Production critique sans coupure
Mises en production préparées, plans de retour arrière systématiques, PRA inter-datacenters. Continuité d’exploitation prouvée sur des organismes de dépôt et de service public.
Je conçois et fiabilise vos plateformes critiques — du bare-metal au cluster Kubernetes, du cloud souverain aux agents IA en production.
Plus de 20 ans en production critique sur environnements Linux, mêlant intégration DevOps (Ansible, Terraform, GitLab CI), virtualisation et clouds souverains (VMware, OpenStack/NUBO, Kubernetes/Onyxia), et désormais IA en production. Référent technique transverse au Ministère des Finances, à Radio France, à la BnF, à l’INPI.
Ils m’ont fait confiance
20+ans
d’expérience en production Linux
500+VMs
exploitées en environnements critiques
8missions
majeures · public, presse, finance, énergie
3datacenters
migrés sans interruption de service
Profil
Nationalité française — Paris. Référent technique sur des environnements critiques : lien entre production et développement, automatisation des livraisons, sécurisation et exploitation à grande échelle (centaines de VMs, supervision, stockage).
Partenariats
En complément de mes missions en propre, je collabore régulièrement avec des partenaires pour répondre à des besoins plus larges (équipes pluridisciplinaires, infrastructures GPU, IA, etc.).
Valeur ajoutée
Un profil rare : la profondeur technique d’un expert système Linux, doublée de la rigueur d’un intégrateur DevOps qui sait livrer.
Mises en production préparées, plans de retour arrière systématiques, PRA inter-datacenters. Continuité d’exploitation prouvée sur des organismes de dépôt et de service public.
Du montage en baie et du SAN Fibre Channel aux clusters Kubernetes et au stockage S3 / Ceph. Une vue de bout en bout que peu de profils revendiquent.
Ansible, Terraform, Jenkins, GitLab CI, Helm. Je transforme les chaînes fragiles en livraisons fiables — et je documente ce que je fais.
J’accompagne les chefs de projet, je débloque les équipes sur Linux/AD, virtualisation et sécurité ANSSI, et je transfère mes savoir-faire.
LLM intégrés à mon outillage : Cursor, agents n8n + Claude, inférence locale Ollama / Mistral, RAG. Concrètement : agents IA en production en TPE, RAG juridique livré en hackathon, et ce portfolio en data-driven build.
IA · agents · inférence
L’IA n’est pas une mode pour moi : depuis l’arrivée des LLM accessibles, j’en ai fait à la fois un compagnon de travail quotidien et un terrain d’expérimentation. Je m’en sers pour coder, concevoir et raisonner — et je conçois des agents qui tournent en production, y compris en inférence locale pour préserver la souveraineté des données.
IDE augmenté à l’IA
mon environnement principal de développement, agents et automatisations intégrés
Assistant LLM principal
conception, analyse, documentation, refactoring, revue de code
Recherche & raisonnement
veille technique, benchmark, synthèse multi-sources
Auto-complétion contextuelle
complément ponctuel sur projets hébergés GitHub
Orchestrateur d’agents
pipelines de tri et de traitement documentaire, déclencheurs et appels d’API
Reconnaissance & extraction
factures, pièces comptables, structuration de documents non normalisés
Inférence LLM locale
exécution sur poste / serveur, pour la souveraineté des données
LLM open-weight
modèles servis localement via Ollama, premier déploiement en TPE
ASR — voix vers texte
hackathon fév. 2025 : entrée vocale du chatbot juridique
RAG contextualisé
réponses ancrées dans le Code législatif (sources git.tricoteuses.fr)
API REST
couche Python reliant ASR, moteur RAG et restitution
Projets concrets
Parcours
Du Ministère des Finances à Radio France, en passant par la BnF et l’INPI : un parcours dense, en environnement critique, sur des sujets variés.
Ministère des Finances — Bercy HUB & DGFIP
Deux entités
Missions auprès d’au moins deux entités du ministère : Bercy HUB pour le projet Nubonyxia, puis la DGFIP (impôts) pour le projet RADAR.
Bercy HUB — projet Nubonyxia
Le projet Nubonyxia repose sur la mise à disposition du logiciel Onyxia — issu de l’Insee et du travail des équipes Bercy. Onyxia s’installe sur un cluster Kubernetes et déploie les charges sous forme de pods via des charts Helm. L’offre est portée sur le socle d’hébergement retenu (Bercy HUB / NUBO), d’où le nom du projet (lien Nubo / Onyxia).
Rôle : participation au MCO d’une installation déjà en production et mise en place de services supplémentaires. Dans la pratique : adaptation des charts Helm pour qu’ils puissent être lancés depuis le portail Onyxia — transformation des paquets « à la sauce Onyxia » pour respecter le modèle du catalogue et les exigences de conformité.
Une chaîne d’automatisation existait déjà pour faire circuler les livrables du développement jusqu’à la mise à disposition des utilisateurs. J’assurais notamment le bon fonctionnement de cette chaîne d’intégration continue, avec de nombreux sujets à traiter sur l’authentification et la sécurité.
Une des grosses difficultés : cartographier l’ensemble des composants et flux à rendre visibles et maîtrisables — le périmètre était difficile à cadrer alors que l’authentification posait de nombreux problèmes et que les chaînes d’intégration continue restaient peu stables.
DGFIP — projet RADAR
Objectif du projet RADAR : disposer d’un référentiel qui agrège plusieurs sources d’inventaire afin de réaliser l’état des lieux des versions des composants structurants du système d’information (visibilité sur le parc et ce qui est effectivement en production).
Poste d’intégrateur applicatif DevOps sur ce périmètre : chaîne d’outillage Ansible, Nexus, Jenkins, GitLab, avec services notamment CMDBUILD et Apache NiFi, complétés par Tomcat, PostgreSQL, socle Linux sur NUBO / OpenStack. Pour le déploiement, le projet s’appuie en particulier sur Jenkins et Ansible.
À notre arrivée, la plateforme présentait de nombreux dysfonctionnements. Mon rôle a surtout consisté à stabiliser ce qui avait déjà été livré — dont la rédaction et la maintenance du code Ansible et Terraform pour la création des machines virtuelles sous OpenStack — puis à piloter la montée en version de l’ensemble des composants RADAR — dont le passage de CMDBUILD à la dernière version disponible (alignement avec la chaîne d’intégration et les dépendances).
En l’absence de développeur JavaScript dédié, participation à la maintenance et à l’évolution de l’IHM RADAR, réalisée avec le framework Ext JS.
Enedis, Fayat IT
Enedis — janv. 2025
Conception d’un banc d’essai pour des logiciels temps réel : vérification du chaînage entre Linux et l’application temps réel.
Fayat IT — janv. 2024
Intervention sur la migration d’un logiciel de l’environnement Linux vers Windows.
RYC — aide aux entreprises
Depuis 2005, accompagnement de RYC, structure d’aide aux entreprises (conseils administratifs, précomptabilité notamment avec Sage Coala).
Appui informatique et bureautique : postes de travail Windows côté clients ; serveurs Linux pour l’infrastructure, avec partage de dossiers via Samba — le logiciel Coala tournant sur les postes Windows.
Automatisation des flux comptables
Depuis environ cinq ans, forte montée en automatisation : extraction automatique des relevés bancaires et intégration semi-automatique dans le logiciel comptable jusqu’à la saisie des écritures comptables.
Très récemment : extraction automatique des factures et des pièces jointes pour générer les écritures comptables, en s’appuyant aussi sur le rapprochement bancaire.
IA, agents et orchestration (très récent)
L’arrivée de l’IA a ouvert de nouvelles possibilités : conception d’agents IA, utilisation de n8n pour le tri et le traitement des documents, appels d’API — notamment Claude (Anthropic) — pour la reconnaissance et l’exploitation des documents, en prolongement des automatisations existantes.
Première expérience d’inférence locale de deux modèles via Ollama (exécution sur poste / serveur), sur la base des LLM Mistral.
DGC — centre de formation (même groupe que l’EPSI)
Support et parc étudiants
Pendant les études à l’EPSI, job étudiant au DGC, centre de formation du même groupe que l’école.
Support informatique et gestion du parc des postes dédiés aux étudiants : Windows NT 4, puis Windows 2000. Création d’images avec Ghost (Symantec / Norton Ghost) et déploiement en multicast pour re-imager régulièrement les machines ; gestion des profils Windows (nombreux incidents à traiter) ; droits et accès pour les comptes étudiants ; installation des antivirus. Prise en charge aussi de logiciels de formation / e-learning déployés sur le site.
L’occasion aussi de mettre en place Linux sur du matériel recyclé pour offrir des postes supplémentaires au service des usages du site.
Veille tech
Sélection de projets que je trouve marquants pour comprendre où va l’écosystème système, virtualisation et navigateur. Bonne illustration des frontières actuelles entre Linux, low-level et WebAssembly.
Le noyau Linux qui démarre directement dans le navigateur via WebAssembly : BusyBox + musl, terminal Xterm.js. Une preuve de concept passionnante pour qui s’intéresse au scheduling, aux primitives système et aux limites du sandbox JS moderne (pas de MMU, suspension de tâches émulée via Web Workers, etc.).
Découvrir le projet Émulation · WebAssemblyÉmulateur DOS / Windows 95-98 dans le navigateur, basé sur DOSBox-X compilé en WebAssembly via Emscripten. Disque dur sauvegardable côté navigateur, gestion ISO/IMG/CD, support gamepad — démo très convaincante de ce que permet aujourd’hui un Wasm avec exceptions et asyncify.
Découvrir le projetWebAssembly
Choisissez un onglet : les deux démos sont servies depuis ce site (DOS et Linux Wasm), avec les en-têtes adaptés pour le navigateur. Les téléchargements plus bas restent optionnels.
Téléchargement des dépôts, build Emscripten et publication sous /wasm-lab/ : détaillé dans wasm-lab/BUILD.md. Script : npm run wasm:fetch.
DOS Wasm: /wasm-lab/deploy/ — Après npm run wasm:fetch, les fichiers de l’émulateur sont sous wasm-lab/deploy/ (index.html à la racine). À pousser tel quel sur le serveur, sous la même arborescence.
Projets
En parallèle des missions :
En 2026, pilotage de la création d’un portail web pour la gestion de collections d’œuvres d’art, avec assistance par intelligence artificielle.
En février 2025, participation à un hackathon dédié à l’intelligence artificielle : notre équipe a développé un chatbot vocal capable d’extraire et de restituer rapidement des informations issues du Code législatif français. Objectif : simplifier l’accès au droit grâce à la reconnaissance et à la synthèse vocales.
Sources légales — les textes de référence provenaient de git.tricoteuses.fr, constituant une base législative complète.
Technologies — Whisper (conversion voix → texte), LightRAG (RAG contextualisé sur GitHub), scripts shell pour nettoyer et formater les jeux de données, Python & FastAPI pour exposer les services web, préparation des datasets sur poste de développement (Mac mini, 24 Go RAM).
Infrastructure — déploiement des LLM sur le cluster Kubernetes GPU de SPESYS Services, avec accès GPU pour des performances adaptées au temps court du hackathon.
Mon rôle — préparation des datasets : extraction, structuration et normalisation des textes législatifs ; création d’API primitives Python/FastAPI reliant la couche de reconnaissance vocale, le module RAG et la restitution.
Collaboration — hackathon sur deux jours, avec échanges avec la DINUM, l’équipe Bercy HUB autour du projet Onyxia (Nubonyxia), et d’autres acteurs publics (Ministère de l’Économie, Ministère de la Justice, etc.).
Remerciements — Stéphane Baisse et les équipes SPESYS (Thomas Williot, Gérald Moreno) pour l’accès à l’infra et l’accompagnement.
Innovation — accessibilité (questions à voix haute), rapidité grâce au GPU, impact social pour professionnels et grand public.
Depuis 2023, développement d’un portail logiciel à destination des data scientists, orienté data science et IA.
En 2022, participation bénévole à la création d’un institut d’art à Échirolles, en tant qu’expert informatique (conseil et mise en place du socle numérique).
En 2020, création de sites internet sous WordPress, avec Elementor, pour des petits entrepreneurs.
Le Signe — logiciel de gestion de collections d’œuvres d’art : Groovy (backend), JavaScript et React (frontend). Expérimenté et développé vers 2019 dans le cadre du récolement des collections à Le Signe, centre national du graphisme à Chaumont.
En 2013, conception d’une solution de correction automatique de QCM bâtie sur le logiciel libre Auto Multiple Choice (AMC) : génération de questionnaires uniques à chaque session d’examen (questions et réponses dans un ordre différent d’un exemplaire à l’autre), code-barres unique par copie papier imprimée, puis numérisation, reconnaissance automatique des réponses (OMR) et correction automatique.
Compétences
Synthèse alignée sur le parcours : exploitation Linux/Unix sur service public, finance, presse et énergie ; virtualisation (VMware à Proxmox), clouds privés OpenStack/NUBO, Kubernetes & Helm (Onyxia, conformité sectorielle publique), HPC Slurm/Apptainer ; automatisation Ansible, Terraform, GitLab, Salt ; durcissement ANSSI, MCS et Cyberwatch ; agents IA et chaînes documentaires en production.
Linux Red Hat/CentOS, Debian/Ubuntu, SUSE en production (niveau 3) ; intégration Active Directory / LDAP / SSSD (Radio France, Naarea) ; boot PXE / Preseed, LTSP pour postes légers (UCAD) ; DNS BIND, pare-feu iptables ; compilation et allègement de noyau (parc recyclé). Unix AIX, Solaris, HP-UX (migrations INPI, Sungard GP3). Windows et Samba en contextes mixtes (TPE, musée).
Centreon, Grafana, Prometheus ; trajectoire Nagios → Centreon → Prometheus (INPI, Naarea). Graylog, Elastic Stack pour journaux et corrélation. Métrologie JMX (Tomcat/Java). Tableaux de bord technico-fonctionnels d’exploitation.
SAN HP 3PAR, iSCSI, Fibre Channel, NFS ; Ceph, stockage objet S3 / MinIO ; MySQL Galera + ProxySQL. PRA / PRI VMware Site Recovery Manager, réplication inter-datacenters et migrations de salles (INPI). Sauvegardes : Bacula, BackupPC, NetBackup, Veeam.
VMware vSphere (4.0→6.0), oVirt / KVM (migration et exploitation, INPI), Proxmox, Hyper-V ; OpenStack (NUBO, ministère). Kubernetes & Helm (Onyxia / Nubonyxia). Docker ; Apptainer ; premiers clusters via Rancher / RancherOS (INPI). PRA inter-DC avec VMware SRM.
MySQL / MariaDB, PostgreSQL, Oracle (exploitation), MongoDB, MaxDB. Stacks Tomcat / Java, Apache NiFi, CMDBuild (RADAR DGFIP). Intégrations PHP, Node, Heurist (SHS BnF). Ext JS (IHM métier).
Ansible (Tower), Terraform (VM OpenStack), Puppet, SaltStack ; Git, Jenkins, GitLab CI, chaînes release Bercy/BnF/INPI ; Rundeck → Ansible Tower (Radio France). Dollar Universe (ordonnancement). Bamboo / SVN (époque Sungard).
Bash/shell, Python, JavaScript/React, Go, Ext JS ; Django, PHP, VBA/AutoIt. Projets récents : FastAPI, RAG, Whisper. En production : agents n8n, API Claude, inférence locale Ollama / Mistral (TPE), scripts d’exploitation et Selenium (checks prod).
Slurm, InfiniBand, Apptainer (MPI, charges scientifiques), plateformes Lenovo ; zones réseau protégées, LDAP dédié (Naarea). Masters Linux durcis selon guides ANSSI, MCS. Cyberwatch (lancement INPI, conseil Radio France).
Formation
2004
Bac+5 — Expert en système d'information
Parcours type : Bac — BTS — cursus EPSI (LIS, DGC…) — Master / expertise SI.
Stages ingénieur : ISTA, STMI, METO X SILICIO, LFB, LIS, DGC (1999–2005). À compléter dans index.html ou dans ce JSON puis npm run build.
Documents
CV et présentations en HTML imprimable (PDF), plus les données brutes (JSON) et un profil texte structuré pour les ATS et les outils d’IA des recruteurs.
Le CV synthétique, dense, qui tient sur une page A4. À privilégier pour les candidatures classiques, les commerciaux ESN et les premiers contacts.
Ouvrir le fichier brutFormat aéré sur plusieurs pages, présentation soignée et lisible. Idéal pour les recruteurs IT et les chasseurs de têtes qui veulent du détail.
Ouvrir le fichier brutMon profil sous l’angle humain : posture, soft skills, valeurs, engagements et parcours raconté. Sans jargon, pour un premier entretien.
Ouvrir le fichier brutPile technique exhaustive, architectures déployées, diagnostics signature et référentiels. Pour qui veut juger l’expertise sur pièces.
Ouvrir le fichier brutCopie fidèle de data/site.json : même source que la vitrine et les CV générés. Idéal pour importer le profil dans un autre système ou pour un traitement automatisé.
Ouvrir le fichier brut Vue pretty (colorée / lisible)Version tout texte, titres et listes, métadonnées en en-tête : pensée pour être lue par des outils de matching et des LLM intégrés aux ATS.
Ouvrir le fichier brut Vue pretty (colorée / lisible)Contact
Pour un échange sur une mission ou un besoin d'expertise Linux / intégration.
7 ans
Premier ordinateur : PC XT avec processeur 8088 à 8 MHz, 512 Ko de RAM, deux lecteurs de disquettes 5,25 pouces (360 Ko), clavier 84 touches, écran CGA, MS-DOS 2.21 ; aussi la découverte du langage Logo ; d’abord à la maison, notre premier logiciel de type base de données : un logiciel de généalogie familiale.
8 ans
Bases de GW-BASIC ; MS-DOS et création de fichiers batch (.bat).
10 ans
Premier démontage d’un ordinateur, puis réinstallation complète en autonomie après effacement des données : formatage des disquettes, formatage des disques durs, configuration du CONFIG.SYS et de l’AUTOEXEC.BAT.
11 ans
Initiation à la PAO (publication assistée par ordinateur), dans le cadre de cours à Paris.
12 ans
Apprentissage de Turbo Pascal et premiers développements de jeux vidéo ; premiers pas en C.
13 ans
Création d’un club informatique au collège ; première découverte d’Internet à l’université.
14 ans
Deuxième ordinateur : 486 DX à 40 MHz, 4 Mo de RAM, lecteur de disquettes 3,5 pouces, disque dur 250 Mo, écran VGA ; machine sous MS-DOS 6.2 avec Windows 3.1.
16 ans
Premières installations de Linux sur mes machines personnelles ; premières compilations de noyau ; partage de la connexion Internet via ipchains.
17 ans
Premières LAN party.