InSight
Adaptation publiable d'un prototype réalisé chez Enedis, InSight combine un dashboard léger, des pages de sources et de schéma, puis une chaîne front -> Worker -> LLM -> D1 pour produire et exécuter des requêtes SQL sur une base de démonstration.
Contexte
Le projet reprend le principe d'un prototype conçu chez Enedis pour rendre des données GMAO accessibles à des profils métier sans SQL. Cette version est une copie adaptée pour pouvoir être mise en ligne, avec une base de démonstration différente et un périmètre volontairement nettoyé pour rester publiable.
Problématique
Permettre à des utilisateurs non techniques d'explorer des données de maintenance, de poser des questions métier en langage naturel et d'obtenir des résultats exploitables sans passer par des requêtes SQL écrites à la main ni par un intermédiaire technique.
Solution
L'application propose un tableau de bord interactif, un catalogue transparent des sources et du schéma, puis un assistant qui transforme une demande métier en SQL généré côté back-end, exécuté de manière contrôlée sur une base D1 avant restitution sous forme tabulaire ou visuelle.
Choix techniques
L'architecture cherche un compromis entre démonstration produit crédible, sécurité minimale et simplicité de déploiement. Le front React/Vite reste léger et lisible, tandis qu'un Worker Cloudflare centralise la génération SQL via Workers AI, l'exécution côté serveur, des garde-fous sur les requêtes et un quota quotidien géré par Durable Object. Une base D1 de démonstration remplace le contexte Enedis d'origine pour conserver l'idée sans exposer de données sensibles.
- R.01Chaîne front -> Worker -> LLM -> D1 déjà fonctionnelle
- R.02Dashboard GMAO publiable avec visuels, résultats tabulaires et SQL affiché
- R.03Projet encore en amélioration sur la finition produit, la fiabilité LLM et la préparation de release publique