Apogée Consult
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Retours d'expérience
de terrain.

Apogée Consult publie des articles sur le développement web, l'IA générative, le SEO et la performance, concrets, directs, sans rembourrage.

Mathieu Ponton

Drizzle vs Prisma après 12 mois de production : ce qui a vraiment fait pencher la balance

Nous avons migré un projet de Prisma 5 vers Drizzle ORM après 12 mois. Ce n'était pas une décision facile. Voici ce qui a vraiment pesé dans la balance, au-delà du benchmark de vitesse.

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Jules Ginhac

Évaluations LLM au-delà du eyeballing : méthodes qu'on utilise vraiment en CI

Passer du test manuel à une évaluation automatisée de LLM en CI n'est pas trivial. Voici les méthodes qu'on utilise concrètement, avec ce qui fonctionne et ce qui est trop coûteux.

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Mathieu Ponton

Tailwind v4 et design tokens: notre système pour ne plus écrire deux fois la même couleur

Avec Tailwind v4 et sa directive @theme, on a migré notre design system vers des tokens CSS natifs. Moins de configuration JavaScript, plus de cohérence entre composants.

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Mathieu Ponton

next/image : les 4 configurations où il dégrade les performances plutôt que de les améliorer

next/image améliore les performances dans la plupart des cas, mais pas tous. Quatre configurations concrètes où il fait plus de mal que de bien, et comment les corriger.

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Jules Ginhac

Vision LLMs sur factures et bons de commande : notre bench interne sur 200 documents

GPT-4o, Claude 3.5 Sonnet, Gemini 1.5 Pro : on les a passés sur 200 factures et bons de commande réels. Voici les écarts, les erreurs typiques, et lequel on a retenu.

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Mathieu Ponton

Optimisation des fonts : notre setup minimal qui élimine le FOUT sans 200 ko de WOFF2

Le FOUT n'est pas une fatalité, et le charger avec un gros fichier WOFF2 n'est pas la seule solution. Voici notre configuration next/font en production.

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Jules Ginhac

Notre stack RAG end-to-end en 2026 : schéma complet, composants, et coût mensuel

Une référence concrète : l'architecture RAG qu'on déploie en production en 2026, composant par composant, avec les alternatives qu'on a évaluées et le coût mensuel sur un volume réel.

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Mathieu Ponton

Hooks Payload async : les 3 pièges qui nous ont coûté une matinée chacun

Trois bugs réels sur des hooks async dans Payload 3. Chaque erreur était invisible au développement et a explosé en production.

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Jules Ginhac

Claude 4.7 vs GPT-5 sur extraction structurée à fort volume : notre bench sur 5000 documents

Nous avons benchmarké Claude 4.7 et GPT-5 sur 5000 documents réels pour de l'extraction JSON. Les résultats contredisent plusieurs idées reçues.

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Mathieu Ponton

Discovery technique en 5 jours: la méthode qu'on applique avant de chiffrer un projet web/IA

On ne chiffre plus un projet web ou IA sans avoir fait 5 jours de discovery. Ce que ça contient, comment ça change les devis, et ce qu'on livre au client à l'issue.

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Jules Ginhac

Métadonnées et filtres pré-retrieval : le levier de précision le plus sous-estimé

Améliorer l'embedding n'est pas toujours la bonne réponse. Les filtres sur métadonnées avant le retrieval changent radicalement la précision d'un RAG.

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Mathieu Ponton

Postgres en production: les backups dont on dépend vraiment quand ça casse

pgdump quotidien, c'est insuffisant. On explique pourquoi et comment on configure pgBackRest avec WAL archiving pour tenir un RPO de 5 minutes sur nos bases de production.

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Jules Ginhac

Tests LLM qui cassent pour de bonnes raisons : gérer les faux positifs en CI

Un test LLM qui échoue n'est pas forcément une régression. On a mis du temps à comprendre pourquoi nos tests flaky n'étaient pas un problème de code, mais un problème de calibration. Voici ce qu'on a appris.

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Mathieu Ponton

Schema.org pour cabinets de conseil : notre template pour faire remonter les bons rich results

Les rich results ne sont pas réservés aux e-commerçants et aux recettes de cuisine. Voici le balisage Schema.org que nous utilisons pour les cabinets de conseil B2B, avec les types qui fonctionnent réellement.

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Jules Ginhac

MCP en production : ce qu'on a appris après 4 mois d'usage

Quatre mois à utiliser le Model Context Protocol en production sur des projets réels. Ce qui tient la route, ce qui casse, et ce qu'on ne referait pas pareil.

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Mathieu Ponton

Migrations Payload avec zero-downtime : la stratégie qu'on utilise sur Postgres

Déployer des migrations de schéma Payload en production sans interruption de service sur PostgreSQL. Les patterns qui fonctionnent et ceux qui cassent.

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Jules Ginhac

Batching API Anthropic : gain réel mesuré sur nos workloads d'extraction

On a testé l'API Message Batches d'Anthropic sur nos jobs d'extraction. Résultat : 46 % de réduction de coût sur un workload de 12 000 requêtes par nuit.

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Mathieu Ponton

Bundle JS sous 100 kb sur un site marketing : la discipline qu'on s'impose

Maintenir un bundle JS sous 100 kb sur un site marketing Next.js demande des décisions constantes. Voici les règles concrètes qu'on applique, avec les outils et les arbitrages.

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Jules Ginhac

Hallucinations : pourquoi on a arrêté d'essayer de les corriger et ce qu'on fait à la place

Empiler les correctifs anti-hallucination ne fonctionne pas. Après deux ans de produits LLM en production, voici le changement d'approche qui a réellement réduit les dégâts.

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Mathieu Ponton

Postgres comme queue : jusqu'où ça tient avant de devoir passer à un broker dédié

SKIP LOCKED transforme Postgres en queue convenable. Nous l'avons poussé jusqu'à 50 000 jobs/heure sur un seul nœud. Voici les limites concrètes qu'on a rencontrées.

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Mathieu Ponton

Edge runtime : les configurations où il est devenu plus lent que Node

L'edge runtime est vendu comme plus rapide par défaut. Ce n'est pas toujours vrai. Voici les cas où Node.js gagne encore, et pourquoi.

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Jules Ginhac

Quand le prompt engineering atteint ses limites et qu'il faut accepter d'écrire du code

Le prompt engineering est puissant mais il a des limites structurelles. À un moment, continuer à itérer sur le prompt coûte plus cher que d'écrire le code qui manque.

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Jules Ginhac

Notre grille de décision pour choisir un LLM en 2026, par cas d'usage

Quelle API LLM choisir pour votre POC ? Une grille de décision concrète par cas d'usage, construite à partir de nos projets en production, pas de benchmarks académiques.

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Jules Ginhac

Chiffrer une feature IA : méthode qu'on utilise pour ne plus se tromper d'un facteur 3

Les estimations IA déraillent sur trois points précis. Voici la méthode qu'on a construite après avoir raté plusieurs chiffrages, avec les cases à cocher avant de signer.

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Mathieu Ponton

Secrets management dans une équipe de 4: notre setup sans Vault ni AWS Secrets Manager

Vault est puissant mais surdimensionné pour une équipe de 4. On décrit le setup qu'on utilise réellement : Doppler en environnement de dev, SOPS pour les secrets de déploiement.

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Jules Ginhac

RAG agentique vs RAG classique : quand l'agent n'ajoute que de la latence

Transformer un RAG en agent ne résout pas les problèmes de retrieval. Analyse honnête des cas où le RAG agentique apporte de la valeur, et des cas où il complique sans rien ajouter.

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Mathieu Ponton

Access control multi-tenant dans Payload : notre architecture pour 12 clients sur la même instance

Faire tourner 12 clients sur une seule instance Payload sans que chacun voie les données des autres. L'architecture qu'on a construite, les décisions qu'on a prises.

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Jules Ginhac

Onboarding d'un nouvel utilisateur dans un produit IA : trois choses qu'on aurait dû faire dès le jour 1

L'onboarding d'un produit IA n'est pas l'onboarding d'un SaaS classique. Trois erreurs qu'on a faites en early stage, avec les chiffres de rétention qui les ont révélées.

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Mathieu Ponton

CI sous 3 minutes : ce qu'on a coupé et ce qu'on a accepté de perdre

Notre CI Next.js mettait 12 minutes. Elle en prend maintenant 2 minutes 40. Voici exactement ce qu'on a supprimé, ce qu'on a parallélisé, et les risques qu'on a consciemment acceptés.

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Mathieu Ponton

Architecture d'un SaaS multi-tenant en Next.js + Postgres : nos choix et leurs limites

Isolation par schéma, par base, ou par colonne tenant_id : trois modèles aux compromis radicalement différents. Voici ce que nous avons implémenté, pourquoi, et ce qu'on ferait différemment.

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Jules Ginhac

LLMOps : ce qu'on monitore vraiment après 18 mois de produit IA en prod

Après 18 mois de produits IA en production, voici ce qu'on trace vraiment, ce qu'on a arrêté de mesurer, et pourquoi l'observabilité LLM est différente de l'observabilité classique.

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Mathieu Ponton

Devis sur projet IA: pourquoi on s'est arrêté de sous-estimer d'un facteur 2 systématique

Nos devis sur les projets IA étaient systématiquement trop bas d'un facteur 2. On explique pourquoi, ce qu'on a changé, et comment on calibre maintenant nos estimations.

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Mathieu Ponton

React Server Components : gain de performance mesuré sur 3 de nos projets

Nous avons mesuré l'impact des RSC sur trois projets en production. Les chiffres sont réels, les limites aussi. Voici ce qu'on a appris.

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Jules Ginhac

Fallback humain dans un produit IA : comment on l'a câblé pour qu'il déclenche au bon moment

Un fallback humain mal calibré, c'est soit un agent inutile soit un support débordé. Voici comment on a implémenté le human in the loop pour qu'il s'enclenche vraiment au bon moment.

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Mathieu Ponton

Core Web Vitals en 2026 : ce qui compte vraiment pour le ranking

Les Core Web Vitals influencent le ranking, mais pas de la façon dont la plupart des guides le décrivent. Ce qui a changé depuis le déploiement de l'INP et ce que ça signifie en pratique.

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Mathieu Ponton

ISR, SSG, SSR, PPR : l'arbre de décision qu'on suit avant chaque nouvelle page

Choisir la bonne stratégie de rendu dans Next.js 15 n'est pas évident. Voici l'arbre de décision qu'on applique sur chaque nouvelle route avant d'écrire une ligne de code.

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Jules Ginhac

Cache sémantique en production : 3 mois de mesures sur le hit rate réel

3 mois de cache sémantique en production sur un assistant documentaire. Hit rate réel, économie générée, effets de bord inattendus et seuil de similarité optimal.

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Mathieu Ponton

Payload vs Strapi en 2026 : notre choix après avoir mis les deux en prod

On a livré des projets avec Payload 3 et Strapi 5. Voici une comparaison honnête sur les critères qui comptent vraiment pour un CTO qui choisit aujourd'hui.

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Jules Ginhac

Fine-tuning vs prompt engineering : un arbre de décision honnête pour 2026

Faut-il fine-tuner ou rester sur du prompting ? Ni l'un ni l'autre ne gagne par défaut. Voici l'arbre de décision qu'on utilise avec les CTOs qui posent la question.

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Mathieu Ponton

Rate limiting sur Next.js: edge middleware ou route handler, ce qu'on a fini par choisir

On a testé le rate limiting dans le middleware Edge et dans les route handlers. Les deux ont des limitations que la documentation ne mentionne pas. Voici notre arbitrage.

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Jules Ginhac

Coût d'un agent IA en production : le tableau de bord qu'on consulte chaque lundi

Piloter un agent IA en production sans dashboard, c'est voler à l'aveugle. Voici les métriques exactes qu'on suit chaque semaine et comment on a structuré notre setup FinOps LLM.

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Jules Ginhac

Mistral Large 2 : ce qu'il fait objectivement mieux que Claude sur le français technique

Mistral Large 2 n'est pas juste un argument de souveraineté. Sur le français technique et juridique, il présente des avantages mesurables face à Claude.

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Mathieu Ponton

Tailwind v4 et bundle CSS : ce qui change vraiment pour la production

Tailwind v4 repose sur un nouveau moteur Oxide en Rust. Voici ce que ça change concrètement sur le bundle CSS en production, sans la brochure marketing.

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Jules Ginhac

Pourquoi on logue absolument tout côté LLM, jusqu'à la dernière chaîne de pensée

Sans logs LLM détaillés, déboguer une réponse inattendue revient à enquêter sans preuves. Voici ce qu'on logue, pourquoi, et comment on structure ça avec Langfuse.

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Mathieu Ponton

tRPC vs REST en 2026 : pourquoi on est resté sur REST pour nos APIs publiques

tRPC offre une sécurité de types bout en bout séduisante. Nous l'avons évalué sérieusement. Voici pourquoi nos APIs publiques restent en REST, et où tRPC garde sa place.

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Jules Ginhac

Évaluer un RAG sans dataset golden : ce qu'on fait à la place

Pas de jeu de données annoté pour évaluer votre RAG ? On documente les méthodes de substitution qu'on utilise réellement, et leurs limites honnêtes.

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Mathieu Ponton

Partial Prerendering : production-ready ou pas, ce qu'on a observé en test

On a testé PPR sur un projet réel pendant 6 semaines. Voici ce qui fonctionne, ce qui est encore instable, et ce qu'on recommande avant de l'adopter en production.

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Mathieu Ponton

Sitemap dynamique pour 100 000 URLs sur Next.js : la pagination qu'on a fini par adopter

Générer un sitemap pour un catalogue de 100 000 produits en Next.js demande plus qu'une route API. Voici l'architecture de sitemap index paginé que nous avons mis en production.

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Mathieu Ponton

Custom Lexical blocks dans Payload 3 : ce qu'on aurait aimé savoir avant de commencer

Créer des blocs Lexical custom dans Payload 3 n'est pas documenté en détail. Voici les points de friction réels et le pattern qui fonctionne en production.

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Jules Ginhac

Function calling fiable : les patterns de schéma JSON qui ne cassent jamais

Le function calling LLM échoue rarement sur les cas simples. Il échoue presque toujours de la même façon sur les cas limites. Voici les patterns de schéma qui éliminent ces échecs.

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