Nathaniel Richand
Expert Java, passionné par les méthodes agiles, les tests et l’industrialisation des pratiques de développement.
Il y a 4 années

Se lancer dans le Lean Startup avec le Lean Canvas (part 1)

Le Lean Startup devient petit à petit la nouvelle tendance phare de la communauté agile. L’approche paraît toute simple et pleine de bon sens : poser ses hypothèses, construire petit, valider puis itérer ! Le tout le plus rapidement possible, de manière extrême. Rien de bien sorcier me direz-vous, mais en pratique cela n’est pas si...

Il y a 6 années

Améliorer la motivation – Une idée de rétrospective

Comme l’explique Daniel Pink dans son excellent livre La vérité sur ce qui nous motive, ce qui fait que nous sommes impliqués dans notre entreprise, dans notre travail, ne dépend pas principalement de récompenses financières. D’après lui, les trois véritables facteurs qui ont un réel impact sur la motivation sont : L’autonomie Notre « paramétrage par...

Il y a 7 années

Scrum Day Paris 2011

Le French Scrum User Group organise une belle journée de partage sur l’agilité le 31 mars prochain au Centre de Conférences de Microsoft à Issy-les-Moulineaux. La journée promet d’être enrichissante avec la présence de Harvey Wheaton, Ken Schwaber et 20 conférences tenues dans 5 salles en parallèles (voir le programme). Je serai également présent et...

Il y a 7 années

Configurer automatiquement Eclipse avec Maven

Publié par Nathaniel Richand

En ce beau matin d’hiver, me voilà bien décidé à effectuer un peu de ménage sur notre projet. Ma cible d’aujourd’hui : la chasse aux warnings. Grosso modo, j’observe qu’il y a 3 types de warning : imports inutilisés (60%) unchecked casts (30%) variables ou méthodes private non utilisées (10%) Je prends mon bâton de...

Il y a 8 années

Premiers pas avec GreenPepper XWiki

Publié par Nathaniel Richand

Adepte de longue date de Fitnesse, j’ai toujours aimé l’aspect collaboratif du wiki permettant de sortir les tests du code et de les exposer à d’autres populations moins technique. Cependant, malgré le succès du projet et la grande communauté qui l’entoure, Fitnesse reste compliqué à mettre en place et certaines fonctionnalités de bases font cruellement...

Il y a 8 années

Comment séparer ses tests d’intégration ?

Publié par Nathaniel Richand

Une question récurrente pour les équipes qui commencent à industrialiser leur build avec du Maven et qui utilisent de manière intensive JUnit. Au bout d’un moment, les tests d’intégrations ralentissent de manière conséquente le build et parfois découragent les développeurs à cause de leurs pré-requis plus importants que les tests unitaires. Comment les séparer des...

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XebiCon'17 - Si les Feature Teams m’étaient contées

XebiCon'17 - Si les Feature Teams m’étaient contées Par Laurène Thénoz et Stéphane Guédon, Coachs Agile chez Xebia. À travers une série de scénettes et mises en situation, nous vous proposons de faire un tour d’horizon des questions que l’on se pose et des problèmes que l’on rencontre avant, pendant et après la mise en place des Feature Teams. Télécharger le pdf de la présentation ICI : https://fr.slideshare.net/XebiaFrance/xebicon17-mutation-testing-ou-evaluer-lefficacite-de-vos-tests-sarah-buisson?qid=743431de-0c92-439b-a946-0f0d7c78d05f&v=&b=&from_search=1

XebiCon'17 - Mutation Testing : comment évaluer l’efficacité de vos tests ?

XebiCon'17 - Mutation Testing : comment évaluer l’efficacité de vos tests ? Par Sarah Buisson, Ingénieur developpeur J2EE chez Xebia. Rares sont les projets sans tests unitaires. Mais votre couverture de tests est-elle vraiment pertinente? Avec Pitest, les tests de mutations vont vous permettre de valider l’efficacité de vos tests. Télécharger le pdf de la présentation ICI : https://fr.slideshare.net/XebiaFrance/xebicon17-mutation-testing-ou-evaluer-lefficacite-de-vos-tests-sarah-buisson?qid=743431de-0c92-439b-a946-0f0d7c78d05f&v=&b=&from_search=1

XebiCon'17 - Déploiement continu de modèle de Machine Learning

XebiCon'17 - Déploiement continu de modèle de Machine Learning Par Loïc Divad, Data Engineer chez Xebia De plus en plus d’initiatives Data Science sont rendues possibles grâce à la mise en place de DataLakes. Les modèles de Machine Learning inclus dans ces projets sont, comme toute application, sujets à évolutions. Le suivi de ces évolutions peut-il être automatisé ? Les standards de déploiement pour ces applications sont-ils toujours de rigueur ? Lors de ce slot nous présenterons différentes pistes pour réconcilier Continuous Delivery et Machine Learning. Télécharger le pdf de la présentation ICI : https://fr.slideshare.net/XebiaFrance/xebicon17-deploiement-continu-de-modele-de-machine-learning-loic-divad?qid=788dfb2f-ae40-4aa9-a00b-5cfe138488ff&v=&b=&from_search=1