Cto

Situation réelle Un bon développeur qui met 2 semaines à être productif = 2 semaines perdues + frustration. Cette situation n’est pas une fatalité. Un onboarding structuré peut réduire ce temps à 2 jours. Ce que j’ai observé : le coût d’un mauvais onboarding est réel. 2 semaines de salaire perdu (~$4k), frustration nouveau dev, temps équipe mobilisé. Impact long terme : mauvais onboarding → premier mois frustrant → doutes sur choix entreprise → 30% quittent dans 90 jours. Bon onboarding → productif rapidement → confiance boostée → rétention +50%. L’onboarding n’est pas un détail, c’est votre première impression. ...

Situation réelle “Personne ne comprend vraiment ce que je porte.” Cette phrase, je l’ai entendue de la bouche de dizaines de CTOs, et je l’ai moi-même prononcée. Elle traduit une réalité peu discutée du rôle : une solitude structurelle qui ne vient pas d’un manque de relations, mais de la nature même des responsabilités. Ce que j’ai observé : cette solitude n’est ni un mythe romantique ni une fatalité à subir. C’est une conséquence de l’asymétrie informationnelle et décisionnelle du rôle. Comprendre sa source permet de mieux la gérer. ...

Situation réelle “Tu as bien fait, mais…” Le feedback mal donné démotive plus qu’il n’aide. Cette situation n’est pas une fatalité. Le feedback efficace peut construire une culture de croissance plutôt qu’une culture de peur. Ce que j’ai observé : beaucoup de managers donnent du feedback uniquement négatif (“Ton code a des bugs”, “Ta PR n’est pas bonne”, “Tu es en retard”) ou vague (“C’est bien”, “Tu peux mieux faire”, “Continue comme ça”). Résultat: démotivation, peur de l’échec, pas d’action concrète possible. Le feedback efficace est régulier, spécifique, équilibré, actionnable. Règle d’or : le feedback doit faire grandir, pas seulement corriger. ...

Situation réelle Code review : rituel quotidien qui peut faire progresser l’équipe… ou créer de la frustration. Cette situation n’est pas une fatalité. Un code review efficace peut être un accelerator : knowledge sharing, quality improvement, team cohesion. Ce que j’ai observé : beaucoup de code reviews sont frustrantes. Pour l’auteur (09h00 crée PR, 16h30 pas review, lendemain 14h enfin review, 16h00 corrige commentaires, lendemain 11h 2ème review nouveaux comments, 5 jours merger 200 lignes). Pour le reviewer (PR à reviewer 1500 lignes “Où commencer ?” “Trop gros comprendre” “Approve en diagonale”). Résultat: vélocité ralentie, frustration deux côtés, quality compromise. Un code review efficace nécessite small PRs <400 lignes, fast feedback <24h, constructive comments, celebrate good code. ...

Situation réelle Après avoir observé, accompagné et échangé avec des dizaines de CTOs, certains patterns d’erreurs reviennent systématiquement. Pas par manque de compétence technique, mais par mécompréhension de ce que le rôle demande vraiment. Ce que j’ai observé : ces erreurs ne sont pas des défauts personnels, ce sont des pièges structurels du rôle. Comprendre ces patterns permet de les reconnaître chez soi avant qu’ils deviennent toxiques. Le faux problème Le faux problème serait de croire qu’il existe une “bonne” posture de CTO universelle. En réalité, la posture doit s’adapter au contexte : taille d’organisation, maturité technique, culture existante. ...

Situation réelle “L’IA va-t-elle remplacer les développeurs ?” Cette question, tous les CTOs la reçoivent depuis 2023. Mais la vraie question est : comment l’IA transforme-t-elle le rôle de CTO et les responsabilités qui vont avec ? Ce que j’ai observé : l’IA générative ne remplace pas le rôle de CTO, elle le transforme. Certaines responsabilités deviennent obsolètes, d’autres émergent, et la posture doit évoluer. Le faux problème Le faux problème serait de croire que l’IA est juste un nouvel outil qu’on intègre comme les autres. En réalité, c’est une transformation aussi profonde que le passage au cloud ou au mobile. ...

“Docker ça marche en local, mais en prod…” Les pièges de Docker et Kubernetes en production sont nombreux. Voici les best practices qui évitent les erreurs coûteuses. TL;DR : Pièges à éviter Top 5 erreurs en production : Images trop grosses : +300% temps déploiement Secrets en clair : Risque sécurité critique Ressources non limitées : OOM kills, instabilité Health checks manquants : Détection problèmes tardive Logs non centralisés : Debugging impossible ...

Situation réelle “L’app React est lente.” Classique. Après avoir optimisé des dizaines d’apps React en production, voici les optimisations qui donnent les meilleurs résultats. Ce que j’ai observé : les optimisations React les plus impactantes sont le code splitting (réduit bundle initial -60%), la memoization (évite re-renders inutiles -70%), la virtualization (scalabilité listes -90% DOM nodes), le lazy loading (chargement progressif -80% temps chargement), et le state management optimisé (colocation et contexts optimisés). ...

Situation réelle TypeScript, c’est bien plus que du JavaScript avec des types. Voici les patterns avancés qui transforment vraiment la qualité du code en production. Ce que j’ai observé : les patterns TypeScript avancés les plus impactants sont les discriminated unions (-80% bugs runtime type safety), branded types (-100% erreurs d’ID type safety), utility types (-60% code boilerplate), type guards (-70% assertions runtime), et template literal types (-90% erreurs de format). ...

Situation réelle “La DB est lente.” Classique. Cette situation n’est pas une fatalité. Après avoir optimisé des dizaines de bases PostgreSQL en production, j’ai identifié les optimisations qui donnent les meilleurs résultats. Ce que j’ai observé : les optimisations PostgreSQL les plus impactantes sont souvent les plus simples. Top 5 optimisations par ROI : Index manquants : -80% query time, 5 min de travail VACUUM/ANALYZE : -60% fragmentation, automatisable Connection pooling : -70% overhead connexions (PgBouncer) ...