Developpement

Situation réelle GraphQL fait beaucoup parler depuis quelques années, présenté comme le successeur de REST. Mais est-ce vraiment le cas ? Après avoir implémenté les deux approches en production, voici un guide pragmatique pour faire le bon choix. Ce que j’ai observé : la promesse GraphQL vs la réalité terrain. Ce qu’on vous vend (“Plus d’overfetching/underfetching”, “Un seul endpoint pour tout”, “Les clients demandent exactement ce dont ils ont besoin”). La réalité en production (Complexité mise en cache accrue, N+1 queries si pas bien géré, Courbe apprentissage équipe, Coût monitoring debugging plus élevé). La vérité : REST n’est pas mort, GraphQL n’est pas solution miracle, L’hybride souvent meilleure approche. Mon conseil : Commencez simple REST, Identifiez pain points réels, Introduisez GraphQL progressivement si besoin, Mesurez impact métriques métier. En 2025, le débat REST vs GraphQL est dépassé. La vraie question est : quelle combinaison résout mieux vos problèmes spécifiques ? ...

Situation réelle “Il faut 100% de couverture de tests !” vs “Les tests, c’est une perte de temps !”. Entre ces deux extrêmes, où se trouve la vérité ? Après avoir vu des projets paralysés par des suites de tests trop lourdes et d’autres s’effondrer faute de tests, j’ai trouvé quelques équilibres pragmatiques. Ce que j’ai observé : les tests ne sont pas une religion, c’est un outil. Et comme tout outil, ils doivent être adaptés au contexte du projet et aux contraintes de l’équipe. Une stratégie de test efficace n’est pas celle qui a 100% de couverture, c’est celle qui donne confiance à l’équipe pour livrer rapidement sans casser l’existant. Les meilleurs tests sont ceux qu’on oublie : ils tournent en arrière-plan, attrapent les bugs avant la production, et ne ralentissent pas le développement. ...

Situation réelle “L’IA va remplacer les développeurs !” Cette phrase, je l’entends depuis novembre 2022. Trois ans plus tard, je suis toujours développeur. Et vous aussi probablement. Ce que j’ai observé : l’IA accélère, elle ne remplace pas. Avant (2020) : 2h de recherche StackOverflow, copier-coller 5 solutions, adapter pendant 30min, total 2h30. Maintenant (2025) : prompt ChatGPT “Implémenter OAuth2 avec refresh token”, code généré en 30 secondes, review et adaptation 15min, total 20min. Gain de temps réel : 85%. ...

Dédramatisation “Software Craftsmanship”, “Clean Code”, “SOLID”… Ces termes circulent partout dans notre écosystème, souvent accompagnés d’un sentiment d’intimidation. J’ai longtemps pensé que c’était réservé aux développeurs “experts”, à ceux qui écrivent des livres ou donnent des conférences. Erreur ! Le Software Craftsmanship, c’est avant tout une démarche progressive d’amélioration continue. Pas besoin d’être Robert C. Martin pour commencer. Il suffit de faire un pas, puis un autre. Le Software Craftsmanship n’est pas une destination, c’est un voyage. Chaque petit pas compte : un nom de variable plus clair, une fonction mieux découpée, un test ajouté. ...

Situation réelle L’année 2024 a marqué un tournant dans l’adoption de l’IA générative par les développeurs. GitHub Copilot, ChatGPT, Claude, et tant d’autres outils promettent de révolutionner notre façon de coder. Après une année d’utilisation intensive de ces technologies, il est temps de faire le bilan : où sont les vrais gains de productivité, et quels sont les pièges à éviter ? Ce que j’ai observé : au-delà de l’effet “waouh” des premières générations de code, l’IA générative transforme bien plus profondément la façon de travailler qu’on ne l’imagine. Mais cette transformation nécessite une adoption raisonnée et un cadre d’utilisation clair. Sans ce cadre, l’IA peut créer plus de problèmes qu’elle n’en résout. ...

Situation réelle En tant que développeurs, nous sommes nombreux à être animés par une quête constante de perfection technique. Cette recherche d’excellence nous pousse à explorer les dernières technologies, à optimiser chaque ligne de code et à rêver d’une architecture parfaite. Ce que j’ai observé : cette obsession de la perfection technique peut se manifester de nombreuses manières. L’over-engineering : j’ai eu l’occasion de travailler sur un projet où nous avions mis en place une architecture en microservices ultra-sophistiquée pour une entreprise qui démarrait à peine. Six mois plus tard, la maintenance de cette infrastructure complexe consommait plus de ressources que le développement de nouvelles fonctionnalités. Une architecture monolithique bien pensée aurait été largement suffisante pour les premiers mois, voire les premières années. ...