(03) — ÉTUDE DE CAS
Vocaïk
App mobile · Santé
Contexte
Les patients aphasiques ont besoin d'outils de communication adaptés. Les solutions existantes sont souvent rigides, peu intuitives et ne tirent pas parti de l'IA pour anticiper les besoins.
Mission
Développer une application CAA mobile multiplateforme avec IA embarquée pour des suggestions contextuelles pertinentes.
Solution
Application Flutter avec un système de pictogrammes organisés en catégories, un modèle TensorFlow Lite embarqué pour les suggestions, et une synthèse vocale native. Mode accessibilité avancé avec contrastes élevés.
Résultats
- Application iOS et Android depuis une codebase unique
- IA embarquée — fonctionne sans connexion internet
- 205 commits, 550 fichiers maintenus
- Mode accessibilité avancé (contrastes, tailles adaptables)
Métriques clés
205 commits · IA embarquée TensorFlow Lite · iOS + Android
Stack technique
- Framework Flutter 3 (Dart)
- IA embarquée TensorFlow Lite
- Backend / Auth Firebase
- Synthèse vocale flutter_tts (natif iOS/Android)
- Plateformes iOS 14+ · Android 8+
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