JATHE ITHIEL KOUAMÉ

Titulaire d'une Licence en Systèmes Informatiques et Génie Logiciel (SIGL) de l'ESATIC, obtenue avec la mention Très Bien (17,25/20), passionné par la programmation, le développement d'applications web et l'intégration de l'IA. Je conçois et déploie des solutions logicielles modernes, innovantes et adaptées aux besoins réels.

Actuellement Développeur Logiciel & Expert UI/UX Design chez Unytech Africa, j'aime relever des défis complexes et apporter de la valeur ajoutée grâce à la technologie. Mon objectif est de créer des solutions impactantes en tant qu'ingénieur logiciel.

Treichville, Abidjan – Côte d'Ivoire jathekouame@gmail.com (+225) 07 67 15 01 56

Langues

Français (Natif)
Anglais (Courant)
Allemand (Notions)

Compétences Techniques

Flutter

80%

Kotlin

75%

Python

85%

LLM Training

60%

Data Science

65%

Project Lead

80%

IT System Architect

75%

SEO Google Optimist

90%

Software Engineer

90%

JavaScript / TypeScript

90%

Node.js & Express

88%

PostgreSQL & SQL

92%

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STA — Gestion Intelligente des Réclamations Clients

Contexte & Mission

Projet réalisé pour la STA (Société de Télécommunication Africaine) dans le cadre de mon mémoire de fin d'études. Les réclamations clients y étaient jusque-là suivies manuellement, sans classification des contacts ni mesure fiable des délais de résolution. L'objectif : livrer un système capable de centraliser ces réclamations, de qualifier automatiquement chaque contact et de mesurer objectivement la performance du support (MTTR, respect des SLA).

Objectifs techniques

Centraliser la création, le suivi et la résolution des réclamations pour les agents et les administrateurs.
Classer automatiquement chaque contact par segment (ELITE, PLATINUM, PREMIUM, MIDDLE, BOTTOM) pour prioriser le traitement.
Calculer en continu les indicateurs MTTR (temps moyen de résolution) et le respect des SLA.
Fournir un tableau de bord statistique exploitable par la direction (évolutions mensuelles, export PowerPoint).
Donner aux agents de terrain un accès mobile dédié, en plus de l'interface web.

Architecture & Stack technique

Architecture Django classique à origine unique : le backend sert directement le frontend HTML, sans configuration CORS, tout en exposant une API REST complète pour les opérations métier. Une application mobile Flutter dédiée donne aux agents un accès terrain indépendant du poste fixe.

Backend : Django + Django REST Framework, PostgreSQL comme base de données.
Frontend web : formulaire HTML servi par Django (même origine que l'API).
Mobile : application Flutter pour les agents (Android/iOS).
Administration : Django Admin pour la supervision et la configuration système.
Autres : autosuggestion (contacts, solutions, catégories, sources), historique des solutions.

Classification automatique des contacts

Chaque contact entrant est rapproché automatiquement de listes de segmentation (ELITE, PLATINUM, PREMIUM, MIDDLE, BOTTOM, et une catégorie « non déterminé » alimentée automatiquement) afin que les agents priorisent leur traitement selon la valeur du client, sans recherche manuelle.

Indicateurs MTTR / SLA & Statistiques

Un moteur de calcul dédié dérive en continu le MTTR et le respect des SLA à partir des réclamations enregistrées. Le module statistique permet de suivre l'évolution mensuelle des résolutions et du MTTR, de filtrer par catégorie de réclamation, de choisir sa granularité d'analyse (branche, période), puis d'exporter un rapport PowerPoint prêt à présenter.

Gestion administrative & rôles

Deux profils distincts : l'agent, qui gère les réclamations et consulte les statistiques, et l'administrateur, qui supervise en plus la gestion administrative des réclamations et la configuration système. L'authentification protège l'ensemble des fonctionnalités.

Mémoire & Soutenance

Soutenu le 4 juillet 2026, intégralement en anglais.
Mention Très Bien, avec la note de 17,25/20.
Titre : « Automation and Implementation of an Intelligent Customer Complaint Management System for a Telecommunication Network: The Case of STA ».

Gbairai – Étude d'ingénierie

Contexte & Vision

Gbairai est une plateforme sociale ivoirienne qui donne une voix aux sans voix. Elle permet à chacun de partager ses idées et ses émotions de façon anonyme, dans un univers convivial, respectueux et sécurisé.

Toutes les interactions sont analysées par une couche d'intelligence artificielle pour détecter les émotions et empêcher la diffusion de contenus sensibles ou vulgaires. L'objectif est d'améliorer le quotidien en offrant un espace d'expression libre mais responsable.

Problème adressé

La difficulté pour beaucoup de personnes d'exprimer leurs émotions sans jugement ni exposition publique.
Le manque de plateformes anonymes réellement modérées et centrées sur le bien-être des utilisateurs.
La nécessité de filtrer automatiquement les contenus sensibles, insultants ou dangereux.

Objectifs techniques

Permettre la publication anonyme d'histoires géolocalisées dans toute la Côte d'Ivoire.
Analyser automatiquement les émotions des messages pour colorer une carte interactive.
Mettre en place un filtrage strict des contenus sensibles ou vulgaires, guidé par l'IA.
Offrir une expérience fluide sur mobile comme sur desktop (PWA).

Architecture & Stack technique

Gbairai est structurée en une architecture client/serveur avec un frontend React et un backend Node.js, connectés à une base de données PostgreSQL. L'application est conçue comme une Progressive Web App (PWA).

Frontend : React 18, TypeScript, Tailwind CSS, Leaflet (cartes), Radix UI, TanStack Query, Wouter.
Backend : Node.js, Express, PostgreSQL avec Drizzle ORM, Passport.js pour l'authentification.
IA & analyse : OpenRouter AI API pour la classification automatique des émotions.
Autres composants : Multer pour la gestion des fichiers uploadés.

Décisions d'ingénierie clés

Cette section documente les choix d'architecture et de technologies faits pour Gbairai. Elle pourra être enrichie progressivement avec plus de détails (stack exacte, schémas d'architecture, benchmarks).

Utilisation d'une approche PWA pour rendre la plateforme accessible depuis n'importe quel appareil.
Intégration d'un moteur d'analyse d'émotion par IA pour classifier les interactions.
Mise en place d'une logique stricte de filtrage des contenus afin de protéger les utilisateurs.

Impact utilisateur

Offrir un espace d'expression anonyme pour ceux qui n'osent pas parler à visage découvert.
Créer une communauté bienveillante, centrée sur l'écoute et le partage d'expériences de vie.
Protéger les utilisateurs en limitant la diffusion de contenus toxiques ou dangereux.

Galerie du projet

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ESATIC Quiz – Étude d'ingénierie

Contexte & Objectif

ESATIC Quiz est une application web moderne conçue pour aider les étudiants à se préparer au concours d'entrée à l'ESATIC. Elle centralise des quiz interactifs basés sur les sujets officiels 2012–2024 et fournit un suivi intelligent des performances.

Fonctionnalités clés

Quiz interactifs avec mode entraînement et mode examen.
Questions classées par matière : Mathématiques, Physique, Français, Anglais.
Système de navigation avancé (retour en arrière, chronomètre intégré).
Statistiques détaillées : performances par matière, historique et export CSV.
Coach IA personnalisé pour analyser les forces/faiblesses et motiver l'étudiant.
Section révision avec formules clés et méthodes de résolution.

Architecture & Stack technique

ESATIC Quiz est structurée comme une application web légère : un frontend HTML/CSS/JavaScript vanilla, servi par un petit serveur Node.js. Les données utilisateur sont stockées côté client via LocalStorage.

Frontend : HTML5, CSS3, JavaScript vanilla.
Backend : Node.js (serveur statique) pour servir l'application.
IA : OpenAI GPT-4o pour l'analyse des performances et les conseils personnalisés.
Graphiques : Chart.js (optionnel) pour la visualisation de la progression.
Storage : LocalStorage pour la persistance locale des statistiques et de l'historique.

Coach IA & Analyse des performances

Le coach IA utilise OpenAI GPT-4o pour analyser les résultats de l'étudiant par matière, identifier les tendances d'amélioration, détecter les forces et faiblesses et générer des conseils personnalisés.

En cas d'indisponibilité de l'API, un système de fallback intelligent garantit une expérience cohérente, sans bloquer la progression de l'utilisateur.

Déploiement & Structure du projet

ESATIC Quiz est pensée pour être simple à déployer en local ou sur Render. La structure du projet reste claire avec séparation des composants, des données et des utilitaires.

Serveur Node.js minimal pour servir l'application.
Composants JavaScript modulaires : quiz, statistiques, coach IA, timer.
Données de questions centralisées dans un module dédié.
Configuration Render via un fichier render.yaml et variables d'environnement pour la clé OpenAI.

Rôle & responsabilités

En tant que créateur et développeur d'ESATIC Quiz, j'assure la conception des fonctionnalités pédagogiques, l'implémentation de la logique de quiz, l'intégration du coach IA et la mise en place du déploiement sur Render.

MUSEP50 – Étude d'ingénierie (Kotlin)

Aperçu du Projet

MUSEP50 est une application Android native écrite en Kotlin, conçue pour les opérations financières et le suivi des transactions pour une institution de microfinance.

Architecture : Motif MVVM (Model-View-ViewModel).
Base de données : Room Database avec migrations v1 → v4.
Langue : Kotlin avec Coroutines pour les tâches asynchrones.
Build System : Gradle avec Kotlin DSL.

Fonctionnalités Clés

✅ Cycle de base

Authentification utilisateur (connexion/registre)
Gestion des opérations et suivi des paiements
Statistiques en temps réel (montant ciblé/collecté/restant)
Recherche et filtrage avancé

✅ Publication & Export

Génération de listes formatées avec statistiques
Partage WhatsApp en un clic
Export CSV complet des données
Copie rapide dans le presse-papiers

Évolution de l'Architecture (Mise à jour Octobre 2025)

Refactorisation Hiérarchie : Événements → Opérations → Paiements.

Nouvelle entité Event : Les opérations sont désormais organisées sous des événements (ex: "Assemblée Générale 2024").
Relation Événement-Opération : Utilisation de clés étrangères pour lier les données.
Gestion des Participants : Les payeurs sont associés au niveau de l'événement pour une gestion centralisée.
CRUD Complet : Menus contextuels (3 points) pour l'édition et la suppression sécurisée des données.

Logique des Retardataires

Refonte de la logique basée sur les montants réels dus (solde fixe) vs montants payés. Le système identifie automatiquement les membres n'ayant pas soldé leur cotisation et génère des messages WhatsApp personnalisés incluant le montant restant dû.

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Data Science – Analyse de Rentabilité Clients

Aperçu du Projet

Application web complète développée avec Streamlit pour l'analyse de rentabilité clients. Combine Data Science (EDA, nettoyage), Machine Learning (prédiction) et IA (assistant conversationnel Groq).

Framework : Streamlit (100% Python)
IA Intégrée : API Groq pour assistant conversationnel
Machine Learning : Scikit-learn pour prédictions de rentabilité
Déploiement : Streamlit Cloud (gratuit)

Voir l'application en direct

Architecture & Features

📥 Pipeline de Données

Import CSV/Excel
EDA (Exploratory Data Analysis)
Nettoyage automatisé
Normalisation & Validation

🤖 Intelligence Artificielle

Modèles ML (Classification)
Prédiction de rentabilité
Assistant IA (Groq API)
Recommandations automatiques

Stack Technologique

Streamlit : Interface web interactive en Python
Pandas & NumPy : Manipulation et analyse de données
Scikit-learn : Machine Learning (Random Forest, Logistic Regression)
Matplotlib, Plotly, Seaborn : Visualisation de données
Groq API : Service IA rapide et performant

Workflow Utilisateur

Accès à l'app → Interface Streamlit intuitive
Import des données → CSV/Excel avec clients et données financières
EDA → Exploration et statistiques descriptives
Nettoyage → Traitement des valeurs manquantes et anomalies
Analyse → Visualisations et insights par segments
Prédiction → Modèle ML prédit rentabilité future
IA → Assistant Groq répond aux questions
Rapport → Génération d'un rapport complet exportable

Déploiement & Configuration

Local

Python 3.8+
pip install -r requirements.txt
streamlit run app.py
Accès: localhost:8501

Cloud (Streamlit)

Lien repo GitHub
Création compte streamlit.io
Ajout API Groq en secrets
Auto-déploiement gratuit

Points Forts

✅ Full Stack Data Science : Import → EDA → Nettoyage → Analyse → Prédiction
✅ IA Intégrée : Assistant conversationnel avec Groq API
✅ Production Ready : Déploié et accessible en ligne
✅ User-Friendly : Interface Streamlit simple et interactive
✅ Automatisé : Nettoyage et analyse automatiques
✅ Scalable : Fonctionne avec petits et gros datasets

Éducation & Formation

Juillet 2026

Licence SIGL — Mention Très Bien (17,25/20)

Systèmes Informatiques et Génie Logiciel - ESATIC

2025-2026

Licence 3 - SIGL

Systèmes Informatiques et Génie Logiciel - ESATIC

2024-2025

Licence 2 - SIGL

Systèmes Informatiques et Génie Logiciel - ESATIC

2023-2024

Licence 1 - SIGL

Systèmes Informatiques et Génie Logiciel - ESATIC

2022-2023

Baccalauréat Série D

Lycée Scientifique, Yamoussoukro

Certifications

Marketing Digital B2B

LinkedIn Learning - Tony Carpentier

Stratégie de marketing digital en B2B, acquisition de leads, et optimisation des performances marketing.

Adobe Firefly

MoovMoney

Génération d'images par IA, personnalisation avancée, retouche intelligente, intégration Adobe Creative Suite, création de contenu web et réseaux sociaux.

Génération IA Adobe Creative Suite Workflow Optimization Content Creation

Centres d'Intérêt

Innovation Technologique & IA

Basketball

Design & Créativité Digitale

Contact

N'hésitez pas à me contacter pour toute collaboration ou opportunité !

Email

jathekouame@gmail.com

Téléphone

(+225) 07 67 15 01 56

Localisation

Treichville, Abidjan
Côte d'Ivoire

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JATHE ITHIEL KOUAMÉ

Langues

Compétences Techniques

MathSolver CI – Étude d'ingénierie

Overview

Architecture Frontend

Architecture Backend

AI & Service de résolution

Authentification & Données

Data Flow – Résolution d'un problème

Dépendances externes & Outils

Déploiement & Configuration

Changelog & Maturité du projet

STA — Gestion Intelligente des Réclamations Clients

Contexte & Mission

Objectifs techniques

Architecture & Stack technique

Classification automatique des contacts

Indicateurs MTTR / SLA & Statistiques

Gestion administrative & rôles

Mémoire & Soutenance

Compétences Techniques

Langages de Programmation

Technologies/Frameworks Web

Technologies Mobile

Bases de Données

Outils & IDE

Projets & Réalisations

💜 Jathe AI (Mon Coup de Coeur)

🎓Gestion Intelligente des Réclamations

MUSEP50 (Kotlin)

AstmaTIC (Flutter)

🚀 Commy

Data Science - Analyse de Rentabilité

PharmaChape - ServiceConnect

Gbairai

ESATIC Quiz

Math Solver CI

App2 Project – ESATIC

Technovor Hackathon

Hackathon Système Réseau

Extra-Activities

Gbairai – Étude d'ingénierie

Contexte & Vision

Problème adressé

Objectifs techniques

Architecture & Stack technique

Décisions d'ingénierie clés

Impact utilisateur

Galerie du projet

ESATIC Quiz – Étude d'ingénierie

Contexte & Objectif

Fonctionnalités clés

Architecture & Stack technique

Coach IA & Analyse des performances

Déploiement & Structure du projet

Rôle & responsabilités

MUSEP50 – Étude d'ingénierie (Kotlin)

Aperçu du Projet

Fonctionnalités Clés

✅ Cycle de base

✅ Publication & Export

Évolution de l'Architecture (Mise à jour Octobre 2025)

Logique des Retardataires

Galerie du projet

AstmaTIC – Étude d'ingénierie (Flutter)

Description

Objectifs & Technologies

Galerie du projet

Commy Auth – Étude d'ingénierie

Aperçu du Projet

Architecture & Sécurité

💻 Backend (1000+ lignes)

🌐 Frontend (Glassmorphism)

Endpoints de l'API

Galerie du projet

Data Science – Analyse de Rentabilité Clients

Aperçu du Projet

Architecture & Features