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Plus besoin de savoir coder, de connaître les frameworks qu'on utilise dans sa codebase et les détails d'implémentation... L'important à l'ère de l'AI, c'est QUE le produit. Ou pas.

En septembre, j’ai changé de poste, et me voilà à manger du Python toute la journée. Je décrirai dans cet article mon expérience avec le langage.

Tout le monde parle de GenAI en ce moment, notamment pour les développeurs. Fin des dev, remplacés par des AI, ou au contraire génération de dette technique en masse, on entend de tout sur ce sujet. Qu’en est-il réellement?

Ou comment gagner en efficacité en standardisant au maximum les choix techniques dans les équipes de développement.

Lorsqu’on conçoit une API HTTP, on se retrouve vite confronté à un problème: certaines actions peuvent être longues et rentrent difficilement dans un modèle d’API synchrone. Comment résoudre cela ?

Les avantages des microservices sont souvent énoncés mais c’est également une approche posant de nombreux challenges au quotidien. Au final, est ce que ça vaut le coup ?

Marre des usines à gaz quand on bosse en local !

De nombreuses équipes dev et ops travaillent ensemble dans le but de pouvoir déployer rapidement des environnements de tests, par exemple pour valider une pull request sur une application. Mais cette pratique est-elle vraiment intéressante ?

Il est important aujourd’hui que les applications produisent des métriques pertinentes permettant entre autre de savoir si l’application fonctionne correctement ou non. Je décrirai dans cet article les métriques essentielles à exposer selon moi, en prenant l’exemple d’une application web.

Source infinie de trolls, les débats sur les langages de programmation sont vieux comme le monde. Mais est ce que le choix du langage est vraiment important ? D’ailleurs, comment choisir ?