À propos

J’ai commencé à construire pour le web en 2023, avec HTML, CSS et React, puis je suis descendu dans la pile : TypeScript et Node, puis Python, Django et PostgreSQL, puis le travail sur Docker, Nginx et la CI, celui qui décide si un logiciel résiste à la production.

Aujourd’hui, l’essentiel de mon travail consiste à livrer des systèmes complets à de petites structures qui ont besoin de fiabilité : une agence de trek qui prend des réservations sur la capacité réelle de ses départs, une association qui publie en deux langues, un guide de haute montagne dont le site devait donner à sentir la montagne.

Ma façon de travailler#

Je pars des données et des modes de défaillance, pas des écrans. Ce qui doit rester vrai (un départ ne peut pas être surréservé, un compte d’équipe ne peut pas devenir superutilisateur, une sauvegarde doit pouvoir être restaurée) détermine le modèle, et l’interface en découle.

Je teste sur le vrai système. Plusieurs des défauts les plus sérieux de mes projets ne sont apparus qu’avec les images de production, un vrai PostgreSQL et un proxy HTTPS : c’est donc là que tournent les vérifications de mise en production. Quand quelque chose casse, j’écris pourquoi, dans le commit, le commentaire de code ou un rapport, pour que la personne suivante (souvent moi) n’ait pas à le redécouvrir.

Ce qui m’intéresse#

L’architecture backend et les frontières entre services. L’authentification et la sécurité des sessions. Une performance qui vient de ce qu’on ne rend pas, plutôt que d’astuces. Des interfaces utilisables au clavier, sur un téléphone lent, en français. Les outils de développement qui transforment une correction durement gagnée en comportement par défaut : c’est pourquoi j’ai extrait mon propre starter full-stack.

Où je vais#

J’évolue progressivement vers l’ingénierie de l’IA et de l’apprentissage automatique. Je n’y suis pas encore, et je préfère montrer le travail plutôt que revendiquer le titre. Je suis un programme de 100 jours sur les mathématiques du ML : d’abord l’algèbre linéaire, puis le calcul, les probabilités et l’optimisation, implémentés en NumPy sans bibliothèque de ML. J’étudie aussi, en parallèle, les fondamentaux de l’informatique.

L’objectif est d’apporter aux fonctionnalités intelligentes la même discipline qu’aux systèmes web : mesurables, testées, et honnêtes sur leurs limites.