Comment devenir un Sherlock Holmes de la Web Performance — Ludovic Lefebvre — We Love Speed 2023
Channel: We Love Speed
Date: 2023-05-15

Utilisons les techniques de diagnostiques de Sir Arthur Conan Doyle pour résoudre les mystères de la performance web.

Slides : https://speakerdeck.com/ludovic33fr/wls-2023-final

    Si vous travaillez dans le monde de la web performance, vous savez que l’on peut être confronté à des problèmes complexes. Comment accélérer l’expérience des utilisateurs ayant des pages s’affichant lentement, et non accélérer la navigation de ceux ayant déjà la meilleure vitesse d’affichage ?


    Et si nous utilisions des méthodes qui ont fait leur preuve pour les résoudre ?  

    Créateur de la célèbre “méthode Sherlock Holmes”, nous allons voir comment Sir Arthur Conan Doyle va nous aider à explorer une méthodologie de diagnostic systématique applicable à la web performance.


    Avec cette approche, vous serez en mesure d'identifier et de résoudre des problèmes techniques avec facilité. En utilisant des exemples concrets, vous apprendrez comment collecter des données, analyser les résultats et formuler une stratégie pour résoudre les problèmes. 


    Sujets abordés :

    - Présentation de la méthode de Sherlock : observation, déduction, abduction, évaluation, vérification et communication  

    - Application concrète à la web performance :  

      - Observation : Bonne pratique des outils d’observabilité, contextualisation des incidents, analyses statistiques des contributeurs des Web Core Vitals.  
      
      - Déduction : bonnes connaissances du cycle de rendu et de ces conséquences  

      - …  

    - Présentation de plusieurs cas pratiques :  

      - Dégradation LCP sur un segment particulier de l’audience  

      - Identification des interactions utilisateurs  
      
      - …  

    Si vous avez besoin de concevoir un plan d’optimisation, ou si vous surveillez la performance de votre site au quotidien à l'affut de la moindre régression, cette présentation est faite pour vous.