Chaque projet raconte la même histoire : j'ai identifié un vide, j'ai construit la solution, je peux dire ce que ça a changé.
NetBird — remplacer OpenVPN
en cours
Le vide : OpenVPN : obsolète, config manuelle à chaque départ/arrivée, personne ne sait le dépanner à ma place.
Ce qui a changé : Un réseau privé propre, géré via interface, où chaque machine est ajoutée en deux clics.
Le contexte
L’époque d’OpenVPN est finie. Chaque modification du réseau était la main sur un fichier de config, une ligne à changer, un redémarrage. Personne d’autre que moi ne pouvait le faire — et quand j’étais en congés, c’était l’embouteillage.
Ce que j’ai construit
NetBird, self-hosté : un overlay réseau WireGuard, avec une interface d’administration. Les machines s’enregistrent, les règles sont visibles, les accès se révoquent proprement.
Ce que ça montre
Passer d’un outil que je suis seul à détenir à un outil que l’équipe comprend. C’est le passage exact entre l’artisanat et l’industriel.
Ce que j’ai appris
WireGuard est plus simple qu’on ne le dit ; NetBird ajoute la couche d’orchestration qui manquait. La partie la plus délicate, c’est la gestion des clés et de la rotation.
Un VPN moderne, self-hosté, que toute l'équipe peut utiliser sans me demander.
Toolbox — installer sans y penser
en cours
Le vide : Chaque réinstallation = une demi-journée perdue à refaire les mêmes gestes, avec le risque d'oublier un réglage de sécurité.
Ce qui a changé : Un poste collaborateur devient opérationnel en une commande, toujours de la même façon — clés SSH, outils métier, configs.
Le contexte
À chaque réinstallation, la même playlist de gestes : clés SSH, paquets, configurations, outils de l’entreprise. Chaque série de gestes est un risque d’oubli — et les postes des collaborateurs ne pardonnent pas les oublis.
Ce que j’ai construit
Toolbox : un ensemble Ansible + scripts versionnés qui installe les outils de l’entreprise sur les postes des collaborateurs, à partir d’une checklist unique. La même machine fraîche finit toujours dans le même état.
Ce que ça montre
Ce que je code dans un utilitaire interne est le même réflexe que dans l’infra : une séquence reproductible, un contrat de qualité. Le maintien est immédiat en peer review parce qu’il y a une seule source de vérité : le script.
Un ensemble d'Ansible et de scripts qui transforme une machine en poste collaborateur prêt, sans intervention manuelle.
LLM local — vers un gateway LiteLLM / Bifrost AI
en cours
Le vide : Je dois comprendre l'outillage IA de l'intérieur, pas rester spectateur des articles — et préparer l'infra IA de demain sans improviser.
Ce qui a changé : Une expérimentation LLM locale qui a débouché sur un POC en cours : gateway LiteLLM / Bifrost AI, providers OVH AI Endpoints et Mistral, et un test de harness pour d'éventuels projets IA.
Le contexte
L’appétit : comprendre l’outillage IA de l’intérieur. Ce qui a commencé comme une expérimentation — faire tourner un modèle en local sur l’infra maison, comprendre la couche système (mémoire, quantification, latence) que les abstractions masquent — devient un chantier structuré.
Ce que j’ai construit
- Expérimentation locale : une stack maison pour faire tourner des LLM, piloter la mémoire, les contextes et les échanges d’API. C’est ce travail qui m’a mené au POC suivant.
- POC gateway IA en cours : LiteLLM / Bifrost AI Gateway comme point d’entrée unique, branché sur deux providers — OVH AI Endpoints et Mistral. Le but : router, limiter, observer les appels modèles comme on route du trafic réseau.
- Évaluation d’outillage : tests de harness et cadrage de projets IA potentiels, pour séparer ce qui mérite une industrialisation de ce qui reste de l’exploration.
Ce que ça montre
Passer de consommateur d’IA à opérateur d’IA. Un gateway IA, ça se raisonne comme une infra réseau : routes, quotas, supervision, chaîne de responsabilité. C’est le même métier, la couche change.
Où j’en vais
Approfondir les LLM, les infrastructures IA et leurs opérations — c’est la direction que documente ce site. Le POC devient la base si un vrai besoin produit se précise.
De l'expérimentation LLM en local à un POC de gateway IA — LiteLLM / Bifrost, providers OVH AI Endpoints et Mistral.