Dani1428/nyansa-ai

**nyansa** is a high-performance data science platform dedicated to bridging the gap between African linguistic diversity and global AI innovation. We specialize in sourcing, annotating, and delivering high-precision datasets for low-resource languages and precision agriculture. # 🧭 Plateforme NYANSA Plateforme de collecte de données (audio, image, texte) en zones rurales avec fonctionnement hors ligne, détection de fraude avancée et système de scoring automatique. ## 🏗️ Architecture Globale - **Mobile App (Flutter)** : Application de collecte *Offline-first*. - **Backend API (Django + DRF)** : Moteur de fraude et scoring. - **Database (PostgreSQL)** : Stockage des métadonnées. - **Stockage fichiers (AWS S3)** : Stockage sécurisé des médias. - **Admin Dashboard (React)** : Interface de validation et monitoring. --- ## 📱 1. Application Mobile (Flutter) - *En cours* ### Contraintes clés - **Offline-first** : Fonctionnement sans connexion internet. - **Faible bande passante** : Optimisation des transferts. - **UX Simple** : Adaptée aux zones rurales. ### Fonctionnalités - 🔐 **Authentification** : Login par téléphone (OTP) + JWT. - 📋 **Missions** : Liste des tâches synchronisées et filtrage. - 🎙️ **Collecte Multimodale** : Audio (native + waveform), Image (caméra uniquement), Texte. - 🔄 **Offline Core** : Stockage local SQLite (Drift) et file d'attente de synchronisation. --- ## 🚨 2. Système Anti-Fraude (Critique) ### Détection Mobile - **GPS Obligatoire** : Capture de la localisation pour vérification. - **Device Fingerprint** : Identification unique de l'appareil (Device ID, Modèle, OS). - **Restrictions** : Désactivation de l'upload depuis la galerie. ### Détection Backend (`backend/core/fraud_engine.py`) - **Analyse Audio** : Détection de silence, bruit et similarité audio. - **Détection IA** : Analyse de patterns répétitifs et similarité de texte. - **Score Fraude** : Calcul automatique d'un score entre 0 et 1. --- ## 📊 3. Système de Scoring Le score final d'une soumission est calculé selon la formule : `final_score = (quality_score * 0.7) - (fraud_score * 0.3)` --- ## 🧠 4. Backend (Django + DRF) ### Modules implémentés - **Users/Profile** : Rôles (annotateurs, validateurs, admin) et soldes. - **Tasks** : Gestion des missi …