Étude de cas 05 / 05
Nuage de mots sémantique
Projet universitaire
Livré
- atelier de passation
- 1
- reprise par l’équipe
- 100 %
- formats exportables
- ∞
- Étape du moteur
- Rendu final
- Retour de la silhouette
Étude de cas détaillée
01 — Contexte
La situation de départ
Reconstruire une image uniquement à partir de la fréquence de ses mots — pour l'équipe communication de l'UTBM.
02 — Problème
Ce qui coinçait
L'outil existant produisait un nuage de mots purement statistique : la forme de l'image disparaissait au profit d'un rectangle de mots alignés. Pour une communication institutionnelle, la silhouette de l'image d'origine est justement ce qui donne du sens au visuel.
03 — Solution
Ce que j’ai mis en place
- Moteur en Java et Spring Boot, reproduisant fidèlement la silhouette de l'image source.
- Priorités sponsors, palettes personnalisées et export haute résolution.
- Atelier de passation et documentation pour l'équipe communication de l'UTBM.
04 — Résultat
Ce que ça change
- La silhouette de l'image source est restituée : le visuel garde son sens.
- L'outil a été repris par l'équipe communication après un atelier de passation.
- Les palettes et priorités sont paramétrables, sans intervention du développeur.
Stack technique
- Java
- Spring Boot