🎓 Parcoursup-iAdmissions

Évaluation automatisée de dossiers Parcoursup BUT R&T avec Intelligence Artificielle

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🚀 Présentation

Parcoursup-iAdmissions automatise l'évaluation des dossiers de candidature Parcoursup pour le BUT Réseaux & Télécommunications en utilisant l'IA locale via LM-Studio.

✨ Fonctionnalités

• 📄 Analyse PDF automatique - Traitement par lot de dossiers complets
• 🎯 Notation sur 100 points - Barème adapté aux critères BUT R&T
• 🤖 Détection IA - Identification des lettres générées automatiquement
• 💾 Points de sauvegarde - Reprise automatique en cas d'interruption
• 📊 Rapports détaillés - Export CSV avec statistiques complètes
• 🎨 Interface moderne - CLI intuitive avec Rich

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🛠️ Installation

Prérequis

• Python 3.8+
• LM-Studio avec un modèle chargé (ex: Gemma, Llama)
• Dossiers PDF organisés dans un dossier

Installation rapide

# Cloner le projet
git clone https://github.com/MichelBaie/Parcoursup-iAdmissions
cd Parcoursup-iAdmissions

# Installer les dépendances
pip install pdfminer.six typer rich requests

# Lancer LM-Studio (port 1234)
# Charger votre modèle préféré

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🎯 Utilisation

Commandes principales

# Évaluer tous les PDFs d'un dossier
python parcoursup.py evaluer /chemin/vers/dossiers/

# Voir le statut du traitement
python parcoursup.py statut

# Reprendre un traitement interrompu
python parcoursup.py evaluer . --force

# Mode verbose pour debugger
python parcoursup.py evaluer . --verbose

Structure des fichiers

dossiers-parcoursup/
├── dossier_001_Jean_Dupont.pdf
├── dossier_002_Marie_Martin.pdf
└── ...

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📊 Critères d'évaluation BUT R&T

Critère	Points	Détails
🎯 Adéquation formation	35 pts	Compréhension réseaux/télécom, projet cohérent
💪 Motivation	25 pts	Participation JPO, recherches personnelles
📚 Parcours scolaire	25 pts	Résultats maths/sciences, cohérence
👨‍🏫 Avis établissement	15 pts	Appréciations professeurs

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📈 Exemple de rapport

nom_fichier_pdf;numero_dossier;note_finale_100;type_baccalaureat;portes_ouvertes;detection_ia;justification_note
dossier_001.pdf;123456P0;78;STI2D;OUI;HUMAIN;bon candidat
dossier_002.pdf;234567P1;45;Général;NON;PROBABLE_IA;mauvais candidat

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⚙️ Configuration

Modifiez les variables dans le code si nécessaire :

CONFIG_LM = {
    "url": "http://localhost:1234/v1/chat/completions",  # URL LM-Studio
    "modele": "gemma-3-27b-it-qat",                      # Modèle à utiliser
    "temperature": 0.0,                                   # Cohérence maximale
}

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🚨 Bonnes pratiques

• ✅ Testez d'abord sur quelques dossiers
• ✅ Vérifiez LM-Studio avant le traitement de masse
• ✅ Sauvegardez régulièrement le fichier CSV
• ✅ Supervisez les notes aberrantes

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📄 Licence

MIT License - Voir LICENSE pour les détails.

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Développé avec passion pour démointrer la possibilité d'automatiser l'évaluation Parcoursup grâce à un modèle d'IA local