En ligne · code public
Site d'information sur les incendies, Gironde 2026
Créé pendant les incendies de Gironde de 2026 : un site en cinq langues qui oriente vers les informations officielles sur la situation, les évacuations, les hébergements et les façons d'aider. Chaque fait indique sa source et sa date de vérification ; ce qui ne peut pas être vérifié renvoie à la source plutôt que d'être deviné. Il a été consulté plus de 1 400 fois au cours de son premier mois.
- Vérification des sources
- Contrôles de fraîcheur
- Cinq langues
Plateforme propre
Plateforme de gestion pour restaurants et bars
Recettes, cartes, stocks, cocktails, événements, personnel, marketing et caisse sous forme de modules connectés, sur un seul modèle de données, avec son propre backend et des tests automatisés. Puis repensée en plateforme modulaire, avec des contrats partagés entre les modules et des décisions d'architecture documentées.
- Architecture logicielle
- Modélisation des données
- Conception modulaire
Développement propre
Stocks multi-sites fondés sur un journal d'événements
Un système de stocks pour les entreprises à plusieurs sites. Chaque livraison, chaque ajustement et chaque perte est enregistré comme un événement, et le stock actuel est calculé à partir de cet historique, par produit, variante et site. C'est la logique sur laquelle repose une synchronisation de stocks fiable.
- Logique de stock
- Historique d'événements
- Traçabilité
Outils propres · web et mobile
Transcription et résumés par IA
Un espace de transcription : les enregistrements sont traités en arrière-plan, les intervenants sont distingués, et les transcriptions peuvent être recherchées et retraitées. À côté, une application web et mobile qui transforme un texte ou un audio en résumé court, en points clés, détaillé ou simplifié.
- Transcription audio
- Résumés par IA
- Applications web et mobiles
Code public
Des modèles de prédiction reproductibles
Un processus de machine learning reproductible pour un défi public de prédiction sur la vaccination contre la grippe : expériences pilotées par des fichiers de configuration, modèles de gradient boosting ajustés et combinés, probabilités calibrées.
- Machine learning
- Expériences reproductibles
- Prédictions calibrées