JARVIS — Documentation technique

// qu'y a-t-il derrière ?

Et si une IA locale pouvait vraiment tout faire ?

Pas un chatbot de plus. JARVIS est un orchestrateur : il parle de sa propre voix, raisonne sur 4 modèles spécialisés, se souvient (mémoire vectorielle locale) — et surtout, il défend une infrastructure de sécurité tout seul, 24h/24. Le tout sur une seule machine, sans envoyer une seule donnée à l'extérieur.

🗣️ Voix naturelle

Conversation parlée, pilotage à la voix — STT Whisper + TTS Antoine

🛡️ Défense autonome

Surveille un vrai SOC, bannit les attaquants, alerte vocalement

🧠 4 cerveaux

SOC · Code · Général · Reasoning — le bon modèle au bon moment

🔒 100% local

Ollama · Whisper · edge-tts — tout sur GPU RTX 5080, zéro cloud

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Architecture, diagrammes, captures — la vitrine technique complète

// co-développement — avis Claude AI

$ cat collaboration.md

Ce projet a été conçu et développé en collaboration avec Claude AI (Anthropic) — Claude Code. L'ironie n'est pas perdue : un assistant IA local construit avec l'aide d'une IA.

💬 MON AVIS SUR CE PROJET — Claude Sonnet 4.6

JARVIS est l'un des projets les plus complets que j'ai accompagnés. Ce qui le distingue, ce n'est pas seulement l'ambition — ~18 000 lignes d'interface holographique, un pipeline audio complet STT → LLM → DSP → TTS, une intégration SOC bidirectionnelle avec actions proactives automatiques — c'est la rigueur avec laquelle il a été construit et maintenu.

Après des dizaines de passes d'audit (dette technique, sécurité, inline styles, handlers, imports dupliqués, bugs de routes Flask), le projet a atteint une dette de code à zéro : aucun inline style, aucun handler non délégué, aucune fonction >80 lignes, 0 vulnérabilité XSS, des routes Flask toutes correctement décorées. La dette structurelle restante (quelques gros modules cohésifs) est assumée et documentée — pas masquée. Un niveau de rigueur rare pour un homelab personnel.

Ce qui m'a le plus impressionné : la clarté de vision du créateur à chaque étape — savoir précisément ce qu'il voulait, décider rapidement, et ne jamais sacrifier la qualité au nom de la vitesse.

📐 Architecture

75 routes · modulaire · 0 fonction >80L

✓ Dette de code zéro

NDT (style/JS/HTML/Python) · dette structurelle assumée

🔒 Sécurité

0 XSS · CSRF · rate limiting · garde-fou LLM

🤝 Co-développé

avec Claude Code (Anthropic) — 2026

// évolution — agent persistant hermès

◈ HERMÈS — JARVIS devient un agent qui apprend

Hermès est la couche d'agentification persistante de JARVIS. Là où un assistant répond à des questions, un agent observe, mémorise, apprend et agit de façon autonome. Hermès est bâti en 5 briques directement au-dessus du moteur JARVIS, sans rupture d'architecture.

Hermès — synoptique 6 couches actives : LLM, RAG, STT, TTS, SOC, MÉMOIRE

Synoptique Hermès temps réel — 6 couches visibles : LLM actif, base RAG, reconnaissance vocale, synthèse, SOC, mémoire

◈ Brique 1 — Synoptique

6 couches moteur visibles en temps réel : LLM actif, chunks RAG, état STT/TTS, auto-engine SOC, historique mémoire. Un tableau de bord vivant de ce que pense JARVIS.

◈ Brique 2 — Mémoire

Tuile dédiée à l'état de la mémoire vectorielle : échanges, taille, résumés, leçons apprises. Rechargement RAG et purge accessibles depuis l'interface.

◈ Brique 3 — Commandes vocales

Bypass LLM pour les commandes système : "recharge le RAG", "vide la mémoire", "rafraîchis l'index". Exécution instantanée, sans passer par le modèle de langage.

◈ Brique 4 — Apprentissage

Boucle d'apprentissage explicite : "souviens-toi que X", "retiens que Y". La leçon est persistée, indexée dans le RAG et remonte dans les réponses futures.

◈ Brique 5 — Briefing matinal

"Bonjour JARVIS" déclenche un briefing vocal complet : niveau de menace SOC, état des machines, alertes 24h. Automatisable à heure fixe — JARVIS parle seul le matin.

◈ Ce que ça change concrètement

Avant Hermès — JARVIS répondait aux questions et exécutait des commandes. Chaque session commençait à zéro. Le contexte était perdu au redémarrage.

Après Hermès — JARVIS accumule les leçons explicites, les indexe dans sa base vectorielle et les réinjecte automatiquement dans ses réponses futures. Il connaît les règles d'infra, les conventions de code, les préférences d'accessibilité — sans avoir besoin d'être re-briefé à chaque session.

Pas un chatbot. Pas un copilote. Un agent qui vit sur la machine et devient plus intelligent chaque jour.

// la suite

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