Etudiant : RAZZOUG SALMA

Filière : Web Intelligence et Sciences des Données (WISD)

Encadrant : Pr. RAMADAN HIBA

Annèe : 2026

Résumé : Ce projet de fin d'études, réalisé au sein de **LK Management** dans le cadre du projet **Soluxury Hospitality**, consiste à concevoir et développer un assistant intelligent basé sur l'approche **Retrieval-Augmented Generation (RAG)**. Son objectif est de fournir des réponses fiables et contextualisées aux utilisateurs d'un écosystème Web3 Play-to-Earn en exploitant une base de connaissances multimodale. Le projet s'est déroulé en deux phases. La première a consisté en une participation au développement frontend (Angular) et backend (Node.js) de la plateforme, permettant d'acquérir une compréhension approfondie du domaine métier et de constituer le corpus documentaire utilisé par le système RAG. La seconde phase a porté sur la conception d'un pipeline RAG évolutif composé de trois versions successives : une version textuelle de référence, une version intégrant la recherche hybride, la multimodalité (CLIP, OCR), la fusion RRF et le reranking BGE avec Qdrant, puis une version finale enrichie par le fine-tuning du modèle Qwen2.5 à l'aide de QLoRA. Les expérimentations, évaluées avec le framework **RAGAS**, montrent une amélioration progressive des performances, notamment en termes de fidélité des réponses, de pertinence et de réduction des hallucinations, validant ainsi l'efficacité des choix architecturaux retenus.