Je remplace les services cloud IA à 500€/mois par un cluster GPU local. Même puissance. Zéro abonnement. Données 100% chez vous. RGPD natif.
┌─ SESSION CERTIFIÉE · 2026-06-08 ────────────────────────────────────┐
│ 233 échanges · 319 tokens input · 96.9% cache hit │
│ 12 LLM locaux actifs · 0 appel cloud · latence < 3s │
│ Source : Anthropic Console + Wireshark packet capture │
│ → Proof : github.com/Turbo31150/jarvis-core/blob/master/docs/PROOF │
└──────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
╔══════════════════════════════════════════════════════════════════════╗
║ RÉSEAU LOCAL 192.168.1.x — LAN 1 Gbps ║
╠══════════════════════╦═══════════════════════════════════════════════╣
║ M1 · La Créatrice ║ M2 · Reasoning ║
║ 192.168.1.85 ║ 192.168.1.26 ║
║ ────────────────── ║ ───────────────────────────────────────── ║
║ RTX 3080 10 GB ║ Quadro RTX 4000 ×3 8 GB × 3 = 24 GB ║
║ RTX 2060 12 GB ║ ║
║ GTX 1660S ×2 12 GB ║ LMS deepseek-r1-0528 :1234 ║
║ ─────────────────── ║ sql-bridge :8200 ║
║ 🐳 Swarm Manager ║ content-scorer :8300 ║
║ 15 services Docker ║ pinecone-indexer async ║
║ postgres :5432 ║ redis-m2 :6380 ║
║ redis :6379 ║ LB fallback :8080 ║
║ n8n :5678 ╠═══════════════════════════════════════════════╣
║ openclaw :18789 ║ M5 · Bibliothèque ║
║ LMS qwen3 :1234 ║ 192.168.1.113 ║
║ loadbal. :80/443 ║ ───────────────────────────────────────── ║
╠══════════════════════╣ GTX 1660S 6 GB + GTX 1050Ti 4 GB ║
║ OL1 · Local ║ Ollama :11434 · Actions :8400 ║
║ 127.0.0.1 ║ gemma3:4b · deepseek-r1 · qwen3:1.7b ║
║ gemma3 · deepseek ╠═══════════════════════════════════════════════╣
║ qwen3 · kimi-k2.5 ║ M4 · PAMERYS · 192.168.1.62 ║
╚══════════════════════╩═══════════════════════════════════════════════╝
Routing LLM automatique — cascade, 0 intervention :
Ultra-rapide ──► OL1 : qwen3:1.7b │ Rapide ──► M5 : gemma3:4b
Qualité ──────► M1 : qwen3.5-9b │ Reasoning ► M2 : deepseek-r1-0528
Ubuntu recconfiguré pour être un OS IA de production. Chaque paramètre a une raison.
| Couche | Linux Vanilla | JARVIS Linux | Gain mesuré |
|---|---|---|---|
| Swap | HDD/SSD (lent) | ZRAM 16 GB lz4 — 0 I/O disque | +35% RAM effective |
| CPU | powersave 1.9 GHz | HWP boost → 3.5 GHz auto | +84% fréquence |
| swappiness | 60 (défaut) | 5 — RAM prioritaire | moins d'échange disque |
| Kernel | générique | 6.8.0-117 + CUDA 12.x | GPU Docker natif |
| GPU Docker | ❌ non exposé | nvidia-container-runtime | CUDA dans containers |
| Réseau | défaut distro | DNS + iptables DOCKER-USER | isolation réseau |
| Services | ~80 systemd | 80 + 38 user-services JARVIS | 38 agents IA live |
| Orchestration | aucune | Swarm 3 nœuds + overlay net | HA automatique |
| Stockage LLM | HDD/SSD SATA | NVMe migration (×2.21 perf) | +121% I/O |
| Boot order | aléatoire | postgres→redis→openclaw→LB | démarrage garanti |
Services JARVIS actifs au démarrage (M2 — extrait) :
jarvis-domino.service → Domino auto-trigger engine (chaînes correctives)
lmstudio.service → LM Studio headless via Xvfb :1234
jarvis-pipeline.service → Pipeline traitement agents
content-scorer.service → Scoring contenu /api/score :8300
sql-bridge.service → Proxy HTTP → Postgres M1 :8200
... + 33 autres services
Mission : intégrer un chatbot IA RAG (base de connaissances PDF) sur site client Mission la plus commandée en 2025 — catégorie "Développement IA" · Malt Baromètre 2025
👤 Freelance humain — marché 2025
| Étape | Temps | Coût |
|---|---|---|
| Analyse besoin + setup environnement | 3 h | 195 € |
| RAG : chunking, embeddings Pinecone | 4 h | 260 € |
| API chatbot FastAPI + endpoints CRUD | 6 h | 390 € |
| Intégration frontend + widget JS | 4 h | 260 € |
| Tests, corrections, mise en prod | 3 h | 195 € |
| TOTAL | 20 h | 1 300 € |
Sources : Malt Baromètre 2025 (Dev IA senior : 55–90 €/h) · Codeur.fr 2025 (chatbot IA : 800–2 000 €) · Upwork AI Report 2024 (AI specialist : $75/h médiane)
🤖 JARVIS OS — même mission
# 1 commande, dispatché en parallèle sur 4 agents spécialisés
python3 ~/jarvis/agent-dispatch/universal-dispatch.py query \
"Crée chatbot RAG Pinecone+FastAPI, chunking PDF, widget JS, docker-compose prod"
# Exécution automatique :
# [agent data-pipeline] → chunking + embeddings Pinecone ≈ 3 min
# [agent code-ops] → FastAPI + CRUD + endpoints ≈ 8 min
# [agent browser-admin] → tests automatisés Playwright ≈ 2 min
# [agent cowork-system] → docker-compose + déploiement ≈ 3 min
# ─────────────────────────────────────────────────────────────────
# Durée totale : 16 à 25 minutes │ Coût tokens : 0 € (LLM local)| Métrique | 👤 Freelance | 🤖 JARVIS OS | Écart |
|---|---|---|---|
| Temps | 20 heures | 25 minutes | -98% |
| Coût | 1 300 € | 0 € | -100% |
| Révisions | Refacturées | Illimitées | ∞ |
| Disponibilité | Heures ouvrées | 24 h/24 · 7 j/7 | Toujours |
| Parallélisme | 1 tâche | 249 agents simultanés | ×249 |
| Confidentialité | Données partagées | 100% local · RGPD natif | ✅ |
🔴 JARVIS OS — Infrastructure IA (6 repos)
| Repo | Ce que ça fait en production | Stack | ⭐ |
|---|---|---|---|
| jarvis-core | Moteur central : routing LLM cascade, 15 services Swarm, 53 actions zéro-token, auto-healing | Python · Swarm · MCP · Redis · Postgres | 1 |
| jarvis-cowork | Workspace 249 agents spécialisés, 86 skills hot-loadées, auto-QA, OpenClaw 42 agents sandbox | Python · Claude Agent SDK · MCP | 2 |
| jarvis-mcp-toolkit | 88+ handlers MCP plug & play : SQL, GPU, Docker, Web, Telegram, Pinecone | Python · Node.js · MCP | 0 |
| jarvis-browser-mcp | Browser automation CDP natif, alternative Playwright : injection DOM, multi-onglets, capture réseau | Python · CDP · MCP | 1 |
| jarvis-whisper-flow | Pipeline voix on-premise <300ms : wake-word → Whisper GPU → LLM → Piper TTS | Python · PyTorch · CUDA · Whisper | 1 |
| jarvis-profile | Dashboard monitoring GPU/services temps réel, WebSocket live, interface cyberpunk | Python · WebSocket · nvidia-smi | 5 |
🟠 Trading & Finance (3 repos)
| Repo | Ce que ça fait | Stack | ⭐ |
|---|---|---|---|
| TradeOracle | Consensus multi-LLM (Claude+GPT+Gemini), signaux futures MEXC, Monte Carlo backtesting, risk management | Python · FastAPI · MEXC API · Elastic | 2 |
| TradeOracle-Nexus-Elastic | Backend analytique : Elasticsearch, 10 000 itérations Monte Carlo, analytics temps réel | Python · Elasticsearch · FastAPI | 1 |
| gemini-live-trading-agent | Trading à la voix : parole → analyse → exécution ordre, hands-free — Gemini API Competition | Python · Gemini Live API | 0 |
🟡 Sécurité & Hackathons (1 repo)
| Repo | Ce que ça fait | Stack | ⭐ |
|---|---|---|---|
| find-evil-jarvis | Détection menaces multi-agents : analyse logs SIEM, corrélation anomalies, rapports SOC auto — FIND EVIL 2026 ($22K) | Python · Claude SDK · SIEM · MCP | 0 |
🟢 SaaS & Produits (3 repos)
| Repo | Ce que ça fait | Stack | ⭐ |
|---|---|---|---|
| passcerfa-site | Pré-remplissage CERFA automatique via FranceConnect+ — zéro ressaisie | JavaScript · FranceConnect+ API | 0 |
| babysmart-platform | Marketplace babysitting : matching IA, scheduling auto, Telegram, workflows N8N | HTML · JS · N8N · REST | 0 |
| transcription-multi-langue | Whisper GPU optimisé CUDA, 50+ langues, transcription temps réel | Python · TypeScript · CUDA | 0 |
📚 Open Source & Ressources (3 repos)
| Repo | Ce que ça fait | ⭐ |
|---|---|---|
| bibliotheque-prompts-multi-ia | 200+ prompts testés en production sur Claude / GPT / Gemini / Mistral avec benchmarks comparatifs | 1 |
| awesome-local-ai | Curated list : tout l'écosystème IA local — LLMs, embeddings, voice, tools 100% self-hosted | 1 |
| franckdelmas.dev | Portfolio professionnel — AI Systems Architect · JARVIS OS Creator | 1 |
| Service | Livrable | Délai | Prix |
|---|---|---|---|
| 🔍 Audit IA locale | Rapport diagnostic + plan d'action | 1 jour | 440 € |
| 🚀 Déploiement cluster LLM | Cluster GPU opérationnel on-premise | 3–5 j | Devis |
| 🤖 Intégration Claude Code / MCP | Agents + handlers actifs | 2–3 j | Devis |
| ☁️ Migration cloud → local | Infrastructure souveraine RGPD | 1–2 sem | Devis |
| 🎓 Formation équipe | Session pratique + support | ½ j | 220 € |
JARVIS OS tourne 24/7 en production sur matériel personnel — Toulouse, France
