Les projets phares ont une étude de cas complète. Les autres projets et les travaux pratiques suivent, groupés par thème.
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Remplace le suivi papier des équipements biomédicaux, informatiques et d’infrastructure de l’hôpital de district de Kabutare signalements, interventions, maintenance préventive.
Des cartes ESP32 publient SpO2, fréquence cardiaque, température et réponse électrodermale en MQTT vers un tableau de bord Node-RED, avec une expérimentation de classification TinyML embarquée.
Bibliothèque de CV bilingue rendue en PDF d’une page stricte, contrôlée pour les ATS, avec un serveur MCP dont les outils d’écriture ne créent que des propositions.
Les membres paient sur un solde prépayé les admins gèrent stocks et comptes via un journal des opérations traçable, sans suppression.
Canaux Mirth Connect, prototype d’admission FHIR R4 vers HL7 v2.5.1 et étude Pro Santé Connect / OIDC.
Maillage ESP-NOW de cartes ESP32 qui scannent les appareils BLE, passerelle MQTT et application web qui estime la pièce.
Serveur GraphQL NestJS schema-first qui calcule la simulation du jeu à partir du temps écoulé, et client Angular à signals qui partage le même code de calcul.
Application Kotlin et Jetpack Compose qui interroge l’API Open Library, affiche le détail des livres et garde des favoris hors ligne avec Room.
Chaîne CI/CD Jenkins vers Kubernetes supervisée par Prometheus/Grafana, et déploiement Terraform multi-AZ sur AWS.
Échiquier Vue 3 qui impose les coups légaux avec chess.js, couvert par 34 tests unitaires et 16 tests de bout en bout, construit, testé et déployé par un pipeline Jenkins.
Prototype de bureau qui transcrit la parole du micro avec Whisper en quasi temps réel et affiche des corrections grammaticales, pour les francophones qui apprennent l’anglais.
Scripts de validation, de publication et de suivi des installations, en Python sans dépendance, pour une bibliothèque personnelle de skills Claude Code, avec versionnage sémantique et archives figées.
Courts travaux pratiques de mes cours d’ingénieur. Ceux réalisés à partir d’un modèle fourni par l’enseignant le mentionnent.
Refactorisation par patron Visiteur et outil de polyligne modélisé en statechart, à partir de modèles fournis.
Tampon producteur-consommateur borné, pools de threads et client de chat, à partir de modèles fournis.
Classifieur d’images CNN sous Keras, robustesse des CNN à l’empoisonnement de données sous PyTorch, RNN écrit à la main en NumPy sur des données de fréquence cardiaque, et prévision SimpleRNN contre LSTM.