Psynder
LE PROJET
Psynder est une solution visant à rapprocher des personnes souffrant de troubles psychologiques, et en particulier de dépression, avec des thérapeutes qualifiés. Au travers d'un questionnaire scientifiquement reconnu, l'application permet de redonner confiance à des personnes souvent repliées sur elles-mêmes et qui évitent de sortir de leur zone de confort.
LE CHALLENGE
Psynder est mon projet de fin d'études, réalisé dans le cadre de l'Epitech Innovative Project (EIP), mené de ma troisième année jusqu'à la fin de mon cursus à Epitech.
Ce projet comptait particulièrement pour l'équipe : le sujet de la dépression nous touchait tous, de près ou de loin. L'objectif était de concevoir un outil capable d'apporter une aide concrète et accessible aux personnes concernées.
La principale difficulté a finalement été humaine, pas technique. Le projet a débuté peu avant la crise du COVID-19, période durant laquelle l'accès aux professionnels de santé mentale est devenu extrêmement limité en raison de la forte demande liée aux confinements successifs. Ce qui a rendu notre phase de bêta-test quasi nulle.
Nous avons néanmoins pu nous appuyer sur l'accompagnement d'une professeure de l'Université de psychologie de Nantes, qui nous a fourni un document de référence utilisé dans le domaine. Celui-ci a servi de base à l'élaboration d'un questionnaire à choix multiples permettant d'identifier et de différencier certains troubles dépressifs, dans un cadre strictement informatif et pédagogique.
N'étant pas nous-même professionnels de ce domaine nous ne pouvions affirmer qu'une personne était atteinte de tel ou tel trouble avec certitude, ça ne restait que supposition pour pouvoir les rediriger vers des professionnels que nous pensions adaptés à leurs maux.
LA SOLUTION TECHNIQUE
À l'origine, mon rôle était centré sur le développement du backend, incluant l'API et la base de données. Cependant, au fil de l'avancement du projet, j'ai été amené à intervenir sur l'ensemble des domaines : gestion de projet, conception fonctionnelle, design et maquettage, documentation, développement web, API, base de données, tests et déploiement en ligne (DevOps avec Docker et Docker Compose).
L'API a été développée avec Node.js, Express et MongoDB. L'application web a été réalisée en Angular, avec Tailwind CSS pour l'interface utilisateur, tandis qu'une application mobile multiplateforme a été développée en React Native, ciblant Android et iOS.
Parmi mes contributions majeures figure la conception et le développement d'un algorithme de matching. Ce travail a demandé une phase approfondie de recherche et de compréhension du domaine pour proposer une logique cohérente. Les contraintes du projet n'ont toutefois pas permis de valider pleinement cet algorithme lors de la phase de bêta-test, mais tout le travail de recherche et de conception derrière m'a beaucoup appris.
Vous pourrez trouver plus de détails sur ce clone du dépôt du projet :
GALERIE
