OpenClassrooms · P13 · Validated project
Orchestrating a chess assistant
Connecting Lichess, Stockfish, document retrieval and videos in a processing graph.
Request→LangGraph→Tools
The work
Créer un assistant pédagogique d’échecs orchestrant recherche de coups, analyse moteur, contexte documentaire et recommandations vidéo, puis étudier une extension vidéo/MCP.
- Le StateGraph LangGraph enchaîne Lichess, repli Stockfish, contexte RAG et recherche de vidéos ; les indisponibilités sont représentées par des avertissements et des replis.
- FastAPI, Angular, Milvus et MongoDB composent une architecture de POC ; le catalogue vidéo et l’analyse de positions sont séparés.
Available results
- La vérification sauvegardée du 23 août rapporte 34 tests backend, 6 tests Angular et un build réussi. Ces checks historiques n’ont pas été relancés.
- Le README rapporte environ 61–63 % de reconnaissance par case sur un court exemple vidéo synthétique : c’est un résultat de démonstrateur, pas une robustesse générale.
Results and feedback preserved in the 9 October 2026 audit. They were not reproduced while preparing this portfolio.
What I take away
La valeur d’un agent vient aussi de contrats clairs, de composants spécialisés et de replis maîtrisés ; toutes les décisions n’ont pas besoin d’être générées par un LLM.
Limitations and next steps
- Le graphe consulté suit une orchestration définie ; le résumé est construit de façon déterministe. Ne pas présenter un planificateur LLM autonome général.
- MCP/FastMCP est une cible, pas un service livré. Pas d’authentification utilisateur ni de preuve de montée en charge.
- L’étude chiffre 44 jours-personnes et environ 28 550 € HT avant marge, 32 833 € avec 15 % de réserve : estimations, pas dépenses réelles.