Marc Chesnel

Cas concrets

• Fuite mémoire récurrente : arrêter de patcher

  Symptôme

  Chez L'Oréal, une application interne s'appuyant sur SQLite perdait de la mémoire. Les correctifs s'enchaînaient et l'incident revenait.

  Diagnostic

  Au fil des patchs, le constat s'impose : ils traitent le symptôme, la cause tient à la conception de l'application.

  Résolution

  Refonte de l'application décidée après plusieurs mois, menée avec l'ancien chef de projet revenu sur le sujet.

• Alertes de masse étendues en SQL

  Problème

  À la helpline, l'outil interne d'alerte pour incidents de masse (mail aux directeurs régionaux et SMS) devait couvrir de nouvelles filiales. Plus personne ne savait accéder à sa base MySQL ni à son code PHP.

  Diagnostic

  Accès retrouvé à la base et au site PHP, lecture du modèle de données pour savoir où déclarer une entité.

  Résolution

  Ajout des nouvelles filiales directement en SQL, avec l'accord de mon N+1. Les alertes de masse les couvrent depuis.

• Contrôle matinal de 30 sites automatisé

  Problème

  Chez L'Oréal, il fallait vérifier chaque matin que 30 sites répondaient.

  Solution

  Un script qui interroge chaque site et contrôle qu'il renvoie bien un HTTP 200.

  Résultat

  Un seul passage au lieu de 30 vérifications à la main, et les sites en erreur ressortent tout de suite.

Outils de support que j'ai construits

• 

  Service desk IT automatisé

  Support N1/N2 dans Jira Service Management où une IA locale trie les tickets et répond depuis une base de connaissances. Jira Service Management Python API REST Ollama

  • 65 % de résolution sans intervention sur 20 tickets de test, 0 réponse erronée envoyée au client
  • Recherche hybride TF-IDF + embeddings : réponse automatique seulement si les deux méthodes concordent, sinon escalade
  • Modèles open source en local via Ollama, aucune donnée de ticket ne quitte le poste

  Code du service desk

• 

  Support IT vocal + chatbot

  Assistant de support qu'on interroge à l'écrit ou à la voix : il répond depuis une base de fiches, cite sa source et propose un ticket quand il ne sait pas. Python FastAPI RAG Whisper

  • 93 à 97 % de bonnes réponses sur 30 questions de test, premier mot en 0,4 s
  • Couche vocale faster-whisper + Piper : premier son en 1,4 s, bonne fiche trouvée dans 100 % des cas après transcription
  • Tourne entièrement en local, sans connexion Internet

  Code du support IT vocal

Parcours

1. déc. 2022 – févr. 2024

   Développeur full stack · Agritech, CDI 14 mois

   SaaS VineCore, environ 100 utilisateurs : support aux key users, correctifs en production, livraisons sur 4 environnements.

2. 2022

   Développeur Full Stack JavaScript · 3W Academy

   Formation, 2^e de promotion.

3. 2013 – 2021

   Support applicatif et webmaster

   Eurexo, L'Oréal, Saint-Gobain, FACE (Drupal, PHP).

4. 2008 – 2010

   Développeur web PHP/JS

   Photononstop, KRDS, 50A. Master 1 Informatique, SupInfo.

Compétences

Diagnostic

• Reproduction d'incident
• Logs applicatifs
• DevTools réseau
• Analyse de cause

Données et API

• SQL
• PostgreSQL
• MySQL
• API REST
• GraphQL

Outils de support

• Jira Service Management
• Base de connaissances
• Git

Scripts et environnements

• Python
• JavaScript / Node.js
• Docker
• GCP
• Vercel