Preuves

Des releases qui dérapent transformées en livraisons prévisibles.

Chaque mission est cadrée par des indicateurs de delivery concrets : temps de release, bugs en production, stabilité des tests.

Études de cas

Quelques missions récentes

TestAgent — supervision de tests

Mise en place + Optimisation

Avant

Investigation dispersée entre Playwright, Robot Framework et Pytest. Plusieurs heures par incident.

Après

Temps d'investigation ÷4. Zéro incident critique post-déploiement sur 6 mois.

  • Parsing unifié des rapports de tests
  • Dashboards temps réel par équipe
  • Alerting Slack/Teams sur les flakys
Next.jsFastAPIPostgreSQLDocker

FaithBridge — plateforme multi-tenant

Mise en place QA

Avant

Pas de visibilité sur les usages, déploiements manuels et stressants.

Après

Adoption ×2 en 3 mois. Déploiements automatisés avec sanity tests.

  • Architecture multi-organisation
  • Tests e2e sur les parcours business
  • Pipeline CI/CD sécurisé
Next.jsGoshadcn/uiPostgreSQL

Audit QA d'une scale-up B2B

Audit QA & Delivery

Avant

Bugs récurrents en production, équipes en perte de confiance dans les releases.

Après

−30% bugs post-release. Plan qualité piloté par indicateurs adopté en 8 semaines.

  • Interviews équipes produit / tech
  • Cartographie des parcours critiques
  • Roadmap QA priorisée à 90 jours
GitHub ActionsPlaywrightPytest

Pipeline E2E e-commerce

Optimisation continue

Avant

Cycles de validation longs (2-3 jours), tests instables bloquant les déploiements.

Après

−70% de temps de validation. Monitoring continu des parcours critiques.

  • Tests cross-device fiabilisés
  • Tests de charge intégrés au pipeline
  • Visual testing automatisé
PlaywrightTypeScriptGitHub ActionsDocker

Métriques en cours d'enrichissement avec les retours clients

10+Années d'expérience
−30%Bugs post-release moyens
24hRéponse à votre demande
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