Alimenter un coach de bourses d'études basé sur l'IA avec Bubble

Au cours des dernières années, Scholaro a été l'un des projets les plus intéressants que nous ayons rencontrés.

Leur mission est d'aider les étudiants à trouver les meilleures bourses possibles en utilisant un algorithme de correspondance alimenté par l'IA. En s'abonnant à Scholaro, les étudiants peuvent économiser des heures et des heures de temps de recherche.

Le co-fondateur de Scholaro, Henrik Tingström, avait besoin d'une équipe pour réaliser sa vision. Son objectif était de commencer par la Suède, puis de s'étendre au reste du monde. Il avait besoin d'aide à la fois pour développer l'IA et pour créer la plateforme destinée aux étudiants.

Lorsque Henrik nous a découverts chez Tinkso, il a su qu'il avait les bons bâtisseurs pour mettre son produit sur le marché. Surtout, il a remarqué notre enthousiasme pour son idée alors que nous lui fournissions des conseils produits exploitables qui pouvaient être appliqués de manière universelle, plutôt que de donner des conseils trop spécifiques qu'il ne pourrait pas appliquer en dehors de notre partenariat.

En construisant la plateforme avec Bubble, nous avons obtenu un MVP fonctionnel en seulement un mois. Voici comment nous l'avons réalisé !

Derrière l'algorithme d'IA

Tout d'abord, permettez-nous de vous expliquer brièvement comment l'IA que nous avons développée pour Scholaro fonctionne.

Tout d'abord, Scholaro collecte des données sur les bourses à partir de diverses sources en ligne, y compris les annuaires municipaux, les organisations non gouvernementales, les sites web universitaires, et plus encore.

Ensuite, une fois que Scholaro reçoit les données du candidat, ils se connectent à l'API de l'assistant Open AI pour aider à trouver les meilleures bourses en fonction des données qu'ils ont collectées. Faire correspondre les étudiants avec des bourses a nécessité d'optimiser la recherche sémantique et de combiner les données des profils utilisateurs ainsi que celles des bourses.

L'IA propose aux étudiants 5 options de bourse en fonction de facteurs tels que la localisation, le domaine d'études, et plus encore. Et pour les utilisateurs premium, ce chiffre monte à 20.

Choisir Open AI n'a pas été facile, nous devions planifier l'application pour qu'elle soit suffisamment robuste pour que des milliers d'étudiants puissent l'utiliser. En même temps, l'API que nous avons utilisée devait être suffisamment abordable pour permettre une montée en charge. Après des recherches approfondies, le choix s'est porté sur Open AI contre Pinecone, et Open AI a gagné.

Apporter le coach de bourses d'études en IA aux étudiants

Avec le moteur de bourses d'études en IA en place, nous devions apporter l'aspect « coaching » aux utilisateurs. Autrement dit, nous devions concevoir une interface facile à comprendre pour les utilisateurs.

Pour ce faire, nous avons créé un portail à double sens. D'une part, nous avions les étudiants, qui devaient être intégrés et consulter leurs correspondances de bourses. D'autre part, nous avions des administrateurs qui devaient voir les bourses disponibles et gérer les comptes étudiants lorsque cela était nécessaire.

Nous avons donc donné à chaque catégorie d'utilisateurs son propre tableau de bord. Pour les étudiants, le processus était relativement simple. Après avoir rempli un formulaire d'intégration où ils révèlent des informations personnelles telles que leur localisation, leur domaine d'études, et plus encore, l'utilisateur se voit présenter une vue de tableau de bord. Là, ils peuvent consulter les correspondances de bourses et les évaluer en fonction de leur pertinence. Ils peuvent également cliquer sur les correspondances de bourses pour en apprendre davantage à leur sujet.

À l'arrière-plan, le tableau de bord fonctionne comme un CRM pour les administrateurs. Ici, ils peuvent consulter des informations sur les étudiants et les bourses.

Si des problèmes surviennent avec un compte étudiant, ils doivent contacter les administrateurs afin qu'ils puissent les résoudre. L'administrateur peut supprimer des comptes, traiter les bourses que les utilisateurs marquent comme « non applicable », modifier les informations des étudiants, etc.

Enfin, pour tenir les administrateurs informés, nous avons utilisé une intégration Postmark afin qu'ils reçoivent un e-mail chaque fois qu'il y avait une action utilisateur nécessitant leur attention.

MVP après 1 mois

Après avoir réalisé des sprints de conception initiaux, nous avons construit l'ensemble de l'application en utilisant notre framework openBuild pour Bubble.

L'un des aspects les plus importants de notre collaboration, selon Henrik, était le fait qu'il avait l'impression d'avoir une équipe de développeurs travaillant sur son projet. C'était formidable de gérer l'ensemble du processus afin qu'il puisse se concentrer sur la page d'atterrissage et le marketing pour Scholaro.

Notre itération rapide lui a permis de pénétrer le marché immédiatement avec un MVP. Depuis lors, il a pu tester toutes sortes d'hypothèses concernant l'expérience client, recueillant des retours de milliers d'utilisateurs.

L'accueil a été plutôt positif, par conséquent, Scholaro a reçu un financement initial. Le seul défi pour Henrik est qu'il a plus de candidats que les administrateurs ne peuvent physiquement gérer. Ainsi, ils ont introduit une liste d'attente pour leurs plans premium.

L'avenir des bourses

L'histoire ne s'arrête certainement pas ici. En fait, nous collaborons continuellement avec Scholaro pour améliorer la plateforme.

En ce qui concerne les prochaines étapes, Scholaro envisage d'élargir ses fonctionnalités d'IA pour générer automatiquement des demandes de bourses en fonction des informations fournies par les étudiants. Cela pourrait rendre le processus de candidature encore plus rapide qu'auparavant. Par la suite, ils ajouteront également une fonctionnalité permettant aux meilleurs talents de postuler à des stages, ce qui représenterait une énorme opportunité pour les entreprises.

Sans l'aide de notre équipe et de nos processus de développement rapides, Scholaro n'aurait pas pu avancer aussi vite.

Cela prouve que Bubble et le No-Code vous permettent de saisir rapidement des opportunités, en particulier dans un domaine en évolution rapide comme l'IA.