Cet article explore les nuances et les problèmes liés au Time-To-First-Byte (TTFB), une métrique de performance web souvent mal comprise. Marx souligne que le TTFB a plusieurs définitions et est composé de plusieurs sous-parties, ce qui rend difficile la comparaison des mesures et le débogage des problèmes. Il aborde également les facteurs qui peuvent influencer les valeurs de TTFB, y compris les technologies comme HTTP/2 et HTTP/3, et propose des recommandations pour une utilisation plus judicieuse de cette métrique. Le billet est le premier d'une série qui approfondira l'impact de diverses technologies sur le TTFB.
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.
Andy Clarke explore l'importance de "la mesure" en typographie, qui désigne la longueur d'une ligne de texte. Il explique comment cette notion, issue de l'imprimerie traditionnelle, peut influencer la mise en page web. En définissant la mesure comme une propriété CSS personnalisée (--measure: 60ch), il montre comment elle peut guider la conception de mises en page, de grilles et même de requêtes de conteneur, pour améliorer la lisibilité et l'adaptabilité des sites web. Des exemples pratiques sont disponibles dans son laboratoire.
Sean Goedecke s’inspire de Seeing Like a State de James C. Scott pour analyser la tension entre "legibility" (lisibilité) et "illegibility" (illisibilité) dans les grandes entreprises technologiques. Les organisations modernes cherchent à maximiser la lisibilité — rendre le travail mesurable, planifiable et traçable — via des outils comme les OKR ou Jira, même si cela réduit souvent l’efficacité réelle. Pourtant, elles dépendent aussi d’un travail illisible (faveurs, savoir tacite, relations informelles), essentiel mais impossible à formaliser. Cette dualité explique pourquoi les grandes entreprises, malgré leur bureaucratie, persistent à privilégier la lisibilité : elle permet la planification à long terme, la coordination avec de grands clients (comme les entreprises), et une apparence de contrôle, même au détriment de l’agilité et de la productivité individuelle. L’auteur illustre comment les zones d’illisibilité (équipes "tiger teams", canaux informels) coexistent avec les processus officiels, souvent de manière non sanctionnée mais indispensable. Une réflexion sur l’équilibre fragile entre structure et flexibilité, où la lisibilité sert surtout les intérêts stratégiques (contrats, scalabilité) plutôt que l’efficacité opérationnelle pure.
L’article How to Assess Progress: Proven Methods to Track Personal and Professional Growth (2025 Guide) explique pourquoi et comment mesurer ses progrès, que ce soit dans la vie personnelle ou professionnelle. Il souligne que suivre ses avancées transforme les intentions floues en actions claires, maintient la motivation et permet d’ajuster ses stratégies en fonction des résultats observés. L’auteur propose quatre méthodes complémentaires : la mesure quantitative (indicateurs chiffrés et cibles précises), le suivi des jalons (découpage des objectifs en étapes observables), l’évaluation qualitative (retours d’expérience, journaux de bord, retrospectives) et la réflexion personnelle (revues régulières pour identifier les leviers d’amélioration). Pour faciliter ce suivi, il recommande des outils comme les objectifs SMART, les tableaux Kanban/Gantt, les KPI et les applications digitales (Asana, Trello, Jira, etc.), tout en intégrant les innovations 2025 comme l’IA pour analyser les données en temps réel, anticiper les obstacles et personnaliser les plans d’action. L’idée centrale : combiner rigueur, flexibilité et technologie pour rendre le progrès visible, motivant et aligné avec ses ambitions à long terme.
Dans ce billet, l’auteur rappelle l’importance cruciale de la mesure dans l’amélioration continue, citant Lord Kelvin : « On ne peut pas améliorer ce que l’on ne mesure pas. » Il souligne que beaucoup d’équipes travaillent en « mode tunnel », se concentrant uniquement sur la réalisation des tâches sans évaluer leur impact réel. Inspiré par le Lean Startup, il insiste sur la boucle « Build - Measure - Learn » : construire, mesurer les résultats, puis apprendre pour ajuster la trajectoire. Sans données, on navigue à l’aveugle, en supposant que le travail apporte la valeur attendue, sans pouvoir capitaliser sur les erreurs ni progresser de manière quantifiable. L’intégration d’outils de mesure dès la conception et la définition d’indicateurs clairs permettent de remplacer l’intuition par des données concrètes, essentielles pour une amélioration continue efficace.
Un rappel utile pour tous ceux qui veulent transformer leur action en progrès mesurable !
Pour résumer, les outils de mesure comme CrUX ne permettent pas toujours de savoir la cause des ralentissements de chargement. UNO permet d'analyser cela plus finement
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L'auteur propose de mesurer le nombre de lignes de changement (ajout / suppression) par fichier pour les classer. Ceux qui changent beaucoup sont susceptibles d'être les plus complexes.
Il expose plusieurs autres points très intéressants.
L'auteur recommande d'utiliser d'abord les métriques les plus simples :
- nombre de lignes de code (LOC)
- la forme du code (indentation)
- le couplage structurel (couplage de contenu - le module A modifie le contenu du module B - et couplage commun - les modules modifient des variables globales)
- le couplage logique
Les autres métriques (dont la complexité cyclomatique) peuvent être utiles si elles sont beaucoup trop grandes.
L'auteur explique l'intérêt de multiplier les mesures dans le logiciel - aide à la décision, alertes sur des problèmes en cours ou à venir, etc. La mesure est indispensable si on souhaite agir au plus juste.
Passionnant, le hollandais volant explique les implications de la définition plus précise de la seconde
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