Index Valtorta

Une initiative financée par ses soutiens

J’ai porté cette initiative de la conception à la mise en ligne, grâce à un financement par mécénat couvrant 100 % du projet. Ce soutien a permis de consacrer plus de 400 heures à un outil de recherche et de lecture dédié aux écrits de Maria Valtorta.

Le financement est achevé : le module de paiement a été retiré une fois le projet financé. L’application continue d’être enrichie.

Informations générales

L’application Index Valtorta est un outil de recherche multilingue dédié aux écrits de Maria Valtorta. Elle permet d’explorer les textes de manière détaillée et thématique, grâce à des fonctionnalités avancées de filtrage, d’annotation, et de partage de notes. Le tout est présenté dans une interface responsive et collaborative.

Cette application permet aussi d’afficher la liste des personnages de l’oeuvre et de visualiser les relations entre chaque personnage. Exemple : Alphée de Sarah.

J’ai personnellement conçu et réalisé l’intégralité du projet : de la rédaction du cahier des charges à la conception, en passant par le développement, le déploiement et la configuration complète de l’infrastructure. Des tests end-to-end ont également été effectués pour garantir la robustesse de l’API.

Caractéristiques principales

• Interface multilingue supportant 11 langues : Français, Anglais, Italien, Russe, Suédois, Espagnol, Portugais, Roumain, Hongrois, Swahili, Grec
• Système de rôles : administrateur, chargé de prise de notes, et traducteur
• Traductions automatiques intégrées via l’API DeepL
• Infrastructure self-hosted avec Docker
• Analytics respectueux de la vie privée avec Umami
• Système de paiement intégré via Stripe (retiré une fois le projet financé)
• Base de données PostgreSQL avec cache Redis

Recherche

Trois moteurs cohabitent, chacun pour un usage différent :

• Recherche par mots-clés : plus de 1 700 mots-clés indexés, regroupés en thèmes, avec filtres avancés par œuvre, période et attribut
• Recherche plein texte : index PostgreSQL tsvector dédié à chacune des 11 langues, avec index GIN et configuration linguistique par langue
• Recherche instantanée : index Meilisearch par langue, sur les intitulés et références des notes

Recherche par IA (RAG)

Une recherche sémantique répond en langue naturelle sur l’ensemble du corpus — L’Évangile tel qu’il m’a été révélé et les sept œuvres annexes, soit près de 19 000 fragments indexés :

• Vectorisation des questions avec le modèle BAAI/bge-m3, recherche hybride (sémantique et lexicale) dans Meilisearch
• Reclassement des candidats par un modèle de reranking, puis reconstitution des sections entières à partir des fragments retenus
• Génération de la réponse par un modèle OpenAI, contrainte à ne citer que les extraits fournis et à reproduire l’identifiant exact de chaque source
• Quotas hebdomadaires par utilisateur appliqués dans Redis, avec limitation de débit dédiée

Autres fonctionnalités

• Personnages : plus de 700 personnages, leurs attributs, leurs lieux, et la visualisation de leurs relations en graphe
• Manuscrits : consultation des fac-similés avec navigation zoomable
• Cartographie : localisation des lieux de l’œuvre sur une carte interactive
• Listes de lecture, partage et liens courts : constitution de sélections de notes, partage par lien court avec expiration automatique
• Newsletters : envois quotidiens, hebdomadaires, bimensuels ou mensuels par courriel, traités en file d’attente
• Exports : génération de documents PDF à partir des notes sélectionnées, via des gabarits LaTeX
• Historisation : toute modification de note, de référence ou de thème est conservée et consultable

Détails techniques

• Financement : mécénat (100 % financé)
• +400 heures de conception et développement
• Période : de 2024 à 2026, enrichie en continu
• Stack technique complète :
  • Frontend : Angular 18, PrimeNG
  • Backend : NestJS, Prisma, API documentée avec Swagger, limitation de débit
  • Base de données : PostgreSQL (plus de 50 modèles), Redis pour le cache et les files d’attente
  • Recherche : Meilisearch, recherche plein texte PostgreSQL, index sémantique
  • Infrastructure : Docker, Email, Umami (self-hosted)
  • Intégrations : Stripe, API DeepL, OpenAI
  • Qualité : près de 150 fichiers de tests, dont une suite end-to-end couvrant l’API

L’outil est spécialement conçu pour les écrits de Maria Valtorta, mais il peut également être adapté à d’autres œuvres.

Plus d’informations : crowdfunding.indexvaltorta.org