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Réalisations de terrain

Du vécu, pas du PowerPoint.

Des stacks que j'ai montées de mes mains, en lab ou en démo live devant une salle. Ce ne sont pas des services que je livre ou que je maintiens pour vous : c'est l'expérience de terrain qui nourrit mes recommandations. Avec ce qui marche, et ce qui ne marche pas encore.

Démo liveCloud Native MontpellierEdge AI

Le photobooth IA souverain sur DGX Spark.

Il fallait quelque chose que la salle puisse ressentir, pas un benchmark qui défile dans un terminal. Vous vous placez devant la webcam, vous appuyez, et votre photo revient en cartoon quelques secondes plus tard.

  • Tout tourne sur la boîte. Capture, génération par un modèle FLUX exécuté sur le GPU GB10, affichage. L'image ne touche jamais le disque.
  • Le modèle ne peut pas appeler chez lui. Révision figée, fichiers vérifiés par empreinte, accès au hub coupé à l'exécution.
  • Un vrai membre de la flotte Kubernetes. K3s piloté par Rancher Prime, application déclarée dans Git et réconciliée par Fleet.
  • Sur une connexion 5G de téléphone. Pas de datacenter, pas de VPN, pas de port entrant.

Un visage, c'est la donnée personnelle la plus intuitive qui soit. Personne n'a besoin d'un briefing RGPD pour comprendre.

Vue éclatée du photobooth : connexion 5G et Rancher, DGX Spark sous K3s, génération locale, métadonnées seules, et le visiteur au sommet 5G & Rancher pilotage à distance, aucune IP publique DGX Spark · K3s GPU sur la table, déclaré dans Git Génération locale modèle figé, accès réseau coupé Métadonnées seules jamais la photo, jamais une image Le visiteur son visage ne quitte pas la boîte
Démo liveAgentsMCPHumain dans la boucle

Un système IA agentique qui patche la prod sans ouvrir un YAML.

Intégré à la console Kubernetes, il orchestre une équipe d'agents spécialisés : cluster, déploiement continu, catalogue d'images sécurisées et GitHub via MCP. La règle que je me suis fixée : l'opérateur ne donne aucun détail technique.

  • « Décris ce namespace. » Analyse fidèle, et des alertes que personne n'avait demandées.
  • « Peut-on renforcer la sécurité ? » Une seule recommandation, même version, diff minimal.
  • « Applique ce changement. » Rollout suivi, badge de provenance qui passe au vert à l'écran.
  • « Documente-le. » Un ticket avec le diff exact. L'humain en fait une PR et fusionne.

L'IA propose. L'humain décide, transforme le ticket en PR et fusionne. L'IA ne fusionne jamais rien.

Ce qu'on a appris retour terrain
Souveraineté
C'est une promesse à deux faces : où vont vos données, et d'où vient le logiciel.
Agents
Face à un outil défaillant, le bon agent refuse d'inventer. C'est ce qu'on veut.
Garde-fous
Une consigne n'est pas un verrou technique. Il faut savoir lequel on a vraiment.
Démo
Comparer à version égale. Sinon l'amélioration n'est pas prouvée.
PrototypeNVIDIA OpenShellOpenClawRancher

OpenShell Control : superviser des agents sandboxés.

Des agents autonomes comme OpenClaw, c'est puissant. Les faire tourner dans des sandboxes NVIDIA OpenShell, c'est mieux. Encore faut-il voir ce qu'ils font, depuis la console que les équipes utilisent déjà.

  • Une extension Rancher pour observer les sandboxes, leurs politiques et leur activité réseau.
  • Lecture seule d'abord. Les approbations sont conçues, mais volontairement désactivées.
  • Identité vérifiée à chaque requête, de l'utilisateur Rancher jusqu'à la passerelle OpenShell.
  • Des limites écrites noir sur blanc : ce qui est vérifié, ce qui ne l'est pas encore.
LabOn-premiseGitOpsPédagogie

Une stack IA on-premise qu'on peut casser et redéployer en quelques clics.

Un lab sur DGX Spark qui sert aussi de support pédagogique : montrer chaque brique d'une architecture GenAI et ce qu'elle coûte vraiment à déployer et à exploiter.

  • Modèles locaux, RAG, connecteur MCP vers une base de données. Rien d'exposé hors du réseau local.
  • Tout est dans Git. Un push et la stack se redéploie. Aucun secret commité.
  • Des choix argumentés. Une base vectorielle remplacée quand une dépendance n'était plus maintenue.
  • Construit en binôme avec deux agents IA, avec une règle simple : toute action destructive passe par moi.
Plan de la stack IA on-premise : un dépôt Git et un orchestrateur GitOps déploient sur le DGX Spark une interface de chat, le model serving sur GPU, une base vectorielle pour le RAG et des outils MCP reliés à une base de données, sans aucun port public DGX SPARK · RÉSEAU LOCAL UNIQUEMENT réseau docker dédié · aucun port public Humain + agents git push · revue push Dépôt Git source de vérité Orchestrateur GitOps redéploie à chaque push Interface de chat accès utilisateurs Model serving LLM locaux sur GPU Base vectorielle RAG · recherche Outils MCP connecteur d'outils Base de données données métier LAB IA ON-PREMISE · GITOPS tout casser, tout redéployer
Et aussi

Souveraineté, industrie, transmission.

La technique n'est que la moitié du sujet. L'autre moitié, ce sont les gens qui vont s'en servir.

ExpérimentationSouverainetéOpen source

La Suite numérique : déployer Docs soi-même

Explorer le déploiement de Docs, l'éditeur collaboratif de La Suite numérique, pour montrer qu'une alternative souveraine et open source est opérable, pas seulement souhaitable.

Proposition de talk en préparation.
ConseilIndustrieAcculturation

Industriels français : de la curiosité à l'usage

Acculturation des équipes de direction, formation des équipes, identification d'usages concrets. Avec leurs documents à eux, pas des démos génériques.

Des cas d'usage choisis par les métiers, pas par le fournisseur.
SéminaireMasterclassFormation

Masterclass Human AI pour les 25 ans d'une entreprise

Une masterclass pour un public mixte, non technique, suivie d'un atelier prompt. IANE, le « super stagiaire » : brillant, disponible, et qui ne connaît rien à votre contexte tant qu'on ne le lui donne pas.

« Un bon prompt, ce n'est pas une formule magique. C'est un bon briefing. »
Votre projet

Ce vécu peut éclairer vos choix.

Une stack IA, des agents, du souverain en vue ? Je vous aide à choisir, cadrer et challenger vos prestataires, avec le regard de quelqu'un qui l'a déjà monté.

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