DemosDémos

Interactive portfolio pieces — separate from the home page.

Pièces interactives du portfolio — distinctes de la page d’accueil.

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Estimaciones

PWA demoDémo PWA

Produce purchase planning — fictional data, English UI.

Planification d’achats de fruits — données fictives, UI anglaise.

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React PWA: partners, growers, weekly grids, estimated vs actual tracking. Pick any partner profile — no password. This is not the client environment.

Stack: React 18, Vite, Tailwind CSS, React Router, PWA (Workbox). Static front + mocked data. Typical client prod: Vercel (front) + Render (API).

PWA React : partenaires, producteurs, grilles hebdomadaires, suivi estimé vs réel. Choisir n’importe quel profil partenaire — pas de mot de passe. Ce n’est pas l’environnement client.

Stack : React 18, Vite, Tailwind CSS, React Router, PWA (Workbox). Front statique + données mockées. Prod client typique : Vercel (front) + Render (API).

React 18 · Vite · Tailwind · React Router · PWA / Workbox

LLM chatbotChatbot LLM

Qwen3 MoE Llama 3.1 8B

Open WebUI, 780M iGPU, testing and demonstration — especially MoE.

Open WebUI, iGPU 780M, test et démonstration — surtout MoE.

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Auto-login into Open WebUI. Ollama backend on a mini PC, Radeon 780M iGPU. Conversations are not persisted between visitors.

For testing and demonstrating what a small 780M iGPU can produce, especially on MoE models, which fit this architecture well. The first message can take longer (model load).

Auto-login vers Open WebUI. Backend Ollama sur mini PC, iGPU Radeon 780M. Conversations non persistées entre visiteurs.

Pour tester et démontrer ce qu’un petit iGPU 780M peut produire, en particulier sur des modèles MoE, bien adaptés à cette architecture. Premier message parfois plus long (chargement du modèle).

Open WebUI · Ollama · iGPU 780M · MoE (Qwen3-30B-A3B)

Depiedencap — AI assistantDepiedencap — assistant IA

RAG demoDémo RAG Forum

About twenty years of data, RAG on a 100% open-source Discourse forum.

Environ vingt ans de données, RAG sur un forum Discourse 100 % open source.

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Demo session independent of a forum account. The forum holds about twenty years of data, migrated to Discourse in search of a 100% open-source solution. RAG over those archives: bge-m3 embeddings + Qwen LLM (MoE), inference on the homelab, forum in production on a VPS.

Session démo indépendante du compte forum. Le forum porte environ vingt ans de données, migrées vers Discourse dans une recherche de solution 100 % open source. RAG sur ces archives : embeddings bge-m3 + LLM Qwen (MoE), inférence sur le homelab, forum en prod sur VPS.

Discourse AI · RAG · Ollama · Qwen MoE + bge-m3

Paris trees — web mapArbres de Paris — carte web

Map demoDémo carte

City of Paris open data, 200,137 trees — zone and species filters, density, heatmap and point views.

Open data Ville de Paris, 200 137 arbres — filtres par zone et par espèce, vues densité, heatmap et points.

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Standalone web map generated by a Python script from the City of Paris open data (CSV): aggregation by zone and species, an 8,000-point sample for the heatmap, indicators recomputed on the fly. It complements the Master P02 project (exploratory analysis, Folium maps). This is a web mapping demo; my desktop GIS work (QGIS, ArcGIS: coastal monitoring, orthorectification) is described in the CV, not shown here.

Carte web autonome générée par un script Python à partir de l’open data de la Ville de Paris (CSV) : agrégation par zone et par espèce, échantillon de 8 000 points pour la heatmap, indicateurs recalculés à la volée. Elle complète le projet P02 du Master (analyse exploratoire, cartes Folium). C’est une démo de cartographie web ; mon travail en SIG de bureau (QGIS, ArcGIS : suivi du trait de côte, orthorectification) est décrit dans le CV, pas montré ici.

Python · Leaflet · Leaflet.heat · OpenStreetMap · Open Data Paris

Machine learning demosDemos Machine Learning

ML landingLanding ML

Sentiment, Street Vision, POC — Streamlit UIs on k3s.

Sentiment, Street Vision, POC — UIs Streamlit sur k3s.

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Models served continuously (FastAPI + Streamlit). MLflow / MinIO tracking stays inside the cluster — no public MLflow UI.

Modèles servis en continu (FastAPI + Streamlit). Tracking MLflow / MinIO interne au cluster, pas d’UI MLflow publique.

FastAPI · Streamlit · TensorFlow / SegFormer · k3s