LLM & Transformers
RAG, embeddings vectoriels, fine-tuning, et agents intelligents. Architecture de retrieval avec FAISS/Pinecone.
LangChain
OpenAI
HuggingFace
Vector DB
Disponible pour missions
Automatisation Discrètion &
Résultats Mesurables
J’aide les entreprises de 20 à 200 personnes à améliorer leurs sites, automatiser sans bruit et convertir mieux avec des architectures cloud robustes, des systèmes RAG et embeddings vectoriels, voir des applications intelligentes. A l'aise avec Ubuntu & Mozilla.
10+
Années exp.
50+
Projets B2B
99.9%
Uptime SLA
Traitement de requêtes (quiétudes)
Processing...
Embeddings
Transformers
RAG
Recherche Sémantique Avancée
Interrogez vos documents par IA
Moteur de recherche vectoriel avec embeddings 384-dimensions. Upload with retrieval intelligent en un seul input.
Vectors: 0
Latency: 0ms
Cosine: 0.85
Mode: Retrieval
Commandes:
"create:mon texte"
"update:id nouveau"
"delete:id"
Traitement Documentaire
Glissez-déposez un document
TXT, MD, PDF supportés. Traitement local vectoriel.
Visualisation Vectorielle
Embeddings 384-dimensions générés localement
Dim 001-032:
Dim 033-064:
Dim 065-096:
[0.023, -0.156, 0.089, ..., 0.342] = "architecture cloud"
Expertise Technique
Architecture SOLID, principes DRY, et patterns performants pour des applications scalables et maintenables.
Architecture Web
Patterns SOLID/DRY, CRUD optimisé, caching multi-niveau, et microservices avec Node.js, Python, Go.
Node.js
React/Vue
PostgreSQL
Redis
Cloud & DevOps
Infrastructure as Code, CI/CD, monitoring, et scaling automatique sur AWS/GCP avec Terraform et Kubernetes.
AWS/GCP
Docker
K8s
Terraform
Projets Récents
Sélection de réalisations personnelles et engageantes.
Contribution Open Source
Membre actif des communautés Ubuntu et Mozilla. Je crois en un web ouvert, accessible et respectueux de la vie privée.
Ubuntu Community
Support technique, documentation francophone, packaging.
Mozilla
Contributions MDN, testing accessibilité, web standards.
35+
Repositories
500+
Commits/an
15+
Projets open source
100%
Passion
Questions Fréquentes
Quelle est votre approche architecture ?
J'applique les principes SOLID et DRY systématiquement.
Clean Architecture avec séparation des concerns, injection de dépendances, et composition over inheritance.
Chaque projet débute par la modélisation des données et des diagrammes C4.
Comment intégrez-vous l'IA/LLM dans vos projets ?
Architecture RAG avec embeddings vectoriels (384-1536 dimensions),
chunking intelligent, vector DB (FAISS/Pinecone/Weaviate), et mécanismes de fallback.
Réduction de contexte pour optimiser les coûts API tout en maintenant la qualité.
Quelle est votre méthodologie pour la performance ?
Optimisation dès la conception : lazy loading, code splitting, caching multi-niveaux
(Service Worker, CDN, mémoire), requêtes DB optimisées (indexation, N+1 avoidance).
Objectif : Core Web Vitals verts et Lighthouse 100.
Construisons quelque chose d'extraordinaire
Que vous ayez besoin d'une architecture cloud, d'un système RAG, ou d'une application mobile performante.