Sébastien Burel — haruni.net
Ingénieur informatique diplômé de l'EPITA (1993), je développe des produits digitaux innovants depuis plus de 20 ans à travers haruni.net. Aujourd'hui, mon focus principal est l'IA générative : orchestration de systèmes multi-modèles LLM (OpenAI, Gemini, Llama, Anthropic, Mistral, AWS Bedrock) pour construire des applications intelligentes et performantes. Basé à Rennes, j'interviens en remote pour des clients en France et à l'international.
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IA Générative
Conception et développement d'applications basées sur les LLMs : RAG, agents autonomes, fine-tuning, orchestration multi-modèles (OpenAI, Gemini, Mistral, AWS Bedrock, Llama).
Cloud AWS
Architecture, déploiement et optimisation d'applications cloud sur AWS : EC2, Lambda, DynamoDB, S3, Bedrock, API Gateway.
Mobile & Web
Développement d'applications iOS, Android et web : React, Node.js, HTMX — du MVP au produit en production.
Architecture & CTO as a Service
Accompagnement technique de startups et PME : choix d'architecture, revue de code, pilotage technique, montée en compétences des équipes.
En chiffres
Réalisations
Frigo Magic
Application mobile de recettes anti-gaspi basée sur les ingrédients disponibles chez l'utilisateur. 3 millions de téléchargements, 10 millions de repas économisés par an.
CraftJS
Application desktop Mac exploitant les grands modèles de langage : OpenAI, Gemini, Llama, Anthropic, Mistral via AWS Bedrock. Traitement vocal avec Whisper et PyTorch.
bymuriel.fr
Boutique artisanale de bougies et fondants parfumés. Pipeline de génération d'images produits avec ComfyUI + Flux2 sur DGX Spark, backoffice Node.js sur mesure et synchronisation Shopify.
CornerNews
Application iOS de partage de photos d'actualité en temps réel. Les utilisateurs deviennent reporters citoyens en postant du contenu géolocalisé.
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Un A/B ancré sur la tâche : NVFP4 local face au service pleine précision, sur 200 exemples français. QA à vérité-terrain et juge en aveugle débiaisé — aucune taxe de qualité mesurable.
Servir Mistral-Small-4-119B avec vLLM sur DGX Spark
Installation complète de vLLM et configuration optimisée pour servir un modèle de 119B paramètres quantifié en NVFP4 sur un GPU Blackwell consumer GB10.