Aaron Perrot Boateng a un parcours assez intéressant : il a commencé ses études en informatique en intégrant la Web@cadémie, la formation d’Epitech pour devenir développeur web en deux ans. Finalement, Aaron aime tellement la pédagogie d’Epitech qu’il décide de continuer et d’intégrer un MSc Pro. Il nous raconte son projet d’application mobile et ses désirs d’avenir.

Quel est ton parcours ?

J’ai intégré Epitech Lyon via la Web@cadémie. Je codais chez moi des sites en PHP pour des projets personnels, j’avais déjà entendu parler d’Epitech et quand j’ai voulu me former au métier de développeur, je me suis renseigné sur la Web@cadémie. J’ai appris que la Piscine était en PHP, donc je suis arrivé assez bien préparé. Ça m’a demandé un peu de temps d’adaptation à la méthodologie mais une fois acquise, ça c’est très bien passé. J’étais major de toutes les promotions de France.

Où as-tu effectué ton alternance en 2^ème année ?

J’ai rejoint Ma prochaine auto, une start-up dans le secteur de la vente automobile. Ils ont développé une application permettant de cibler le besoin du client et de faire ressortir une marque et une gamme de voiture qui correspond à un acheteur. Grâce à plusieurs informations sur le profil de l’acheteur : son âge, la voiture qu’il possède actuellement, la ville dans laquelle il habite, on lui propose le véhicule parfait pour lui. Je gérais l’API, ce qui m’a permis de mettre un premier pas dans le domaine de I’intelligence artificielle et de choisir cette option en MSc Pro.

Comment se passe ton année de Pré MSc ?

Ça se passe super bien ! Le Pré MSc est un cursus différent de la W@c, où on apprend la gestion de projet et où on fait du DevOps, ce qui nous permet de gérer les infrastructures de nos projets. On a une partie de développement avec une Piscine en C qui est conséquente et quelques projets en Web.

J’ai décidé de choisir l’option IA & Big Data. J’ai la chance d’être dans une société spécialisée dans le conseil en intelligence artificielle. On développe aussi notre propre solution, qui permet de comparer tous les outils employant de l’IA. Ma principale mission consiste à développer les API qui permettent de comparer les performances des différents outils.

Tu as développé l’application Scan&Cook, qu’est-ce que c’est ?

J’ai commencé à développer Scan&Cook lors d’un hackathon pour l’institut Paul Bocuse proposé par Epitech en 2019. L’idée est partie de là. Je me suis dit que ça serait dommage de laisser ça de côté alors j’ai continué à travailler sur cette application. Actuellement, elle est disponible en béta sur Google App.

L’idée de l’application mobile est de proposer à l’utilisateur des recettes de cuisines réalisables avec l’ensemble des produits alimentaires qu’il possède et qu’il peut scanner. Cette idée m’est venue tout bêtement car en fin de mois, il ne me restait plus grand-chose dans le frigo et je voulais tout de même cuisiner.

En développant l’application, j’ai associé un scan de code bar produit avec un second scan de reconnaissance visuelle de produits alimentaires. Ce qui permet même à l’application de reconnaître des produits sans code barre comme des fruits et des légumes. C’était un vrai challenge technique. Une fois mon premier prototype réalisé, je me suis associé à deux entrepreneurs expérimentés afin de passer l’étape suivante. Ils m’apportent une vision entrepreneuriale ainsi qu’une stratégie de lancement et de communication, afin que ce projet devienne une vraie société. Notre but aujourd’hui est de rendre la cuisine ludique en apportant un assistant de cuisine et de recette pour tout le monde. Et particulièrement aux jeunes et aux étudiants qui veulent apprendre à cuisiner avec ce qu’il reste dans leur frigo.

Quelles sont les sous-jacents techniques de ce projet ?

Au niveau du Back-end, il y a un mélange de plusieurs technologies en intelligence artificielle avec des outils implémentés, une traduction automatique et du computer vision. Le modèle d’IA que nous utilisons appartient à une autre société, qu’on a implémenté et avec les retours utilisateurs, on entraîne notre modèle pour qu’il soit plus performant. Pour les produits ne disposant pas de code barre, on recoupe la photo prise par l’utilisateur avec une base de données que nous sommes en train d’améliorer.

Au total j’ai passé je dirais 6 à 7 mois depuis le début du projet. En septembre on aura une version définitive et on espère pouvoir avoir une vraie communauté à partir de février 2021.

Comment s’est passé le confinement ?

Pour moi c’était une période assez productive. Je suis assez casanier et là j’ai gagné du temps en n’ayant pas à faire de déplacement. Globalement, pour les développeurs je ne pense pas que ce soit vraiment gênant.

Pour gérer la distance dans les projets de groupe, on a l’habitude à Epitech de ne pas être tous physiquement ensemble. C’est plutôt quelque chose de naturel, on n’a pas rencontré de vrai problème. Le fait d’être présent en physique est surtout pratique pour partager nos idées et nos avancées. Le plus gros du travail dans tous les cas se fait chez nous.