Fiche technique · JB-2026 · Rév. 4

Portrait de Julien Bonnet

Julien Bonnet

Développeur Full-Stack & Lead Technique Occitanie · Nîmes / Montpellier

Deux fronts, un même niveau d'exigence : le web full-stack, avec l'architecture de Veliko, plateforme sociale B2B visant 100 000 utilisateurs simultanés ; et l'IA locale, des LLM auto-hébergés à la génération d'images, de vidéo et de 3D sur mon propre matériel. Double culture hardware et software, du fer à souder au reverse proxy.

cible de charge simultanée, Veliko V2
100 k utilisateurs
débit mesuré sur le homelab
7 Gbps
Activité GitHub2 458contributions sur 12 moisdont 2 168 commits audités · monorepo Veliko
Projets

Construit, mesuré, en production

Une sélection de projets personnels et clients. Chaque fiche indique ce qui tourne réellement, pas ce qui est prévu.

  1. Robotique et embarqué

    Robot holonome ESP32

    Trois roues à 120 degrés, cinématique inverse en MicroPython, trois ponts en H, animations LED par état. Le serveur web tourne sur l'ESP32 lui-même : API JSON et dashboard HTML animé, interrogé toutes les 100 ms.

    dashboard web embarqué sur le microcontrôleur

  2. Self-hosting durci

    Serveur CV auto-hébergé

    Plateforme Flask de distribution de CV : SSL/TLS, monitoring temps réel, notifications. En production continue sur le homelab depuis 2024.

    en production depuis 2024

    Code source ↗
  3. Premier client réel

    Montarnaud Handball Club

    Site du club développé de bout en bout : full-stack, sécurisation des sockets et de l'email (SPF, DKIM, DMARC), hébergement et maintenance, puis cache d'images et monitoring temps réel.

    client réel · site en production

  4. DevOps appliqué

    Pipelines CI/CD

    Chaînes complètes d'intégration et de déploiement : Ansible, Packer, GitHub Actions, SonarQube, tests de charge k6, Kubernetes et Helm. Cible du projet de Mastère : la pipeline de Veliko, déjà dockerisée sur infrastructure dédiée.

    quality gates · tests de charge · déploiement réel

Annexe A

Archives 2021 → 2025

Les projets des années d'apprentissage, conservés pour la traçabilité : du banc d'électronique du BTS aux premières applications web et desktop.

Également au catalogue YPass 2025 : gestionnaire de mots de passe desktop (C#, Avalonia UI, MVVM), audit de sécurité en temps réel. Minirobots autonomes 2023 : navigation autonome Arduino : détection d'obstacles, suivi de ligne, décisions temps réel. Électronique de puissance 2021 : tableaux de commandes haute tension du BTS : protections redondantes, monitoring, ergonomie opérateur.

IA locale

L’IA qui tourne à la maison

Pas d'API, pas de cloud : des modèles qui tournent sur mon propre matériel, intégrés à des outils que j'écris. Le terrain de jeu : une RTX 4090 dédiée au calcul et un NAS qui héberge les serveurs LLM.

  1. Assistant IA 100 % local

    Dolphin

    MoltBot et Ollama (llama3.1:8b) dans un container sur TrueNAS Scale : mémoire persistante, fichiers d'identité, intégration Discord, gateway systemd. 72 heures de debugging pour un assistant qui ne dépend d'aucun cloud.

    72 h de debug · zéro dépendance cloud

  2. Outillage IA générative

    Custom nodes ComfyUI

    Pack comfyui_prompt_enhancer : un nœud image vers prompt via modèle vision local, un nœud texte vers texte. Auto-découverte des serveurs LLM locaux (LM Studio, Ollama), nettoyage des balises de raisonnement des modèles récents.

    2 nœuds · compatible LM Studio et Ollama

  3. Pipeline diffusion complet

    Génération image, vidéo et 3D

    ComfyUI Portable et 37 custom nodes : diffusion d'images (SD, FLUX), vidéo (WAN 2.x) et image vers 3D avec extraction de texture (Hunyuan3D 2.1). Quand les wheels n'existent pas, compilation CUDA from source : PyTorch 2.10, CUDA 13.1, ciblage d'architecture explicite.

    37 custom nodes · compilation from source

  4. Inférence sur le réseau 10G

    Serveurs LLM auto-hébergés

    Ollama et LM Studio en multi-serveurs : llama3.1, Qwen, Gemma, Mixtral testés et comparés. Les modèles servent les outils maison, de Dolphin aux nodes ComfyUI, via des API locales standardisées.

    multi-serveurs · llama3.1 / Qwen / Gemma / Mixtral

Homelab

Un datacenter miniature, administré seul

Cœur réseau 10GbE SFP+ (MikroTik), NAS TrueNAS Scale en ZFS, VMs, DNS filtrant, VPN WireGuard et serveurs LLM : de la production personnelle réelle, pas un tutoriel. C'est le banc d'essai de tout ce que je mets ensuite en production ailleurs.

La même infrastructure fait tourner la génération d'images et de vidéos en local (ComfyUI, 37 custom nodes, compilation CUDA from source quand il le faut) et des LLM auto-hébergés.

Valeurs mesurées

Fibre WAN 8 Gbps symétriques, SFP+
Débit internet mesuré 7 Gbps après diagnostic d’un binding IPv6 qui plafonnait le lien à 2,34 Gbps
SMB interne 6,7 Gbps checkpoint de 6 Go copié en 7 secondes
Calcul RTX 4090 dédiée IA, affichage isolé sur un second GPU
Topologie simplifiée
Fibre 8 Gbps
Cœur 10GbE SFP+
Workstation · 3 NICs
TrueNAS Scale · ZFS
VMs et services

Services auto-hébergés

  • Pi-hole
  • WireGuard
  • Ollama / LM Studio
  • Dolphin
  • CV en ligne
Parcours

Du hardware au software

Avant le web : l'électronique. RAM programmée en hexadécimal, moteurs synchrones, microcontrôleurs. Cette base hardware change la façon de concevoir du logiciel : au plus près de la machine.

  1. 2025 → auj. Développeur Full-Stack & Lead Technique Veliko
  2. 2025 → auj. Mastère Web Development, Software & IoT Ynov Campus Montpellier
  3. 2024 Développeur web, site du club en production Montarnaud Handball Club
  4. 2023 → 2025 Bachelor Informatique Ynov Campus Montpellier
  5. 2019 → 2021 BTS Systèmes Numériques (électronique) Montpellier

Langues Français natif · Anglais B2 · Allemand A2

Contact

Un poste, un projet, une question d’architecture ?

Réponse directe, sans intermédiaire. L'email est le canal le plus rapide.

Sous contrat aujourd’hui ; pour la rentrée 2026, la porte reste entrouverte.

julien.bonnet77@outlook.fr