Le laboratoire
Du plan de contrôle aux applications spécialisées. Chaque page dit ce que le projet fait, la décision d'architecte qui l'a formé, et ce qui a mal tourné en chemin. Les post-mortems chiffrés sont la partie utile.
Plan de contrôle
Gateway MLX conscient de la RAM (budget 80 Go, éviction LRU, modèle épinglé), bus mémoire partagé, routeur d'intentions ReAct, journal d'usage et éval nocturne en 10 sections. Le « système nerveux » qui fédère tout l'écosystème.
Foundation model tabulaire
ML tabulaire SOTA 100 % local : classification calibrée + explicabilité SHAP. Recatégorisation de 694 livres appliquée en base, démo médicale hors-ligne.
Boucle observation → proposition
Cinq briques livrées : journal d'usage, fouille d'habitudes nocturne, cartes de proposition, auto-distillation, boucle de feedback. L'assistant remarque, propose, et apprend de vos refus.
Distillation biblio
Distille la bibliothèque en digests sourcés, mémoires et export automatique vers KlodyAI.
Moteur de lore persistant
Entités, relations et récits d'un univers de fiction, en base : recherche hybride texte + vectorielle fusionnée par RRF, exposé à l'agent en six outils. Carte HTML interactive autonome, et pont lore → image.
Text-to-SQL & couche sémantique
Interrogation d'entrepôt en langage naturel, 100 % locale : couche sémantique déclarative, génération SQL contrainte, exécution DuckDB. CLI klodmetrics ask.
Agent de code · ReAct
Boucle ReAct, 44 outils natifs + 18 serveurs MCP, approbation write/read, dashboard desktop Tauri. 2 061 tests.
Garde-fou mémoire macOS
Daemon Swift qui surveille la pression mémoire réelle et suspend les gros consommateurs avant l'asphyxie. Deux agents supervisés : la garde et la barre de menus.
RAG 100 % local
Réponses uniquement sourcées depuis les livres (zéro hallucination). 24 799 livres, 1,68 million de chunks, base de 21 Go, reranking cross-encodeur, cross-lingue.
Analyse structurelle musicale
Note une œuvre symbolique sur 29 axes pondérés (forme, harmonie, mélodie, rythme, texture, cohérence) → score unique. Parseur MIDI, interface web glisser-déposer, comparateur, envoi direct vers Reaper.
Génération musicale
Paroles → chanson → voix clonée → master : ACE-Step 1.5 (MLX), séparation Demucs, conversion RVC, limiteur lookahead. Demande au gateway de libérer la RAM avant de tourner.
Indexeur de samples incrémental
Recherche sémantique dans une banque de samples audio : embeddings CLAP, index vectoriel LanceDB, agent de surveillance qui réconcilie le disque toutes les six heures.
TTS & clonage de voix
Orchestration TTS, routeur de modèles 4-D, mémoire sémantique (rappelle le bon morceau, zéro import LB).
World model vidéo
Modèle de monde vidéo 5B piloté par actions, branché en post-traitement du pipeline musical : un clip est rendu depuis le mix final.
Groovebox générative
Groovebox générative embarquée (Teensy + Pi + M5 Max). Conception matérielle en cours.
Contrôle ventilo · anti-throttle
Daemon Swift : courbe ventilo proactive contre le throttle thermique en charge MLX (M5 Max). Capteurs IOHID + SMC IOKit, watchdog et restauration auto de la courbe système au repos.
App macOS IA · pur-Swift
Application IA locale pur-Swift (LoRA MLX) — consomme le gateway de façon optionnelle, jamais via un pont Python.
Channel strip vocal
Plugin audio pour voix zouk, afro love et R&B caribéen : huit modules de traitement en chaîne, calibrés à l'oreille sur une chaîne micro-préampli de référence. Compilé et validé en VST3, AU et standalone.
La majorité des dépôts est privée : ils indexent des données personnelles. Ce qui est généralisable part sur GitHub sous licence MIT — auditable ligne à ligne, pas seulement raconté.
Deux d'entre eux tournent en démo publique, et pas sur mon serveur : le calcul s'exécute dans le navigateur du visiteur, via WebAssembly. Rien n'est téléversé. Le principe que défend ce site, appliqué à sa propre vitrine.
Quel modèle local tuer pour faire de la place au suivant ? Éviction LRU sous budget mémoire partagé — le cœur du gateway, extrait. Zéro dépendance.
PythonGate de calibration pour classifieurs tabulaires — agnostique du modèle, hors-ligne, prêt pour la CI.
PythonAnalyse structurelle musicale sur 29 axes. Zéro dépendance, parseur MIDI compris.
PythonAgent de code local : boucle ReAct, outils natifs et MCP, approbation des écritures.
PythonDashboard desktop Tauri + React pour piloter l'agent en local, par WebSocket.
TypeScriptDéposez un MIDI, il revient noté sur 29 axes — l'analyse s'exécute dans votre navigateur, le fichier ne part nulle part.
SpaceLes probabilités de votre classifieur sont-elles fiables ? ECE, courbe de fiabilité et verdict du gate, scikit-learn tournant en WebAssembly.
SpaceC'est exactement le problème que je résous. Un appel de 30 minutes suffit à cadrer un audit.