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(Retrait doublons entre Nouveautés/Assistants IA, suppression dépendances API externes, réduction backlog de ~170 à ~40 items) |
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{| class="wikitable" | {| class="wikitable" | ||
! Couche !! Modèle !! Alias(s) !! | ! Couche !! Modèle !! Alias(s) !! Taille | ||
|- | |- | ||
| rowspan=" | | rowspan="7" style="text-align:center; vertical-align:middle; background:#f0f0f0;"| '''HYBRID-CLOUD''' | ||
| '''Qwen3. | | '''Qwen3.6-35B''' || flash, default, thinking, vision || Option 135B MoE / 3B actif | ||
|- | |- | ||
| '''Qwen3.8-Flash-Next''' || flash, default, thinking, | | '''Qwen3.8-Flash-Next''' || flash, default, thinking, vision, max || Option 2125B MoE, 51B n-grames internes, 6B actif, 1M contexte | ||
|- | |- | ||
| '''MiniMax-H3''' || video || 33B | | '''MiniMax-H3''' || video || 33B dense | ||
|- | |- | ||
| '''BGE-M3''' || embedding || 568M | | '''BGE-M3''' || embedding || 568M | ||
| Line 139: | Line 139: | ||
| '''BGE-reranker-v2-m3''' || reranker || 568M | | '''BGE-reranker-v2-m3''' || reranker || 568M | ||
|- | |- | ||
| '''FLUX.2-klein-4B''' || | | '''FLUX.2-klein-4B''' || image || 4B | ||
|- | |||
| '''GLiNER2.5-Multi-V1''' || privacy || 287M, mDeBERTa-v3-base — privacy filter: [https://api-llm-privacy-proxy-gliner2.infocepo.com api-llm-privacy-proxy-gliner2] | |||
|- | |||
| '''Public-Cloud''' || '''GLM-5.3-Flash''' || max || 320B MoE / 18B actif — 1M contexte, multimodal | |||
|- | |- | ||
| rowspan="2" style="text-align:center; vertical-align:middle; background:#f0f0f0;"| '''LOCAL''' | | rowspan="2" style="text-align:center; vertical-align:middle; background:#f0f0f0;"| '''LOCAL''' | ||
| ''' | | '''Qwen3.5-9B''' || flash, default, thinking, vision || Option 1 9B dense | ||
|- | |- | ||
| '''Qwen3.8-27B''' || flash, default, thinking, vision | | '''Qwen3.8-27B''' || flash, default, thinking, vision, max || Option 2 27B dense | ||
|} | |} | ||
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= Nouveautés = | = Nouveautés = | ||
== Nouveautés implémentés | == Nouveautés implémentés == | ||
* [https://github.com/ynotopec/api-txt2image '''api-txt2image'''] (2026- | * [https://github.com/ynotopec/tricoteuses-k8s '''tricoteuses-k8s'''] (2026-09-08) : Kubernetes deployment for tricoteuses-juridique | ||
* [https://github.com/ynotopec/dind-build '''dind-build'''] (2026-08- | * [https://github.com/ynotopec/dashboard-superset-mcp '''dashboard-superset-mcp'''] (2026-09-07) : Automate Apache Superset dashboard creation via MCP server 6.1.0+ | ||
* [https://github.com/ynotopec/quality-gate '''quality-gate'''] (2026-08-28) : | * [https://github.com/ynotopec/api-txt2image '''api-txt2image'''] (2026-09-02) : Text-to-image generation API for AI-powered image creation | ||
* [https://github.com/ynotopec/omnivoice-tts '''omnivoice-tts'''] (2026-09-01) : omnivoice-tts | |||
* [https://github.com/ynotopec/superset-k8s '''superset-k8s'''] (2026-09-01) : superset-k8s | |||
* [https://github.com/ynotopec/dind-build '''dind-build'''] (2026-08-31) : Docker-in-Docker build factory on Kubernetes — build, push, pull via K8s DinD pod | |||
* [https://github.com/ynotopec/quality-gate '''quality-gate'''] (2026-08-28) : quality-gate | |||
* [https://github.com/ynotopec/agent-saas '''agent-saas'''] (2026-08-27) : SaaS AI agent platform — deploy autonomous AI agents as a service | * [https://github.com/ynotopec/agent-saas '''agent-saas'''] (2026-08-27) : SaaS AI agent platform — deploy autonomous AI agents as a service | ||
* [https://github.com/ynotopec/api-convert2md '''api-convert2md'''] (2026-08-26) : Document-to-Markdown conversion API — clean markdown from various formats | * [https://github.com/ynotopec/api-convert2md '''api-convert2md'''] (2026-08-26) : Document-to-Markdown conversion API — clean markdown from various formats | ||
* [https://github.com/ynotopec/qwen36-sglang '''qwen36-sglang'''] (2026-08-24) : Qwen 3.6 deployment with SGLang for high-performance inference | * [https://github.com/ynotopec/qwen36-sglang '''qwen36-sglang'''] (2026-08-24) : Qwen 3.6 deployment with SGLang for high-performance inference | ||
* [https://github.com/ynotopec/trafilatura-local '''trafilatura-local'''] (2026-08-23) : | * [https://github.com/ynotopec/trafilatura-local '''trafilatura-local'''] (2026-08-23) : trafilatura-local | ||
* [https://github.com/ynotopec/api-rag '''api-rag'''] (2026-08-19) : RAG API — semantic search over knowledge bases with retrieval-augmented generation | * [https://github.com/ynotopec/api-rag '''api-rag'''] (2026-08-19) : RAG API — semantic search over knowledge bases with retrieval-augmented generation | ||
* [https://github.com/ynotopec/models-todo '''models-todo'''] (2026-08-19) : | * [https://github.com/ynotopec/models-todo '''models-todo'''] (2026-08-19) : models-todo | ||
* [https://github.com/ynotopec/minimax-music3 '''minimax-music3'''] (2026-08-18) : | * [https://github.com/ynotopec/minimax-music3 '''minimax-music3'''] (2026-08-18) : minimax-music3 | ||
* [https://github.com/ynotopec/hermes-img-gen-infocepo '''hermes-img-gen-infocepo'''] (2026-08-15) : | * [https://github.com/ynotopec/hermes-img-gen-infocepo '''hermes-img-gen-infocepo'''] (2026-08-15) : hermes-img-gen-infocepo | ||
* [https://github.com/ynotopec/ask-multiple-pdfs '''ask-multiple-pdfs'''] (2026-08-14) : A Langchain app that allows you to chat with multiple PDFs | |||
* [https://github.com/ynotopec/openclaw-install '''openclaw-install'''] (2026-08-14) : OpenClaw installer — setup script for OpenClaw AI assistant deployment | |||
* [https://github.com/ynotopec/api-llm-custom '''api-llm-custom'''] (2026-08-13) : Custom LLM proxy API — route requests to any language model backend | * [https://github.com/ynotopec/api-llm-custom '''api-llm-custom'''] (2026-08-13) : Custom LLM proxy API — route requests to any language model backend | ||
* [https://github.com/ynotopec/infocepo-infra-mcp '''infocepo-infra-mcp'''] (2026-08-12) : | * [https://github.com/ynotopec/infocepo-infra-mcp '''infocepo-infra-mcp'''] (2026-08-12) : infocepo-infra-mcp | ||
* [https://github.com/ynotopec/api-mcp-openai '''api-mcp-openai'''] (2026-08-11) : AI MCP OpenAI Integration | * [https://github.com/ynotopec/api-mcp-openai '''api-mcp-openai'''] (2026-08-11) : AI MCP OpenAI Integration | ||
* [https://github.com/ynotopec/api-embedding '''api-embedding'''] (2026-08-07) : Text embedding API — convert text to vector embeddings for semantic search | * [https://github.com/ynotopec/api-embedding '''api-embedding'''] (2026-08-07) : Text embedding API — convert text to vector embeddings for semantic search | ||
* [https://github.com/ynotopec/api-reranker '''api-reranker'''] (2026-08-06) : Cross-encoder reranking API for improving search retrieval quality ( | * [https://github.com/ynotopec/api-reranker '''api-reranker'''] (2026-08-06) : Cross-encoder reranking API for improving search retrieval quality | ||
* [https://github.com/ynotopec/nemotron-embed '''nemotron-embed'''] (2026-07-31) : nemotron-embed | |||
* [https://github.com/ynotopec/coder-brain '''coder-brain'''] (2026-07-28) : AI-powered code analysis and generation engine | |||
* [https://github.com/ynotopec/translate-rt '''translate-rt'''] (2026-07-28) : Real-time translation API — multilingual translation with low latency | |||
* [https://github.com/ynotopec/qwen3.5-fp8-vllm '''qwen3.5-fp8-vllm'''] (2026-07-27) : Qwen 3.5 FP8 vLLM model deployment | |||
* [https://github.com/ynotopec/ai-assistant '''ai-assistant'''] (2026-07-17) : General-purpose AI assistant with task execution capabilities | |||
* [https://github.com/ynotopec/ai-security '''ai-security'''] (2026-07-17) : AI security tools — audit and harden LLM deployments against common attacks | |||
* [https://github.com/ynotopec/api-audio2txt '''api-audio2txt'''] (2026-07-17) : Fast audio-to-text transcription API with real-time Whisper model support | |||
* [https://github.com/ynotopec/api-audio2txt-gemma4 '''api-audio2txt-gemma4'''] (2026-07-17) : Gemma 4-powered audio transcription API for speech-to-text conversion | |||
* [https://github.com/ynotopec/api-audio2txt-qwen3 '''api-audio2txt-qwen3'''] (2026-07-17) : Qwen 3-based audio transcription API leveraging advanced language model capabilities | |||
* [https://github.com/ynotopec/api-diarization '''api-diarization'''] (2026-07-17) : Speaker diarization API — identifies and separates multiple speakers in audio streams | |||
* [https://github.com/ynotopec/api-image '''api-image'''] (2026-07-17) : Image processing API — resize, convert, analyze, and transform images | |||
* [https://github.com/ynotopec/api-lightrag '''api-lightrag'''] (2026-07-17) : Lightweight RAG (Retrieval-Augmented Generation) API for document-based Q&A | |||
* [https://github.com/ynotopec/api-llm-privacy-proxy '''api-llm-privacy-proxy'''] (2026-07-17) : LLM privacy proxy — filter secrets and sensitive data from API calls | |||
* [https://github.com/ynotopec/api-llm-privacy-proxy-gliner2 '''api-llm-privacy-proxy-gliner2'''] (2026-07-17) : GLiNER2-powered LLM privacy proxy for named entity detection and filtering | |||
* [https://github.com/ynotopec/api-llm-privacy-proxy-openmed '''api-llm-privacy-proxy-openmed'''] (2026-07-17) : OpenMED-powered LLM privacy proxy for medical text privacy filtering | |||
* [https://github.com/ynotopec/api-ocr '''api-ocr'''] (2026-07-17) : Document OCR API — extract text, tables, and structure from scanned documents | |||
* [https://github.com/ynotopec/api-realtime-ai '''api-realtime-ai'''] (2026-07-17) : Real-time AI inference API with low-latency streaming responses | |||
* [https://github.com/ynotopec/api-tts-omnivoice '''api-tts-omnivoice'''] (2026-07-17) : Text-to-speech API powered by OmniVoice for natural voice synthesis | |||
* [https://github.com/ynotopec/api-txt2audio '''api-txt2audio'''] (2026-07-17) : Text-to-audio generation API for converting text content to audio output | |||
* [https://github.com/ynotopec/artificial-human '''artificial-human'''] (2026-07-17) : Artificial human simulation — explore the boundary between human and AI behavior | |||
* [https://github.com/ynotopec/audio2txt '''audio2txt'''] (2026-07-17) : audio2txt | |||
* [https://github.com/ynotopec/common-good-accelerator '''common-good-accelerator'''] (2026-07-17) : Platform for accelerating common good and social impact initiatives | |||
* [https://github.com/ynotopec/dgx-memory-fix '''dgx-memory-fix'''] (2026-07-17) : NVIDIA DGX memory management — diagnose and fix memory leaks on GPU systems | |||
* [https://github.com/ynotopec/diff-multi '''diff-multi'''] (2026-07-17) : Multi-format diff tool — compare files, directories, and structured data | |||
* [https://github.com/ynotopec/docker2rootless '''docker2rootless'''] (2026-07-17) : docker2rootless | |||
* [https://github.com/ynotopec/evaluate-my-code '''evaluate-my-code'''] (2026-07-17) : Code evaluation and quality assessment tool — automated peer review | |||
* [https://github.com/ynotopec/github-k8s-example '''github-k8s-example'''] (2026-07-17) : Kubernetes deployment example for GitHub Actions CI/CD pipelines | |||
* [https://github.com/ynotopec/k8s-internet-infrastructure '''k8s-internet-infrastructure'''] (2026-07-17) : Internet infrastructure on Kubernetes — DNS, networking, and routing | |||
* [https://github.com/ynotopec/langextract-demo '''langextract-demo'''] (2026-07-17) : Demo application showcasing langextract for LLM output extraction | |||
* [https://github.com/ynotopec/langfuse-k8s '''langfuse-k8s'''] (2026-07-17) : Langfuse observability deployment on Kubernetes for LLM tracing and monitoring | |||
* [https://github.com/ynotopec/legal-agent '''legal-agent'''] (2026-07-17) : Legal AI agent — assist with legal document analysis and research | |||
* [https://github.com/ynotopec/litellm-proxy '''litellm-proxy'''] (2026-07-17) : LiteLLM proxy — unified API interface for multiple LLM providers | |||
* [https://github.com/ynotopec/llmbench '''llmbench'''] (2026-07-17) : LLM benchmarking suite — measure and compare language model performance | |||
* [https://github.com/ynotopec/mail-search '''mail-search'''] (2026-07-17) : Email search tool — query and analyze inbox contents | |||
* [https://github.com/ynotopec/mediawiki-migrate '''mediawiki-migrate'''] (2026-07-17) : MediaWiki migration tool — migrate and sync wiki content between platforms | |||
* [https://github.com/ynotopec/opencode-demo '''opencode-demo'''] (2026-07-17) : OpenCode CLI demo — open-source alternative for AI-assisted coding | |||
* [https://github.com/ynotopec/realtime-transcription '''realtime-transcription'''] (2026-07-17) : Real-time audio transcription service — live speech-to-text | |||
* [https://github.com/ynotopec/vpn-network '''vpn-network'''] (2026-07-17) : VPN network configuration — secure remote access and networking | |||
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= Priorités = | = Priorités = | ||
=== Top tasks === | |||
== Top tasks == | * [https://github.com/microsoft/markitdown '''markitdown'''] (2026-09-11) : Conversion fichiers et documents bureautiques vers Markdown — pipeline de données pour pipelines IA. (182k⭐, 4.5k/semaine) | ||
* | * [https://github.com/ayghri/i-have-adhd '''i-have-adhd'''] (2026-09-11) : Agent skill pour sortie ADHD-friendly — formatage clair et direct des réponses d'agents IA. (38k⭐, 10k/semaine) | ||
* | * [https://github.com/cathrynlavery/diagram-design '''diagram-design'''] (2026-09-11) : 38 types de diagrammes éditoriaux pour agents de codage (Claude, Codex, Pi). HTML + SVG auto-contenu. (37k⭐, 7k/semaine) | ||
* | * [https://github.com/anthropics/skills '''skills'''] (2026-09-11) : Repository public officiel des compétences d'agents Anthropic. (175k⭐, 2.2k/semaine) | ||
* | * [https://github.com/microsoft/presidio '''Presidio'''] : anonymisation / masquage PII, socle RGPD obligatoire. | ||
* | * [https://github.com/temporalio/temporal '''Temporal'''] : orchestration de workflows critiques et fiables. | ||
* [https://github.com/diegosouzapw/OmniRoute '''OmniRoute'''] : passerelle IA unifiée, auto-fallback, compression de tokens. | |||
* [https://github.com/NVIDIA-NeMo/Guardrails '''NeMo Guardrails'''] : garde-fous et politiques de sécurité IA. | |||
* [https://github.com/langfuse/langfuse '''Langfuse'''] : observabilité, evals et metrics pour pipelines IA. | |||
* [https://github.com/vllm-project/LMCache '''LMCache'''] : couche KV cache ultra-rapide, latence d'inférence réduite. | |||
* [https://github.com/meshery/meshery '''Meshery'''] : gestion cloud native multi-cluster, observabilité. | |||
* [https://github.com/VectifyAI/PageIndex '''PageIndex'''] : RAG vectorless à raisonnement, alternative aux embeddings. | |||
* '''Coût unitaire par tâche''' : chaque API doit exposer son prix/ml/token en temps réel — pas une facture mensuelle. | * '''Coût unitaire par tâche''' : chaque API doit exposer son prix/ml/token en temps réel — pas une facture mensuelle. | ||
* '''Qualité auto''' : précision/hallucination rate branchés sur les sorties IA, avec rollback automatique si qualité < seuil. | * '''Qualité auto''' : précision/hallucination rate branchés sur les sorties IA, avec rollback automatique si qualité < seuil. | ||
== Backlog / Veille Technologique == | === Backlog / Veille Technologique === | ||
=== Agents IA & Orchestration === | === Agents IA & Orchestration === | ||
* [https://github.com/ | * [https://github.com/langchain-ai/langchain '''LangChain'''] : Framework pour applications basées sur les LLM. Le plus mature. (145k⭐) | ||
* [https://github.com/ | * [https://github.com/langgenius/dify '''Dify'''] : Plateforme de développement d'applications IA (LLM Ops). Déployable en self-host. (154k⭐) | ||
* [https://github.com/ | * [https://github.com/browser-use/browser-use '''browser-use'''] : Framework pour contrôler les navigateurs via des agents IA. (112k⭐) | ||
* [https://github.com/ | * [https://github.com/vllm-project/vllm '''vllm'''] : Moteur d'inférence haute performance pour LLMs. (91k⭐) | ||
* [https://github.com/ | * [https://github.com/open-webui/open-webui '''open-webui'''] : Interface web IA (Ollama, OpenAI API, MCP). (151k⭐) | ||
* [https://github.com/ | * [https://github.com/ollama/ollama '''ollama'''] : Get up and running with Kimi-K2.6, GLM-5.2, MiniMax, DeepSeek, gpt-oss, Qwen, Gemma and other models. (180k⭐) | ||
* [https://github.com/n8n-io/n8n '''n8n'''] : Fair-code workflow automation with native AI. 400+ intégrations. (203k⭐) | |||
* [https://github.com/ | * [https://github.com/milvus-io/milvus '''milvus'''] : Base de données vectorielle haute performance. (46k⭐) | ||
* [https://github.com/ | * [https://github.com/qdrant/qdrant '''qdrant'''] : Vector database haute performance. (34k⭐) | ||
* [https://github.com/ | * [https://github.com/minimax-ai/Minimax-Text-01 '''Minimax-Text-01'''] : Modèle LLM open-source Minimax. | ||
* [https://github.com/ | * [https://github.com/langchain-ai/langgraph '''langgraph'''] : Build resilient agents with LangChain. (41k⭐) | ||
* [https://github.com/run-llama/llama_index '''llama_index'''] : LlamaIndex is the leading document agent and OCR platform (52k⭐) | |||
* [https://github.com/mudler/LocalAI '''LocalAI'''] : LocalAI is the open-source AI engine. Run any model on any hardware. (49k⭐) | |||
* [https://github.com/ | * [https://github.com/NVIDIA-SuperSonicInference/SuperSonic '''SuperSonic'''] : SuperSonic by NVIDIA — Super fast inference engine. | ||
* [https://github.com/ | * [https://github.com/sgl-project/sglang '''sglang'''] : SGLang is a high-performance serving framework for large language models. (36k⭐) | ||
* [https://github.com/withastro/flue '''flue''' ] — Framework sandbox pour agents IA : isolation et exécution sécurisée. | |||
* [https://github.com/nousresearch/hermes-agent '''hermes-agent'''] : The agent that grows with you (243k⭐) | |||
* [https://github.com/ | |||
* [https://github.com/ | |||
* [https://github.com/ | |||
* [https://github.com/withastro/flue '''flue''' ] | |||
* [https://github.com/ | |||
=== Audio & TTS === | === Audio & TTS === | ||
* [https://github.com/SYSTRAN/faster-whisper '''faster-whisper (mutualisé)'''] — Transcription speech-to-text optimisée. | |||
* [https://huggingface.co/Qwen/Qwen3-Omni-30B-A3B-Instruct '''Qwen3-Omni-30B-A3B-Instruct'''] — Modèle multimodal Qwen (audio + texte + image). | |||
* [https://github.com/SYSTRAN/faster-whisper '''faster-whisper (mutualisé)'''] — Transcription speech-to-text optimisée | |||
* [https://huggingface.co/Qwen/Qwen3-Omni-30B-A3B-Instruct '''Qwen3-Omni-30B-A3B-Instruct'''] — Modèle multimodal Qwen (audio + texte + image) | |||
=== Génération & Édition d'Images === | === Génération & Édition d'Images === | ||
* [https:// | * [https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI '''ComfyUI''' ] : GUI et backend diffusion model le plus modulaire. (131k⭐) | ||
* [https://github.com/unslothai/unsloth '''unsloth'''] : UI locale pour LLMs et diffusion models. GGUF, MLX, Qwen3.8. (75k⭐) | |||
=== RAG & Traitement de Documents === | === RAG & Traitement de Documents === | ||
* [https://github.com/firecrawl/firecrawl '''firecrawl''' | * [https://github.com/firecrawl/firecrawl '''firecrawl''' ] : API web contextuelle pour search, scrape et interaction. (178k⭐) | ||
* ''' | * [https://github.com/paperless-ngx/paperless-ngx '''paperless-ngx''' ] : Document management : scan, index, archive. ML, OCR. (45k⭐) | ||
* [https:// | * [https://github.com/graphify-labs/graphify '''graphify''' ] : Transforme codebase en graphe de connaissances interrogeable. (115k⭐) | ||
* [https://github.com/ | * [https://github.com/HKUDS/LightRAG '''LightRAG'''] : RAG simple et rapide. (39k⭐) | ||
* [https://github.com/ | * [https://github.com/microsoft/graphrag '''graphrag'''] : RAG modulaire basé sur les graphes. (35k⭐) | ||
* [https://github.com/ | * [https://github.com/infiniflow/ragflow '''ragflow'''] : RAG engine open-source avec capacités Agent. (90k⭐) | ||
* [https://github.com/ | * [https://github.com/headroomlabs-ai/headroom '''headroom''' ] : Compress tool outputs, logs, files et RAG chunks. 20-95% token savings. (69k⭐) | ||
* [https://github.com/ | * [https://github.com/mem0ai/mem0 '''Mem0''' ] — Mémorie à long terme pour agents IA. (64k⭐) | ||
=== APIs à Développer === | === APIs à Développer === | ||
* '''Classificateur IA''' — Classification de contenu | * '''Classificateur IA''' — Classification de contenu. | ||
* '''Résumé mutualisé''' — API de résumé de texte partagée | * '''Résumé mutualisé''' — API de résumé de texte partagée. | ||
* '''NER''' — Reconnaissance d'entités nommées | * '''NER''' — Reconnaissance d'entités nommées. | ||
* '''Compressor''' — Compression de contenu | * '''Compressor''' — Compression de contenu. | ||
=== Infrastructure & Backend === | === Infrastructure & Backend === | ||
* [https://github.com/temporalio/temporal '''Temporal'''] — Orchestration de workflows critiques. | |||
* [https://github.com/temporalio/temporal '''Temporal'''] — Orchestration de workflows critiques | * [https://github.com/LMCache/LMCache '''LMCache''' ] — Couche KV cache ultra-rapide. Réduit latence d'inférence. | ||
* [https://github.com/vllm-project/semantic-router '''Semantic Router'''] — Routage sémantique de requêtes vLLM. | |||
* [https://github.com/LMCache/LMCache '''LMCache''' ] | |||
* [https://github.com/ | |||
=== Outils Dev === | === Outils Dev === | ||
* [https://github.com/Aider-AI/aider '''Aider'''] — Assistant de codage IA en ligne de commande | * [https://github.com/Aider-AI/aider '''Aider'''] — Assistant de codage IA en ligne de commande. | ||
* [https://github.com/continuedev/continue '''Continue'''] — Extension IDE IA (VS Code, JetBrains) | * [https://github.com/continuedev/continue '''Continue'''] — Extension IDE IA (VS Code, JetBrains). (35k⭐) | ||
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= Assistants IA & outils cloud = | = Assistants IA & outils cloud = | ||
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- Déployer une stack type Hermes WebUI + Ollama + GPU
- Ajouter un modèle de chat et un modèle de résumé
- Brancher des données internes via RAG + embeddings
- 2. Lancer un lab cloud
- Créer un petit cluster Kubernetes, OpenStack ou bare-metal
- Mettre en place un pipeline de déploiement (Helm, Ansible, Terraform…)
- Ajouter un service IA : transcription, résumé, chatbot, OCR…
- 3. Préparer un audit ou une migration
- Inventorier les serveurs avec ServerDiff.sh
- Concevoir l’architecture cible
- Automatiser la migration avec des scripts reproductibles
Vue d’ensemble du contenu
- Guides IA & outils : assistants, modèles, évaluation, GPU, RAG
- Cloud & infrastructure : Kubernetes, OpenStack, HA, HPC, DevSecOps
- Labs & scripts : audit, migration, automatisation
- Comparatifs : Kubernetes vs OpenStack vs AWS vs bare-metal, etc.
Vision
Le but à long terme est de construire un environnement où :
- les assistants IA privés accélèrent la production,
- les tâches répétitives sont automatisées,
- les déploiements sont industrialisés,
- l’infrastructure reste compréhensible, portable et réutilisable.
Chaque sortie IA est mesurée en temps réel, les modèles faibles sont remplacés automatiquement, et les tâches sans valeur sont coupées. L'autonomie vient de mécanismes techniques qui fonctionnent quand personne ne regarde — pas de règles écrites dans un doc.
Catalogue rapide des services
| Catégorie | Service | Rôle |
|---|---|---|
| API | LLM | Modèles de chat, code, RAG, OCR |
| API | STT | Transcription audio |
| API | TTS | Synthèse vocale |
| API | realtime-ai | Temps réel WebSocket / WebRTC |
| API | IMAGE2TXT | OCR / VLM via endpoint dédié |
| API | summary | Résumé de textes longs |
| API | EMBEDDINGS | Embeddings pour RAG |
| API | ChromaDB | Base vecteur |
| API | TXT2IMAGE | Génération d’images |
| API | diarization | Segmentation locuteurs |
| Observabilité | monitoring | Dashboards techniques |
| Observabilité | status | Disponibilité des services |
| Observabilité | web-stat | Statistiques web |
| Observabilité | LLM-stat | Vue API / usage |
| Outils | dataLab | Environnement de travail hors-production |
| Outils | realtime translation | Traduction |
| Outils | Demos | Démonstrateurs |
Sélection AI & architecture par couche
Le tableau de bord Sélection AI présente l'architecture par couche des modèles IA déployés :
| Couche | Modèle | Alias(s) | Taille |
|---|---|---|---|
| HYBRID-CLOUD | Qwen3.6-35B | flash, default, thinking, vision | Option 135B MoE / 3B actif |
| Qwen3.8-Flash-Next | flash, default, thinking, vision, max | Option 2125B MoE, 51B n-grames internes, 6B actif, 1M contexte | |
| MiniMax-H3 | video | 33B dense | |
| BGE-M3 | embedding | 568M | |
| BGE-reranker-v2-m3 | reranker | 568M | |
| FLUX.2-klein-4B | image | 4B | |
| GLiNER2.5-Multi-V1 | privacy | 287M, mDeBERTa-v3-base — privacy filter: api-llm-privacy-proxy-gliner2 | |
| Public-Cloud | GLM-5.3-Flash | max | 320B MoE / 18B actif — 1M contexte, multimodal |
| LOCAL | Qwen3.5-9B | flash, default, thinking, vision | Option 1 9B dense |
| Qwen3.8-27B | flash, default, thinking, vision, max | Option 2 27B dense |
Frameworks
| Outil | Usage |
|---|---|
| Hermes | Usage général, raisonnement |
| OpenCode | DevSecOps |
| Kilo Code | Développement pur |
Mémoire
Pour la couche d'embedding vectoriel (RAG, mémoire sémantique) :
- BGE-M3 — 568M paramètres, architecture XLM-RoBERTa. Multi-fonction (dense + sparse + multi-vector), 100+ langues, licence MIT. Idéal comme moteur de mémoire à échelle.
Nouveautés
Nouveautés implémentés
- tricoteuses-k8s (2026-09-08) : Kubernetes deployment for tricoteuses-juridique
- dashboard-superset-mcp (2026-09-07) : Automate Apache Superset dashboard creation via MCP server 6.1.0+
- api-txt2image (2026-09-02) : Text-to-image generation API for AI-powered image creation
- omnivoice-tts (2026-09-01) : omnivoice-tts
- superset-k8s (2026-09-01) : superset-k8s
- dind-build (2026-08-31) : Docker-in-Docker build factory on Kubernetes — build, push, pull via K8s DinD pod
- quality-gate (2026-08-28) : quality-gate
- agent-saas (2026-08-27) : SaaS AI agent platform — deploy autonomous AI agents as a service
- api-convert2md (2026-08-26) : Document-to-Markdown conversion API — clean markdown from various formats
- qwen36-sglang (2026-08-24) : Qwen 3.6 deployment with SGLang for high-performance inference
- trafilatura-local (2026-08-23) : trafilatura-local
- api-rag (2026-08-19) : RAG API — semantic search over knowledge bases with retrieval-augmented generation
- models-todo (2026-08-19) : models-todo
- minimax-music3 (2026-08-18) : minimax-music3
- hermes-img-gen-infocepo (2026-08-15) : hermes-img-gen-infocepo
- ask-multiple-pdfs (2026-08-14) : A Langchain app that allows you to chat with multiple PDFs
- openclaw-install (2026-08-14) : OpenClaw installer — setup script for OpenClaw AI assistant deployment
- api-llm-custom (2026-08-13) : Custom LLM proxy API — route requests to any language model backend
- infocepo-infra-mcp (2026-08-12) : infocepo-infra-mcp
- api-mcp-openai (2026-08-11) : AI MCP OpenAI Integration
- api-embedding (2026-08-07) : Text embedding API — convert text to vector embeddings for semantic search
- api-reranker (2026-08-06) : Cross-encoder reranking API for improving search retrieval quality
- nemotron-embed (2026-07-31) : nemotron-embed
- coder-brain (2026-07-28) : AI-powered code analysis and generation engine
- translate-rt (2026-07-28) : Real-time translation API — multilingual translation with low latency
- qwen3.5-fp8-vllm (2026-07-27) : Qwen 3.5 FP8 vLLM model deployment
- ai-assistant (2026-07-17) : General-purpose AI assistant with task execution capabilities
- ai-security (2026-07-17) : AI security tools — audit and harden LLM deployments against common attacks
- api-audio2txt (2026-07-17) : Fast audio-to-text transcription API with real-time Whisper model support
- api-audio2txt-gemma4 (2026-07-17) : Gemma 4-powered audio transcription API for speech-to-text conversion
- api-audio2txt-qwen3 (2026-07-17) : Qwen 3-based audio transcription API leveraging advanced language model capabilities
- api-diarization (2026-07-17) : Speaker diarization API — identifies and separates multiple speakers in audio streams
- api-image (2026-07-17) : Image processing API — resize, convert, analyze, and transform images
- api-lightrag (2026-07-17) : Lightweight RAG (Retrieval-Augmented Generation) API for document-based Q&A
- api-llm-privacy-proxy (2026-07-17) : LLM privacy proxy — filter secrets and sensitive data from API calls
- api-llm-privacy-proxy-gliner2 (2026-07-17) : GLiNER2-powered LLM privacy proxy for named entity detection and filtering
- api-llm-privacy-proxy-openmed (2026-07-17) : OpenMED-powered LLM privacy proxy for medical text privacy filtering
- api-ocr (2026-07-17) : Document OCR API — extract text, tables, and structure from scanned documents
- api-realtime-ai (2026-07-17) : Real-time AI inference API with low-latency streaming responses
- api-tts-omnivoice (2026-07-17) : Text-to-speech API powered by OmniVoice for natural voice synthesis
- api-txt2audio (2026-07-17) : Text-to-audio generation API for converting text content to audio output
- artificial-human (2026-07-17) : Artificial human simulation — explore the boundary between human and AI behavior
- audio2txt (2026-07-17) : audio2txt
- common-good-accelerator (2026-07-17) : Platform for accelerating common good and social impact initiatives
- dgx-memory-fix (2026-07-17) : NVIDIA DGX memory management — diagnose and fix memory leaks on GPU systems
- diff-multi (2026-07-17) : Multi-format diff tool — compare files, directories, and structured data
- docker2rootless (2026-07-17) : docker2rootless
- evaluate-my-code (2026-07-17) : Code evaluation and quality assessment tool — automated peer review
- github-k8s-example (2026-07-17) : Kubernetes deployment example for GitHub Actions CI/CD pipelines
- k8s-internet-infrastructure (2026-07-17) : Internet infrastructure on Kubernetes — DNS, networking, and routing
- langextract-demo (2026-07-17) : Demo application showcasing langextract for LLM output extraction
- langfuse-k8s (2026-07-17) : Langfuse observability deployment on Kubernetes for LLM tracing and monitoring
- legal-agent (2026-07-17) : Legal AI agent — assist with legal document analysis and research
- litellm-proxy (2026-07-17) : LiteLLM proxy — unified API interface for multiple LLM providers
- llmbench (2026-07-17) : LLM benchmarking suite — measure and compare language model performance
- mail-search (2026-07-17) : Email search tool — query and analyze inbox contents
- mediawiki-migrate (2026-07-17) : MediaWiki migration tool — migrate and sync wiki content between platforms
- opencode-demo (2026-07-17) : OpenCode CLI demo — open-source alternative for AI-assisted coding
- realtime-transcription (2026-07-17) : Real-time audio transcription service — live speech-to-text
- vpn-network (2026-07-17) : VPN network configuration — secure remote access and networking
Priorités
Top tasks
- markitdown (2026-09-11) : Conversion fichiers et documents bureautiques vers Markdown — pipeline de données pour pipelines IA. (182k⭐, 4.5k/semaine)
- i-have-adhd (2026-09-11) : Agent skill pour sortie ADHD-friendly — formatage clair et direct des réponses d'agents IA. (38k⭐, 10k/semaine)
- diagram-design (2026-09-11) : 38 types de diagrammes éditoriaux pour agents de codage (Claude, Codex, Pi). HTML + SVG auto-contenu. (37k⭐, 7k/semaine)
- skills (2026-09-11) : Repository public officiel des compétences d'agents Anthropic. (175k⭐, 2.2k/semaine)
- Presidio : anonymisation / masquage PII, socle RGPD obligatoire.
- Temporal : orchestration de workflows critiques et fiables.
- OmniRoute : passerelle IA unifiée, auto-fallback, compression de tokens.
- NeMo Guardrails : garde-fous et politiques de sécurité IA.
- Langfuse : observabilité, evals et metrics pour pipelines IA.
- LMCache : couche KV cache ultra-rapide, latence d'inférence réduite.
- Meshery : gestion cloud native multi-cluster, observabilité.
- PageIndex : RAG vectorless à raisonnement, alternative aux embeddings.
- Coût unitaire par tâche : chaque API doit exposer son prix/ml/token en temps réel — pas une facture mensuelle.
- Qualité auto : précision/hallucination rate branchés sur les sorties IA, avec rollback automatique si qualité < seuil.
Backlog / Veille Technologique
Agents IA & Orchestration
- LangChain : Framework pour applications basées sur les LLM. Le plus mature. (145k⭐)
- Dify : Plateforme de développement d'applications IA (LLM Ops). Déployable en self-host. (154k⭐)
- browser-use : Framework pour contrôler les navigateurs via des agents IA. (112k⭐)
- vllm : Moteur d'inférence haute performance pour LLMs. (91k⭐)
- open-webui : Interface web IA (Ollama, OpenAI API, MCP). (151k⭐)
- ollama : Get up and running with Kimi-K2.6, GLM-5.2, MiniMax, DeepSeek, gpt-oss, Qwen, Gemma and other models. (180k⭐)
- n8n : Fair-code workflow automation with native AI. 400+ intégrations. (203k⭐)
- milvus : Base de données vectorielle haute performance. (46k⭐)
- qdrant : Vector database haute performance. (34k⭐)
- Minimax-Text-01 : Modèle LLM open-source Minimax.
- langgraph : Build resilient agents with LangChain. (41k⭐)
- llama_index : LlamaIndex is the leading document agent and OCR platform (52k⭐)
- LocalAI : LocalAI is the open-source AI engine. Run any model on any hardware. (49k⭐)
- SuperSonic : SuperSonic by NVIDIA — Super fast inference engine.
- sglang : SGLang is a high-performance serving framework for large language models. (36k⭐)
- flue — Framework sandbox pour agents IA : isolation et exécution sécurisée.
- hermes-agent : The agent that grows with you (243k⭐)
Audio & TTS
- faster-whisper (mutualisé) — Transcription speech-to-text optimisée.
- Qwen3-Omni-30B-A3B-Instruct — Modèle multimodal Qwen (audio + texte + image).
Génération & Édition d'Images
- ComfyUI : GUI et backend diffusion model le plus modulaire. (131k⭐)
- unsloth : UI locale pour LLMs et diffusion models. GGUF, MLX, Qwen3.8. (75k⭐)
RAG & Traitement de Documents
- firecrawl : API web contextuelle pour search, scrape et interaction. (178k⭐)
- paperless-ngx : Document management : scan, index, archive. ML, OCR. (45k⭐)
- graphify : Transforme codebase en graphe de connaissances interrogeable. (115k⭐)
- LightRAG : RAG simple et rapide. (39k⭐)
- graphrag : RAG modulaire basé sur les graphes. (35k⭐)
- ragflow : RAG engine open-source avec capacités Agent. (90k⭐)
- headroom : Compress tool outputs, logs, files et RAG chunks. 20-95% token savings. (69k⭐)
- Mem0 — Mémorie à long terme pour agents IA. (64k⭐)
APIs à Développer
- Classificateur IA — Classification de contenu.
- Résumé mutualisé — API de résumé de texte partagée.
- NER — Reconnaissance d'entités nommées.
- Compressor — Compression de contenu.
Infrastructure & Backend
- Temporal — Orchestration de workflows critiques.
- LMCache — Couche KV cache ultra-rapide. Réduit latence d'inférence.
- Semantic Router — Routage sémantique de requêtes vLLM.
Outils Dev
- Aider — Assistant de codage IA en ligne de commande.
- Continue — Extension IDE IA (VS Code, JetBrains). (35k⭐)
Assistants IA & outils cloud
Assistants IA
- Assistants IA auto-hébergés
- Hermes WebUI + Ollama + GPU
- Stack typique pour assistant privé, API OpenAI-compatible et expérimentation locale.
Développement, modèles & veille
- Découverte de modèles
- Évaluation & benchmarks
- Outils de développement & fine-tuning
Matériel IA & GPU
- NVIDIA GH200
- DGX Spark
- GROQ LLM accelerator
API Realtime AI (DEV)
Statut : environnement DEV, remplaçante prévue de l’API OpenAI pour les cas temps réel.
Configuration
| Variable | Valeur |
|---|---|
| OPENAI_API_BASE | wss://api-realtime-ai.ailab.infocepo.com:wait-2026-12/v1
|
| OPENAI_API_KEY | sk-XXXXX
|
Dépôt GitHub
Page de test
external-test/half-duplex.html— annulation d’écho + mode half-duplex.
Compatibilité
Remplacer l’URL OpenAI par $OPENAI_API_BASE pour tester compatibilité et performances.
API LLM (OpenAI compatible)
- URL de base :
https://api-nothink.ailab.infocepo.com/v1 - Création du token : OPENAI_API_KEY
- Documentation : Documentation API
Liste des modèles
curl -X GET \ 'https://api-nothink.ailab.infocepo.com/v1/models' \ -H 'Authorization: Bearer sk-XXXXX' \ -H 'accept: application/json' \ | jq | sed -rn 's#^.*id.*: "(.*)".*$#* \1#p' | sort -u
Modèles ouverts & endpoints internes
Dernière mise à jour : 2026-06-30
Les modèles ci-dessous correspondent à des endpoints logiques exposés derrière une passerelle.
| Endpoint | Description / usage principal |
|---|---|
| ai-thinking | qwen3.6 fp8 – thinking |
| ai-fast | qwen3.6 fp8 en mode fast – vision/OCR/ai-default |
| ai-embedding | bge-m3 – recherche sémantique |
| ai-stt | whisper3-turbo – transcription vocale multilingual |
| ai-tts | OmniVoice – TTS multilingual |
| ai-image | OpenDalle – image génération |
Exemple bash
export OPENAI_API_MODEL="ai-default"
export OPENAI_API_BASE="https://api-nothink.ailab.infocepo.com/v1"
export OPENAI_API_KEY="sk-XXXXX"
promptValue="Quel est ton nom ?"
jsonValue='{
"model": "'${OPENAI_API_MODEL}'",
"messages": [{"role": "user", "content": "'${promptValue}'"}],
"temperature": 0
}'
curl ${OPENAI_API_BASE}/chat/completions \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY" \
-d "${jsonValue}" 2>/dev/null | jq '.choices[0].message.content'
Vue infra LLM
DEV (au choix)
- A.
LiteLLM → vLLM/SgLang: tests perf / compatibilité - B.
LiteLLM → Ollama: simple, rapide à itérer - C.
Ollamadirect : POC ultra-léger
DEV – modèle FR / résumé
LiteLLM → Ollama /v1
PROD
- Standard :
LiteLLM → vLLM/SgLang - Pont DEV→PROD :
LiteLLM (DEV) → LiteLLM (PROD) → vLLM/SgLang
Notes :
- LiteLLM = passerelle unique (clés, quotas, logs)
- vLLM/SgLang = performance / stabilité en charge
- Ollama = simplicité de prototypage
API Image to Text
- Utilise l’API LLM avec un endpoint adapté à l’OCR / VLM.
- Modèle recommandé :
ai-vision
Exemple bash
OPENAI_API_KEY=sk-XXXXX
base64 -w0 "/path/to/image.png" > img.b64
jq -n --rawfile img img.b64 \
'{
model: "ai-vision",
messages: [
{
role: "user",
content: [
{ "type": "text", "text": "Décris cette image." },
{
"type": "image_url",
"image_url": { "url": ("data:image/png;base64," + ($img | rtrimstr("\n"))) }
}
]
}
]
}' > payload.json
curl https://api-nothink.ailab.infocepo.com/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
--data-binary @payload.json
Exemple Python
import base64
import json
import requests
import os
API_KEY = os.getenv("OPENAI_API_KEY")
MODEL = "ai-vision"
IMG_PATH = "/path/to/image.png"
API_URL = "https://api-nothink.ailab.infocepo.com/v1/chat/completions"
with open(IMG_PATH, "rb") as f:
img_b64 = base64.b64encode(f.read()).decode("utf-8")
payload = {
"model": MODEL,
"messages": [
{
"role": "user",
"content": [
{"type": "text", "text": "Décris cette image."},
{
"type": "image_url",
"image_url": {"url": f"data:image/png;base64,{img_b64}"}
}
]
}
]
}
headers = {
"Authorization": f"Bearer {API_KEY}",
"Content-Type": "application/json"
}
response = requests.post(API_URL, headers=headers, data=json.dumps(payload))
if response.ok:
print(json.dumps(response.json(), indent=2, ensure_ascii=False))
else:
print(f"Erreur {response.status_code}: {response.text}")
API STT
- URL :
https://api-audio2txt.ailab.infocepo.com/v1 - Clé :
OPENAI_API_KEY=sk-XXXXX - Modèle :
whisper-1 - Documentation : API STT docs
Exemple Python
import requests
OPENAI_API_KEY = 'sk-XXXXX'
url = 'https://api-audio2txt.ailab.infocepo.com/v1/audio/transcriptions'
headers = {
'Authorization': f'Bearer {OPENAI_API_KEY}',
}
files = {
'file': ('file.opus', open('/path/to/file.opus', 'rb')),
'model': (None, 'whisper-1')
}
response = requests.post(url, headers=headers, files=files)
print(response.json())
Exemple curl
[ ! -f /tmp/test.ogg ] && wget "https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/1/17/Fables_de_La_Fontaine_Livre_1_01.ogg" -O /tmp/test.ogg export OPENAI_API_KEY=sk-XXXXX curl https://api-audio2txt.ailab.infocepo.com/v1/audio/transcriptions \ -H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY" \ -F model="whisper-1" \ -F file="@/tmp/test.ogg"
Notes
- Plusieurs formats audio sont acceptés.
- Le flux final est normalisé en 16 kHz mono.
- Pour une qualité optimale : privilégier OPUS 16 kHz mono.
UI
API TTS
- URL :
https://api-tts-omnivoice.ailab.infocepo.com/v1 - Clé :
OPENAI_API_KEY=sk-XXXXX - Documentation : API TTS docs
Exemple
export OPENAI_API_KEY=sk-XXXXX
curl https://api-tts-omnivoice.ailab.infocepo.com/v1/audio/speech \
-H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "gpt-4o-mini-tts",
"input": "Bonjour, ceci est un test de synthèse vocale.",
"voice": "coral",
"instructions": "Speak in a cheerful and positive tone.",
"response_format": "opus"
}' | ffplay -i -
API Text to Image
- URL :
https://api-txt2image.ailab.infocepo.com/v1 - Clé API :
OPENAI_API_KEY=sk-... - Documentation : API TXT2IMAGE docs
Exemple
export OPENAI_API_KEY=EMPTY
curl https://api-txt2image.ailab.infocepo.com/v1/images/generations \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY" \
-d '{
"prompt": "a photo of a happy corgi puppy sitting and facing forward, studio light, longshot",
"n": 1,
"size": "1024x1024"
}'
API Diarization
- Documentation : API Diarization docs
Exemple
wget "https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/6/60/Mike_Peters_on_Politics_and_Emotion_%28Interview_1984%29.mp3" -O /tmp/test.mp3 curl -X POST "https://api-diarization.ailab.infocepo.com/upload-audio/" \ -H "Authorization: Bearer token1" \ -F "file=@/tmp/test.mp3"
API Summary
- Documentation : API Summary docs
Exemple
text="The tower is 324 metres tall and is one of the most recognizable monuments in the world."
json_payload=$(jq -nc --arg text "$text" '{"text": $text}')
curl -X POST https://api-summary.ailab.infocepo.com:wait-2026-12/summary/ \
-H "Content-Type: application/json" \
-d "$json_payload"
API Text Embeddings
- URL :
https://api-embedding.ailab.infocepo.com/v1 - Documentation : Documentation
Exemple
curl https://api-embedding.ailab.infocepo.com/v1/embeddings \
-X POST \
-d '{"model":"bge-m3","input":"What is Deep Learning?"}' \
-H 'Content-Type: application/json'
API DB Vectors (ChromaDB)
Production
- URL :
https://chromadb.ailab.infocepo.com:wait-2026-12 - Token :
XXXXX
Lab
export CHROMA_HOST=https://chromadb.c1.ailab.infocepo.com:wait-2026-12 export CHROMA_PORT=443 export CHROMA_TOKEN=XXXX
Exemple curl
curl -v "${CHROMA_HOST}"/api/v1/collections \
-H "Authorization: Bearer ${CHROMA_TOKEN}"
Exemple Python
import chromadb
from chromadb.config import Settings
def chroma_http(host, port=80, token=None):
return chromadb.HttpClient(
host=host,
port=port,
ssl=host.startswith('https') or port == 443,
settings=(
Settings(
chroma_client_auth_provider='chromadb.auth.token.TokenAuthClientProvider',
chroma_client_auth_credentials=token,
) if token else Settings()
)
)
client = chroma_http(CHROMA_HOST, CHROMA_PORT, CHROMA_TOKEN)
collections = client.list_collections()
print(collections)
Déployer sa propre instance
export nameSpace=your_namespace
domainRoot=ailab.infocepo.com
helm repo add chroma https://amikos-tech.github.io/chromadb-chart/
helm repo update
helm upgrade --install chromadb chroma/chromadb -n ${nameSpace} \
--set chromadb.apiVersion="0.4.24" \
--set ingress.enabled=true \
--set ingress.hosts[0].host="${nameSpace}-chromadb.${domainRoot}" \
--set ingress.hosts[0].paths[0].path=/ \
--set ingress.hosts[0].paths[0].pathType=ImplementationSpecific \
--set ingress.annotations."cert-manager\.io/cluster-issuer"=letsencrypt-prod \
--set ingress.tls[0].secretName=${nameSpace}-chromadb.${domainRoot}-tls \
--set ingress.tls[0].hosts[0]="${nameSpace}-chromadb.${domainRoot}"
kubectl -n ${nameSpace} patch ingress/chromadb --type=json \
-p '[{"op":"add","path":"/metadata/annotations/nginx.ingress.kubernetes.io~1proxy-body-size","value":"0"}]'
Récupérer le token
kubectl --namespace ${nameSpace} get secret chromadb-auth \
-o jsonpath="{.data.token}" | base64 --decode && echo
Registry
- URL : registry.ailab.infocepo.com:wait-2026-09
- Login :
user - Password :
XXXXX
Exemple
curl -u "user:XXXXX" https://registry.ailab.infocepo.com:wait-2026-09/v2/_catalog
Exemple K8S
deploymentName=
nameSpace=
kubectl -n ${nameSpace} create secret docker-registry pull-secret \
--docker-server=registry.ailab.infocepo.com:wait-2026-09 \
--docker-username=user \
--docker-password=XXXXX \
--docker-email=contact@example.com
kubectl -n ${nameSpace} patch deployment ${deploymentName} \
-p '{"spec":{"template":{"spec":{"imagePullSecrets":[{"name":"pull-secret"}]}}}}'
Stockage objet externe (S3)
- Endpoint :
https://s3.ailab.infocepo.com:wait-2026-09 - Access key :
XXXX - Secret key :
XXXX
Un bucket nommé ORG a été créé pour stocker des documents de démonstration.
RAG optimisation
- Embeddings :
BAAI/bge-m3 chunk_size=1000chunk_overlap=100- LLM :
qwen3.6 - Pour les PDF mixtes : PDF → image → OCR / VLM peut améliorer les résultats.
Workflow
Autoroute directe : code → CI/CD → deploy → monitoring. Pas de comité, pas de responsable désigné — chaque étape se déclenche automatiquement si la précédente passe. Si ça rate, alerte directe sans passer par un humain sauf décision explicite de fallback.
Environnements
Hors production
- Utiliser datalab
- Support : canal Mattermost Offre IA
- Le pseudo utilisateur doit respecter la convention interne
- Demander si besoin un accès Linux + Kubernetes
Production (best-effort)
- Publier le code applicatif, les secrets (format SOPS), le Dockerfile et le code infra (Helm ou manifests K8S) sur Git
- Demander un namespace
- Lire la documentation de surveillance associée
Limites de l’infrastructure
- Les charges GPU sont intentionnellement limitées en journée.
- Coût unitaire mesuré automatiquement (dashboards temps réel, pas Excel).
Cloud Lab & projets d’audit
Le Cloud Lab fournit des scénarios reproductibles : audit d’infrastructure, migration cloud, automatisation, haute disponibilité.
Projet d’audit
Script Bash d’audit permettant de :
- détecter les dérives de configuration,
- comparer plusieurs environnements,
- préparer un plan de migration ou de remédiation.
- open-code-review - Outil de review de code open-source teste a l echelle Alibaba : pipeline deterministe + agent LLM, precise par ligne.. (16590 stars)
Exemple de migration cloud
| Tâche | Description | Durée (jours) |
|---|---|---|
| Audit infrastructure | 82 services, audit automatisé via ServerDiff.sh | 1.5 |
| Diagramme d’architecture | Conception visuelle et documentation | 1.5 |
| Contrôles de conformité | 2 clouds, 6 hyperviseurs, 6 To RAM | 1.5 |
| Installation plateforme cloud | Déploiement des environnements cibles | 1.0 |
| Vérification de stabilité | Premiers tests fonctionnels | 0.5 |
| Étude d’automatisation | Identification des tâches répétitives | 1.5 |
| Développement des templates | 6 templates, 8 environnements, 2 clouds / OS | 1.5 |
| Diagramme de migration | Illustration du processus | 1.0 |
| Écriture du code de migration | 138 lignes (voir MigrationApp.sh) | 1.5 |
| Stabilisation | Validation de la reproductibilité | 1.5 |
| Benchmark cloud | Comparaison vs legacy | 1.5 |
| Réglage des temps d’arrêt | Calcul du downtime | 0.5 |
| Chargement VM | 82 VMs : OS, code, 2 IP par VM | 0.1 |
| Total | 15 jours.homme | |
Vérifications de stabilité (HA minimale)
| Action | Résultat attendu |
|---|---|
| Extinction d’un nœud | Tous les services redémarrent automatiquement sur les autres nœuds |
| Extinction / redémarrage simultané de tous les nœuds | Les services repartent correctement après reboot |
Autonomie testée : vérifier que la migration fonctionne seule en tirant le repo et lançant le script, sans personne qui connaît le système de tête.
Architecture web & bonnes pratiques
Principes de conception :
- privilégier une infrastructure simple, modulaire et flexible,
- rapprocher le contenu du client (GDNS ou équivalent),
- utiliser des load balancers réseau (LVS, IPVS),
- comparer les coûts et éviter le vendor lock-in,
- pour TLS :
- HAProxy pour les frontends rapides,
- Envoy pour les cas avancés (mTLS, HTTP/2/3),
- pour le cache :
- Varnish, Apache Traffic Server,
- favoriser les stacks open-source,
- utiliser files, buffers, queues et quotas pour lisser les pics.
Références
Comparatif des grandes plateformes cloud
| Fonctionnalité | Kubernetes | OpenStack | AWS | Bare-metal | HPC | CRM | oVirt |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Outils de déploiement | Helm, YAML, ArgoCD, Juju | Ansible, Terraform, Juju | CloudFormation, Terraform, Juju | Ansible, Shell | xCAT, Clush | Ansible, Shell | Ansible, Python |
| Méthode de bootstrap | API | API, PXE | API | PXE, IPMI | PXE, IPMI | PXE, IPMI | PXE, API |
| Contrôle routeur | Kube-router | Router/Subnet API | Route Table / Subnet API | Linux, OVS | xCAT | Linux | API |
| Contrôle firewall | Istio, NetworkPolicy | Security Groups API | Security Group API | Linux firewall | Linux firewall | Linux firewall | API |
| Virtualisation réseau | VLAN, VxLAN | VPC | VPC | OVS, Linux | xCAT | Linux | API |
| DNS | CoreDNS | DNS-Nameserver | Route 53 | GDNS | xCAT | Linux | API |
| Load balancer | Kube-proxy, LVS | LVS | Network Load Balancer | LVS | SLURM | Ldirectord | N/A |
| Stockage | Local, cloud, PVC | Swift, Cinder, Nova | S3, EFS, EBS, FSx | Swift, XFS, EXT4, RAID10 | GPFS | SAN | NFS, SAN |
Cette table sert de point de départ pour choisir la bonne stack selon :
- le niveau de contrôle souhaité,
- le contexte (on-prem, cloud public, HPC…),
- les outils d’automatisation existants.
Haute disponibilité, HPC & DevSecOps
Haute disponibilité avec Corosync & Pacemaker
Principes :
- clusters multi-nœuds ou multi-sites,
- fencing via IPMI,
- provisioning PXE / NTP / DNS / TFTP,
- pour 2 nœuds : attention au split-brain,
- 3 nœuds ou plus recommandés en production.
Ressources fréquentes
- multipath, LUNs, LVM, NFS,
- processus applicatifs,
- IP virtuelles, DNS, listeners réseau.
HPC
- orchestration de jobs (SLURM ou équivalent),
- stockage partagé haute performance,
- intégration possible avec des workloads IA.
DevSecOps
- CI/CD avec contrôles de sécurité intégrés,
- observabilité dès la conception,
- scans de vulnérabilité,
- gestion des secrets,
- policy-as-code.
News & trends
Formation & apprentissage
- Transformers Explained
- Labs, scripts et retours d’expérience concrets dans le projet Cloud Lab
Liens cloud & IT utiles
- Cloud Providers Compared
- Global Internet Topology Map
- CNCF Official Landscape
- Wikimedia Cloud Wiki
- OpenAPM
- Red Hat Package Browser
- Baromètre TJM IT
- Indicateurs salariaux IT
Outils collaboratifs
Dépôts de code
Base de connaissance
Messagerie
- contact interne / support selon les projets
SSO
À propos & contributions
Suggestions de corrections, améliorations de schémas, retours d’expérience ou nouveaux labs bienvenus.
Ce wiki a vocation à rester un laboratoire vivant pour l’IA, le cloud et l’automatisation.


