

Base de données :

    PostgreSQL (stockage structuré)

    ElasticSearch (recherche rapide)

    Neo4j (graphe de relations)

IA :

    CLIP / DeepFace pour image et texte

    OpenCV, FaceNet pour reconnaissance visuelle

5.3. Infrastructure

Conteneurs : Docker

Orchestration : Kubernetes

Stockage d’image : Amazon S3 ou équivalent

File d’attente : Redis Queue ou RabbitMQ

Hébergement : AWS, Azure, ou GCP

6. Sécurité & confidentialité

   Authentification par OAuth2, avec gestion de rôles

   Chiffrement des données sensibles

   Système d’audit et de log

7. Interface utilisateur (UI/UX)

   Interface responsive (web + mobile)

   Design simple, professionnel, en mode clair/sombre

   Champs de recherche dynamiques

   Affichage des résultats avec :

    Miniature d'image
   
    Source cliquable
   
    Score de fiabilité
   
    Graphe interactif des connexions
   

   Filtres avancés : date, lieu, type de trace

   Historique de recherche (si activé)

8. Performance & scalabilité

   Résultats affichés en streaming au fur et à mesure

   Mise en cache des résultats fréquents

   Traitements lourds (IA) réalisés en tâche de fond

   Load balancer pour équilibrage de charge

   Architecture scalable horizontalement

9. Livrables

   Code source versionné

   Application web fonctionnelle (staging + production)

   Documentation technique (API, infra, déploiement)

   Documentation utilisateur

   Scripts de test automatisé

   Fichiers de configuration (Docker, K8s)

10. Exigences supplémentaires

    Export des résultats en PDF et CSV

    Journalisation des recherches (si activé)

    Possibilité de créer des projets/missions de recherche

    Version freemium avec limites + version payante illimitée

11. Exemple de scénario utilisateur

    Un utilisateur charge une photo de visage + saisit un nom. L'application analyse l’image, lance des recherches inversées, croise les résultats avec les pseudonymes ou emails trouvés. Elle détecte un profil Instagram, une discussion sur un forum de 2019, un commentaire de blog signé du même pseudo, et une adresse email liée à un compte GitHub. Ces éléments sont affichés avec un score global de correspondance de 88 %.

# Cloner le repository
git clone https://github.com/Via4/tracefinder-ai.git
cd tracefinder-ai

# Installer les dépendances
pip install -r requirements.txt

# Lancer l'application
python main.py

• Frontend: http://localhost:3000
• Backend API: http://localhost:8000
• API Documentation: http://localhost:8000/docs

• Backend: FastAPI, Python 3.11
• Frontend: React (si applicable)
• Base de données: PostgreSQL
• Cache: Redis
• IA: OpenAI GPT-4

Application générée automatiquement par Agent Orchestrator Ultimate v2.

# Installer les dépendances de développement
pip install -r requirements-dev.txt

# Lancer les tests
python -m pytest tests/ -v

# Lancer le linter
flake8 .