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2026 · Lead Developer · CNAV (via Caisse des Dépôts)

Automatisation des déclarations d'ayants droit

Valider automatiquement les déclarations d'enfants des retraités — un processus jusque-là entièrement manuel. Un projet étatique à grande échelle, piloté en position de lead.

  • Python
  • Kafka
  • Kubernetes · Docker
  • S3
  • PostgreSQL
  • ELK · Filebeat
  • GitLab CI/CD
  • OCR/ICR

Le contexte

Le traitement des déclarations d'ayants droit reposait sur une instruction manuelle, document par document — chronophage et difficile à mettre à l'échelle. Deux objectifs : résorber un backlog de plus de 300 000 demandes en attente, puis absorber un flux récurrent de l'ordre de 15 millions de demandes par an.

300 000+
demandes en backlog à résorber
~15 M
demandes / an à industrialiser

La chaîne de traitement IA

OCR / ICR

Reconnaissance de caractères y compris manuscrits (les livrets de famille sont souvent remplis à la main), au-delà de l'OCR imprimé classique.

Classification documentaire

Détermination automatique de la nature et de la conformité des pièces : acte de naissance, livret de famille, etc.

Matching des données

Rapprochement entre les valeurs extraites des documents et les données de référence fournies par le métier, pour valider ou écarter chaque demande.

Orchestration

Un orchestrateur séquence les étapes de chaque demande et pilote plusieurs processus en parallèle, de bout en bout.

L'architecture — événementielle et généralisable

Passage à une architecture événementielle où chaque microservice agit de façon décorrélée du reste. Chaque service expose deux modes de transport : une API REST sécurisée par une façade d'authentification, et un consumer Kafka écoutant sur son propre topic. Un orchestrateur dirige les étapes de chaque demande et gère plusieurs processus.

Le projet s'inscrit dans un socle documentaire : les microservices ont été conçus pour être adaptables et généralisables à d'autres processus, avec un soin particulier porté à la conception pour favoriser la réutilisation.

Mes réalisations

  • Développement quasi from scratch de l'ensemble des microservices, et adaptation d'un orchestrateur existant pour déployer le POC au plus vite.
  • Migration du legacy vers Docker et Kubernetes.
  • Migration de la CI/CD de Bitbucket · Jenkins vers GitLab.
  • Mise en place du BAM métier (Business Activity Monitoring) : d'abord via les flows de logging sur Kubernetes, puis bascule vers un sidecar Filebeat
  • Documentation, mise en production, définition de la DoD / DoR.
  • Python
  • Asynchronicité
  • Kafka
  • S3
  • PostgreSQL
  • Kubernetes
  • ELK
  • GitLab