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Application Locale Géolocalisée - Application mobile géolocalisée
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Application Locale Geolocalisee — Du MVP au design system, en passant par l'audit de securite

Application Locale Géolocalisée - Application mobile géolocalisée
1 mai 2024Logo Application Locale Geolocalisee - client Genee

Accompagnement complet de Application Locale Géolocalisée sur trois phases : développement du MVP React Native avec géolocalisation et scoring Python, audit de sécurité OWASP des flux de paiement et conformité RGPD, puis conception UI/UX avec design system Figma et tests utilisateurs itératifs.

Le défi

Application Locale Géolocalisée devait valider le concept d'une application mobile géolocalisée pour découvrir les meilleures adresses locales. L'enjeu était triple : livrer rapidement un prototype fonctionnel pour tester le marché, garantir la sécurité et la conformité des systèmes de paiement avant le lancement commercial, puis concevoir une interface intuitive avec un parcours fluide de la découverte à la réservation.

Notre approche

Le projet s'est déroulé en trois phases. Phase 1 — MVP : développement d'une application React Native avec géolocalisation, algorithme de scoring Python et backend API REST, déployée sur TestFlight et Google Play Beta. Phase 2 — Audit sécurité : audit OWASP complet, analyse des flux de paiement, vérification RGPD et tests de pénétration, avec plan de remédiation priorisé par criticité. Phase 3 — Design UI/UX : recherche utilisateur avec interviews, création d'un design system complet sur Figma, prototypes interactifs et itérations basées sur les tests utilisateurs.

Résultats

Prototype fonctionnel déployé sur TestFlight et Google Play Beta, permettant de tester le concept sur un segment de marché réel. Identification de vulnérabilités critiques dans les flux de paiement, corrigées avant le lancement commercial grâce au plan de remédiation priorisé. Design system complet sur Figma avec prototypes interactifs, validé par des tests utilisateurs sur les parcours clés de l'application.

Stack technique

Frontend
  • React Native
Backend
  • Python

Phase 1 — MVP mobile

La première phase a consisté à transformer une idée en produit testable. L'application React Native intègre un système de géolocalisation pour recommander les adresses proches, un algorithme de scoring Python qui classe les résultats selon la pertinence et les préférences utilisateur, et un backend API REST pour gérer les données et les comptes. Le MVP a été déployé sur TestFlight (iOS) et Google Play Beta (Android) pour permettre des tests terrain avec de vrais utilisateurs.

Phase 2 — Audit de sécurité

Avant le lancement commercial, nous avons conduit un audit de sécurité OWASP complet. L'analyse a porté sur les flux de paiement (identification de vulnérabilités critiques), la conformité RGPD du traitement des données personnelles, et des tests de pénétration sur l'API et l'application mobile. Chaque vulnérabilité identifiée a été classée par criticité avec un plan de remédiation priorisé.

Phase 3 — Design UI/UX

La troisième phase a transformé le prototype fonctionnel en produit fini. Nous avons mené des interviews utilisateurs pour comprendre les parcours réels, créé un design system complet sur Figma couvrant l'ensemble des composants de l'application, et produit des prototypes interactifs testés avec des utilisateurs. Chaque itération de design a été validée par des tests utilisateurs sur les parcours clés : découverte d'adresses, réservation et paiement.

Bilan des trois phases

A l'issue des trois phases, le client disposait d'un MVP deploye sur les stores de test (TestFlight et Google Play Beta), d'un rapport d'audit de securite OWASP avec un plan de remediation priorise, et d'un design system Figma complet pret pour l'integration. L'ensemble des vulnerabilites critiques identifiees dans les flux de paiement ont ete corrigees avant le lancement commercial. Les parcours utilisateurs valides par les tests ont servi de base a la version de production.

Geolocalisation et scoring

Le moteur de geolocalisation combine les API de cartographie avec un algorithme de scoring Python. Chaque adresse est evaluee selon plusieurs criteres : proximite de l'utilisateur, notes et avis, popularite et pertinence par rapport aux preferences declarees. Le scoring s'affine au fil des interactions de l'utilisateur, offrant des recommandations de plus en plus personnalisees. L'architecture permet d'integrer de nouvelles sources de donnees sans modifier le coeur de l'algorithme.

Conformite RGPD et donnees personnelles

L'audit de securite a inclus un volet conformite RGPD specifique aux applications mobiles geolocalisees. Les donnees de localisation sont traitees avec un consentement explicite, stockees de maniere chiffree et purgees selon les durees de retention definies. Les flux de paiement ont ete securises conformement aux recommandations PCI DSS, et les donnees personnelles des utilisateurs sont accessibles, modifiables et supprimables conformement aux droits des utilisateurs.

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Le concept Application Locale Géolocalisée a été transformé en produit tangible rapidement, permettant de tester l'idée sur le terrain avec de vrais utilisateurs. L'audit a identifié des vulnérabilités critiques dans le système de paiement, corrigées avant le lancement. Le travail de design a ensuite transformé l'application avec des parcours validés par des tests utilisateurs.

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