Ronald Nyami

📍 Suisse · laboratoire personnel de connaissances

Je documente et partage des architectures GenAI responsables.

Plus de 10 ans en data, machine learning et architecture. Je partage ici des patterns pratiques sur GenAI, agents, évaluation, gouvernance et delivery en environnements régulés.

AI Architect · GenAI Data Scientist · Banking AI Delivery & Technical Leadership · LinkedIn ↗

10+: ans · data, ML & architecture
7: ressources · indépendantes ou publiques
1: démo vivante d’IA agentique · ce portfolio

Nouveau · Pattern Lab interactif

Une démo RAG tient en 20 lignes. Un système digne de confiance exige 20 décisions.

Une carte indépendante et réutilisable des choix qui comptent vraiment : accès aux données, retrieval, outils MCP, orchestration agentique, évaluations, guardrails et exploitation.

RAG MCP Agentic AI LLM evaluation LLMOps

Lire la note technique↗

Connaissances partagées

Projets et ressources publiques

7 · ressources

01

in-development

Blueprint plateforme Dataiku

Une référence pratique pour la séparation des environnements, les standards de déploiement, le monitoring et le support

→ Une méthode réutilisable pour raisonner sur la fiabilité d'une plateforme Data Science partagée, ses frontières de gouvernance et ses responsabilités opérationnelles.

Diagramme d’architecture de référence — Blueprint plateforme Dataiku — architecture — référence

pattern dev · test · prod environnements
par conception séparation
monitoring + runbooks opérations

Dataiku
Kubernetes
Python
Monitoring

02

in-development

Blueprint Copilot Studio

Un pattern d'application conversationnelle sécurisé avec ingestion contrôlée, authentification et workflows maintenables

→ Un cadre clair pour raisonner sur l'authentification, l'ingestion de contenu, la gouvernance et la maintenabilité des applications conversationnelles.

Diagramme d’architecture de référence — Blueprint Copilot Studio — architecture — référence

frontière explicite identité
pattern contrôlé ingestion
maintenables workflows

Copilot Studio
Power Automate
Contrôles d'identité
Ingestion contrôlée
Dataverse

03

paper trading

Recherche agentique contrôlée (paper)

Recherche multi-agents et validation en paper trading, derrière des contrôles déterministes de risque, d’approbation et d’audit

→ Architecture séparation agents / risk engine — kill switch dur · validation paper avant capital réel.

Diagramme d’architecture de référence — Recherche agentique contrôlée (paper) — architecture — référence

v1.5.0 livrée
608 tests
95 % couverture

Python 3.*
LangChain / LangGraph
FastAPI
Next.js
Supabase

04

live

Cost Observability (ce site)

Comment je fais tourner de l’IA agentique avec un budget de 5 $/jour — et un kill switch public

→ Budget IA maîtrisé au centime : caps par visiteur / session / site, kill switch dur, coûts publics sur /eval.

Diagramme d’architecture de référence — Cost Observability (ce site) — architecture — référence

5 $/jour budget site
0.03 $/jour cap visiteur
~0.0003 $ coût/réponse

Cloudflare Workers + KV
TypeScript
SSE streaming

05

livré

Migration Base44 → Supabase

Refonte d'une plateforme multi-agences EU, sans downtime

→ Migration sans downtime + suppression de la dépendance propriétaire — coût d'exploitation réduit et contrôle total de la stack retrouvé.

Diagramme d’architecture de référence — Migration Base44 → Supabase — architecture — référence

113 Base44 refs → 0
8 commits propres
7 tables + RLS

Vite + React
Supabase (Postgres + RLS)
Edge Functions
Cloudflare Pages
Resend

06

en production

Pipeline vidéo automatisé

100+ shorts produits automatiquement, 4 plateformes

→ 100+ shorts produits sans intervention manuelle — pipeline automatisé multi-plateforme, cadence de publication tenue sans opérateur humain.

Diagramme d’architecture de référence — Pipeline vidéo automatisé — architecture — référence

100+ shorts produits
×4 plateformes
✓ sous-titres karaoké

Python
Node.js
ffmpeg
ElevenLabs
Chatterbox

07

publié

20 décisions au-delà d’une démo RAG

Une carte interactive des patterns pour une GenAI gouvernée

→ Transforme une liste d’outils IA en architecture inspectable avec des contrôles, des gates d’évaluation et des limites opérationnelles explicites.

Diagramme d’architecture de référence — 20 décisions au-delà d’une démo RAG — architecture — référence

20 décisions d’architecture
5 plans de contrôle
0 revendications employeur

RAG + MCP
IA agentique
Évaluation LLM
Kubernetes + LLMOps

Capacités

Capabilities

Domaines explorés et technologies utilisées dans mes projets personnels et publics.

Architecture IA appliquée: Architecture d’applications GenAI RAG & workflows agentiques AI gateway & abstraction de modèles Intégration sécurisée d’outils et d’APIs Revue humaine & contrôles déterministes Évaluation & production readiness
Prototypage et opérabilité: Services Python & FastAPI Docker & Kubernetes Helm & Argo CD CI/CD & GitOps Identité, accès & secrets Monitoring & pratiques opérationnelles
Gouvernance et contrôles: Classification de risque par cas d’usage Approbation & cycle de vie des modèles Contrôle d’accès & auditabilité Patterns de contrôle Responsible AI Incident response & rollback Gouvernance des coûts & de la consommation
Partage technique: Facilitation d’architecture Design reviews Patterns réutilisables Architecture decision records Documentation accessible Transmission de connaissances

Pratique technique

Python FastAPI LangChain / LangGraph Copilot Studio Power Automate Azure AWS Databricks Dataiku Docker Kubernetes Helm Argo CD PostgreSQL

Architecture & recherche appliquée

Power Platform governance Multi-LLM routing MCP Semantic Kernel Prompt Flow LLM evaluation frameworks OpenTelemetry patterns

À propos

Qui je suis

Ronald Nyami — AI Architect & GenAI Data Scientist

📍 Switzerland

Des notes d’architecture GenAI, de l’ingestion à l’évaluation — partagées comme ressources pédagogiques indépendantes.

« Rendre les patterns d’IA complexes compréhensibles, testables et utiles à la communauté. »

GenAI Data Scientist et Architecte IA basé en Suisse, avec une expérience en banque, services financiers et conseil technologique.

Le contenu porte sur des architectures de référence, des expériences indépendantes, des outils open source et des patterns techniques génériques.

L’objectif est pédagogique : rendre les décisions d’architecture, limites, tests et compromis utiles à la communauté.

Site personnel et indépendant, sans offre commerciale ni service de conseil. Il ne représente aucun employeur ou client, et ne publie aucun code, document, donnée ou architecture propriétaire. Les exemples sont personnels, publics ou génériques. Construit avec Astryx (Meta, open source).

En dehors du travail : randonnée alpine (Suisse · France · Italie), jeu de dames, football.

Astryx v0.1.7 · Built for people and agents GitHub ↗ Storybook ↗ Sandbox ↗ Docs ↗

Profil professionnel

Une architecture IA ancrée dans dix ans de delivery

GenAI Data Scientist et Architecte IA basé en Suisse, avec une expérience en banque privée, services financiers et conseil technologique. Je transforme les besoins métier en designs IA sécurisés et scalables, en explicitant clairement les compromis aux parties prenantes techniques et métier.

Focus: GenAI · NLP · machine learning · architecture IA
Delivery: Design end-to-end · leadership technique · alignement des parties prenantes
Contexte: Banque · environnements régulés · respect de la confidentialité
Plateformes: Dataiku DSS · Kubernetes · MLOps · systèmes cloud-native

Formation & langues

Masters en Data Science, Big Data & Business Intelligence — École Centrale Paris et Université libre de Bruxelles. Anglais et français : natif ou bilingue ; allemand : niveau professionnel ; italien : maîtrise professionnelle complète.

Profil LinkedIn ↗

Valeurs

Ce en quoi je crois

Des preuves plutôt que des promesses

Statuts clairs, décisions traçables, résultats opérationnels mesurables.

Secure by design

Identité, auditabilité, moindre privilège, déploiement contrôlé.

Operable AI

Évaluation, télémétrie, contrôle des coûts, incident response, rollback.

Reusable architecture

Des patterns et plateformes que d’autres équipes comprennent et maintiennent.

Communauté

Échanger autour des connaissances

Pour discuter d’un article ou d’un pattern public. Aucun service professionnel ou commercial n’est proposé sur ce site.

Live operations

Agentic Portfolio — opérations en direct

Télémétrie réelle du site (endpoints publics, rafraîchie 60 s). Budgets et kill switch = données globales persistantes.