Bedrock Tech Blog

Building a Scalable, Multi-Tenant QA Automation Stack at Bedrock Streaming

2026-02-06T00:00:00+00:00

At Bedrock Streaming, we create and operate full-scope streaming services for leading media companies with best-in-class user experience across AVOD, SVOD and hybrid business models.

Given that our application is multi-customer, scaling testing efforts becomes increasingly challenging and costly due to the requirement for extensive manual validation.

QA engineers are therefore a critical resource responsible for assessing product quality and ensuring high standards through continuous validation and homologation.

In our context, homologation specifically involves the rigorous, final assessment of a release candidate (RC). This process entails fully testing the RC across a matrix of multi-client configurations (customer-specific data/settings) and multi-browser environments on an iso-production environment before deployment. Homologation used to be a fully-manual process in the software release process.

To make sure this process follows a more and more speedy release cycle and scales at a limited cost, automated testing becomes a must have and critical tool to support even shorter release cycle in the future.

This article will cover the building foundation of our new homologation stack, dedicated to the validation of the frontend release candidates.

Disclaimer: the strategy is home-made but the stack we’re using is composed of various open-source tools. We want to share with the QA community our journey in the automation world and expose our approach. Bedrock is evolving fast and it’s only a snapshot of our current way of working.

🚀 Transforming Frontend Homologation

The Challenge : Velocity meets Quality

The Web team operates on a two-week release cycle, deploying major updates rapidly. This demanding pace places the QA engineers in a critical role, responsible for continuous validation and homologation to assure product quality.

However, relying heavily on traditional manual QA processes presented a scalability and cost challenge:

Growing Feature Set: As the number of features increases, the time required for comprehensive manual testing grows linearly, threatening to delay major releases and negatively impacting Time-to-Market (TTM).
Speed Constraint: To accommodate even shorter release cycles in the future, the homologation process needed to become faster, more reliable, and less expensive to execute repeatedly.

The Goal:

Build a new, robust, and scalable homologation stack dedicated to validating frontend release candidates that can meet the current pace and future demands.
On another hand, traditional and fully manual QA processes were a bit dusty compared to the evolving environment around QA and AI and representing a source of monotony in the QA engineers day-to-day. From “nice-to-have“, the automated testing shifted to critical need to sustain our evolution.

⚙️ Building Blocks of the New Homologation Stack

Our solution hinges on a deliberate choice of tools and methodologies designed for readability, maintainability, and future-proofing:

Core Stack

Component	Role	Key Benefit
Playwright	Browser Automation Engine	Speed and Reliability: Unified API for all major browsers (Chromium, Firefox, WebKit), mobile emulation, and excellent DX.
playwright-bdd	BDD Framework (Gherkin)	Collaboration and Readability: Enables tests to be written in a natural, shared language while managing Playwright test generation.

ℹ️ Our dictionary of steps is greatly inspired by uuv which aims to provides an ecosystem that simplifies the writing of End-to-End tests in a BDD approach and a user-centric way and accessibility-first selectors.

Requirements and rationale behind

Natural Language BDD (Gherkin): This is a key enabler for collaboration.
- Easy Review: Allows QA Engineers, Product Owners (POs), and Developers (DEVs) to easily read, review, and contribute to the test specifications without needing deep coding knowledge.
Multi-Client / Multi-Platform Support: Leveraging Playwright’s power, our stack should inherently supports validation across:
- Multiple Languages (leveraging our i18n packages).
- Multiple Platforms (desktop and mobile browsers).
- Multiple apps / projects.
Codebase Integration (the shift): The homologation application is part of the main Web codebase.
- Better Context: QA engineers gain a better understanding of code changes and their impact.
- Reduced Maintenance: We leverage the existing i18n language packages directly within the test environment, significantly limiting test maintenance when text strings change following editors update.
- Leverage our CI environments and workflows for future integration with deployment.
- But also higher responsability regarding the quality of the injected tests and code overall 🥐. The fear of breaking things is natural but approved reviews and a green CI are always keeping up the quality level.

🏗️ Homologation Architecture Overview

Today this architecture allows writing one test that runs across 4 customers × 2 platforms × multiple environments. The architecture follows a clean layered separation between business requirements (Gherkin), test logic (steps), and implementation details (utils).

1. Feature Files (BDD Layer)

Path: features/@desktop/ & features/@webview/
Purpose: Plain-language Gherkin files defining the test scenarios.
Organization: Grouped by functional domains: @core (navigation), @player (VOD/Live/audio), and @ulc (accounts/payments).

2. Step Definitions (Glue Layer)

Path: features/steps/\*.steps.ts
Purpose: The bridge between Gherkin and code.
Design: Standardized by action (When) or assertion (Then) to maximize reusability across different features.

3. Utilities (Implementation Layer)

Path: features/steps/utils/\*.utils.ts
Purpose: The “brains” of the framework.
Responsibility: Instead of individual page objects, these shared utilities handle complex multi-tenant logic, video player interactions, and smart navigation.

4. Configuration (Multi-Tenant Layer)

Path: config/{customer}/
Purpose: Environment and client-specific data.
Components: Holds the unique URLs, account information and localized strings (translations.config.ts) for each brand.

ℹ️ We have not implemented the Page Object Model (POM) in favor of a Functional Utility-Based approach. This avoids the heavy overhead of maintaining an excessive amount of page-specific classes across multiple brands. Instead, we centralize logic in a shared implementation Layer, allowing us to update core behaviors (like the Video Player) in a single place for all tenants.

Finally the architecture looks like this:

apps/homologation/
├── features/                    # Gherkin feature files organized by platform
│   ├── @desktop/                # Desktop-specific test scenarios
│   ├── @webview/                # Mobile-specific test scenarios (same structure)
│   └── steps/                   # TypeScript step definitions
│       ├── authentification.steps.ts
│       ├── interactivity.steps.ts
│       ├── visibility.steps.ts
│       │── ...
│       └── utils/               # Utility functions for steps
├── config/                    # Customer-specific configuration
│   ├── config.ts              # Main config aggregator
│   ├── selectors.ts           # Main selectors aggregator
│   ├── clientA/               # client A specific config
│   ├── .../
│   ├── .../
│   └── clientN/                  # client N specific config
│       ├── datas.config.ts       # Test data
│       ├── urls.config.ts        # URL mappings
│       └── translations.config.ts # Merged translations from different source

🔄 Data Flow Example: Multi-Tenant Magic

When executing a test like:

Then the user should see the text "translation.account.menu.logout"

Step receives the abstract key "translation.account.menu.logout".
Step calls a utils fonction getValue("translation.account.menu.logout").
Config resolves to the specific customer’s value (e.g., "Kijelentkezés" for one customer, "Logout" for another).
Playwright locates the element with that specific text and validates visibility.

✦ The Future: AI Readiness and CI Integration

AI and BDD: The structured, human-readable format of Gherkin makes it an ideal input for future AI agents.
CI/CD In Action: Automated tests are integrated into our CI pipeline, ensuring quality gates are enforced before any release proceeds.
The Human Factor: We’ve transformed the QA role. By transitioning to “Quality Architects,” our engineers now own the automated patrimony, supported by targeted training to bridge the gap between manual testing and code.

🤝🏻 Next

All in all, this new stack is the backbone for delivering high-quality streaming experiences quickly.

The architecture and overall approach are confirmed to be successful, leading to a reduced and continuously improving homologation time as test coverage increases. We’ve implemented new rituals to thoroughly analyze results and maintain a strategic focus on both manual exploratory testing and executing more complex tests. Also, time to get a first feeback on the overall outcome and quality of each release has been highly reduced from days to minutes.

Key takeaways for the QA community:

Embed tests in your codebase.
BDD approach is great to align teams on the “What” and is AI future-proof.
More automated testing means more time dedicated to valuable and strategic work from QA engineers (and less repetitive tasks).

What’s next:

More AI and bring the automated testing to the age of agentic.
Align the testing approach with our developers, who already have an automated E2E testing stack for Pull Request validation (currently based on WebdriverIO & CucumberJS).

How Blue-Green helped us migrating critical components with zero downtime

2026-02-02T00:00:00+00:00

At Bedrock, we recently migrated our Kubernetes clusters from AWS VPC CNI to Cilium—with zero downtime. By leveraging Blue-Green canary with HAProxy for progressive traffic shifting and Consul for dynamic configuration updates, we achieved a seamless transition to eBPF-powered networking.

You might wonder: why all this complexity around migration? Can’t you simply install Cilium in place of VPC CNI with a straightforward kubectl apply?

But here’s the key insight: this isn’t just about Cilium. Whether you’re migrating to Cilium, Karpenter, the AWS Load Balancer Controller, Keda, or any other core infrastructure component that introduces breaking changes, the challenge remains the same. You need to transition from one set of tools to an incompatible version or alternative without any downtime and with the ability to rollback in seconds if issues arise.

The Blue-Green canary clustering approach we’ll describe is a reusable pattern for handling any breaking change in your Kubernetes infrastructure. By creating a parallel cluster with the new configuration and progressively shifting traffic, you gain complete control over the migration while maintaining zero-downtime guarantees.

What about today?
Dig into live migration
Conclusion

What about today?

Today in 2026, we are still relying on KOps managed Kubernetes cluster running on EC2 spot instances in private subnets at AWS. We needed to get more observability at our network layer on Kubernetes to have better insights about possible bottlenecks on our infrastructure or our ingresses implementation, but not only.

To have more insights on the fundamental differences between iptables with kubeproxy and eBPF there’s this very interesting blogpost from Isolvalent that we encourage you to check. It contains a lot of usefull informations.

What is Kube-Proxy and why move from iptables to eBPF?

Dig into live migration

With a clear understanding of why we needed to migrate to Cilium, the critical question became: how do you execute such a migration in production without any downtime? This chapter explores the deployment strategies we evaluated, our hybrid approach combining Blue-Green and Canary patterns, and the technical infrastructure we built using HAProxy and Consul to orchestrate the migration safely.

Handle live migration with zero downtime

Several strategies exist for achieving zero or near-zero downtime during migration. The two most common approaches are Blue/Green and Canary deployments. Each has distinct advantages depending on your infrastructure and risk tolerance. We evaluated both before selecting the approach that best aligned with our production requirements and operational constraints.

Blue/Green deployment

Blue/Green deployment is a strategy that improves application availability while minimizing downtime and risk. You deploy to two identical production environments: “blue” represents the current live environment, while “green” hosts the next version.

Once thoroughly tested in green, traffic switches from blue to green. This swift transition minimizes downtime and enables instant rollback if issues arise—simply revert traffic back to blue.

Canary deployment

Canary deployment takes a different approach by avoiding the need for duplicate production environments. Instead, you select a subset of servers or nodes to receive the new deployment first, serving as a testing ground before rolling out changes across the entire infrastructure.

A typical canary deployment workflow using a load balancer looks like this:

Your production infrastructure runs behind a load balancer with additional nodes kept in reserve.
Deploy the new version to these spare nodes, which become your “canary” servers—the first to run the updated code in production.
Configure the load balancer to route a small percentage of traffic to the canary nodes, exposing the new version to a limited number of users while monitoring for errors and gathering feedback.
If metrics look healthy and no critical issues emerge, progressively increase traffic to the canary nodes until they handle 100% of requests.

HAProxy blue/green load balancing

At Bedrock, we opted for a hybrid Blue-Green Canary approach to handle our live migration. We still use HAProxy for reverse proxy needs—it works perfectly-fin on our side and we know it well. This made it the natural choice for orchestrating our migration to Cilium.

To avoid making an ON/OFF migration, we leveraged HAProxy to make a progressive switch to our new Cilium cluster. We deployed a new layer of load balancing and ASG with HAProxy in front of our Kubernetes cluster with pre-defined weights between our blue and green clusters. Our hybrid approach also gave us the flexibility to migrate traffic application by application rather than switching everything at once. By maintaining separate weight configurations for each API or service, we could independently control the traffic distribution for individual applications. This granular approach was a mandatory prerequisite to ensure stability and security throughout the migration.

We could start with less critical services, validate Cilium’s performance in production with real traffic, and progressively move more sensitive applications only after gaining confidence. If an issue appeared with a specific application on the Cilium cluster, we could immediately roll back just that service while keeping others on the new infrastructure—significantly reducing blast radius and risk compared to an all-or-nothing migration strategy.

In this architecture, each API is represented as an HAProxy backend with configurable weights that control traffic distribution between the blue and green clusters. By adjusting these backend weights, we can progressively increase traffic to the new cluster or instantly rollback if needed with a simple update of our Terraform state.

Importantly, this load balancing layer added negligible latency to our response times, giving us confidence to proceed.

Deploying and synchronizing applications on both clusters

A critical challenge in our migration strategy was ensuring application parity between clusters. Without a centralized orchestration tool to manage deployments across all environments globally, we needed to adapt our existing processes.

At Bedrock, we use a common CI/CD workflow shared by all development teams to build and deploy their applications to Kubernetes. Our first step was updating this workflow to deploy applications to both clusters simultaneously. This ensured that all workloads remained synchronized between blue and green environments at all times.

However, not all projects follow the same deployment cadence. Some applications are rarely redeployed, which meant we couldn’t rely solely on the CI/CD pipeline to synchronize everything. We had to manually verify that all projects were deployed and ready to receive traffic on both clusters before proceeding with traffic shifting.

This manual overhead highlighted the need for a more automated approach. To address this, we introduced a specific annotation to our Helm releases. This annotation is consumed by a workflow we developed, which can automatically redeploy releases from one cluster to another. This would significantly accelerates synchronization and will prove invaluable for any future blue/green migrations—whether for CNI changes, Kubernetes upgrades, or other infrastructure evolutions.

Consul powered configuration update

But how do you update weights on the fly to advance the migration or rollback during issues?

We leverage Consul to dynamically update our HAProxy configuration. Using Consul-agent and Consul KV/Store, we synchronize all HAProxy configurations across our infrastructure:

When ready to migrate an application, we simply update the blue and green weights for that specific API in our Consul KV/Store. The Consul-template opens a persistent connection to the Consul server KV/Store and detects the change to its watched keys and triggers a hot reload of HAProxy via the Runtime API, seamlessly shifting traffic distribution. Using the Runtime API saves us the need to execute HAProxy reload which could cause some loss of performance during high traffic events, same approach we use for our HSDO project.

Conclusion

So to recap, here’s how we achieved our zero-downtime migration from VPC CNI to Cilium:

Deployed a new Kubernetes cluster with Cilium as the CNI, running in parallel to our existing VPC CNI cluster
Set up HAProxy as a traffic orchestrator in front of both clusters, with configurable weights to control traffic distribution
Leveraged Consul KV/Store to manage HAProxy configuration dynamically, allowing us to adjust traffic weights on the fly
Gradually shifted traffic from the blue (VPC CNI) cluster to the green (Cilium) cluster, application by application
Monitored KPIs closely at each step to validate performance improvements and catch any potential issues early
Maintained rollback capability throughout the process by simply adjusting weights back to the blue cluster if needed

This hybrid approach enabled us to migrate production workloads without service disruption while unlocking all the benefits of eBPF-powered networking.

One significant advantage of this architecture is its reusability. The same HAProxy and Consul-based traffic orchestration can be leveraged for future infrastructure changes—such as upgrading to new Kubernetes versions. While we currently perform in-place upgrades, major version upgrades can be risky. With this pattern already in place, we can simply spin up a new cluster with the target Kubernetes version and progressively migrate traffic, significantly reducing the risk associated with potentially breaking changes.

Potential enhancements to our solution include:

Automate weight adjustments based on real-time metrics leveraging our monitoring stack Victoria Metrics
Implement automated rollback triggers if error rates or latency thresholds are exceeded
Create a self-service interface for teams to control their own application migrations
Target specific subsets of users and enable sticky canaries, which will ensure that a subset of users are always redirected to our new cluster

Many thanks to all contributors, reviewers of this article and people who worked on this project, and especially to our beloved Lead at the time: Vincent Gallissot

Writing end-to-end tests for a Smart TV app

2025-12-23T00:00:00+00:00

End-to-end can be challenging for focus-based interfaces like Smart TV apps that rely on LRUD (Left, Right, Up, Down) navigation. This article shares how the TVJS team overcame the instability in their Cypress test suite by incorporating focus-aware assertions and adapting testing strategies for directional navigation, leading to more reliable and trustworthy automated tests.

At TVJS, we work on a Smart TV app. It’s a classic React app, but the user doesn’t interact with it in the same way they would on a typical desktop or mobile application. Instead, the app implements LRUD (Left, Right, Up, Down) navigation: users interact exclusively through directional keys on their remote control.

For a while, the team had faced an issue: our end-to-end (e2e) tests were filled with flaky feature tests, polluting CIs with false negatives, forcing us to rely on retries and relaunching CI jobs. This eroded trust in our test suite and slowed down development.

Cypress’s built-in stability

Cypress, our e2e testing tool of choice, includes powerful mechanisms that make tests stable out of the box. For pointer interactions, it automatically ensures the target element exists and is visible, and retries the action if the targeted element isn’t ready.

These features make tests naturally resilient against network delays and rendering times, handling timing details so you can focus on the feature test. They also make tests easier to write: when you know what behaviour to expect, Cypress handles the timing details, allowing you to focus on the feature test.

The trouble starts when we stop using pointer interactions and start testing keyboard-based LRUD navigation. Cypress can easily simulate remote key presses as keyboard events, but it has no idea what’s currently focused on the page and focus is everything in LRUD. Every navigation step is relative: pressing the right key only makes sense if the correct item is focused before the key event.

In a simple navigation test like:

Given I am on a program page
When I press the right key twice
And I press the enter key
Then I should be on the clip n°3 page

A few things can go wrong:

The page is displayed, but the navigation system hasn’t finished its own initialization, so nothing is focused when Cypress sends the first key.
Everything is ready, but Cypress fires right and right so fast that the navigation handler only processes one of them before the enter key arrives.

The outcome of a navigation action is entirely dependent on which element was focused at the moment the key event was dispatched. A missing or incorrect focus leads to unpredictable navigation paths.

This created for us a bad case of flaky tests in our CI: the test only passes when the timings perfectly aligned, which obviously is not a sustainable situation.

Explicit Focus Assertions

To solve this, we took inspiration from how Cypress stabilizes pointer interactions: before doing anything, confirm the app is in the expected state.

For LRUD, the equivalent of “the element is ready” is “the correct element is focused.” So we added explicit focus assertions before and after every navigation step.

The same test now looks like this:

Given I am on a program page
Then Item 1 of block 1 should be focused

When I press the right key
Then Item 2 of block 1 should be focused

When I press the right key
Then Item 3 of block 1 should be focused

And I press the enter key
Then I should be on the clip n°3 page

These X should be focused assertions are implemented using cy.get(), which brings Cypress’s built-in retry and timeout mechanisms to our focus checks. It gives us the same stability guarantees as standard pointer interactions: if the focus isn’t ready yet, Cypress waits and retries until it is or times out.

This version is massively more robust because:

We never send a navigation key unless we’ve confirmed the app is ready for it.
Every navigation step is validated, so if something goes wrong, we catch the error immediately instead of cascading into unrelated failures.

The test no longer relies on internal timing or initialization sequences. Only on deterministic focus transitions.

In practice, this eliminated nearly all flaky tests, but introduced a new complexity in test writing: developers had to know about this layer of assertions to add and remember to write tests this way.

Enforcing Consistency with Linting

After the initial round of test stabilisation, flakiness returned with every test written by developers unaware of this quirkiness of LRUD app testing. Since our Gherkin tests are ultimately just code, the obvious solution was the same as for any coding convention: lint it.

We used gherkin-lint. It’s a tool used by other teams in the company and supports custom rules. We wrote a custom rule to enforce our navigation discipline.

The rule is simple and strict: any step that triggers LRUD navigation (“I press the X key”) must be immediately followed by a focus assertion (“X should be focused”).

To implement this, the rule parses feature files line by line, keeps track of the last “effective step,” handles chaining with “And”, and flags any navigation step that isn’t followed by a matching assertion.

Beyond “Should be Focused”

The X should be focused assertion is effective and easy to lint, but verbose. We also introduced other utilities to cover more scenarios:

Navigate X direction to X: This action combines the navigation step with the final focus check. By specifying the end goal, we ensure the action itself is successful. Although it doesn’t validate the initial focus, it significantly improves stability by verifying the outcome of the action.
Player state assertions: In a streaming app, focus isn’t the only state that matters. We also validate player states (should be playing, should be at X progress, …) after keyboard actions. Our lint rule accepts these as valid post-navigation assertions, ensuring that key presses have the expected effect on the media player.

Conclusion

Testing LRUD navigation exposes a gap: Cypress is great at handling UI interactions that target DOM elements directly, but it has no built-in understanding of focus state or navigation flow. In a Smart TV app, where everything depends on which item is focused at each step, that gap becomes the main source of flaky tests.

By adding explicit focus assertions before and after every navigation action, we give Cypress the information it needs to stay in sync with the app. The tests become deterministic and failures point to real issues. We now trust our tests, and while we still monitor stability with weekly “no-retry” runs, they are finally working for us, not against us.

Enforcing this pattern with linting sealed the deal to get rid of tests derailing and give us confidence back in our tests.

Switching from Babel to SWC: Balancing performance with modern tools and legacy code

2025-12-22T00:00:00+00:00

Ever since websites started being made essentially from JavaScript, transpiling this code to run in the largest number of different browsers has been an essential step in the build process. From the very beginning, more than ten years ago, the BedrockStreaming web application has relied on Babel for this task. This year we migrated from Babel to its next-gen replacement, SWC. It was not a smooth ride all the way, so let’s see what challenges we’ve had to overcome and if the payoff was worth the effort!

⚙️ Transpilation !? What’s that about ?

Generally, transpilation is the process by which you take some source code, transform it, and output a transformed version of source code (opposed to compilation where you output lower-level code than your source code).

In the JavaScript/web context, this means taking your code and transforming it into another version of the same language. But what is the point of transforming code into code?

The modern JavaScript code we write often uses features that aren’t supported in all environments. For example, older browsers that we want to support don’t implement every new syntax we are using. Another use case is server-side code, on the Node.js side we sometimes end up using modules or JSX in files that the runtime still expects in CommonJS. All-in-all, the transpilation transforms our newest syntax into older/more standard syntax that is supported in more environments.

Most transpilers use a plugin-based architecture: the core library is responsible only for parsing source code into an AST (Abstract Syntax Tree), performing the most common transformations (down-leveling the code to be compatible with older browsers for instance) and generating output code. All additional (more specific) transformations are handled by individual plugins, which are installed manually and added to the configuration. This separation of concerns allows easy customization and lets the community contribute new plugins without touching the core code. In other words, in modern transpilers, most custom code transformations are done via plugins.

Over the years, as the web technologies evolved, countless transformations have been added to the transpilation step. At BedrockStreaming, the transpiler handles all modern syntax, converting ESM to CJS modules, transforming TypeScript into JavaScript, transforming JSX into JS, etc., making it a cornerstone of our build process.

So the question isn’t whether we transpile or not, but how.

📦 The starting point: Babel

Babel is the first JavaScript transpiler, created to enable developers to write modern JavaScript code that could run in older browsers. Our project, now over 10 years old, has relied on Babel from the start, a solid choice built on robustness and flexibility. Being a 10-year-old tool is both a curse and a blessing! Because of its huge community, Babel can do almost anything: for nearly every need, there is a well-maintained and documented plugin available, and when you need to go off the beaten path, its API allows very specific and custom transformations. For a long time, this foundation was a real advantage, reliable, extensible, and almost indispensable for handling the transpilation of a complex project.

In Babel, all transformations happen through presets and plugins.

ℹ️ Plugins are pieces of code which perform a single transformation on a piece of code. A typical Babel pipeline consists of several plugins which sequentially transform the input source code.

ℹ️ Presets are plugins that are grouped together for convenience in order to fill a more general use case. For example, @babel/preset-env compiles modern JavaScript for the targeted browsers, @babel/preset-react handles JSX, and @babel/preset-typescript transpiles TypeScript. Each of those presets actually return a group of individual plugins, which are then applied sequentially to transform the code.

The architecture of Babel allows us to enable different sets of plugins depending on the environment to achieve optimal bundle size/build time/developer experience. For instance, on top of all the traditional transformations (TypeScript, JSX, preset-env…), here are some plugins we enable only conditionally:

In development:

react-refresh/babel to enable Hot Module Replacement and improve the Developer eXperience (DX)

In production:

Code splitting via @loadable/babel-plugin
Removal of attributes like data-testid with react-remove-properties
Removal of PropTypes with transform-react-remove-prop-types

On the flip side, when we started looking more closely at our bundler, Webpack, compilation times, the limits of Babel became obvious. A quick analysis showed that babel-loader alone accounted for roughly 50% of the total build time (around 35 seconds out of a 1-minute build). In other words, even if everything else were optimized, transpilation would still remain our main bottleneck.

ℹ️ In a Webpack-based setup, most of the transpilation work happens inside loaders. Webpack itself is responsible for building the dependency graph, but every file then goes through one or more loaders to be transformed before being bundled.

In our case, babel-loader sits on the hot path of the build: every JavaScript file passes through it (at the time of writing this article, we have almost 5,000 JavaScript/TypeScript files in our project). This makes it one of the most impactful pieces of the pipeline in terms of performance. Optimizing this step, or replacing it with a faster alternative, is where the biggest gains can be achieved.

The long build time has a lot of implications: it is more costly in CI time, but above all, it translates to longer start times for our local development servers, which was starting to become a huge pain point as the application grew more and more with start times upwards of a minute. Since builds happen constantly—every time a developer starts their local environment, on every CI pipeline run, and during deployments—even small improvements compound into significant time savings across the entire team and infrastructure.

We were faced with a trade-off: continue benefiting from Babel’s massive ecosystem, or look for something significantly faster to improve compilation speed. Since our goal was clear: a better DX and higher performance, the question naturally arose.

This is where SWC (Speedy Web Compiler) comes in. SWC is an extensible, Rust-based platform for the next generation of fast developer tools, already widely adopted by modern frameworks and companies. It is positioned as a much faster alternative to Babel, with a simple promise: “SWC is 20x faster than Babel on a single thread and 70x faster on four cores.” More than enough to seriously question our existing stack and justify exploring a migration to a compiler designed from the ground up for performance.

⚠️ The PropTypes issue: missing remove-prop-types support

One limitation we quickly ran into was the lack of support for removing PropTypes in SWC. This became a problem because PropTypes, while largely deprecated in modern React applications, were still present in parts of our legacy codebase. Without stripping them, our production bundles remained unnecessarily large, and build times were impacted.

ℹ️ prop-types is a legacy React library created to help type the props of React components. It has been deprecated since 2017 in favor of using TypeScript. The library allows you to declare the propTypes for a component in this way:
MyComponent.propTypes = {
  propA: PropTypes.string,
  propB: PropTypes.number.isRequired,
}
It is this kind of code (only useful during development) that we want to remove from our production code.

SWC’s core is written in Rust and compiled into a native binary executed by Node.js. Plugins are also written in Rust, but they are compiled to WebAssembly (WASM), producing a single portable file that can run anywhere in a sandboxed environment. This architecture makes SWC extremely fast and portable, but it also means that features available in older transpilers (like Babel) may not exist yet.

Our specific issue is that there is no WASM plugin in SWC to strip PropTypes. PropTypes were effectively deprecated in 2017, so SWC being a modern transpiler doesn’t include this functionality out of the box. We found ourselves in a very specific case: trying to transpile a legacy app with cutting-edge tooling. It looks like we were not the only ones with this issue, the author of the Babel plugin to strip PropTypes opened an issue in 2021 exactly for this: SWC support.

At this point, we were faced with a frustrating dilemma: either renouncing and waiting for our codebase to be ready for the SWC migration, or trying to circumvent the issue to deliver the DX improvement as soon as possible. Here are the solutions we tried out.

💡 The solutions we evaluated

🗑️ Option 1 - Removing all PropTypes from the codebase

We initially considered simply dropping the library and removing all PropTypes in one shot. While this sounds somewhat ambitious for a large project, the PR would have been straightforward to review. Since we had started migrating parts of the codebase to TypeScript, we were on our way to removing the library anyway, albeit at our own pace.

This approach offers the “simplest” migration path from a technical standpoint and requires only a one-time effort with no ongoing maintenance afterward. It also results in a cleaner codebase because removing the library is our end goal anyway.

However, while this would require moderate effort, dropping PropTypes without adding TypeScript typing is risky, as it degrades the developer experience and could introduce bugs. There is also a potential regression risk during the removal process, and the change creates a large pull request surface area, which increases the review burden for the team.

❌ Why we didn’t choose this

After reflection and team discussions, we abandoned this approach given the extensive codebase. Even though the changes would have been theoretically simple to review, the sheer size of the PR could have potentially introduced unexpected regressions that would be difficult to trace.

🔌 Option 2 - Understanding ModernJS: WASM plugins vs JS re-implementations

Because there are no official prop-types plugins for SWC we looked for community plugins. We found one in swc-plugins, a plugins library for Modern.js, an open-source web framework created by ByteDance.

This library has a system of extensions, which are plugins ported from Babel, and one of these extensions is reactUtils. It features a removePropTypes option, so it looks like exactly what we were looking for!

We looked for a way to implement the plugin into our new SWC stack but we had a hard time simply plugging the plugin. This is because swc-plugins is actually a re-implementation of SWC: it’s a JS wrapper over SWC-core with a fixed set of available plugins. We were not the only ones to simply want the SWC plugin without the whole re-implementation, an issue was actually opened in swc-plugins since a year without any response.

We still tried to implement the standalone transpiler like in the docs, but quickly it was obvious that this would be an alternative to vanilla SWC and not a plugin. We were actually adding a whole new transpiler to our application!

We tried to make it work this way, but we soon found another issue: we couldn’t use official SWC plugins with this new compiler. This was a major blocker for us because we already need some official plugins that are not available in the swc-plugins compiler, like plugin-react-remove-properties to strip data-testid attributes from our production builds. Moreover, it didn’t give us a lot of trust towards this stack and its future evolution: we were basically locking ourselves out of all the official and community plugins to use a compiler from a repository with 64 stars and no activity since September ‘24.

To sum it up, we lost a bit of time trying to make this solution work because the swc-plugins repo is pretty well referenced and it looks exactly like a collection of plugins for any SWC users (even though it was made for Modern.js). It turns out that it is a very specific tool almost only used for Modern.js and it isn’t suited for people using a normal SWC stack.

🦀 Option 3 - Writing the missing plugin in Rust

Another solution we tried was to prototype a PropTypes removal plugin in Rust that would be compatible with SWC.

This was quite challenging since we’re not Rust developers 😅. We had to move fast and see how far we could get by creating a POC with Cursor. The first step was to analyze what babel-plugin-transform-remove-prop-types was doing. The entire logic was contained in a few source files, which we used to prompt the agent to translate into Rust. After reading the SWC documentation on how to write a plugin, setting up the environment, and initializing a new plugin project with Cargo, we began iterating with Cursor. We achieved a POC that works very similarly to the Babel plugin in a short amount of time.

However, the challenges with this approach are the ongoing development investment and, more importantly, the time needed to build a clean and well-tested plugin. Since we’re not Rust developers, building and maintaining this codebase could become costly, even with agent assistance. We would also need feedback from the SWC Rust developers through the swc-project repository.

We plan to contribute this plugin to the community repository so it can be reviewed, merged and hopefully maintained by developers with real Rust expertise. We’re planning to move forward on this in the coming months.

In the meantime, we needed an alternative to avoid being blocked.

🤝 Option 4 (chosen) - Using a hybrid setup with Babel + SWC

In the end, we took a step back and reconsidered the problem: we had tried three alternative solutions to overcome the issue of removing propTypes from our production build. This proved very costly, if not outright impossible. We thus had to find a compromise: taken individually, removing propTypes is a minimal transformation compared to the 50+ other transformations we apply to our JavaScript files. What if we kept Babel only for this transformation and still migrated to SWC for all the other transformations?

The implementation of this double setup was actually made fairly easy by leveraging Webpack loaders. In our webpack configuration for JavaScript files, we specify two different loaders. Babel-loader goes first and only removes prop-types (very importantly, it doesn’t perform any other transformation and returns untransformed files except for prop-types removal). Then the SWC loader takes the output of babel-loader and performs all the transformations.

Babel-loader is only enabled for prod builds in order to keep the dev experience as smooth as possible.

This has a cost, of course, because there is the overhead of running all files through both Babel and SWC, but overall we expected an improvement in performance, only slightly less than what we could have achieved running only SWC.

What’s more, this hybrid setup is a temporary solution while we finish migrating away from prop-types, so we were looking for a solution that would allow us to bring the build time improvements as quick as possible, even if the setup isn’t definitive and will be tweaked in the future.

📊 Benchmark results

ℹ️ For the SWC part, we measure SWC here without removing PropTypes.

🏗️ Build times (without cache)

Production builds improved significantly: 77.4s (Babel) → 55s (hybrid SWC + Babel) → 40.4s (pure SWC). Development builds saw even more dramatic gains: dev server 54.5s → 14.1s and dev client 27.4s → 15s. Even with our hybrid approach, SWC delivers substantially faster builds.

📦 Bundle sizes

When looking at the bundle size graph, the difference is actually quite small (1 MiB): using SWC without stripping PropTypes results in a bundle that is only slightly larger than our hybrid setup combining SWC and Babel. On paper, this might suggest that the additional complexity is not strictly necessary.

However, we deliberately chose to prioritize bundle size over development-time convenience. Production bundles are what ultimately get shipped to users, and keeping them as lean as possible is both a performance and a cleanliness concern. PropTypes are a development-time safety net; they provide no value in production and should not end up in the final bundle. Leaving them in, even with a marginal size impact, means knowingly shipping dead code.

From our perspective, this is less about chasing a few kilobytes and more about maintaining a clean production pipeline. Even if the gains are small today, enforcing this separation keeps the build process explicit, predictable, and aligned with how the code is meant to be used.

🚀 Next steps?

Looking ahead, there are a few clear steps to further improve our setup.

One of the first improvements we plan to adopt is @swc/jest. By replacing the default JavaScript-based Jest runner (like ts-jest) with this drop-in Rust replacement, our tests can run significantly faster. SWC’s Rust/WASM architecture makes it possible to apply the same transformations much more efficiently, which should reduce overall CI times and improve the feedback loop for developers.

On a longer-term horizon, we also plan to remove the remaining parts of the legacy PropTypes code. The migration has been designed in a way that makes it easy to phase out the remaining Babel setup once these PropTypes are gone. Even with this hybrid setup for now, the performance gains are already significant, and the codebase is noticeably more efficient.

It’s also worth mentioning that SWC’s documentation can be limited when it comes to more specific or advanced use cases. A big part of this migration involved experimentation, reading source code, and validating assumptions through benchmarks. We hope this article can help others facing similar constraints and reduce some of the friction we encountered along the way.

Throughout this process, our goal was clear: push developer experience as far as possible without compromising the quality of the final production bundle. And while this migration alone already delivers strong gains, it really starts to shine when combined with other optimizations, such as smarter caching strategies. More on that in a follow-up article.

Performance.now() 2025 - Pragmatic, Magical and Responsible Performance

2025-11-18T00:00:00+00:00

On October 30-31, the Bedrock Web & TV team attended performance.now() 2025 in Amsterdam, one of the few conferences entirely dedicated to web frontend performance. Two intense days of real-world insights, browser deep-dives and discussions about what “fast” truly means in 2025.

⚡ Fast is Pragmagical

Tammy Everts (SpeedCurve)

The conference opened with a simple but essential question: “How fast is fast enough?”

The answer depends on who you are trying to please:

your boss, who cares about ROI and conversions
Google, with its Core Web Vitals thresholds
or your users, who expect instant, seamless experiences

Performance is not just numbers. Fast interfaces remove cognitive friction, keeping users focused and engaged. Tammy described performance as both pragmatic — measurable, business-driven — and magical — the kind of speed that feels effortless.

Core Web Vitals remain a useful baseline, but they are not the finish line. Every product should define its own thresholds based on its users, context and KPIs.

“Fast eliminates cognitive friction, fast is magical. But fast also needs to be pragmatic.”

That balance — pragmagical — became one of the recurring themes of the event.

🧩 Measure What Matters

Harry Roberts (CSS Wizardry), Michal Mocny (Google)

Harry Roberts reminded everyone that performance engineering is not a checklist, but a way of thinking. He emphasized that metrics only matter if they reflect real-world conditions.

Key takeaways:

Test realistically: replicate actual network conditions, devices and cache states instead of relying on idealized lab setups. Tools like WebPageTest, CrUX and Treo help capture real-world performance data.
Don’t stop at P75: optimizing for the 75th percentile hides real pain for the rest of your users.
Focus on enablers: TTFB and DOMContentLoaded unlock good Core Web Vitals.

“The numbers you see represent a huge array of experiences. Test the right thing under the right conditions.”

Michal Mocny then introduced the Soft Navigation API, a long-awaited feature for SPA developers. It enables tracking LCP (Largest Contentful Paint) on soft navigations, not just on the first page load. Combined with INP (Interaction to Next Paint), this finally gives a complete picture of user experience in single-page apps. Still experimental, but already testable in Chrome.

At Bedrock, our Web & TV apps are SPAs and being able to natively measure the user’s navigation experience within the application was something we were sorely lacking. We will quickly experiment with this API and set up monitoring for these metrics.

🕵️ Investigating Performance

Andy Davies (SpeedCurve), Umar Hansa (Independent developer)

While measurement tells you how fast things are, investigation tells you why. Two excellent talks focused on this detective work: Andy Davies on runtime analysis and Umar Hansa on modern DevTools workflows.

LoAF – Making Sense of Long Animation Frames

Andy Davies explored how the browser renders frames, from JavaScript execution to style recalculation, layout, paint and compositing.

He introduced LoAF (Long Animation Frames), a method to detect frames taking more than 50 ms between start and paint. These “slow frames” often go unnoticed by the Long Tasks API but directly affect smoothness and interactivity.

LoAF provides much richer data than the Long Tasks API, enabling deeper performance analysis:

Complete script attribution: Each LoAF entry includes a detailed list of scripts that executed during the frame, making it easy for developers to pinpoint the real causes of jank and delayed input. Unlike Long Tasks which only capture task execution, they also include the full rendering pipeline (style, layout, paint), showing scripts that execute during the render phase (mutation observers…).
Layout thrashing detection: The forcedStyleAndLayoutDuration property reveals when code triggers multiple consecutive forced reflows, a common performance anti-pattern hard to detect in traditional profiling.
Pre-milestone analysis: By filtering LoAF entries, you can identify which scripts run before critical milestones like FCP (First Contentful Paint) or LCP, helping prioritize optimization efforts.

LoAF helps answer key questions:

Which scripts are blocking the main thread?
Are long tasks tied to analytics, animations or specific components?
How do these correlate with INP?
What’s causing layout thrashing in my app?

Andy released a DevTools extension that makes these insights easy to explore: perf-timeline-to-devtools-profile. For developers looking to implement LoAF monitoring, the webperf-snippets collection provides ready-to-use helpers and the web-vitals.js library includes built-in LoAF support. We are eager to test these tools on our Web & TV apps to find areas for improvement!

Modern Performance Workflows

Umar Hansa shared lesser-known DevTools features that help engineers explore, profile and monitor performance in everyday work. His philosophy was simple: performance should be part of your daily workflow, not a quarterly audit.

Highlights of useful features with Chrome devtools:

LCP Request Discovery (in the “Performance” tab) pinpoints the exact resource behind your Largest Contentful Paint

Lighthouse Timespan runs over a full user flow, perfect for analyzing workflows or transitions
Recorder Tab captures interactions and replays them, useful to automate custom performance measures. It can also generate Playwright-compatible scripts, ideal for QA engineers. At Bedrock, this could reduce time spent manually documenting reproduction steps for bugs.
Network overrides allow developers to intercept and modify network responses directly in DevTools, without needing a local proxy. At Bedrock, we often use this feature to streamline debugging or testing API responses without backend changes.
Per-URL throttling and network priority (only by enabling the Chrome flag #devtools-individual-request-throttling in Canary/Dev version) simulate realistic various conditions without global settings

Annotations in the Performance tab make profiling more collaborative
Finally, DevTools MCP brings AI assistance directly into debugging. By describing an issue, the AI can compare traces, identify anomalies, generate Lighthouse-style summaries or even produce scripts that can be used in CI pipelines for automated performance monitoring (e.g. based on your git diff) 🤯

Together, these tools turn DevTools into a true performance lab, fast to iterate, easy to share and powered by AI and automation. A new area of play that we will try to address within our teams.

🎨 Rendering Efficiently

Michael Hladky (PushBased), Barry Pollard (Google), Nadia Makarevich (Independent)

Big Data, Zero JS

Michael Hladky’s talk focused on optimizing rendering through modern CSS rather than JavaScript. He explained how understanding the browser rendering pipeline — recalculate styles, layout, paint, composite — helps identify where things slow down.

By using new CSS properties like contain (1), content-visibility and contain-intrinsic-size (2), developers can isolate DOM sections and prevent unnecessary reflows or paints.

.card {
  contain: layout;
  content-visibility: auto;
  contain-intrinsic-size: 400px;
}

These properties are now well-supported and can drastically improve performance for large DOM structures like catalogs or carousels. We already use content-visibility and contain-intrinsic-size on few components in our web apps, but we should definitively consider the potential gains from expanding the use of these properties.

For more detail, check CSS Triggers to understand which CSS properties trigger layout or paint.

Speculations about webperf

On the other hand, Barry Pollard introduced the Speculation Rules API, which allows browsers to prefetch or prerender future pages, reducing perceived latency in multi-page apps (MPA). Although caution should be exercised when using it, and although it is currently only available on Chrome (or almost!), it can have a big impact on user navigation, since the next page is prepared in advance.

Companies like Etsy and Shopify have already implemented speculation rules in production and reported significant improvements in perceived performance. While not relevant for Bedrock’s SPA-based apps, it perfectly illustrates a key idea: efficiency is about making users wait less, not just doing less.

React, Rendering & Performance

Finally, Nadia Makarevich compared CSR, SSR and React Server Components using the same React app and metrics to measure their real impact on rendering speed and runtime cost. Her approach was very scientific and interesting.

Key take-aways:

CSR (Client-Side Rendering): the simplest setup, but all HTML and data are generated client-side, which delays both LCP and hydration
SSR (Server-Side Rendering): brings immediate LCP improvement by sending pre-rendered HTML, but if user data is fetched on the client, it still causes visible delays and layout shifts
SSR + Suspense/Streaming: progressively improves Time-to-Display and user perception, as data is streamed and hydrated chunk by chunk
RSC (React Server Components): theoretically reduces client JS and improves interactivity, but requires major architectural changes; the gains are limited (LCP is the same as “traditional” SSR).

Our web platform uses anonymous SSR (highly cached) and client-side fetches for personalization. Migrating to RSC would require major changes to our architecture, with uncertain short-term gains. We will monitor the technology, but it’s not a priority right now.

🌱 Responsible Performance

Ines Akrap (Green Software Champion)

Ines Akrap’s session Fast, Green, Responsible looked at performance through an ethical and environmental lens. She shared a striking comparison:

80 petabytes of unused JavaScript shipped every month equals 54,000 tons of CO₂, roughly 37 million trees.

But the talk wasn’t just about carbon footprint. It was about user respect. A lighter, more efficient app benefits those on low-end devices or limited networks first. And the web already provides APIs to adapt experiences responsibly:

user wants fewer or no animation (prefers-reduced-motion)
user prefers dark or light mode (prefers-color-scheme)
user has data-saving mode on
connection speed (navigator.connection.saveData)
the device is low on power (Battery API)

The principle is simple: a responsible and empathic web is often a faster one. See Web Sustainability Guidelines (W3C) for more details.

🧠 Conclusion: Performance as a Mindset

After two days in Amsterdam, one clear message emerged: performance is no longer just a number… It’s a mindset.

Technical intent: understanding how browsers work and what causes runtime costs
Cultural intent: making performance a shared habit across teams
Responsible intent: optimizing for both users and the planet

“Fast is pragmatic. Fast is magical. And above all, fast is intentional.”

Crafting Your Own Streamer: A Hands-on Guide to JavaScript MSE

2025-07-01T00:00:00+00:00

Streaming is now everywhere, an indispensable part of our daily lives, used by almost everyone for entertainment, communication, and learning. It appears effortless, almost magical, as high-quality video instantly appears on our screens. But beneath that seamless playback lies a complex and fascinating architecture of web technologies. Have you ever wondered what truly happens behind the frame to bring those pixels to life, adapting to your network, and ensuring a smooth experience right within your browser? Join us as we pull back the curtain and demystify the magic of modern web video playback.

Let’s say you want to create a player to watch your favorite TV Show.

First step will probably be to create a page where you will add the famous video tag, give it a source and maybe display the controls so you can interact with it. You will end up with something like this:

<video src="my-awesome-video" controls></video>

Your video will probably play well, but depending on, for example, the video size or your connection, you might have some performances issues.

That’s where the Media Source Extension API comes to save the day.

💡 Media Source Extension

“MSE gives us finer-grained control over how much and how often content is fetched, and some control over memory usage details, such as when buffers are evicted.” - MDN Web Docs

Here MDN tells us that MSE allows us to better control the flow of the stream.

This means new features are now available!

Going back to my previous use case, what if I want to play Dune in 4K? It is going to be a super heavy file and if I give it to my video tag, it might download the entire file before being ready to play the content.

Do I want to wait to watch my movie? Of course not! I’m already on the sofa with my ice cream ready for it to start 🍦

MSE helps us manipulate specific video file formats such as Dash (Dynamic Adaptive Streaming over HTTP) or HLS (HTTP Live Streaming). Those formats split a video into lists of chunks and allow playing a short section of the video at any timecode. Those chunks are referenced in a manifest, .mpd for DASH and .m3u8 for HLS.

That’s not all! Those manifest can transport additional informations.

We can now have a list of chunks based on specific settings such as the resolution, a recommended bandwidth per list, a link to subtitles and many more!

Having multiple playlists based on the resolution brings a new acronym (I know what you think another one). We can now talk about Adaptive Bitrate Streaming (= ABR). This adds the feature of switching qualities based on the user bandwidth to our player 🤩

Here is below an example of an HLS manifest where you can see the playlist links to specific resolutions as well as links to the audio file and the subtitles.

🤔 How to use it?

Here I will be building a player component in JavaScript using React.

Step 1

We start by creating a player component with a video tag.

export const Player = ({ source }: { source: string }) => {
  return <video src={source} title="Video player" controls />;
};

Step 2

Now we want to add a MediaSource to handle our manifest.

Also, to better manipulate our video tag we use the useRef hook from React.

import { useEffect, useRef } from "react";

export const Player = ({ source }: { source: string }) => {
  const playerRef = useRef<HTMLVideoElement>(null);

  // MediaSource instance
  let ms: MediaSource;

  useEffect(() => {
    ms = new MediaSource();

    // Link the MediaSource to the video tag
    playerRef.current!.src = window.URL.createObjectURL(ms);

    // 1 - Handle the sourceopen event
    ms.addEventListener('sourceopen', onMediaSourceOpen);
  }, []);

  return (<>
    <video title="Video player" controls ref={playerRef} />
  </>)
}

Step 3

Now we need to add a SourceBuffer to handle each segment of our video.

import { useEffect, useRef } from "react";

export const Player = ({ source }: { source: string }) => {
  const playerRef = useRef<HTMLVideoElement>(null);

  let ms: MediaSource;

  // SourceBuffer instance
  let videoSourceBuffer: SourceBuffer;

  // 1 - Define the SourceBuffer
  const onMediaSourceOpen = () => {
    videoSourceBuffer = ms.addSourceBuffer('video/mp4; codecs="avc1.42c01e"');

    // 2 - We fetch the next video chunk after each SourceBuffer update
    videoSourceBuffer.addEventListener('updateend', nextVideoSegment);

    // 3 - We fetch the first segment (init)
    fetch(segmentInitVideo, appendToVideoBuffer);
  };

  useEffect(() => {
    ms = new MediaSource();

    playerRef.current!.src = window.URL.createObjectURL(ms);

    ms.addEventListener('sourceopen', onMediaSourceOpen);
  }, []);

  return (<>
    <video title="Video player" controls ref={playerRef} />
  </>)
}

Here is the final version with the nextVideoSegment and appendToVideoBuffer methods.

import { useEffect, useRef } from "react";
import { parseManifest, fetch } from './player.utils';

export const Player = ({ source }: { source: string }) => {
  const playerRef = useRef<HTMLVideoElement>(null);

  let ms: MediaSource;

  let videoSourceBuffer: SourceBuffer;

  let indexVideoSegment = 1;

  // 1 - You will need to parse the manifest to get the init segment as well as all the segments
  const { video: { segmentInit: segmentInitVideo, segments: segmentsVideo } } = parseManifest(source);

  // Here we just append 10 chunks
  const numberOfChunks = 10;

  const onMediaSourceOpen = () => {
    videoSourceBuffer = ms.addSourceBuffer('video/mp4; codecs="avc1.42c01e"');

    videoSourceBuffer.addEventListener('updateend', nextVideoSegment);

    fetch(segmentInitVideo, appendToVideoBuffer);
  };

  useEffect(() => {
    ms = new MediaSource();

    playerRef.current!.src = window.URL.createObjectURL(ms);

    ms.addEventListener('sourceopen', onMediaSourceOpen);
  }, []);

  // 2 - nextVideoSegement to fetch a specific chunk and append it to the buffer
  const nextVideoSegment = () => {
    var url = segmentsVideo.replace('$Number$', indexVideoSegment.toString());

    fetch(url, appendToVideoBuffer);

    indexVideoSegment++;

    if (indexVideoSegment > numberOfChunks) {
      videoSourceBuffer.removeEventListener('updateend', nextVideoSegment);
    }
  };

  // 3 - appendToVideoBuffer will get the chunk in param and add it to the buffer.
  const appendToVideoBuffer = (videoChunk: Iterable<number>) => {
    if (videoChunk) {
      videoSourceBuffer.appendBuffer(new Uint8Array(videoChunk));
    }
  };

  return (<>
    <video title="Video player" controls ref={playerRef} />
  </>)
}

Step 4

Now that you should have a video playing you might realize that you don’t have sound on it. It is because we now need to do the same segment management with the audio.

You will then have a videoSourceBuffer and a audioSourceBuffer which will work just the same!

🎉 Congratulations!

You can now play a video like a pro! 🚀

🔎 What’s next?

To be honest if you don’t want to bother with all this chunk management, you can find libraries online that will handle it for you 😄

If you want to take a look at some, I would recommend to check:

Those are open source and they can help you build a player faster if you don’t want to handle everything on your own.

In a future article we will talk about content protection and the Encrypted Media Extensions API so stay tuned!

📚 Sources

Bedrock au MiXiT 2025

2025-05-13T00:00:00+00:00

Bedrock était présent au MiXiT 2025, les 29 et 30 avril à Lyon. Voici un petit résumé des conférences qui nous ont le plus marqués.

De la pseudoscience pour mon (pseudo) management — Anaïs Huet

Revue écrite par Yorick

Pourquoi les pseudo-sciences connaissent-elles un tel succès, notamment dans le management, le recrutement ou encore l’accompagnement ? Que ce soit en entreprise ou même en tant qu’étudiant ou étudiantes, tout le monde a sans doute déjà entendu parler ou déjà eu affaire à des tests ou des méthodes telles que MBTI (Myers Briggs Type Indicator), DISC (Dominant, Influent, Stable, Consciencieux), ProcessCom etc… Pourtant, alors que toutes ces méthodes s’appuient sur ce qu’il est convenu d’appeler de la pseudo-science, à savoir ce qui à l’apparence de la science mais ne reposant en aucun cas sur une réelle démarche expérimentale sérieuse, et sont fichées à la MIVILUDES pour certaines d’entre elles, leur succès est incontestable.

Anaïs Huet a tenté d’en comprendre les raisons, en l’expliquant notamment par l’effet Barnum ou effet de validation suggestive, qui consiste à se retrouver dans toute description un peu vague ou positive de soi-même.

Si en plus on ajoute quelques références aux neurosciences ou une image d’un cerveau, les études ont montré que cela en renforçait la crédibilité. Si ces méthodes permettent cependant à certains managers de prendre conscience de la diversité des méthodes de pensées qui peuvent exister au sein de leurs équipes, Anaïs nous mettra toutefois en garde contre les risques d’enfermement et d’intériorisation d’un mode de pensée prédéfini par les personnes qui sont la cible de telles méthodes. En conclusion, elle nous rappellera l’importance de garder un esprit critique dans l’utilisation de telles méthodes, car nous ne sommes pas des thérapeutes.

Nos manières de compter, périls économiques, démocratiques et écologiques — Valérie Charolles

Revue écrite par Yorick

Valérie Charolles est philosophe et chercheure au Laboratoire d’Anthropologie Critique Interdisciplinaire.

Lors de cette conférence, elle ouvre sur cette citation de Wittgenstein : “Les limites de notre langage posent les limites de notre rapport au monde” Elle entend par là montrer que nos sociétés ont évolué vers un rapport aux chiffres en tant qu’élément unique de mesure des faits, et que ce rapport pose problème. On peut déjà citer comme exemple la vision réductrice du monde imposée par les chiffres (Aristote proposait dix manières différentes de le décrire), mais aussi les biais que ces derniers peuvent induire.

Valérie Charolles cite en exemple les chiffres du chômage chez les jeunes, souvent annoncée par l’INSEE autour de 15-20%. Pourtant, l’INSEE ne précise jamais que cela ne concerne qu’un tiers de la population des 15-25 ans, les deux autres tiers faisant des études. Le risque étant pour les décisionnaires d’engager des politiques basées sur une vision du monde inadéquate, et bien entendu pour les populations d’évoluer dans une vision d’un monde distordue.

Le pattern Hive : une stratégie de modularisation pour votre monolithe modulaire ou vos microservice — Julien Topçu et Thomas Pierrain

Revue écrite par Pauline

Julien Topçu et Thomas Pierrain ont présenté “la ruche”, une architecture alternative aux microservices et au DDD face au “big bowl of mud” monolithique. Constatant que les microservices manquaient de cadre et créaient de nouveaux problèmes malgré leur exhaustivité, ils ont souligné que le DDD dimensionne mieux les microservices (une responsabilité métier = un microservice) et aligne le SI sur le business. Ils proposent un découpage fonctionnel si le cadre est clair et insistent sur le fait que les microservices sont une stratégie de déploiement, complémentaire au DDD. “La ruche” vise une architecture agnostique du déploiement, flexible pour une évolution continue, faisant cohabiter des bounded contexts (= mono métier) dans une même application. Contrairement aux systèmes distribués coûteux et difficiles à refactoriser, le monolithe modulaire (1 module = 1 mini architecture hexagonale = 1 bounded context = 1 responsabilité métier) assemblé via le pattern port-adapter et avec des data stores isolés, permet une itération facile et un découpage/regroupement flexible. C’est un pattern très adapté à la reprise d’un code ancien et monolithique. Ils ont terminé en présentant les cas de scale-on et scale-off, ainsi que quelques bonnes pratiques pour l’implémentation de la ruche.

Quand le terminal dévore la UI : TUI pour tout le monde — Thierry Chantier

Revue écrite par Pauline

Terminal User Interface : permet de pleinement utiliser son terminal et d’avoir quelque chose d’un peu sympa et connu.

Thierry Chantier nous présente Posting un outil comme Postman en TUI qui sert à interroger une API et stocker les requêtes. Puis il nous parle de l’histoire du terminal et des premiers outils qui ont servi à automatiser les process comme le métier Jacquard premier input automatisé en 1801. Ou encore la carte avec 80 colonnes, création IBM et des machines Remington et naissance d’ASCII en 1890. Nous avons rencontré une évolution de plein d’interfaces graphiques avec le téléscripteur et puis l’informatique moderne.

Enfin, nous assistons à un atelier en live de comment nous pouvons faire pour implémenter notre propre outil TUI. Pour cela, vous prenez le langage que vous préférez et avec l’aide de quelques librairies dédiées comme Typer (Python) ou celles de CharmSH (Go) vous obtenez un outil personnalisé qui répond à vos besoins.

Onboarding 2.0 : Réinventer l’intégration des devs — Hafsa El maizi

Revue écrite par Anouk

Dans cette conférence, Hafsa El maizi nous rappelle les principaux objectifs d’un OnBoarding: s’intégrer dans l’équipe, créer du lien, devenir performant, comprendre la culture de l’entreprise et de l’équipe ainsi que maîtriser les outils.

Pour ce faire, elle évoque les éléments essentiels à mettre en place pour atteindre ces objectifs et faire un bon OnBoarding:

Préparer les accès aux outils et env de travail en amont
Préparer une documentation d’intégration : organigramme / trombinoscope / guide / glossaire / schéma d’architecture du/des projet(s)
Mettre en place un plan personnalisé pour avoir une vision du déroulé de l’OnBoarding
Privilégier l’accueil en personne
Présenter l’équipe, le contexte fonctionnel/technique du/des projet(s), les outils, les conventions de code, les rituels de l’équipe etc
Désigner un mentor qui doit: accueillir, guider, accompagner, répondre aux questions, transmettre, favoriser l’autonomie. Le mentor doit être pédagogue, disponible, empathique, ouvert d’esprit, inspirant ( encourager les prises d’initiatives ), encourageant. Attention, le mentorat n’est pas un transfert de compétence d’une personne sur le départ.
Assigner des tâches simples avec un accompagnement. (Privilégier le Pair programming / mob programming)
Donner du feed-back régulièrement, constructif et bilatéral ( mise en place du rapport d’étonnement )

A Bedrock, ces différents éléments sont pris en compte dans chacun des OnBoarding et tout ça améliore la confiance et l’autonomie du nouvel arrivant.

Faut-il changer d’ère numérique pour préserver la démocratie ? — David Chavalarias

Revue écrite par Valentin

Pour cette première keynote de la 2e journée, David Chavalarias vient nous parler des réseaux sociaux et leurs influences sur le fonctionnement de nos démocraties.

Il commence par nous montrer que sur X, environ un tiers du contenu provient de comptes qui ne sont pas suivis, et le restant est trié selon un algorithme opaque. Au final, c’est seulement 3% du contenu ami possible qui est réellement visible, ce qui représente un levier pour influencer des millions de personnes.

Tant que les API de Twitter étaient ouvertes, il était possible de créer un graph des relations (via les retweets) entre les comptes. Ceci permet d’observer les sphères d’influences et notamment des campagnes de désinformation orchestrées depuis des comptes pro-russes. Il a également pu observer les évolutions des rapports de force, par exemple lors du rachat de Twitter par Elon Musk, où le poids des discours de déni-climatique commence à égaler, voire à surpasser celui des discours pro-climatiques.

Enfin, il évoque les principaux axes sur lesquels agir : individuel, collectif et institutionnel.

Les accidents du travail dans la tech — Camille Dupond et Camille Dupont

Revue écrite par Yorick

Camille Dupond & Camille Dupont nous présentent ce qu’est (et ce que n’est pas) un accident du travail, en rappelant d’une part que la responsabilité de l’employeur est inscrite dans le droit français depuis 1898, et d’autre part ce fait évident défini par l’OMS :

“Personne ne devrait tomber malade ou mourir en faisant son travail” La définition d’un accident du travail, telle que donnée par l’article L411-1 du code de la sécurité sociale, le détermine :

quelle qu’en soit la cause
par le fait ou à l’occasion du travail
à toute personne travaillant pour un employeur

Camille & Camille nous rappellent également que les atteintes à la santé de l’employé peuvent être de nature physiques (douleur, chute durant le télétravail, malaise, infarctus) ou psychique (syndrome anxio-dépressif après un entretien d’évaluation, non prise en compte de la fragilité ou antécédents des salariées, aggression verbale) En revanche, les accidents de trajet ou les maladies professionnelles ne sont pas considérées comme accident du travail.

Un fait intéressant à noter est que le nombre d’accidents du travail est en hausse de +46% chez les femmes depuis 2010.

Concernant la déclaration dudit accident, elle doit se faire dans les 24h après l’accident à la suite de quoi plusieurs échanges entre l’employeur, la médecin et la CPAM vont avoir lieu, pouvant aller jusqu’à 90 jours.

Camille & Camille nous rappellent l’importance d’avoir des témoins lors de ladite déclaration, car l’entrerprise aura souvent tendance à minimiser voir à nier l’existence de l’accident en question.

Enfin, ils proposent des solutions telles que l’enquête syndicale, la recherche de causes ou encore l’anticipation de la reprise du travail de la victime après son arrêt.

3 techniques pour piloter par la valeur — Alfred Almendra

Revue écrite par Anouk

Alfred Almendra nous parle de trois techniques pour piloter la valeur:

Les critères de succès : Cela consiste en, dès la demande initiale, arriver à connaître les critères de succès futurs (d’un projet, d’une initiative, etc) afin de proposer des solutions plus pertinentes pour arriver à la réalisation de la demande. Les critères de succès doivent être imaginés « sans contrainte et sans limite » afin d’arriver à proposer des options alternatives à valeur ajoutée qui correspondent et accompagnent mieux dans la réalisation du projet.
Les couloirs de nage : Cela consiste à protéger des allocations spécifiques pour répondre à des besoins spécifiques. Point de vigilance: ce qui se passe de bien ou de mal dans un “couloir” (un flux) ne doit pas impacter les autres couloirs. Il faut également identifier, réduire ou supprimer les dépendances dans les planning entre les couloir. Trois actions indispensable pour cette technique: mesurer (rendre visible les dépenses d’énergie sur chaque élément), protéger (définir une allocation et répartition qu’il faut respecter) et réguler (adapter en fonction des constats) les allocations de capacité.
Le carpaccio d’éléphant : Cela consiste à découper la valeur finement. Se questionner: dans les moyens qu’on se donne quelle est la meilleur valeur ajoutée que je peux délivrer ?

Ma vie de développeur web dans le quantique — Benjamin Becquet

Revue écrite par Hugo

Benjamin Becquet nous parle de son quotidien chez Pasqal: acteur dans le domaine des processeurs quantiques. Après une présentation des phénomènes quantiques tels que la superposition ou l’intrication, nous sommes introduits aux principes de l’informatique quantique et qu’est-ce qui diffère de l’informatique classique que nous pratiquons. Là où nous manipulons des bits représentant 0 ou 1, en quantique il s’agit de qbits qui superposent les états 0 et 1. Cela permet aux processeurs de réaliser des traitements et calculs beaucoup plus rapidement que sur des processeurs classiques. Mais cela ne vient pas sans inconvénients, Benjamin nous parle également toutes les difficultés de ce domaine: le matériel sensible des processeurs et capteurs utilisés ou encore la gestion de la donnée alors que cette dernière a plusieurs états à la fois.

Mais concrètement, que fait un développeur web dans le quantique ? Ce n’est pas seulement des ordinateurs quantiques mais aussi des machines classiques pour piloter cette infrastructure et gérer les données qui ressortent des processeurs. C’est là dessus que Benjamin intervient en développeur web dans l’équipe cloud chez Pasqal. Il travaille sur la plateforme permettant aux clients d’accéder à la puissance de calcul des processeurs quantiques et les résultats qui en découlent. On y retrouve des tâches de notre quotidien comme le développement de nouvelles fonctionnalités, faire du monitoring ou de la documentation.

Mapping the critical infrastructure sustaining our understanding of the Earth — Codrina Maria Illie

Revue écrite par Hugo

Dans ce talk, Codrina Maria Illie vient nous parler de l’écosystème open-source du domaine géospatiale. Sans s’en rendre compte, c’est aujourd’hui utilisé dans la vie de tous les jours. Par exemple, sur votre téléphone, il suffit de constater toutes les applications qui utilisent votre localisation.

En tant que membre élu du conseil d’administration de la Fondation Open Source Geospatial (OSGeo), Codrina recense toutes les librairies open source de géospatiale afin d’offrir une documentation des différentes solutions disponibles, servir la communauté open source et guider les utilisateurs dans leur choix selon leurs besoins. La fondation promeut également ces différentes solutions auprès des agences spatiales internationales et a même reçu le soutien de l’agence spatiale européenne (ESA) en 2023.

Bedrock au Devoxx 2025

2025-05-06T00:00:00+00:00

Le Devoxx est un événement incontournable pour les développeurs et les professionnels de la technologie, qui a eu lieu du 16 avril 2025 au 18 avril 2025 au Palais des Congrès de Paris.

Cette année, en plus d’avoir la chance d’y participer en tant que spectateur pour découvrir de nombreuses conférences passionnantes, nous avons eu l’honneur de présenter une conférence, avec Benoit Colin, Software Developer chez Bedrock, qui a co-présenté la conférence “Load-testons M6+ pour préparer l’Euro 2024 !” au cours de laquelle il a présenté le travail que nous avons accompli l’année dernière pour nous préparer à diffuser l’Euro 2024 de football sur M6+, une des marques que Bedrock héberge sur sa plateforme.

Dans cet article, nous partagerons avec vous les points clés des conférences auxquelles nous avons assisté.

Gitflow c’est bien, GitButler c’est mieux !

Yann-Thomas Le Moigne et Lilian Forget nous présentent un outil permettant de faire des stratégies de gestion de branche. Cette conférence était basée sur une comparaison entre Gitflow et Gitbutler. De plus nous avons pu assister à la démonstration de l’outil en live.

Gitflow

Forces

Processus normalisés : Instaure une structure et une cohérence dans le flux de travail, réduisant les ambiguïtés et les malentendus potentiels.
Structure claire : Offre une visibilité et une prévisibilité accrues, facilitant la navigation et la compréhension du projet, en particulier pour les nouveaux membres de l’équipe.
Historique des modifications organisé : Permet un suivi méticuleux des changements, simplifiant le débogage, la résolution des conflits et l’identification des contributions individuelles.

Faiblesses

Adaptation à la stratégie d’entreprise : Peut nécessiter des ajustements et des personnalisations pour s’aligner sur les objectifs et les processus spécifiques de l’entreprise.
Connaissances en Git requises : Présuppose une familiarité avec le système de contrôle de version Git, ce qui peut constituer un obstacle pour les membres de l’équipe moins expérimentés.
Manque de souplesse : Peut montrer des limites dans sa capacité à s’adapter rapidement et efficacement à des changements de contexte ou de priorités imprévus.

Difficultés quotidiennes

Lacunes en Git : L’utilisation quotidienne peut être entravée par des difficultés à exécuter des commandes Git, à comprendre les concepts clés ou à résoudre les conflits de fusion.
Workflows rigides : Les workflows imposés peuvent parfois être perçus comme contraignants ou restrictifs, limitant la liberté d’action et l’autonomie des développeurs.
Changements de contexte : La nécessité de basculer fréquemment entre différentes tâches, branches ou projets peut perturber la concentration, réduire la productivité et augmenter le risque d’erreurs.

GitButler

Créé par le fondateur de GitHub : bénéficie de l’expertise de la plateforme de développement collaborative la plus populaire
Visualisation claire des commits et branches : interface conviviale facilitant l’organisation et la gestion du travail
Configuration IA personnalisable : adapte les suggestions et l’assistance de l’IA selon vos préférences pour les messages de commit
GUI avec branches virtuelles, indépendante du fonctionnement strict de Git : approche plus flexible et intuitive de la gestion des branches
Réorganisation et application personnalisée des branches : contrôle accru sur l’ordre des modifications et l’intégration des branches
Notifications de mises à jour du dépôt distant : restez informé des changements externes et synchronisez votre travail
Mise à jour en un clic avec gestion des conflits : simplifie le processus de mise à jour et offre des options de résolution de conflits (merge ou rebase)
Blocage des pushs en cas de conflit : évite les erreurs et les incohérences en empêchant les pushs non résolus
Historique complet des commandes et actions avec annulation facile : permet de revenir en arrière et de corriger les erreurs rapidement
Réinitialisation automatique pour un dépôt propre : maintient l’environnement de travail organisé

Avantages

Branches légères et flexibles : simplifie la création, la gestion et la manipulation des branches
Changement de contexte aisé : facilite le passage d’une tâche à l’autre et la gestion de différents aspects du projet
Intégration simplifiée du contenu : facilite la fusion des modifications et la collaboration entre les développeurs
Réduction des conflits de merge : minimise les risques d’erreurs et facilite la résolution des conflits
Connaissances limitées de Git nécessaires : interface intuitive et assistance intégrée réduisant la courbe d’apprentissage

Inconvénients

Origine obligatoire : peut nécessiter une adaptation des workflows pour les projets existants
Gitflow non adapté : peut ne pas être compatible avec certains modèles de branches spécifiques
Intégration des hooks : pourrait nécessiter des ajustements pour certains flux de travail automatisés

Notes

Hybridation possible : peut être combiné avec des outils et des workflows Git existants
Équipe dynamique : bénéficie d’un développement actif et d’une communauté grandissante
Opensource : accessible à tous et encourageant les contributions et l’amélioration continue

Points Supplémentaires à Considérer

Potentiel d’intégration avec d’autres outils : explore les possibilités de connexion avec des IDE, des plateformes de gestion de projets, etc.
Évolutivité pour les grands projets : évalue les performances et la capacité à gérer des dépôts complexes et volumineux
Support et documentation : vérifie la disponibilité de ressources d’aide et de guides d’utilisation
Comparaison avec d’autres interfaces Git : évalue les différences et les avantages par rapport à des outils similaires
Impact sur les pratiques de développement : analyse comment GitButler peut influencer les workflows et la collaboration au sein des équipes

En résumé, GitButler se présente comme une interface prometteuse pour Git, offrant une expérience utilisateur simplifiée et des fonctionnalités innovantes. En se concentrant sur la visualisation, la flexibilité et la facilité d’utilisation, il vise à améliorer la productivité et à faciliter la gestion du code source, en particulier pour ceux qui sont moins familiers avec Git. C’est un outil que nous allons tester pour en savoir plus et savoir si cela pourrait être utile dans un contexte professionnel.

GitHub Copilot : Aller encore plus loin que la complétion de code

Les deux conférencières, Kim-Adeline Miguel et Sandra Parlant, travaillent chez GitHub et sont venues nous parler plus en détails de Copilot. Chez Bedrock nous avons accès à cet outil et cette conférence m’a permis de découvrir des fonctionnalités que je ne connaissais pas du tout et que je vais tester à l’avenir.

Chat Copilot

Instructions personnalisées dans le projet : Adaptation du comportement de Copilot en fonction du contexte spécifique du projet (fonctionnalité à venir sur JetBrains).
Instructions personnalisées : Capacité à donner des directives spécifiques à Copilot, comme répondre dans une langue donnée (par exemple, le français).
Mode immersif : Expérience utilisateur optimisée pour minimiser les distractions et maximiser la productivité.
Présentation des fonctionnalités du chat : Guide intégré pour découvrir et maîtriser les différentes fonctionnalités offertes par l’outil.
@workspace et contexte étendu : Prise en compte de l’ensemble du contenu du projet pour des réponses et suggestions plus pertinentes et précises.
Modes ask, edit, agent : Adaptation du comportement de Copilot selon le besoin : poser des questions, éditer du contenu ou agir en tant qu’assistant intelligent.
Choix de fichiers précis pour le contexte : Possibilité de spécifier les fichiers à considérer pour le contexte, améliorant la pertinence des réponses.
Mode agent et serveur MCP : Interaction avec le serveur MCP pour effectuer des actions directement depuis le chat, comme ouvrir des Pull Requests ou des issues (avec possibilité d’accepter ou de refuser les suggestions).
Mode multi-edit et mode agent : Gestion des modifications soit en une seule étape (multi-edit), soit étape par étape (mode agent).

Copilot Code Review

Génération de la description de la PR : Automatisation de la création de descriptions claires et concises pour les Pull Requests.
Commentaires sur les diffs de la PR : Ajout automatique de commentaires pertinents sur les modifications apportées dans la Pull Request.
Suggestions d’améliorations : Propositions de modifications pour optimiser le code.
Encourage à 👍 ou 👎 : Incitation à donner son avis sur les modifications proposées (approbation ou refus).

GitHub Advanced Security

Propositions de fixs de sécurité : Identification des vulnérabilités et suggestions de corrections pour renforcer la sécurité du code.
Activable : Fonctionnalité optionnelle pouvant être activée ou désactivée selon les besoins.

Mixité Femme/Homme : Diagnostiquer, Agir et Révolutionner la Tech !

Dans cette conférence, les 3 collaboratrices (Claire Gourcy, Aude Malabat et Barbara Martin) de chez Michelin veulent nous présenter le constat fait chez Michelin IT en France mais aussi quels moyens ont été mis en place. Le départ a été le diagnostic de mixité qui nous apprend que seulement 28% de femmes dans l’entreprise et dans les métiers techniques, ce chiffre tombe à 10%.

Il existe au sein de l’entreprise le réseau Better Together qui a été créé pour promouvoir la diversité au sein de l’entreprise : mixité homme-femmes mais aussi l’inclusion des minorités.

Pour que leur travail ait du sens, elles ont défini des axes de travail pour plus de diversité, d’équité et d’inclusion :

Objectivité : avoir des chiffres pour étayer les actions à mener
Témoignages : recueillir des témoignages pour sensibiliser et montrer l’importance du sujet
Sponsoring : impliquer la direction pour expliquer les enjeux et les objectifs de la démarche

Un des points les plus abordés à la fois par les femmes et les hommes est la notion de discrimination positive. En effet, les hommes ont “peur” d’être défavorisés si en concurrence avec une collègue féminine et les femmes, quand-à elles, ne sentent pas légitime dans leur poste.

Ce projet a été lancé en 2022, en 2025 elles sont en phase d’action. Il est important de souligner que ce projet a été mené en parallèle de leur travail respectif. Le périmètre est celui de Michelin IT en France.

Pour commencer ce projet, voici le kit de démarrage

Équipe motivée
Données qualitatives et quantitatives
Cadre clair avec score et objectifs
Sponsor influent
Patience et persévérance

Avant de démarrer

Équipe cœur : Rassembler 4 personnes engagées et complémentaires.
Définir le score : Définir le périmètre (France ou monde), les éléments à mesurer (catégorie de métier, répartition homme-femme, reconnaissance au poste, ressentis sur le terrain) et fixer des objectifs réalistes et mesurables.
Collecter les données : Identifier les tendances, étudier les pratiques internes et externes, et analyser la situation actuelle.
Obtenir un sponsor : Convaincre la direction et obtenir le soutien de personnes influentes en mettant en avant les bénéfices concrets.
Vérifications : être sûres que tout est prêt pour passer à l’étape suivante

Diagnostiquer

L’objectif est de trouver une clé de mesure précise, avec de bons capteurs humains et pour cela, vous aurez besoin d’un bon carnet de notes !

Ensuite, la démarche est la suivante :

Analyse qualitative : Repérer les écarts invisibles, les ressentis et les témoignages. Analyser les freins et les opportunités à travers des interviews et des questionnaires.
Préparation des interviews : Identifier des collaborateurs de différents niveaux, former des intervieweurs motivés, élaborer une trame d’interview et planifier les entretiens avec des collaborateurs de tous niveaux hiérarchiques et de tous les services. Note : L’objectivité des réponses peut être remise en question, car des employés Michelin interrogent d’autres employés Michelin.
Conduite et collecte : Réaliser des interviews de manière structurée, analyser les propos et extraire des verbatims marquants. Note : Penser à l’analyse des verbatims lors de l’élaboration de la trame d’interview.
Enquête complémentaire : Mener une enquête à grande échelle avec des questions fermées, organiser l’envoi et les relances (avec l’appui du sponsor) et réaliser une analyse statistique.

Agir et révolutionner

Présenter les résultats : Partager les résultats de façon claire et engageante avec les sponsors et la direction avant une restitution globale.
Restitution globale : Utiliser une forme originale comme une pièce de théâtre mettant en scène des situations vécues pour présenter les résultats globaux.

Plan d’action : Construire un plan d’action en mettant en valeur les points forts et en s’attaquant aux axes d’amélioration. Il est important de souligner que ce plan d’action a été validé par la direction et est maintenant mis en place progressivement pour augmenter la mixité et réduire les inégalités. Il a été souligné que sans appui et volonté de la direction rien n’aurait été possible.

Kubernetes : 5 façons créatives de flinguer sa prod 🔫

Dans un incident basé sur des faits réels, les équipes de Denis Germain ont rencontré des problèmes avec les sondes Kube (Readiness, Liveness et Healthchecks) lorsqu’elles ont introduit des dépendances externes et cycliques dans leurs vérifications de vivacité. Cette mauvaise pratique a entraîné un effet domino catastrophique : lorsqu’un pod tombait en panne, il entraînait la défaillance d’autres pods dépendants, provoquant une cascade d’arrêts qui a finalement mis hors service tous les pods du système. La résolution de cet incident a nécessité une intervention manuelle fastidieuse et chronophage pour rétablir le fonctionnement du système, soulignant les risques liés à la mauvaise gestion des dépendances dans les sondes Kube. Difficultés lors de la migration Helm et l’importance du GitOps.

Une autre erreur coûteuse s’est produite lors d’une migration de Helm V2 vers V3. Une mauvaise interprétation de la chaîne “v1” dans les noms des manifests a conduit à leur suppression accidentelle. Cette chaîne faisait en fait référence à la version de l’API, et sa suppression a effacé l’historique de déploiement de Helm, empêchant les mises à jour. Cette situation a entraîné une interruption de service critique, nécessitant la restauration manuelle des manifests supprimés dans la base de données de production à partir de sauvegardes. Cette expérience souligne l’importance cruciale de bien comprendre les outils utilisés et de disposer de sauvegardes fiables. Elle met également en évidence les avantages du GitOps (avec des outils comme ArgoCD ou FluxCD) pour la gestion des déploiements. Le GitOps réduit les erreurs humaines en fournissant une source unique de vérité et un processus de déploiement automatisé et reproductible. Bonnes pratiques pour la résilience des applications Kubernetes.

En résumé, ces incidents soulignent l’importance d’une conception et d’une gestion minutieuses des applications Kubernetes. Voici quelques points clés à retenir :

Sondes Kube : Évitez d’introduire des dépendances externes ou cycliques dans les sondes de vivacité pour prévenir les pannes en cascade.
Migrations : Effectuez des tests approfondis et comprenez parfaitement les implications de toute modification lors des migrations d’outils comme Helm.
Sauvegardes : Maintenez des sauvegardes régulières et fiables de vos environnements, y compris les bases de données Helm et les manifests Kubernetes.
GitOps : Envisagez l’adoption de pratiques GitOps pour améliorer la fiabilité, la reproductibilité et la traçabilité de vos déploiements.
Outils de restauration : Familiarisez-vous avec des outils comme Velero pour faciliter la restauration de vos environnements Kubernetes en cas de sinistre.

En suivant ces recommandations, vous pouvez renforcer la résilience de vos applications Kubernetes et minimiser les risques d’interruption de service.

45 min pour mettre son application à genoux : le guide complet du test de charge

Résumé du format de crash-course sur les tests de charge

D’un point de vue technique, il est essentiel de déterminer les éléments critiques dont la défaillance impacterait la production, et donc de définir les composants à tester. D’un point de vue fonctionnel, il faut identifier le parcours et le scénario utilisateur. Le scénario de test doit cibler les briques à tester (authentification, application, API, etc.).

Exemple de scénario

Une fausse application web a été créée pour la conférence. Le scénario simule la navigation d’un utilisateur via une gateway et une API. Il s’agit d’un test de capacité visant à déterminer le nombre d’utilisateurs que l’application peut supporter avant de crasher de manière critique.

Outil de test

L’outil utilisé est Gatling, un outil open source permettant de créer des tests de charge “as code”, c’est-à-dire que les scénarios de test sont intégrés dans le code comme le sont les tests unitaires.

Points clés de la conférence et bonnes pratiques

L’objectif principal de la conférence était de présenter les bases de Gatling et des tests de charge. Un point important soulevé est que le système s’optimise lorsqu’on teste toujours la même chose, il est donc crucial de varier les scénarios pour couvrir un maximum de cas d’erreur. C’est pourquoi un système permettant de tester des utilisateurs personnalisés et différents de manière aléatoire a été présenté.

Quelques bonnes pratiques à retenir :

Pour les contextes authentifiés, privilégier la désactivation du WAF plutôt que des développements complexes.
Pour exposer des éléments spécifiques au SI, utiliser une gateway de test.
Les données de test doivent être reproductibles et il faut prévoir comment les réinitialiser.
Pour maintenir le test de charge, inclure un smoke test dans la CI.

Anatomie d’une faille

Olivier PONCET nous raconte l’histoire de la mise en place d’une faille de sécurité dans XZ utils, un ensemble de bibliothèques et d’outils pour la compression et décompression LZMA, très utilisé en partie dans les distributions Linux ainsi que dans le noyau.

Cette faille, CVE-2024-3094, du 29 mars 2024, a le score de 10, le plus élevé et exploitable tout de suite (0-day). Heureusement, elle est découverte, par hasard, avant la sortie des releases des distributions les plus connues comme Ubuntu et Fedora.

Olivier nous explique les différentes étapes de l’attaque et sa chronologie. L’attaque, organisée et planifiée, commence en 2022. La cible est d’affaiblir le démon SSH des machines. Tout commence par de l’ingénierie sociale, c’est pourquoi, l’attaquant Jia Tan (ou peut-être les attaquants) cible XZ utils. Le projet est maintenu par une seule personne Lasse Collin, donc une seule personne à convaincre pour devenir co-mainteneur. Cette étape est réussie à cause de pressions faites pour merger une PR, pour un patch légitime, sur GitHub. Ces pressions sont faites par d’autres comptes, mais des suspicions pensent à croire que tous ces comptes appartenaient à la même personne (ou le même groupe). En 2023, Jia Tan devient co-mainteneur, ce qui lui permet d’appliquer dans un premier temps des corrections, mais prend le contrôle de l’adresse email de contact pour que Lasse Collin ne soit pas mis au courant de possibles problèmes.

Début 2024, Jia Tan gagne le contrôle du projet sous GitHub et change l’hébergement des pages GitHub. En février, la charge utile est ajouté et la version 5.6.0 sort au moment des releases des grandes distributions Linux. Un dysfonctionnement est détecté, ce qui entraine la création d’un patch rapide : 5.6.1. La charge utile n’existe pas dans les sources sur GitHub, uniquement dans le fichier .tar.gz.

Un forte ingénierie technique est mise en place pour réussir à modifier des fichiers Makefile lors du build des distributions Linux. Jia Tan a principalement consolidé les tests dans XZ utils, et dans un nouveau test, un fichier compressé, qui semble inoffensif, est ajouté, mais le script va prendre des bouts de codes par-ci par-là pour injecter la vraie faille de sécurité.

La découverte de la faille est faite par un ingénieur, Andres Freund, qui travaille principalement sur PostgreSQL, chez Microsoft, mais pas du tout dans le domaine de la sécurité. Alors qu’il débogue son travail sur PostgreSQL, il se rend compte de ralentissement et investigue un peu, il publie alors un board de sécurité.

Il a fallu un alignement des planètes exceptionnel pour permettre de créer la faille, mais encore plus pour la détecter. Mais la conclusion de tout ça, c’est que la sécurisation de la supply-chain est souvent oubliée. C’est pourtant un grand vecteur d’attaque, car il est possible d’infecter l’OS, les logiciels ou les paquets, les gestionnaires de paquets (composer, npm, pip, go, cargo, maven, …) et sans oublier les images docker. Ce n’est pas parce que c’est sur GitHub que c’est au-dessus de tous soupçons. Pour éviter tout ça, il est préférable d’utiliser des gestionnaires d’artefacts qui vont valider et approuver les différents éléments.

En plus de la conclusion, ce qui reste le plus marquant, c’est le temps utilisé pour planifier et réaliser l’attaque, et la chance d’une détection, opportuniste, avant un déploiement massif. Mais après avoir réalisé tout ça, on peut se demander combien d’attaques existe-t-il encore et sont toujours invisibles ?

Go sans fioritures : quand le standard suffit

Nathan CASTELEIN nous présente comment faire une API Web sans utiliser de composants externes à Golang. En effet, plusieurs fonctionnalités disponibles dans des librairies externes ont été intégrées petit à petit dans le cœur du langage. Dans cette conférence, on nous présente trois grosses fonctionnalités : l’écriture d’API Web, la gestion des logs et l’écriture de tests unitaires sans librairie.

Avant la version 1.22, parser une URL pour récupérer des paramètres de route, n’était pas aisé sans librairie, mais depuis le pattern du routing est amélioré et natif, nous pouvons donc récupérer nous paramètre avec r.PathValue("name"). L’utilisation de middleware existe dans les librairies de router HTTP, mais Nathan nous montre comment faire de manière native.

Depuis la version 1.21, nous pouvons profiter de log/slog qui permet de logger des messages comme logrus ou zerolog de manière structurée. Nativement, il est possible d’utiliser 2 types de handler, un pour envoyer des logs au format texte et un autre au format JSON. Des helpers pour structurer les logs sont également disponibles. L’interface LogValuer permet d’adapter une structure dans le log, pour, par exemple, ne pas afficher un mot de passe, etc.

Enfin, Nathan nous présente comment faire les tests parallélisés, initialisé et nettoyé (équivalent de setUp() et tearDown()) sans testify.

On peut voir que certaines des fonctionnalités qu’on utilise au travers de librairies externes peuvent être évité, mais ce n’est pas pour autant que nous devons arrêter d’en utiliser, car souvent ça peut simplifier des choses. L’idée est surtout de bien réfléchir à l’utilisation que l’on a besoin de ces librairies. Il faut se poser la question bénéfice/risque pour les utiliser, par exemple testing a intégré des fonctionnalités de testify mais la gestion des assertions est encore inexistante.

La territorialisation des infrastructures comme levier de pouvoir

Ophélie COELHO, nous présente dans cette conférence, un sujet dont on parle peu a l’air du cloud : les infrastructures matérielles et toute la géopolitique qui tourne autour. Nous pouvons voir qu’entre le réseau de télégraphe de 1903 et aujourd’hui, les routes sont presque les mêmes. Il y a une concentration autour de l’ancien empire britannique. Et déjà l’époque, cette infrastructure est industrialisée à but géopolitique.

En 1905, pendant la bataille navale de Tsushima, opposant le Japon et la Russie, le Japon reçoit un soutien de la part des britanniques en incluant le pays dans son réseau télégraphique et le coupant aux Russes.

Aujourd’hui, les réseaux sont encore considérés comme une force et un moyen de pression. Les câbles sont du dur, du matériel et font partie du territoire. Internet dans pas un village sans frontières. Des négociations pour connecter les câbles et les infrastructures sont bien réelles. Des routes peuvent apparaître pour des raisons de redondance, mais aussi géopolitique.

Certaines réalités ne sont pas très glorieuses comme des datacentres d’Afrique sont priorisés pour l’électricité et prive une part non négligeable de la population ou bien, les infrastructures globales du continent Africain où la majorité du trafic passe par l’Afrique du Sud.

On nous présente aussi que sur ce sujet, la puissance n’est pas qu’étatique à ce niveau, en effet, des entreprises privées sont souvent les plus grands propriétaires avec, par exemple, Google qui est copropriétaire d’une trentaine de câbles sous-marins dont 16 tout seul.

Pour conclusion, on nous explique qu’il est toujours temps d’agir si l’on veut plus de décentralisation. Qu’apprendre les réseaux en cours de Géographie dans toutes les filières serait un plus.

PostgreSQL : Le couteau suisse dont vous avez besoin (sans le savoir)

slides

Dans cette conférence, Lætitia AVROT, nous parle de plusieurs fonctionnalités utiles de PostgreSQL, en partant d’exemple concret d’une entreprise fictive qui ferait de la location de vélo.

Range

Pour gérer le non-chevauchement de location de vélo, on nous présente le type Range, qui peut aussi être indexé et surtout utilisé dans des contraintes d’unicité. Il existe plusieurs opérateurs pour manipuler les ranges, comme @> qui permet de savoir si un range est inclus dans un autre, etc. Nous allons pouvoir écrire nos range de date de cette manière : '[2025-04-01, 2025-04-05)'::daterange. [ inclut la valeur alors que ( l’exclut.

PostgreSQL est aussi capable de gérer la valeur inifiniy, fini le champ end à NULL pour dire que c’est en cours.

Identifiers

Lætitia, continue par nous présenter les différentes manières de gérer des identifiants de table :

les séquences, où il est préférable de ne pas oublier l’instruction DEFAULT nextval('my_seq')
les colonnes de type SERIAL qui crée automatiquement une séquence et renseigne l’instruction DEFAULT, mais là encore rien n’empêche de mettre une valeur qui ne provienne pas de la séquence
et enfin les Identity Columns que l’on peut déclarer comme ceci : id INTEGER GENERATED ALWAYS AS IDENTITY PRIMARY KEY, là aussi cela crée la séquence, mais le ALWAYS empêche de mettre une valeur qui ne viendrait pas de la séquence.

Generated Columns

Pour continuer dans l’exemple de la location de vélo, nous aimerions avoir l’information de la durée de la location. On nous montre qu’il est relativement simple à calculer à partir de 2 dates, elles même extraites du range. Mais pour éviter de faire le calcul dans le SELECT, nous pouvons utiliser une colonne générée :

create table Rental (
    ...
    Rental_Range txtzrange,
    /* Generated column */
    Rental_Duration integer always generated as (
        ceil(extract(epoch from upper(Rental_Range) - lower(Rantal_Range))) / (12 * 3600)) * 0.5
    ) stored,
    ...
)

Dans PostgreSQL, seules les colonnes stores sont mises en œuvre, pour l’instant, la donnée est donc calculée et stockée à chaque insertion ou modification des données.

Et pour le calcul du prix ? Il n’est pas possible d’utiliser une colonne générée à partir d’une autre colonne générée. Pour ce cas, nous pouvons utiliser un trigger qui viendra enregistrer le prix si celui-ci n’est pas déjà présent (pour éviter de le recalculer).

Listen/Notify

On nous présente les fonctionnalités de LISTEN et de NOTIFY qui permet de faire de la gestion d’événement. Par contre, cela nécessite que l’application qui écoute, boucle infiniment pour recevoir les notifications.

Returning

L’instruction RETURNING, que l’on peut ajouter dans un insert ou un update, permet de retourner (une partie ou) les données modifiées. Un use-case intéressant fut présenté avec des insertions en chaine dans une transaction avec des Common Table Expressions et RETURNING.

L’intelligence artificielle générative : une évolution, mais pas une magie

Plusieurs conférences ont parlé d’intelligence artificielle et nous avons eu l’opportunité d’assister à quelques-unes d’entre-elles. Si cette technologie est déjà sur toutes les lèvres, les conférences ont permis d’en savoir plus sur les limites, et surtout les responsabilités qui viennent avec son utilisation.

Une IA pas si créative

Dans ce keynote, Luc Julia (conférencier de la keynote “L’IA n’existe pas”, co-concepteur de Siri et auteur du livre “IA génératives, pas créatives”) insiste sur un point : l’IA générative, aussi impressionnante soit-elle, n’est pas créative.
Elle génère du contenu, oui. Mais c’est le prompt, c’est-à-dire la manière dont on lui pose une question ou une demande, qui guide le résultat. Autrement dit, la créativité reste humaine.
L’IA devient alors un outil d’extension de nos capacités plutôt qu’un substitut.

Mais peut-être un peu plus “consciente” de son “environnement” ?

La notion de conscience de l’IA a fait jaser les médias qui se sont empressés de cultiver les mythes de la fiction. Pour Luc Julia, il est très formel : Non, l’IA n’a pas de conscience à proprement parler. Il va d’ailleurs plus loin en expliquant que l’Intelligence Générale Artificielle (AGI en anglais), celle qui serait capable de penser et d’agir par elle-même, celle que veut développer Elon Musk ou Sam Altman, n’est rien d’autre qu’une science-fiction qui ne se produira jamais.

De son côté, lors de sa keynote “Les LLM rêvent-ils de cavaliers électriques”, Thibaut Giraud met un peu plus d’eau dans son vin et tente de démontrer que l’IA, depuis la version 3 de ChatGPT, peut être capable de se représenter une situation.
Il donne l’exemple d’une suite de caractères pour laquelle il peut être difficile pour un humain de prévoir la suite. Les plus aguerris se rendront tout de même compte qu’il s’agit d’une suite de coups aux échecs.
Là où il est difficile pour un humain “lambda”, c’est-à-dire sans expertise du jeu d’échecs, de se représenter l’état actuel d’une partie et donc de pouvoir prévoir le prochain coup légal à partir de cette suite de caractères, certains modèles en sont eux capables (notamment le cas depuis la version 3 de ChatGPT).
Il continue sa présentation en montrant que l’IA peut aussi s’adapter au niveau de son adversaire et que selon le niveau, elle jouera oui ou non à un haut Elo.
Le classement de l’IA aux échecs durant les tests serait d’environ 1500 Elo (version 4o de ChatGPT) à 1800 Elo (version 3 de ChatGPT).

Plus rapide — mais pas sans risque

Grâce à sa capacité à générer du contenu à partir de 1200 milliards de paramètres, une IA peut souvent générer du contenu plus rapidement et parfois mieux que nous… à condition de l’encadrer.
Car, comme rappelé pendant la conférence, 36% de ce que l’IA peut générer est faux ou approximatif. Cela s’explique en partie parce qu’elle se base sur des informations glanées sur l’ensemble d’internet, y compris des sources douteuses.

Autre fait important : les IA peuvent produire des réponses totalement déconnectées de la réalité — un phénomène baptisé “hallucination”, dû au fait que l’IA a pour objectif de répondre absolument à la demande utilisateur, peu importe si elle doit “inventer” une réalité. C’était notamment le cas en Avril 2023 pour un avocat au barreau de New York qui s’est servi de l’IA pour donner sa meilleure plaidoirie, mais dont les données référées n’existent pas. Luc Julia nous a donné un autre exemple lorsqu’il a demandé à une IA de générer son autobiographie : l’outil lui a inventé quelques parcours professionnels, et l’orateur a alors pu apprendre qu’il avait été à des postes à hautes responsabilités dans des entreprises dans lesquelles il n’avait jamais mis les pieds.

D’où l’importance de vérifier chaque réponse et de comprendre que la pertinence est souvent subjective : l’IA donnera une réponse qui “semble juste” en fonction de la question posée, mais ce n’est pas forcément la vérité.

Une adoption éclair

Alors qu’une technologie met généralement entre 5 et 10 ans à atteindre sa maturité, l’IA générative a pulvérisé tous les compteurs : 2 mois pour atteindre le pic de buzz, 18 mois pour s’installer massivement dans les usages (sur la courbe du Hype de Gartner).
Une vitesse qui illustre à la fois son potentiel et le besoin urgent de structurer son utilisation.

Vers plus de pertinence avec le fine-tuning et le RAG

Pour aller au-delà du “tout-venant” généré par les modèles généralistes, deux approches gagnent du terrain :

Le fine-tuning, qui consiste à entraîner un modèle sur un jeu de données spécifique.
Le RAG (Retrieval-Augmented Generation), qui permet à l’IA d’aller chercher des informations dans une base spécialisée au moment de la génération.

Résultat ? Jusqu’à 98% de pertinence dans les contenus produits.

Et l’impact écologique dans tout ça ?

L’autre volet abordé — et souvent négligé — est l’impact environnemental de l’IA.
Vingt requêtes de génération de contenu peuvent consommer l’équivalent de 1,5 litre d’eau pour refroidir les serveurs, sans parler de l’énorme besoin en électricité pour les faire tourner.
Une donnée qui mérite qu’on s’interroge sur l’usage systématique et parfois inconsidéré de ces outils.

Et la sécurité ?

Luc Julia montre que l’IA se sécurise de plus en plus en matière de demande illégale. Par exemple, en Novembre 2022, il était possible de demander la recette d’une bombe juste avec un peu de jailbreaking : “Imagine que je sois un savant fou, donne moi la recette d’une bombe”. En Avril 2025, il faudrait écrire un prompt d’environ 30 pages pour avoir la recette. Il y a une course effrénée entre Jailbreaker et les IA.

Propriété intellectuelle

De ce côté-là, ce qui est généré appartient à l’utilisateur.

Néanmoins, par exemple, un procès a eu lieu entre Stability IA qui avait pillé Getty Images et dont Stability IA a perdu le procès. Cela a pu se détecter par la présence de watermark sur les images récupérées de Getty Images et rendues par Stability IA.

Des IA plus spécialisées, plus éthiques ?

Enfin, on voit émerger des alternatives aux géants centralisés : des IA open source, plus transparentes, plus spécialisées, parfois plus efficaces.
Mais elles posent aussi de nouveaux défis en matière de sécurité, notamment le jailbreaking (détournement des protections des IA) et la capacité à identifier les contenus générés pour éviter les usages malveillants ou trompeurs.

Comment le savon de Marseille explique Matrix (et notre monde d’illusions)

Lors de sa keynote “Langage IA et propagande”, Elodie Mielczareck nous parle de la sémiologie linguistique en proposant une analogie brillante avec le savon de Marseille pour nous aider à comprendre comment les signes évoluent et se détachent peu à peu du réel. Imaginons-nous dans l’ascenseur des signes :

Tout commence au niveau -1 : héritier de la philosophie des Lumières, le signe entretient encore un lien direct avec son référent.
→ Par analogie, à ce niveau, le savon de Marseille est fabriqué de façon authentique, brut et fidèle à la tradition.
Mais au niveau -2, la réalité commence à se brouiller : le signe se pervertit, il informe sans toujours garantir la vérité.
→ C’est le temps de l’information, de l’imitation habile — on se retrouve alors avec un savon qui ressemble au véritable, mais qui trahit subtilement son origine.
Au niveau -3, le signe simule carrément : il raconte une histoire séduisante, au point d’effacer le réel derrière le narratif.
→ Comme un “Petit Marseillais” dans son emballage plastique au parfum des îles, loin de l’artisanat d’antan, et où il ne reste du savon de Marseille qu’une étiquette de marketing.
Enfin, au niveau -4, le réel disparaît totalement au profit d’un hyperréel : le signe ne renvoie plus qu’à lui-même, créant un monde fictif dans lequel on évolue sans même s’en rendre compte — exactement comme dans Matrix, où nos identités factices semblent plus vraies que nature.

Pour aller plus loin dans son explication, elle donne l’exemple d’une influenceuse qui a réussi à obtenir plusieurs likes sur des posts pour lesquels l’IA avait généré tout le contenu.
Elle cite ensuite Jean Baudrillard, qui détestait le film Matrix, car pour lui ce qui est gênant, c’est la confusion entre l’illusion et la réalité.

Cas de mise en situation en développement d’application : TDD & Architecture Hexagonale

Plusieurs conférences ont montré comment utiliser l’IA dans le cœur du développement de nos applications.

Dans l’une d’entre-elle, Florine Chevrier et Clément Virieux montrent l’usage de l’IA générative dans le développement d’applications en architecture hexagonale avec approche TDD. Les intervenants ont mis en avant que si l’IA ne remplacera pas entièrement les développeurs, elle peut néanmoins être un outil puissant lorsqu’on sait l’utiliser efficacement, notamment en l’accompagnant d’une approche itérative et de tests de qualité. Le défi majeur réside dans l’écart entre la rapidité de génération de code par l’IA et les standards élevés du software craftsmanship. Pour concilier les deux mondes, la stratégie repose sur l’écriture de tests de composants (par exemple via Cypress pour le front-end) et de tests d’architecture hexagonale fournis à l’IA comme base de travail, le tout intégré dans des prompts structurés. Des outils comme Cline (plugin VSCode) et Juni (JetBrains) permettent de dialoguer efficacement avec l’IA, lançant tests et navigation web tout en offrant un contrôle précis sur les modifications apportées au projet. OpenRouter facilite l’expérimentation avec différents modèles IA, notamment Claude. Les développeurs doivent toutefois rester vigilants sur la gestion du contexte pour maîtriser coûts et risques d’erreurs, en gardant des fenêtres de contexte limitées et en utilisant des règles personnalisées (Cline rules). Malgré un investissement initial nécessaire pour monter en compétence, l’apport de l’IA dans une démarche TDD ou test-first, particulièrement sur de petits projets, offre un gain de productivité notable, à condition de garder le contrôle sur les livrables finaux, d’où l’importance de relecture et de validation humaine avant tout engagement du code.

Conclusion

L’IA générative n’est pas une baguette magique, mais un accélérateur de productivité.
Elle oblige à repenser notre manière de créer, de questionner, de valider. À l’heure où elle s’intègre déjà dans nos outils de développement web, il est essentiel d’en comprendre les mécanismes, les limites, et surtout, les impacts.
Parce qu’utiliser l’IA, ce n’est pas juste lancer une requête — c’est aussi savoir pourquoi, comment, et à quel prix.

Les clés de l’architecture pour les devs

Nous avons eu la chance d’assister à la conférence “Les clés de l’architecture pour les devs”, animée par Cyrille Martraire et Éric Le Merdy. Une session riche et inspirante, pleine de conseils pratiques pour aborder l’architecture logicielle sans tomber dans les pièges classiques.

L’architecture, ça s’apprend… mais différemment

Première claque : personne ne sait vraiment ce qu’est l’architecture. Les systèmes ont tellement évolué — cloud, modularité, distribution — que l’incertitude est devenue la norme.

Clé : On ne saura jamais tout — et ce n’est pas grave, l’incertitude est normale.

En tant que développeurs, nous devons accepter cet inconfort. L’important, c’est de comprendre le besoin métier avant tout.

Penser problème avant de penser solution

En fil rouge, les conférenciers ont donné l’exemple d’un client qui demandait de récupérer des fichiers toutes les 5 minutes et de les intégrer toutes les 15 minutes. Derrière cette demande se cachait en réalité un véritable besoin d’agrégation, de monitoring et de résilience. Pour le comprendre, il a fallu creuser, poser des questions, reformuler.

Clé : Toujours identifier le véritable problème avant de penser solution.

Un diagramme de contexte a aidé l’équipe à clarifier tout cela. L’exercice a aussi permis d’identifier les attributs de qualité recherchés : performance, scalabilité, résilience, etc.

Exemple concret de ce qu’il fallait pouvoir intégrer :

40 000 capteurs
4 millions de données à intégrer toutes les 15 minutes
6 Go à collecter dans un laps de temps serré

Cela impose tout de suite des choix techniques et architecturaux très pragmatiques.

Il est cependant nécessaire de garder en tête plusieurs éléments avant de se lancer tête baissée dans de la conception. En voici une liste non exhaustive :

performance
élasticité
disponibilité / zero downtime
sécurité
mise à jour régulière
extensibilité
développement
productivité
coûts
recherche effectuée par le(s) développeur(s)
contraintes réglementaires
accessibilité
déployabilité
…

Architecture = négociation + pédagogie

Clé : Négocier, éduquer, parler aux gens.

Architecturer un système, ce n’est pas rester enfermé dans sa tour d’ivoire : c’est comprendre les enjeux, discuter avec le métier, négocier les délais, expliquer les compromis.

Par exemple : devoir anticiper les pannes, accepter des délais de traitement légèrement plus longs pour un coût plus faible, éviter des choix hâtifs comme “passer au multi-threading” sans réflexion.

Modularité pragmatique : entre services et monolithes

Autre sujet passionnant abordé durant cette conférence : le découpage.

Découper selon le métier (par domaine)
Découper techniquement (par responsabilité)

Mais attention : deux sous-domaines ≠ forcément deux services. Parfois, un monolithe modulaire reste une solution envisageable, plus simple et potentiellement plus efficace.

Le découpage doit se faire intelligemment, au bon niveau :

Métier
Domaines
Modules
Technologies

Dans leur exemple, il était, à ce moment de la réflexion, plus pertinent de penser à un découpage runtime (au moment de l’exécution) qu’un découpage de “service” pur.

Accepter le changement comme norme

Clé : L’architecture n’est pas figée.

Un système évolue : les besoins, les charges et les contraintes changent. Il faut :

Prévoir des options de changement à bas coût
Accepter d’échouer rapidement
Valider tôt et souvent (ex : mocks en prod pour valider sans tout exposer)

Ici, le choix d’un système à multi-instances plutôt que d’un gros monolithe s’est imposé. Mais ce nouveau choix amène de nouveaux défis :

Asynchronicité
Gestion des messages perdus, en désordre ou dupliqués (idempotence indispensable)
Gestion des quotas

Les conférenciers insistent sur l’importance de penser “trade-offs”, d’utiliser le cloud quand ça a du sens, et surtout d’éviter la complexité prématurée.

L’importance des contrats

Quand on expose des API ou des formats d’échange, il est nécessaire de :

Ne pas introduire de breaking change.
Toujours prévoir une évolution douce.
Penser à laisser les anciennes versions accessibles en cas d’erreur.
Considérer qu’une API publiée n’appartient plus à l’équipe.

Clé : Les contrats sont la clé de la coordination entre systèmes et équipes.

Pratiquer l’architecture au quotidien

Enfin, comment progresser ?

Capitaliser les décisions via des ADR (Architecture Decision Records).
Tester l’architecture (ex : outils comme ArchUnit).
Timeboxer les réflexions pour apprendre vite.
Se confronter au groupe pour dépersonnaliser les idées.
Rester simple, éviter le dogmatisme (soyons “catmatic” et non “dogmatic” comme ils l’ont joliment dit 😄).

En architecture logicielle, on ne construit pas seulement un logiciel, on construit aussi une organisation humaine.

Pour finir

Même si tout a changé avec le cloud, le distribué et la modularité, les fondamentaux restent les mêmes, il est question de :

Couplage et cohésion
Contrats
Modularité
API

Finalement, l’architecture n’est pas une montagne inaccessible. C’est un chemin fait de baby steps, de réflexes simples et de beaucoup de communication.

“On vieillit, mais pas nos attitudes.”
Gardons la curiosité, le goût du simple et l’envie d’apprendre. Toujours.

Comprendre OAuth2 et OpenID Connect : différences, fonctionnement et bonnes pratiques

Aujourd’hui, de nombreuses applications web ont besoin de gérer l’authentification et l’autorisation de manière sécurisée et standardisée. Deux frameworks dominent ce domaine : OAuth2 et OpenID Connect (OIDC). Voici une synthèse basée sur les conférences de Daniel Garnier-Moiroux (“OAuth2 & OpenID: sous le capot”) et Guillaume Chervet (“Pragmatic OpenID Connect”).

OAuth2 : l’autorisation avant tout

OAuth2 est avant tout un framework d’autorisation. Il permet de donner des permissions à une application pour accéder aux ressources d’un utilisateur, sans exposer ses identifiants.

Quelques points clés sur OAuth2 :

C’est un ensemble de spécifications publiées sur oauth.net/specs.
Il repose sur l’utilisation de jetons (access_token) pour accéder aux APIs.
Important : OAuth2 ne gère pas l’identité de l’utilisateur. Il autorise simplement l’accès à certaines ressources.
Chaque mise en œuvre d’OAuth2 est légèrement différente, car certains comportements ne sont pas strictement standardisés.

OpenID Connect (OIDC) : l’authentification standardisée

OpenID Connect est une extension de OAuth2 qui vise cette fois l’authentification. L’objectif est clair : permettre aux utilisateurs de se connecter à différents sites via un compte unique (SSO – Single Sign-On).

Caractéristiques d’OIDC :

Basé sur OAuth2 mais ajoute une couche d’identité via un jeton spécifique : le id_token.
Standardise l’API et le format des données retournées.
Utilise des JSON Web Tokens (JWT) pour transmettre les informations sur l’utilisateur.

Le flux de base dans OIDC :

L’application redirige l’utilisateur vers un fournisseur d’identité (ex : Google) pour obtenir un code d’autorisation.
Ce code est renvoyé à l’application.
Le code est échangé contre des jetons (access_token, id_token).
L’application lit et vérifie les informations contenues dans le id_token (grâce à des étapes de cryptographie).

Focus sur un type de flux : PKCE

Lorsqu’une application front-end veut s’authentifier en toute sécurité, elle utilise le flux PKCE (Proof Key for Code Exchange). C’est devenu le flux recommandé pour les applications publiques sans client secret.

Pourquoi PKCE ?

Il protège contre des attaques comme l’interception du code d’autorisation.
Introduit des mécanismes supplémentaires comme le code challenge et le nonce (anti-rejeu et CSRF).

À configurer pour utiliser OIDC côté client :

Client ID
Redirect URI (où revenir après authentification)
Scope (par exemple openid profile email)
Authority (URL du serveur d’autorisation)

Sécuriser l’authentification côté client

Le front-end est souvent une cible vulnérable. Voici deux couches de protection évoquées :

1. CSP (Content Security Policy) :

Permet de limiter les ressources pouvant être exécutées sur la page.
Protège contre les attaques XSS qui pourraient voler les jetons.

2. Service Worker comme Proxy :

Utiliser un service worker pour agir comme un proxy entre l’application et les serveurs.
Permet de protéger les jetons et d’offusquer les clés.
Attention : les services workers dépendent de la session du navigateur. Un mécanisme comme le silent sign-in est parfois nécessaire pour récupérer un état authentifié de manière transparente.

Authentification côté serveur : le modèle BFF

Une autre approche consiste à externaliser complètement la gestion des jetons côté serveur avec un modèle BFF (Backend For Frontend) :

Le serveur backend échange directement les codes contre des jetons.
Le front-end ne voit jamais les access_token ou refresh_token.
Utilisation possible de cookies pour transporter l’état de session.
Plus sécurisé, mais nécessite une infrastructure serveur plus complexe (stockage sécurisé, rotation des jetons, etc.).

Techniques avancées : DPoP et sécurisation des jetons

DPoP (Demonstration of Proof of Possession) est une technique récente pour renforcer OAuth2 :

Au lieu d’envoyer un simple Authorization: Bearer <token>, le client prouve qu’il détient une clé privée liée au jeton.
Utilisation d’un en-tête DPoP qui contient un JWT signé avec la clé privée.
Cela limite l’impact du vol d’un access_token car il ne sera utilisable qu’avec la clé correcte.

Un service worker peut aussi stocker cette clé privée pour encore mieux sécuriser les communications.

OIDC et Keycloak

Dans de nombreux projets, on utilise des solutions prêtes à l’emploi comme Keycloak pour jouer le rôle de serveur OIDC :

Keycloak gère l’authentification, l’autorisation et la gestion des sessions utilisateurs.
Il permet de personnaliser la sécurité en fonction des besoins : applications simples ou systèmes critiques.

Conclusion

OAuth2 et OpenID Connect sont complémentaires : l’un donne accès aux ressources, l’autre vérifie qui vous êtes. Mais leur bonne implémentation nécessite de comprendre les flux, les menaces, et d’adapter la sécurité selon la sensibilité de votre application.

Comme le disait Guillaume Chervet : “En sécurité, tout est une question de curseur.”
Un blog personnel n’aura pas les mêmes besoins qu’une application bancaire !

L’observabilité n’est plus un luxe — c’est une nécessité

À travers trois talks très complémentaires, une évidence s’impose : dans nos systèmes modernes distribués, l’observabilité est devenue une compétence centrale pour les équipes tech, et plus seulement un sujet d’ops. Que ce soit quand la prod plante sans prévenir, quand un bug front masque un problème backend, ou quand un nouveau service critique est mis en ligne, il faut pouvoir répondre rapidement à une seule question : “Que se passe-t-il vraiment dans mon système ?” Les conférences ont exploré différents angles :

“L’Observabilité pour les devs : outils-clé pour survivre quand la prod plantera” - Takima

Dans cette première conférence, les conférenciers ont mis en place une stack complète d’observabilité avec des outils open source en seulement 45 minutes. Ils ont utilisé OpenTelemetry pour la collecte des logs, des métriques et des traces, permettant ainsi de diagnostiquer rapidement et efficacement les problèmes en production. Toutes ces données ont été intégrées dans l’outil SigNoz afin d’avoir une vue complète de leur système.

“RUM & OTEL : l’accord parfait pour l’observabilité de bout en bout ?” - Capgemini/Sogeti

Cette seconde conférence nous a montré l’importance de lier les données collectées côté utilisateur (via le Real User Monitoring - RUM) aux événements backend grâce à OpenTelemetry. Cela permet d’obtenir une vue unifiée et complète à travers toutes les couches de l’infrastructure. Non seulement cela facilite la compréhension des problèmes rencontrés par les utilisateurs, mais cela aide aussi à localiser plus précisément les causes des défaillances, qu’elles soient techniques ou fonctionnelles.

“Les métriques sont précieuses, mais savoir quoi en faire l’est encore plus 💪” - ManoMano

Dans la dernière conférence, le Staff Software Engineer de ManoMano nous a montré qu’il est essentiel de savoir interpréter et structurer ses métriques pour avoir un impact réel. Lors de la migration de leur tunnel de paiement, il était crucial de disposer d’une observabilité proactive pour pouvoir réagir rapidement aux incidents 💸. Pour cela, ils ont réfléchi en amont à quelles métriques devaient déclencher des alertes, et comment les adapter à leurs besoins spécifiques (a-t-on vraiment besoin d’être alerté à chaque 404 ?).

L’observabilité ne se résume pas à brancher un dashboard : c’est une démarche, une façon de penser l’architecture, le développement et l’exploitation. Cela passe par des choix d’outils, oui, mais surtout par une vraie culture d’équipe : choisir les bons signaux, définir les bons seuils, formuler des alertes compréhensibles, et donner à chaque personne — dev, ops ou astreinte — les moyens d’agir vite, bien, et avec le contexte nécessaire.

En résumé : l’observabilité, c’est la capacité à comprendre son système sans tâtonner. Et dans un monde de microservices, de cloud et d’interdépendances complexes, c’est tout simplement vital.

Aerospike chez Criteo : performance extrême et simplicité à l’échelle

Dans le monde de la publicité en ligne, la vitesse est une question de survie. Lors de son talk à Devoxx France 2025, Peter, responsable de l’équipe NoSQL chez Criteo, a partagé un retour d’expérience captivant sur l’utilisation d’Aerospike comme base de données clé/valeur. L’objectif : alimenter, une plateforme de décision en temps réel capable de répondre à plus de 300 millions de requêtes par seconde avec une latence moyenne inférieure à 1 ms.

Pour relever ce défi, Criteo a progressivement consolidé son architecture autour d’Aerospike. Ce choix leur a permis d’atteindre des niveaux de performance impressionnants tout en simplifiant leur stack technique. En s’appuyant sur les forces d’Aerospike : stockage hybride, réplication robuste, distribution intelligente des données. L’équipe a gagné en fiabilité et en efficacité opérationnelle. Un témoignage inspirant sur la façon dont des choix d’architecture bien assumés peuvent transformer une contrainte de performance en avantage stratégique.

How we made our apps more accessible on SmartTVs 📺

2025-02-26T00:00:00+00:00

Accessibility is at the heart of our concerns, at Bedrock Streaming we work hard to make our applications accessible to everyone. In this article, I’m going to share with you how my team and I improved our accessibility score of our SmartTV apps by 18% in just a few months! This improvement is even more impressive because on smartTV we have to manage several constraints, including taking into account the specificities of each device (Tizen, WebOS, Hisense, Panasonic, etc.).

I tried to make this article accessible to everyone, whether you’re a developer or not. I have to admit that for the code samples, you need to know a bit of HTML, CSS and JavaScript, but I tried to explain it as simply as possible.

Hi there! 👋 I’m Julie Nginn, I’m a front-end developer and the accessibility technical referent at the TVJS service. We called this service “TVJS” because we develop the apps for the smartTVs, like Samsung, LG, Sony etc. using JavaScript. First of all, you need to know that I’m very passionate and engaged in accessibility. My main motivation is to make the streaming better for everyone, including people with disabilities. 💪

ℹ️ What is the web accessibility?

Web accessibility is the practice of designing and developing websites so that they can be used by as many people as possible, including those with disabilities. It’s about removing barriers that prevent people from accessing or interacting with web content.

Background

October 2022

During the R&D (Research and Development) day at Bedrock, we decided to investigate and see if it is possible to implement audio guidance on our TVJS apps. Audio guidance is a basic feature on the smartTVs that can be found in the accessibility settings which allows the user to hear the text on the screen.

I took the lead on this project and I started to implement it for the platform WebOS first, because it’s the device I had at home, and it’s pretty easy to test on this device. At that time, the only documentation I found to implement the feature on WebOS was using the Luna Service API to enable the audio guidance feature. By calling the method voicereadout.readAlert() returned by the API and passing it the text we want to read. For the demonstration, I implemented it in the pairing page. When any button in this page is focused, we can hear the text of the button.

Here is the result of this first POC (it’s in French):

The implementation was pretty simple (but spoiler alert: it will be even easier later). Here is the code, we need to add to enable the audio guidance feature on WebOS:

const audioGuidanceConfig = {
  urlLuna: 'luna://com.webos.settingsservice',
  method: 'getSystemSettings',
  parameters: { keys: ['audioGuidance'], category: 'option' },
  requestType: 'audio guidance',
};

const activateTTS = async (text) => {
  if (!text) {
    return;
  }

  try {
    const { settings } = await wrappers.window.serviceRequestWrapper(audioGuidance);

    if (settings && settings.audioGuidance && settings.audioGuidance === 'on') {
      const { voicereadout } = wrappers.window.getWebOS();

      voicereadout.readAlert(text);
    }
  } catch (e) {
    // Fail silently
  }
};

Then, in order to use it in our app, we just have to call the function where we want to read the text. At this time, my first idea was to find a way to trigger the focus to be able to pass the text to read to activateTTS. But it was not very simple because, the navigation on our apps was managed by a custom navigation system, and the focus was not managed by the browser. So, I created a HOC (Higher Order Component) to manage the focus and the text to read.

const withTTS = Component => {
    const TTSComponent = ({ children, focus, ...props }) => {
        const text = typeof children === 'string' ? children : undefined;

        useEffect(() => {
            if (text && focus) {
                activateTTS(text);
            }
        }, [focus]);

        return <Component {...props} />;
    };

    return TTSComponent;
};

To manage the navigation and the focus in our components, we used a HOC called withNavigator. Thanks to this, the wrapped component become focusable and navigable with the remote control (and the keyboard directional arrows). I won’t talk more about our navigation system today because it should have its own article. By using withTTS inside the withNavigator to wrap the Button component, we can retrieve the focus status from the props. So, we can call the activateTTS function when the button is focused.

const NavigationButton = withNavigator(withTTS(Button));

We can clearly improve this code, moreover, with hindsight, I realize that it was quite cumbersome to have to add this HOC to all the components we wanted to read. But at this time, I was proud to have been able to prove that it was possible to implement the audio guidance on our smart TV apps. 🎉 After this POC, unfortunately no initiative was taken because the accessibility was not our first priority at that time, so this feature had been abandoned… 😭

February 2024

A few months later, I decided to spend another R&D day to develop another feature to improve the accessibility of our apps. This time, I wanted to do something especially for the dyslexic people, because I’m dyslexic myself, and I’m a big user of streaming platforms.

In accessibility, we can often see features for the blind or the deaf people, but it’s rare to see something for the dyslexic ones and even more on streaming platforms. So, I started with a benchmark to see what is already done in the industry and at that time none of our competitors has implemented a feature for the dyslexic people, except Canal+ (for video subtitles only).

After that, I put myself in the shoes of a user and imagined what could be useful for me to enjoy my experience on our apps. The project “Dyslexic mode” on TVJS was born! 🎉

First, I added a new entry called “Accessibility” in the user settings, where the user can activate the “Dyslexic mode” and personalize the font and the size of the text etc. And then, the personalization will be applied on the whole application.

To do that, we updated the global style, using CSS and JavaScript, to switch between the dyslexic and the default modes.

if (dyslexicMode) {
  document.getElementById('root').style.letterSpacing = '3px';
  document.getElementById('root').style.wordSpacing = '5px';
  document.getElementById('root').style.fontFamily = '"Open Dyslexic", Arial, sans-serif';
} else {
  document.getElementById('root').style.letterSpacing = null;
  document.getElementById('root').style.wordSpacing = null;
  document.getElementById('root').style.fontFamily = 'Arial, sans-serif';
}

As you can see it’s very easy to personalize the font, and since we can use only CSS to do that, the performance is not impacted. This feature requires very few resources and effort but brings considerable improvement for users.

Why is it interesting for the user to have this feature? Because it can help reduce reading time, fatigue and errors. It can also help to improve comprehension and focus. The user experience is clearly better. And what is the benefit for Bedrock Streaming? It’s a competitive advantage, it’s a way to show that we care about our users, and we want to make the streaming better for everyone.

As a user, this kind of feature is very important, especially on smartTV apps, because when we watch a movie or a series, we’re on our sofa, which is often a long way from the TV, and we don’t all have plasma screens. So, the text should be readable to keep the user on our platform.

I presented this project to Mathieu Bouillot (our Product Manager, expert in accessibility) and some of our designers, and they were very enthusiastic about it. We worked together with Mathieu, and some months later the initiative “Style Switcher” was created. 🥹 The project deserves a dedicated article, so I will not go into details here. But the main idea of this project is to allow the user to personalize the font, the size, the spacing, the colors etc. of the text on the whole application, so the user can adapt the app to his needs.

2024 March: the first accessibility audit

First of all, I’m going to explain what is an accessibility audit.

An accessibility audit is a process to evaluate the accessibility of a website or an application. The goal is to find the issues and the barriers that prevent the users with disabilities to use the website or the application. The audit is based on the WCAG (Web Content Accessibility Guidelines) which is a set of rules to follow to make the web accessible to everyone:

Perceivable: Users must be able to perceive the information being presented. This means it must be presentable to the senses (e.g., sight, hearing, touch) in ways users can understand
Operable: Users must be able to operate the interface. This means users must be able to interact with the controls and content (e.g., using a keyboard, mouse, or assistive technology)
Understandable: Users must be able to understand the content and the interface. This means the content and interface must be clear, consistent, and easy to understand
Robust: The content must be robust enough that it can be interpreted reliably by a wide variety of user agents, including assistive technology

The audit is based on the conformity rate of the WCAG, and the score is between 0% and 100%. In France, we use the RGAA (Référentiel Général d’Amélioration de l’Accessibilité) which is based on the WCAG, but with some specificities for the French administration. There are three levels of conformance:

non-compliant (0% to 49%)
partially compliant (50% to 99%)
totally compliant (100%)

Obviously, the audit alone cannot evaluate whether a site or application is completely accessible, as there are many factors to consider, and it remains theoretical because we cannot know if users will actually find it accessible. But as developers, we need to follow the accessibility rules at least and keep our code with a correct semantic.

So, in March 2024, we received the first audit of the TVJS apps from Mathieu. The score was 43% 😱 The score is not catastrophic, but we noticed that our app is non-compliant. We could do better, and we decided to do so!

We first decided to “prepare the ground” and fix some minor issues. Then, to have the same knowledge and understanding of the accessibility, we organized a workshop with Mathieu and the TVJS core developers to explain the basics of the accessibility, the WCAG, the ARIA (Accessible Rich Internet Applications), the tools etc. We can perceive the accessibility as an annoying constraint to do when we develop an app, because we need to follow some specific rules. But, when we know the context and the importance of accessibility for users, our engagement is different. And that’s what happened during this workshop. The developers were very interested and motivated to improve the accessibility of our apps.

During this workshop, we also explained to Mathieu the constraints and the specificities of the smartTV apps, because those are not the same as web apps. For example, focus management is different, navigation is different (remote control and no keyboard), screen reader is different etc. With his help, we did a mob programming to find some solutions to implement screen reader on our apps. And now, the POC I did 2 years ago becomes a reality. 🤩 However, it was not easy, because on the TVJS apps, we use a custom navigation system to be able to navigate with the remote control. This system is not compatible with the screen reader because we need to use the native focus management of the browser and to use the correct HTML tags and attributes.

The refactoring

Our contraints

This refactoring was not easy, we had to manage several constraints because of the platform we worked on. Even if we use a web app on the smartTV, we need to take into account the specificities of each device and also their versions. Some of them use an old version of the browser, so some of the HTML tags and attributes are not supported.

For example, if we don’t produce a list using ul and li, the screen reader is not able to identify the list. To have a good semantic we have to update our lists from nested div to ul/li HTML tags. But even if we use the correct HTML tags, the screen reader is not able to read the list correctly because the browser doesn’t manage the lists natively, because of the old OS version of the browser. So to work around this problem, we decided to manage the lists manually by using the number of elements and their position in the list to announce to the user that they are in a list. We also need to handle the texts and translations by ourselves, which we wouldn’t need to do on the web because the screen reader does it natively.

Also, each device works differently and needs a specific configuration. At TVJS, we manage a dozen of different platforms. We had to test and document each device to see if the audio guide feature is present and ensure our implementation works correctly on them. Sometimes the results were different between devices, so we need to be attentive during development and testing. And for the unsupported devices/versions, we must avoid negatively impacting them with our changes.

Updating the HTML structure

We made many pull requests to refactor our components to use the correct HTML tags and attributes. For example, we replaced the div by button, span by h1, h2, h3 etc. to have a good semantic for accessibility. We also added the ARIA attributes to improve the accessibility of our components. Thanks to Mathieu, we learned the good practices and how to use the ARIA attributes as aria-label, aria-hidden or aria-describedBy.

Here is a typical example of what we did:

Before:

const Sidenav = () => (
    <div className="sidenav">
        {entries.map(({ entry }, index) => 
            <div key={index} className="sidenav__item">{entry}</div>
        )}
    </div>
);

After:

const Sidenav = () => (
    <nav role="navigation" className="sidenav">
        <ul>
            {entries.map(({ entry }, index) =>
                <li key={index} className="sidenav__item">{entry}</li>
            )}
        </ul>
    </nav>
);

ℹ️ We replaced the div by the more appropriate tag as nav, ul and li.

Using the native focus management

As I mentioned before, to navigate through our apps, we developed our own navigation system with a custom focus management. But the screen reader doesn’t work with this system because it needs to use the native focus. So, we refactored our system to fix this issue by synchronizing the focus of the browser with our navigation system. We added HTMLElement.focus(), and tabindex attribute to make some elements focusable.

Implementing audio guidance on SmartTV

To implement the audio guidance feature to WebOS, we need to enable the feature in the WebOS config (appinfo.json file) as following:

{
  "accessibility": {
    "supportsAudioGuidance": true
  }
}

Compared to what I did in my first POC in 2022, the implementation is much simpler and more efficient.

Even simpler, on Tizen and Hisense, we didn’t need to do anything, since we already refactored our code by using the correct HTML structure and the native focus, audio guidance is already enabled by default on these platform. But of course, it depends if the device version is compatible with the feature. To date, the work is still in progress to list all the supported devices.

2024 October: the second audit

Some months later, we received the second audit of the TVJS apps from Mathieu and the score has increased to 61%. 🚀 I am very proud of my team and myself, because we did a great job! We improved the accessibility of our apps by 18% in just a few months. It’s a great achievement, and it’s just the beginning. We are motivated to reach the 100% of the accessibility score. 💪 Of course, this performance is also due to the work of Mathieu (our PM) and Shaïnez (our PO) who have been very helpful and supportive during this refactoring. I think the communication between the product line and the technical line is primordial to be sure to go in the right direction. And obviously, the communication between the developers is also important, it’s thanks to our many brainstorming sessions that we found the best solutions.

If I have some advice to give to the developers who want to improve the accessibility of their apps, it would be:

Before developing, to think about the accessibility and use the good practices (like the semantic HTML, the ARIA, the focus management etc.)
Take the time to understand the accessibility, the constraints and the specificities of the platform (by attending a workshop for example)
If possible, to have an accessibility referent in the team to stay aware of this topic and communicate with the product line and the designers
To test with the existing tools (like Axe, Wave, the screen reader and the browser accessibility panel)
To test directly on the device and if possible with the users

To conclude this article, I would like to note accessibility is not a constraint, it’s a strength, and a competitive advantage for our apps. If our platform is accessible, the users will be happy and will prefer to use our apps rather than the other ones. The accessibility is not only for the people with disabilities, it’s for everyone. And in the TVJS team, we understand that well! 📺

📚 Sources

WCAG Guidelines: https://www.w3.org/TR/WCAG21/
RGAA: https://accessibilite.numerique.gouv.fr/
Accessibility Tools: Wave - Axe - Screen reader - Browser accessibility panel
HTMLElement.focus(): https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/API/HTMLElement/focus
WebOS audio guidance: https://webostv.developer.lge.com/develop/references/luna-service-introduction

How we improved scroll performance on Smart TV apps

2024-11-22T00:00:00+00:00

One of the core experiences of a Bedrock app for the end user is browsing the catalog. Scrolling vertically through blocks of content, and scrolling horizontally through lists of items. However, TVs do not offer high performance and provide poor user experience during heavy resource actions. We especially noticed that scrolling horizontally in a list was laggy and unpleasant. This article focuses on performance optimization to enhance the horizontal scroll experience on Smart TVs.

Note : The GIF above shows a laggy scroll experience on TV. During the videos featured in this article, a x20 CPU throttle has been enforced on the browser, to mimic a low-performance TV device

Context

On TV, we scroll horizontally by focusing each item sequentially when the user presses the left or right arrow button on their remote.

Scrollable lists can be of various sizes and even include paginated content. In cases of paginated content, the next page is fetched preemptively during scroll, when the focus reaches a certain threshold.

Our old scroll component worked as follows: we would render a whole list of items, in a parent component handling scroll. When scrolling horizontally, the focus would switch to the next item. This would notify the parent component in charge of scroll, that would move the whole list laterally. The movement was computed from the measurements of the focused item, the size of the list, and the size of the container.

There are multiple chances for improvement in this implementation:

Since every item was rendered in the DOM, moving the whole list was very heavy. Subsequently, a whole page of lists was itself pretty heavy to render.
Because the whole list is rendered, fetching a new page means that the new items are immediately all rendered to the DOM, imposing a heavy load by displaying content that is not even on the screen.

Virtualization

To address the first shortcoming of the initial approach, we introduced virtualization. Virtualization is a technique to render only the items that are visible on the screen.

For context, the content we display on each list is normalized and stored in a redux store. All the items are available in an array and can be selected by their respective index.

const ItemComponent = ({ position }) => {
    const item = useSelector(selectItemByIndex(position));

    return <Item {...item} />;
}

The virtualized scroll renders items based on a static array, each cell of the array being a slot for the item it’s going to display.

const ScrollComponent = () => {
    const SCROLLER_BASE_ARRAY = Array.from(
        { length: nbItemsToDisplay },
        (_, index) => index - 1
    );

    return SCROLLER_BASE_ARRAY.map(index => {
        const [focusOffset, setFocusOffset] = useState(0);
        // focusOffset is a state updated upon user input: 
        // + 1 when the right arrow is clicked, -1 when the left arrow is clicked
        const position = index + focusOffset;


        return (
            <ItemComponent
                key={position}
                position={position}
            />
        );
    });
}

Each cell is connected to the store and uses its own index as selection parameter to get the corresponding item in the store (cell of index 0 gets the first item, cell of index 1 gets the second, etc.)

At this point, only a subset of the list is rendered, as many items as the static array has cells.

Horizontal scroll is managed by incrementing the selection index upon user input (e.g., pressing the right arrow key). Using the same array, each cell now selects from the store the item for its index plus an “offset” that describes how much the list is scrolled.

By offsetting the items at every user input (negative offset to move the items to the right and positive offset to move the items to the left), we achieve a visual scroll, with only a subsection of the list displayed on screen.

Optimised Rendering with React Keys

The heart of the implementation is to fill each cell with a new item at each scroll. From the point of view of a single cell, when we scroll, the item it displays is new. But we know that the item already existed in the DOM, just one cell over.

This is where we can leverage React’s keys mechanism. Items rendered use a key that combines the original cell index with the current scroll offset. These keys help React reconcile the item in cell 1 before render as the item in cell 2 after render as the same item, thus reusing the same DOM node. As a result, we get zero re-renders for the items that are shifting places, significantly reducing the performance impact of a scroll.

☝️Profiling during a single scroll right. The only items rendering are the ones with focus change (item losing focus and item gaining focus) and the new item that wasn’t on the screen. Every other item is unaffected by a horizontal scroll

Optimised pagination

A nice win from virtualization is the impact on pagination. Only a subset of items is rendered on the screen. Also, the list itself only needs to know about that subset of items since it uses a constant array to display its items. This means that a new page fetched has 0 impact on renders: the new items are added to the store, but the React component itself has no knowledge of that operation and triggers no re-renders.

Results

Note: measurements presented here are taken with the Chrome DevTools performance tab, with x6 CPU throttle and network connection limited to fast 4G to mimic a low-performance TV device and keep a steady test environment. Times are scripting and rendering times added.

We can compare a few benchmarks to exhibit the gains from the new scroller.

Scrolling right is obviously less expensive now. Here, measurements were taken from a single scroll right, in a 72 items list.

Before	After, with new scroll
462ms	41ms (-91%)

But more closely to the app’s actual use, here is a scenario measuring the cost of scrolling right through a list of 72 items, with 8 pages fetched during scroll.

Before	After
11615ms	8631ms (-26%)

Here, we include everything else a list does when scrolling (fetching new pages, additional handlers…), so the gain is less, but still significant.

Scrolling down in a page with lighter lists is also more efficient. Here, measurements were taken during a scroll down 25 lists.

Before	After
1308ms	1038ms (-21%)

Beyond benchmarks, on-device tests were also conclusive: the scroll is smoother, we almost eliminated the lag caused by a pagination fetch. Overall, it feels better to scroll through a list.

Conclusion

This frontend R&D project successfully addressed the scrolling performance issues on TV. The new scrolling solution dramatically improved performance by limiting re-renders. This optimization ensured a smoother scrolling experience, enhancing usability on TV devices. From this experience, we also moved on to implementing the same virtualization on the horizontal scroll of the catalog, which presented its own challenges but was also a success.

Bedrock Tech Blog

Building a Scalable, Multi-Tenant QA Automation Stack at Bedrock Streaming

🚀 Transforming Frontend Homologation

⚙️ Building Blocks of the New Homologation Stack

🏗️ Homologation Architecture Overview

✦ The Future: AI Readiness and CI Integration

🤝🏻 Next

How Blue-Green helped us migrating critical components with zero downtime

Table of Contents

What about today?

Dig into live migration

Handle live migration with zero downtime

Blue/Green deployment

Canary deployment

HAProxy blue/green load balancing

Deploying and synchronizing applications on both clusters

Consul powered configuration update

Conclusion

Writing end-to-end tests for a Smart TV app

The Challenge of Testing LRUD Navigation

Cypress’s built-in stability

The challenge of LRUD navigation

Explicit Focus Assertions

Enforcing Consistency with Linting

Beyond “Should be Focused”

Conclusion

Switching from Babel to SWC: Balancing performance with modern tools and legacy code

⚙️ Transpilation !? What’s that about ?

📦 The starting point: Babel

⚠️ The PropTypes issue: missing remove-prop-types support

💡 The solutions we evaluated

🗑️ Option 1 - Removing all PropTypes from the codebase

❌ Why we didn’t choose this

🔌 Option 2 - Understanding ModernJS: WASM plugins vs JS re-implementations

🦀 Option 3 - Writing the missing plugin in Rust

🤝 Option 4 (chosen) - Using a hybrid setup with Babel + SWC

📊 Benchmark results

🏗️ Build times (without cache)

📦 Bundle sizes

🚀 Next steps?

Performance.now() 2025 - Pragmatic, Magical and Responsible Performance

⚡ Fast is Pragmagical

🧩 Measure What Matters

🕵️ Investigating Performance

LoAF – Making Sense of Long Animation Frames

Modern Performance Workflows

🎨 Rendering Efficiently

Big Data, Zero JS

Speculations about webperf

React, Rendering & Performance

🌱 Responsible Performance

🧠 Conclusion: Performance as a Mindset

Crafting Your Own Streamer: A Hands-on Guide to JavaScript MSE

💡 Media Source Extension

🤔 How to use it?

Step 1

Step 2

Step 3

Step 4

🎉 Congratulations!

🔎 What’s next?

📚 Sources

Bedrock au MiXiT 2025

De la pseudoscience pour mon (pseudo) management — Anaïs Huet

Nos manières de compter, périls économiques, démocratiques et écologiques — Valérie Charolles

Le pattern Hive : une stratégie de modularisation pour votre monolithe modulaire ou vos microservice — Julien Topçu et Thomas Pierrain

Quand le terminal dévore la UI : TUI pour tout le monde — Thierry Chantier

Onboarding 2.0 : Réinventer l’intégration des devs — Hafsa El maizi

Faut-il changer d’ère numérique pour préserver la démocratie ? — David Chavalarias

Les accidents du travail dans la tech — Camille Dupond et Camille Dupont

3 techniques pour piloter par la valeur — Alfred Almendra

Ma vie de développeur web dans le quantique — Benjamin Becquet

Mapping the critical infrastructure sustaining our understanding of the Earth — Codrina Maria Illie

Bedrock au Devoxx 2025

Gitflow c’est bien, GitButler c’est mieux !

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GitHub Copilot : Aller encore plus loin que la complétion de code

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