Créer une application Flutter cross-platform innovante qui transforme les données d'écoute Spotify d'un utilisateur en un profil de personnalité psychologique détaillé, en utilisant les caractéristiques audio des morceaux et les patterns d'écoute pour révéler des insights personnels fascinants.
L'application analyse les habitudes musicales pour établir des corrélations entre :
- Caractéristiques audio (energy, valence, danceability, etc.)
- Traits de personnalité Big Five (Openness, Conscientiousness, Extraversion, Agreeableness, Neuroticism)
- Patterns comportementaux (diversité, découverte, habitudes temporelles)
- Mobile : Android & iOS (priorité)
- Web : Application web responsive
- Desktop : Potentiel futur (Windows, macOS, Linux)
- Utilisateurs Spotify actifs qui écoutent régulièrement de la musique
- Passionnés de psychologie intéressés par l'auto-découverte
- Mélomanes curieux de comprendre leurs goûts musicaux
- Créateurs de contenu pour partager leurs profils musicaux
- Chercheurs/Étudiants en psychologie de la musique
- Framework : Flutter 3.x
- Langage : Dart
- Architecture : Clean Architecture + BLoC Pattern
- State Management : flutter_bloc
- API : Spotify Web API
- Storage : Hive (local) + Secure Storage (tokens)
- Clean Architecture pour la maintenabilité et testabilité
- BLoC Pattern pour une gestion d'état prévisible et testable
- Dependency Injection avec GetIt + Injectable
- Repository Pattern pour l'abstraction des sources de données
- OAuth 2.0 Spotify avec WebView intégrée ✅ TERMINÉ
- Gestion sécurisée des tokens (access & refresh) ✅ TERMINÉ
- Auto-refresh automatique des tokens expirés ✅ TERMINÉ
- Déconnexion propre avec révocation des tokens ✅ TERMINÉ
- Top Tracks (short, medium, long term) ✅ TERMINÉ
- Top Artists avec genres associés ✅ TERMINÉ
- Audio Features pour chaque track ✅ TERMINÉ
- Recently Played pour les patterns temporels ✅ TERMINÉ
- Playlists pour analyser la curation musicale ✅ TERMINÉ
- Saved Tracks pour évaluer les préférences à long terme ✅ TERMINÉ
- Openness : Diversité des genres, découverte de nouveaux artistes ✅
- Conscientiousness : Régularité d'écoute, organisation des playlists ✅
- Extraversion : Energy des tracks, tempo, danceability ✅
- Agreeableness : Valence, acousticness, harmonie ✅
- Neuroticism : Variabilité émotionnelle, loudness, patterns d'écoute ✅
- Musical Diversity Index : Entropie des genres et artistes ✅
- Emotional Profile : Distribution valence/energy ✅
- Discovery Score : Ratio nouveaux vs anciens contenus ✅
- Temporal Patterns : Habitudes d'écoute par moment/saison ✅
- IA avancée : Utilisation de Llama 3.3 70B pour recommandations ultra-personnalisées
- Analyse multi-sources : Combine top tracks, artists, recently played, audio features ET analyse de personnalité
- Intégration Big Five : Prend en compte les traits de personnalité (Ouverture, Sociabilité, Organisation, Bienveillance, Émotivité)
- Profil musical automatique : Classification (Explorateur, Amateur de Hits, Découvreur, Équilibré)
- Humeur musicale : Détection automatique (Énergique, Calme, Intensif, Joyeux, Neutre)
- Audio signature : Analyse des caractéristiques audio (energy, valence, danceability, acousticness)
- Stratégie intelligente : 2 hits favoris + 2 découvertes + 1 surprise d'élargissement
- Justifications enrichies : Chaque recommandation expliquée selon profil musical ET traits psychologiques
- Interface adaptive : Différencie visuellement les recommandations avec/sans analyse de personnalité
- Workflow optimisé : Analyse personnalité → Recommandations ultra-ciblées
- Re-génération : Possibilité d'obtenir de nouvelles suggestions à volonté
- Profil de personnalité avec radar chart Big Five ✅
- Top contenus (tracks, artists, genres) ✅
- Insights personnalisés avec descriptions narratives ✅
- Métriques d'écoute (temps total, diversité, etc.) ✅
- Graphiques audio features (interactive charts) ✅
- Timeline des goûts (évolution temporelle) ✅
- Comparaisons avec moyennes populaires ✅
- Recommandations IA basées sur le profil ✅ NOUVEAU
- Page profil complète avec descriptions détaillées ✅
- Export/Partage des résultats (image, PDF, lien) ⏳ EN COURS
- Historique des analyses avec comparaisons ⏳ EN COURS
- Badges/Achievements musicaux ⏳ EN COURS
- Mode offline avec cache intelligent ✅ TERMINÉ
- Notifications pour re-analyser périodiquement ⏳ PLANIFIÉ
- Thèmes personnalisables (light/dark/Spotify) ✅ TERMINÉ
- Multi-langues (FR, EN minimum) ⏳ PLANIFIÉ
- Accessibilité complète ✅ TERMINÉ
- Palette Spotify : Vert principal, noir, blanc, gris
- Accents : Couleurs dynamiques basées sur l'artwork
- Typography : Google Fonts (Poppins/Inter pour modernité)
- Iconographie : Mix Material Design + icônes musicales custom
- Progressive Disclosure : Information par niveaux
- Immediate Feedback : Loading states, animations
- Accessibility First : Support complet screen readers
- Mobile First : Design responsive prioritisant mobile
Score = (0.4 * genre_diversity) +
(0.3 * artist_discovery_rate) +
(0.2 * avg_instrumentalness) +
(0.1 * playlist_variety)
Score = (0.4 * listening_regularity) +
(0.3 * playlist_organization) +
(0.2 * repeat_listen_ratio) +
(0.1 * completion_rate)
Score = (0.4 * avg_energy) +
(0.3 * avg_danceability) +
(0.2 * social_playlist_activity) +
(0.1 * tempo_preference)
Score = (0.4 * avg_valence) +
(0.3 * collaborative_playlists) +
(0.2 * mainstream_vs_niche) +
(0.1 * acoustic_preference)
Score = (0.4 * emotional_variability) +
(0.3 * skip_rate) +
(0.2 * late_night_listening) +
(0.1 * loudness_preference)
- Diversité musicale (nombre genres uniques / total écoutes)
- Index de découverte (nouveaux artistes / mois)
- Stabilité émotionnelle (variance valence sur période)
- Intensité d'écoute (heures / jour)
- Patterns temporels (moments préférés d'écoute)
- "Votre profil suggère une personnalité créative et ouverte"
- "Vous écoutez 40% plus de musique énergique que la moyenne"
- "Votre diversité musicale vous place dans le top 15% des utilisateurs"
- "Vos habitudes d'écoute révèlent des patterns d'introverti"
- Setup projet Flutter + architecture
- Authentification Spotify
- Récupération données de base
- Interface login + dashboard simple
- Calcul personnalité basique
- Algorithmes complets de personnalité
- Graphiques interactifs (fl_chart)
- Pages d'analyse détaillées
- Cache intelligent et offline
- Design system complet
- Animations et micro-interactions
- Thèmes et personnalisation
- Tests et optimisations
- Partage et export
- Historique et comparaisons
- Notifications et recommandations
- Support multi-langues
- Chiffrement des tokens et données sensibles
- Storage local uniquement (pas de serveur backend)
- Respect RGPD avec contrôle utilisateur complet
- Anonymisation des données d'analytics
- Respect des rate limits avec retry logic
- Usage conforme aux Terms of Service
- Attribution appropriée dans l'interface
- Gestion des permissions scope minimales
- ✅ Performance : App fluide 60fps minimum
- ✅ Compatibilité : Android 7+ / iOS 12+
- ✅ Tests : Couverture >80% code critique
- ✅ Accessibilité : WCAG 2.1 AA compliance
- ✅ Onboarding : <2min pour premiers insights
- ✅ Engagement : Utilisateurs reviennent analyser
- ✅ Partage : Feature utilisée par >30% users
- ✅ Satisfaction : Insights perçus comme pertinents
- ✅ Algorithmes pertinents de personnalité musicale
- ✅ UX exceptionnelle pour l'analyse de données
- ✅ Insights uniques non disponibles ailleurs
- ✅ Architecture scalable pour futures features
Ce projet représente l'intersection fascinante entre technologie, psychologie et art musical, offrant aux utilisateurs une nouvelle façon de se découvrir à travers leur passion pour la musique.