SAMEDI 2 MAI 2026EN

SIMON LECHEVALIER

Développement logiciel, ingénierie full-stack et développement augmenté par l'IA pour des produits web, mobile, automatisation et IA orientés production.

Je conçois des produits cross-platform avec une stack pragmatique : Next.js, React Native, FastAPI, Python, Docker, APIs cloud-ready et workflows de développement assistés par l'IA. Ma force est de transformer les outils LLM en levier concret de delivery : exploration d'architecture plus rapide, refactors plus sûrs, meilleure documentation, vérifications automatisées et boucles d'implémentation plus qualitatives.

Je recherche des opportunités d'ingénierie où combiner delivery full-stack, maîtrise des outils IA, automatisation et sens produit pour livrer des logiciels fiables plus vite, sans baisser la qualité du code.

The Developer

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Méthode de développement avec l'IA

METHODE

Context Engineering

Cadre les tâches avec notes d'architecture, contraintes, critères d'acceptation, contexte repo et cibles de vérification avant de demander aux outils IA d'implémenter.

Agentic Coding

Utilise Claude Code, Codex, serveurs MCP, plugins et prompts spécialisés pour explorer les codebases, produire des plans, implémenter et relire les diffs.

Automation Loops

Construit des scripts shell et Python pour répéter setup, debugging, validation, opérations fichiers, checks d'environnement et workflows de développement.

Quality Control

Traite les sorties LLM comme des drafts : lance lint/build/tests, inspecte le code généré, réécrit la logique floue et garde les changements reviewables.

Projets sélectionnés

VOIR LES PROJETS

Jarvis Voice Assistant

ProblèmeConstruire un assistant IA mobile demande une capture vocale fluide, un backend protégeant les providers, un flux de réponse temps réel, une mémoire persistante et une UX qui reste utilisable lorsque les services vocaux échouent.
SystèmeClient Expo React Native, backend FastAPI, endpoints REST/WebSocket, Deepgram STT/TTS, génération LLM Groq, fallback Kokoro ONNX, base de connaissances PostgreSQL, mémoire de travail Redis, infrastructure Docker Compose et orchestration pensée pour la latence.
RésultatLivraison d'un pipeline vocal complet à faible latence, capable de répondre à une question vocale en environ 2 secondes, montrant une architecture pensée de bout en bout : capture, transcription, raisonnement, synthèse, playback et fallback texte.
#ReactNative#Expo#FastAPI#Python#Deepgram#Groq#PostgreSQL#Redis#Docker

ConvAI Speech Analysis Agent

ProblèmeExtraire de la valeur depuis la parole exige plus qu'une transcription : ingestion audio, orchestration d'analyse, sorties structurées et workflows agentiques réutilisables doivent fonctionner ensemble.
SystèmePipeline agentique Python-first pour l'analyse de parole, raisonnement assisté par LLM, notes d'architecture structurées, automatisation scriptable et points d'intégration API.
RésultatConstruction d'une base pour des workflows d'intelligence conversationnelle montrant l'orchestration IA, la discipline d'automatisation et le passage d'une entrée vocale brute vers une analyse exploitable.
#Python#LLM#SpeechAI#Agents#Automation#APIs#Architecture

StreamArena

ProblèmeLes produits de prédiction Web3 perdent souvent les utilisateurs mainstream à cause de l'onboarding fragmenté, de la complexité wallet et d'un feedback temps réel peu clair.
SystèmeWorkflow de prédiction, couche d'interaction smart contract, interface web unifiée, front-end TypeScript, modèle de données PostgreSQL et design API attentif à la latence.
RésultatConception d'un chemin Web2-friendly vers des mécaniques de prédiction Web3, tout en gardant une architecture maintenable et prête pour les interactions temps réel.
#Next.js#React#TypeScript#PostgreSQL#Web3#Solidity#APIs

Workflow d'ingénierie IA

ProblèmeLes LLM peuvent accélérer le développement mais aussi créer du bruit si prompts, contexte, vérification et décisions d'architecture ne sont pas contrôlés.
SystèmeClaude Code, Codex, serveurs MCP, plugins, fichiers d'architecture markdown, automatisation shell, boucles test/build, environnements Dockerisés et développement cross-OS macOS, Linux, WSL et Windows.
RésultatUtilisation de l'IA comme multiplicateur d'ingénierie : exploration plus rapide, plans plus nets, automatisation reproductible, meilleure documentation et delivery reviewable plutôt que génération de code non structurée.
#ClaudeCode#Codex#MCP#Plugins#PromptEngineering#Shell#Docker#CrossPlatform

Expériences professionnelles

Développeur Full-Stack augmenté par l'IA

Août 2022 - Aujourd'hui
Freelance

Conçoit et livre des systèmes web, mobile et automatisation avec des workflows d'ingénierie assistés par l'IA. Utilise Claude Code, Codex, MCP, notes d'architecture, scripts shell, Docker et boucles de vérification structurées pour accélérer le delivery tout en gardant le code maintenable et aligné avec les objectifs produit.

Développeur Full-Stack

Juin 2025 - Nov. 2025
Teclis Scientific

Refonte d'un système Wix legacy vers une plateforme Next.js moderne sur une mission de six mois. Mise en place d'une maintenance pilotée par CMS, passage de 3 à 10 langues, amélioration SEO, structuration des workflows de contenu et transformation d'un site difficile à maintenir en plateforme internationale scalable.

Développeur front-end & intégration Web3

Jan. 2022 - Déc. 2025
Projets Web3 indépendants

Construction et exploration d'architectures produit décentralisées : wallet flows, patterns d'interaction smart contract, expériences token-gated, mécaniques de prédiction et librairies Web3. Focus sur la réduction de friction pour les utilisateurs Web2, la connexion entre état blockchain et interfaces utilisables, et la clarté des transactions.

EN COURS

ACTIF
Jarvis

Assistant IA vocal avec pipeline STT/LLM/TTS complet optimisé pour la faible latence, capable de répondre typiquement en environ 2 secondes entre la question vocale et la réponse.

Progression75%

Outils & Tech

COMPETENCES CLES :
  • AI Coding Systems95%
  • Claude Code / Codex95%
  • MCP & Plugins90%
  • Prompt Engineering92%
  • TypeScript88%
  • HTML / CSS / JavaScript92%
  • Web3 Libraries62%
  • Python / FastAPI75%
  • React / Next.js90%
  • React Native / Expo82%
  • Docker / Compose70%
  • Shell / Bash / PowerShell88%
  • Cloud APIs82%

Forces techniques

  • Implémentation architecture-first
  • Refactoring assisté par IA
  • Debugging cross-platform
  • Intégration API et frontières providers
  • Automatisation développeur
  • Documentation technique
  • Décisions UX orientées produit

Systèmes & outillage

  • macOS, Linux, Windows, WSL
  • Bash, Zsh, PowerShell, scripts Python
  • Docker, Docker Compose, infra locale
  • Xcode, simulateur iOS, émulateur Android
  • Git, GitHub, culture CI/CD
  • PostgreSQL, Redis, providers API cloud

Autres expériences notables

Shopify & E-Commerce

Connaissance pratique des contraintes Shopify, pages orientées conversion, présentation produit, friction checkout, bases SEO et workflows de contenu pour marchands.

Écosystème Crypto

Solide compréhension des wallets, tokens, culture DeFi, UX on-chain, communautés Web3, narratives de marché, interactions smart contract et écart entre utilisateurs crypto-native et mainstream.

Product Design

À l'aise pour structurer flows produit, hiérarchie d'information, clarté d'interface, onboarding et périmètre de fonctionnalités afin que les systèmes techniques restent compréhensibles.

3D & Blender

Notions Blender et workflows 3D utiles pour la préparation d'assets, le prototypage visuel, la pensée spatiale et la collaboration sur des interfaces WebGL ou immersives.

Langues

  • Français[NATIF]
  • Anglais[PROFESSIONNEL]
  • Japonais[CONVERSATION QUOTIDIENNE]

Centres d'intérêt

LanguesCosmologieGéopolitiqueFinanceVoyageCulture japonaiseProgrammationIAJeux vidéoMusique