À propos de Django.
Constructeur d'IA en production, cofondateur de Kamoo. Pas de démos, mais des systèmes qui marchent encore le lundi matin.
Je suis Django de Vreng. Je construis de l'IA en production pour des clients : agents, serveurs MCP, déploiements on-prem sur un DGX Spark. Je forme aussi des équipes qui veulent construire elles-mêmes avec l'IA. Je fais ça via Kamoo, dont je suis cofondateur.
Mon attention va surtout, en ce moment, aux agents, MCP, modèles locaux, évaluations, vLLM et setups on-prem, et à la question de comment mettre tout ça en production de façon fiable. Je veux savoir où un modèle est assez bon, où un agent a trop de liberté, quelles évals sont utiles, et quelle architecture reste lisible quand on doit y replonger trois mois plus tard.
L'IA est devenue intéressante pour moi quand elle a commencé à ressembler moins à une zone de texte et plus à une couche logicielle : aller chercher du contexte, appeler des outils, préparer des décisions, rendre le travail aux humains au bon moment. C'est encore un terrain bordélique. C'est justement pour ça que c'est sympa d'y construire.
J'aime regarder au-delà de la démo parfaite. Un agent qui tourne en local, produit des logs, manipule des données sensibles et reste explicable sous pression est plus intéressant qu'une vidéo où tout marche du premier coup. Cette vidéo ment un peu, en général. Agréable, mais quand même.
L'IA on-prem m'intéresse surtout parce que toutes les données ne peuvent pas simplement partir vers un modèle hébergé. Certaines entreprises et organisations travaillent avec des données personnelles, des documents internes ou des données clients qui doivent rester plus près. Là, l'architecture devient soudain concrète : quelle partie tourne en local, quelle partie peut sortir, et où est la limite entre pratique et imprudent ? Si le local tient aussi financièrement, je le calcule dans ce que coûte un DGX Spark par mois.
Sur ce blog, j'écris sur ce genre de travail. Des build logs de ce qu'on fabrique, des notes sur l'IA on-prem sur DGX Spark, de courtes field notes de terrain, et de temps en temps une réflexion. Pas pour expliquer l'IA depuis zéro, mais pour montrer ce qui se passe dès qu'on commence à construire avec. Les chiffres bruts derrière ces récits, je les rassemble dans l'arena.
En dehors du travail, je fais beaucoup de sport et je pars en rando avec des amis quelques fois par an. C'est en général exactement ce que ça doit être : marcher, discuter, être dehors, rendre le téléphone un peu moins important.