Cet article de Jordy Scholing, publié dans le Web Performance Calendar, explore pourquoi l'optimisation pour le 75ème percentile (p75) des métriques de performance web, bien qu'utile, ne suffit pas pour offrir une expérience utilisateur optimale. Il argue que se concentrer sur le 90ème percentile (p90) permet de mieux capturer les problèmes réels d'expérience utilisateur, notamment pour les utilisateurs à haute intention, mobiles ou ayant des attentes élevées. L'auteur souligne que le p75, bien qu'utile pour le SEO, ne répond pas à la question de savoir si presque tous les utilisateurs sont satisfaits. En optimisant pour le p90, on identifie des problèmes tels que des temps de réponse instables, des scripts tiers problématiques et des pics de JavaScript sur des appareils lents, ce qui permet d'améliorer réellement les taux de conversion et l'engagement. L'article encourage les experts en performance à viser plus haut que le p75 pour offrir une expérience utilisateur plus équitable et efficace.
Cet article met en lumière l'utilisation excessive de JavaScript pour résoudre des problèmes qui pourraient être mieux gérés par CSS. L'auteur, Chizaram Ken, souligne que les lacunes de connaissances poussent souvent les développeurs à sur-ingénieriser des solutions, ce qui impacte négativement les performances. Par exemple, des fonctionnalités CSS comme content-visibility: auto et les unités de vue modernes (dvh, svh, lvh) offrent des solutions efficaces sans JavaScript, mais les développeurs continuent de privilégier des solutions JavaScript par habitude. L'article explore des problèmes spécifiques comme la virtualisation dans React, les requêtes de conteneur et les animations de défilement, en proposant des alternatives CSS et en discutant des cas où JavaScript reste pertinent. Un appel est lancé pour éviter d'utiliser useEffect et useState pour des problèmes de rendu, en insistant sur l'importance de comprendre les capacités natives du navigateur avant de recourir à des bibliothèques JavaScript.
L'article explore les différentes phases de l'optimisation du Largest Contentful Paint (LCP), une métrique clé des Core Web Vitals. Il explique que le LCP peut être décomposé en quatre sous-parties : TTFB (Time to First Byte), Resource Load Delay, Resource Load Duration et Element Render Delay. Chaque phase identifie des goulots d'étranglement spécifiques et propose des solutions pour les résoudre. L'article souligne l'importance de comprendre ces phases pour diagnostiquer et améliorer les performances de chargement des pages web, en particulier pour les images, qui représentent la majorité des éléments LCP.
Nadia Makarevich, experte en React et performance web, introduit les composants serveur React (RSC) et leur impact sur les performances. Elle explique que les RSC déplacent une partie du travail vers le serveur, réduisant ainsi la quantité de JavaScript à envoyer au client et améliorant le temps de chargement initial. L'article explore les différences entre le rendu côté client et les RSC, en mesurant des métriques comme le LCP et le temps d'affichage des données dynamiques. Makarevich a construit une SPA pour illustrer ces concepts, disponible sur GitHub.
React 19.2 améliore l'optimisation de l'INP (Interaction to Next Paint) avec deux nouvelles fonctionnalités clés. La première est le composant
L'article présente 10 techniques avancées en JavaScript/TypeScript. Ces techniques, testées en production, incluent l'orchestration de promesses, le cache mémoire sécurisé, la maîtrise des données binaires et l'optimisation asynchrone. Elles permettent de résoudre des problèmes de performance critiques, comme réduire les fuites de mémoire de 38%, diminuer les coûts de base de données de 60%, et accélérer le traitement des données de 3,2 fois. Des techniques comme le "Void Guard" pour éviter les promesses flottantes, l'utilisation de l'API Performance pour des mesures de temps précises, et l'utilisation de AbortController pour l'orchestration de promesses sont expliquées en détail. Ces stratégies peuvent transformer la manière dont vous construisez des applications robustes.
Matt Zeunert explore les raisons pour lesquelles certaines pages web contiennent des documents HTML volumineux, souvent en raison de l'intégration de ressources comme des images, des CSS ou des polices de caractères en Base64. Il analyse divers cas, tels que les images intégrées via des data URLs, les CSS inline avec des sélecteurs complexes, et les polices de caractères embarquées, qui peuvent impacter les performances. L'article met en lumière les avantages et inconvénients de ces pratiques, notamment l'absence de mise en cache indépendante et la priorisation des ressources. Un outil, le DebugBear HTML Size Analyzer, a été amélioré pour gérer ces structures complexes.
L'article de LVLUP.fr compare l'efficacité des modèles de langage (LLM) comme ChatGPT, Gemini et Claude avec une méthode mathématique des années 60 pour générer des plannings hospitaliers. Les LLM échouent avec un taux de réussite de 8% et créent des erreurs, tandis que Google OR-Tools, une solution de programmation par contraintes, génère un planning parfait en moins d'une seconde avec 100% de fiabilité. L'article souligne que pour des contraintes strictes, le déterminisme des solveurs est préférable à la créativité des LLM. Il illustre cela à travers un cas concret de planification pour un service hospitalier de 5 infirmiers, en insistant sur l'importance de modéliser les processus et les contraintes avant d'automatiser.
Anthropic explique comment l'exécution de code avec le protocole MCP (Model Context Protocol) permet de rendre les agents IA plus efficaces. En évitant de charger toutes les définitions d'outils et les résultats intermédiaires dans la fenêtre de contexte, on réduit les coûts et les temps de réponse. L'article détaille les problèmes courants liés à la surcharge de la fenêtre de contexte et à la consommation excessive de tokens, et propose des solutions pour optimiser l'interaction des agents avec les serveurs MCP.
Ce billet de blog de JetBrains présente 10 astuces pour optimiser les performances du code Python, rédigé par Dido Grigorov, ingénieur en deep learning. L’article souligne que, malgré sa simplicité et sa lisibilité, Python peut rencontrer des goulots d’étranglement en termes de performance, surtout lors du traitement de grands jeux de données ou d’applications temps réel.
Parmi les conseils clés :
- Privilégier les sets pour les tests d’appartenance (O(1) vs O(n) pour les listes).
- Éviter les copies inutiles de données, en modifiant les objets en place.
- Utiliser
__slots__pour réduire la consommation mémoire des classes. - Préférer les fonctions du module
mathaux opérateurs pour des calculs numériques plus rapides. - Pré-allouer la mémoire pour les listes ou tableaux de taille connue.
- Limiter l’usage des exceptions dans les boucles critiques.
- Exploiter
itertoolsetbisectpour des opérations combinatoires ou sur listes triées. - Éviter les appels répétés de fonctions dans les boucles en cachetant les résultats.
L’article illustre chaque astuce avec des exemples de code et des mesures de temps, montrant des gains de performance significatifs. Il encourage à adopter ces pratiques pour écrire du code Python à la fois performant et lisible, sans sacrifier la clarté. Une ressource utile pour les développeurs cherchant à optimiser leurs scripts Python.
Pour optimiser les Dev Containers, l’auteur propose une approche basée sur les prebuilds : créer une image Docker générique (avec Zsh, Oh My Zsh, Docker-in-Docker, etc.) et la réutiliser comme base pour tous ses projets. Cela évite de reconstruire l’environnement à chaque fois et réduit le temps de démarrage. Il utilise aussi des volumes Docker pour persister l’historique des commandes et les dépendances Maven entre les conteneurs. Grâce à la CLI des Dev Containers, il construit et pousse ces images pré-configurées, puis les utilise directement dans ses projets (ex. : Java avec Maven, JBang, Quarkus). Résultat : des environnements prêts en quelques secondes, même si la taille des images reste conséquente. Une méthode idéale pour gagner en efficacité, surtout lors des changements de machine ou pour standardiser ses outils de dev.
L'article explore les techniques pour rendre les animations SVG plus rapides, plus simples et plus faciles à gérer. L'auteur s'inspire des dessins animés classiques pour créer des animations modernes en utilisant des outils comme CSS et SVG. Il souligne l'importance de commencer avec un design propre et d'optimiser les fichiers SVG en réduisant les points d'ancrage et en utilisant des outils comme SVGOMG pour minimiser la taille des fichiers. L'article détaille également comment structurer le code SVG en couches pour faciliter l'animation et la maintenance, tout en réutilisant des éléments pour améliorer l'efficacité et la performance.
L'article explique comment compresser et réduire la taille d'un fichier PDF volumineux en utilisant Ghostscript, un outil en ligne de commande. Après avoir essayé des logiciels basiques comme PDFSam sans succès, l'auteur découvre Ghostscript, qui permet une compression avancée des fichiers PDF. Il détaille l'installation de Ghostscript sur différentes distributions Linux et fournit une commande spécifique pour compresser un PDF, en ajustant la résolution des images et en supprimant les données superflues. Grâce à cette méthode, il parvient à réduire considérablement la taille de son fichier PDF, passant de 57,8 Mo à 26,6 Mo, tout en conservant une qualité visuelle suffisante pour une lecture à l'écran ou une impression basique
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L'article explique pourquoi et comment optimiser les coûts liés à l'utilisation de Argo CD pour le déploiement continu sur Kubernetes.
L'article explore diverses stratégies pour réduire les coûts associés à l'utilisation des Coding Agents tout en améliorant leurs performances. Il présente plusieurs options, allant des modèles gratuits comme OpenRouter et Gemini Flash 2.0, aux abonnements avec plans gratuits, en passant par l'hébergement de modèles open-source. L'article souligne l'importance de choisir le bon modèle en fonction des tâches spécifiques pour optimiser les coûts et les performances. Il met également en avant des techniques comme l'optimisation du contexte, l'utilisation de fichiers de configuration et de Memory Bank pour améliorer l'efficacité des agents. Enfin, il insiste sur la nécessité de rester informé des évolutions rapides dans ce domaine pour maintenir la compétitivité.
Tout est dans le titre
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Un excellent article sur l'analyse et l'optimisation des dispositions de clavier... et des commentaires très judicieux sur "l'optimisation pour une note" versus "l'optimisation réelle"