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Du progiciel au "Software Engineering" : industrialiser un outil du marché

REXAutomatisationCI/CD

09/12/2026 | 16h05 - 16h35

Description

Marre des clics manuels sur vos progiciels ? Découvrez comment notre Squad a appliqué les pratiques de Software Engineering à un outil fermé du marché. CI/CD GitLab, qualité de code en Python, tests Squish et observabilité Splunk : un REX concret pour booster votre Time-to-Market.

Configurer et paramétrer un outil du marché (progiciel) rime trop souvent avec interventions manuelles, manque de traçabilité, absence de tests et frustration des équipes techniques. Face à ce constat au sein de notre "Squad Build", nous avons décidé de prendre le contre-pied radical : traiter la configuration de ce produit propriétaire exactement comme s'il s'agissait d'un code applicatif standard, en y injectant toute la rigueur de la culture DevOps et du Software Engineering.

Dans ce retour d'expérience, nous vous ouvrirons le capot de notre usine logicielle. Nous détaillerons les étapes, l'architecture de notre chaîne ainsi que les outils choisis pour relever ce défi.

Le plan de la présentation s'articulera autour de trois grands axes :

  1. L'automatisation de la qualité (Code Quality) : Les revues de code ne doivent pas être le parent pauvre des progiciels. Nous expliquerons comment nous avons automatisé nos revues de configuration et le partage des métriques de projet via des solutions légères basées sur Python et publiées de manière transparente sur GitLab Pages.
  2. L'industrialisation du build et de la documentation : Comment nous avons mis en place un modèle de "Macro Build & Delivery" avec un workflow Git adapté aux contraintes d'un produit fermé. Nous verrons comment la création de bibliothèques partagées et l'approche Doc-as-code avec Docusaurus nous ont permis de minimiser nos efforts de développement tout en améliorant le Time-to-Market.
  3. Validation et Observabilité : Notre trio de choc : Une fois le code industrialisé, comment sécuriser les livraisons ? Nous vous présenterons notre stack de tests automatisés combinant Squish, Python et Splunk pour traquer la moindre non-régression. Enfin, nous aborderons "l'effet kiss-cool" de notre démarche : l'analyse croisée des usages de nos instances via des heatmaps dans Splunk, permettant de mesurer l'adoption réelle de nos composants.
Cette session s'adresse à toute personne confrontée à l'industrialisation d'outils tiers. Vous repartirez avec des clés méthodologiques et technologiques concrètes pour briser les silos des logiciels propriétaires.

Conférenciers