Créer une application d’entretien IA avec Django : guide complet

La série complète

Voici l’index complet de la série Build an AI Interview App : un guide pratique, construit en public, qui montre comment j’ai créé un véritable outil d’entretien simulé par IA avec Django, d’un dossier vide jusqu’à une application fonctionnelle. Chaque partie est courte et ciblée, et il est recommandé de les lire dans l’ordre. Vous pouvez essayer gratuitement le produit terminé, sans inscription, sur ai-interviewer.tech.

Contrairement à la plupart des tutoriels qui s’arrêtent à un exemple simplifié ou vous renvoient vers un dépôt abandonné, cette série détaille les décisions prises et le code d’une application réellement en ligne : parsing réel, véritable pipeline d’agents et compromis concrets rencontrés en chemin.

Toutes les parties dans l’ordre

1. Partie 1 — Introduction, stack technique et plan : pourquoi j’ai créé cette application, choix de la stack (Python, Django, OpenAI Agents SDK), planification des fonctionnalités et mise en place de la structure du projet.
2. Partie 2 — Concevoir les modèles de base de données : les modèles Interview, Question et Report, leurs relations et les premières migrations.
3. Partie 3 — Extraire le texte de CV PDF avec pdfplumber : récupérer un texte propre, prêt à être traité par l’IA, à partir de CV au format PDF.
4. Partie 4 — Extraire le texte de CV DOCX avec python-docx : gérer les CV Word, avec un point important à connaître concernant les tableaux.
5. Partie 5 — Utiliser OpenAI Agents SDK dans une véritable application Django : sortie Pydantic structurée, définition claire des agents et encapsulation dans un service.
6. Partie 6 — Générer des questions d’entretien à partir d’un CV avec l’IA : concevoir le flux des agents — valider, structurer, générer et enregistrer les questions.
7. Partie 7 — Exécuter des tâches en arrière-plan dans Django sans Celery : déplacer l’extraction et la génération par IA hors du cycle de la requête grâce à un worker subprocess et à un suivi de l’état, afin que l’application reste réactive.
8. Partie 8 — Saisie vocale dans le navigateur : les pièges dont personne ne vous parle : capturer des réponses orales dans le navigateur et comprendre les vrais problèmes de synchronisation liés à l’enregistrement et à la transcription.
9. Partie 9 — Évaluer les réponses et générer un rapport d’entretien avec l’IA : noter chaque réponse avec un agent, puis résumer toute la session dans un rapport final indiquant la réussite ou l’échec.
10. Partie 10 — Déployer une application Django en production avec Gunicorn et Nginx : comprendre l’écart entre une démonstration fonctionnelle et un produit en ligne — systemd, Nginx, SSL et déploiements reproductibles.

Les dix parties sont disponibles. Lisez-les dans l’ordre ou passez directement au code source complet ci-dessous.

Vous préférez récupérer le code complet ?

Si vous préférez éviter toute la construction et partir du code terminé, prêt pour la production, l’application complète est disponible sous la forme d’un kit de démarrage — le même code source que celui de l’application en ligne, avec notamment les prompts optimisés et les couches de production que la série gratuite ne couvre pas entièrement. C’est un raccourci idéal pour les développeurs qui souhaitent lancer rapidement leur projet, ainsi qu’un projet de portfolio réellement original pour les étudiants qui veulent présenter une réalisation concrète.