J'ai conçu et implémenté une architecture respectant les bonnes pratiques du développement Spring Boot. J'ai structuré l'application en couches bien définies : le VilleController pour exposer le point de terminaison REST, le VilleServiceImpl implémentant la logique métier via l'interface VilleServiceInterface, le VilleMapper pour la transformation entre entités et DTO, et le VilleDaoImpl pour l'accès aux données via l'interface VilleDaoInterface.

J'ai mis en place un système de correspondance robuste permettant de séparer clairement les préoccupations : l'entité Ville pour la persistance avec ses attributs (id, nom, codePostal) et le VilleDto pour les échanges avec les clients. Cette approche garantit l'encapsulation des données métier et facilite l'évolution de l'API. Sur directive de mon tuteur de stage, j'ai automatisé la création des implémentations des DTO à l'aide de MapStruct, améliorant ainsi la productivité et réduisant les erreurs de correspondance manuelle.

J'ai configuré Swagger UI pour documenter automatiquement l'API, permettant aux développeurs et clients de tester directement les points de terminaison. La capture montre le bon fonctionnement du point de terminaison GET /ville/1 qui retourne un code HTTP 200 avec les données de Besançon au format JSON, validant ainsi l'intégralité de la chaîne de traitement.

J'ai veillé à respecter les conventions REST et à implémenter une gestion cohérente des réponses HTTP. L'utilisation de PostgreSQL comme base de données de production démontre ma capacité à intégrer des technologies robustes dans un environnement professionnel. Cette architecture modulaire facilite la maintenance, les tests unitaires et l'évolutivité de l'application.

J'ai fait le choix technique d'utiliser Testcontainers avec PostgreSQL plutôt qu'une base embarquée HSQLDB, privilégiant la fidélité à l'environnement de production malgré un temps d'exécution plus long. Cette décision m'a permis d'éviter les problèmes de compatibilité syntaxique entre HSQLDB et PostgreSQL (gestion des séquences, syntaxe SQL spécifique) qui auraient nécessité des adaptations complexes des scripts d'initialisation.

J'ai conçu et implémenté une stratégie de tests d'intégration robuste en créant une classe PcaPostgresqlContainer héritant de PostgreSQLContainer que j'ai personnalisée pour répondre aux besoins spécifiques de notre projet. J'ai notamment redéfini la méthode stop() pour éviter que JUnit ferme prématurément le conteneur avant la fin de tous les tests.

J'ai structuré une hiérarchie de classes de test cohérente, avec PersistenceTest comme classe de base contenant la configuration partagée du conteneur PostgreSQL, puis DaoTest et TestEntiteDaoImpl pour les tests spécifiques. Cette organisation m'a permis de mutualiser la configuration tout en gardant une séparation claire des responsabilités.

J'ai mis en place un mécanisme d'initialisation automatique de la base de données via le fichier init-sequence.sql, garantissant que chaque exécution de test parte d'un état cohérent et prévisible. Cette approche m'a permis de valider concrètement le fonctionnement de nos DAO avec une vraie base PostgreSQL, utilisant exactement la même syntaxe SQL et les mêmes contraintes que l'environnement de production, contribuant ainsi à la fiabilité globale de l'application développée.

j'ai conçu une optimisation algorithmique en ne stockant qu'une direction de la relation tout en conservant la navigation bidirectionnelle. cette approche réduit la complexité spatiale (moins de stockage) et élimine les risques d'incohérence algorithmique entre les deux directions, un problème classique des structures bidirectionnelles.

j'ai implémenté trois algorithmes d'insertion spécialisés optimisés selon la position cible :

• insertion en tête : algorithme avec gestion automatique de l'ancien élément racine
• insertion en queue : algorithme optimisé détectant automatiquement la fin de chaîne
• insertion au milieu : algorithme de réorganisation minimisant les opérations de liaison

j'ai optimisé les performances algorithmiques en prévenant les boucles infinies de chargement qui surviendraient avec un chargement automatique : chaque attribution chargerait son attribution supérieure, qui chargerait son attribution inférieure, créant un cycle algorithmique sans fin. cette analyse préventive évite les stackoverflowerror et garantit la stabilité algorithmique.

j'ai analysé l'impact des PersistentSet sur les performances : bien que conservant une complexité o(1) pour les opérations de base en mémoire, ces collections introduisent des coûts cachés liés à la persistence :

• lazy loading : le premier accès peut déclencher une requête sql complète (o(n))
• dirty checking : hibernate surveille les modifications, ajoutant un overhead constant
• proxy management : les éléments peuvent nécessiter un déréférencement supplémentaire

Cependant, hormis le lazy loading qui joue un rôle clé dans les performances de l'application, le reste de mes recherches m'a permis de conclure que les autres coûts sont négligeable dans le cas de notre application.

j'ai optimisé les accès aux PersistentSet en utilisant des stratégies de fetch appropriées : join fetch pour les chargements anticipés nécessaires, et fetchtype.lazy par défaut pour éviter les chargements inutiles. cette approche transforme la complexité algorithmique réelle en fonction des patterns d'accès de l'application.

J'ai architecturé un système de déploiement multi-environnements en implémentant une hiérarchie de POM Maven avec héritage du framework interne DGFiP. Cette structure permet une gestion centralisée des dépendances tout en conservant la flexibilité nécessaire pour adapter chaque module selon ses besoins spécifiques.

J'ai configuré la surcharge conditionnelle des propriétés (eclipse_conf --> spring_conf: surcharge si profile eclipse) permettant d'adapter automatiquement les paramètres selon l'environnement d'exécution. Cette approche évite les erreurs de configuration et garantit une cohérence des déploiements entre les différents environnements.

J'ai utilisé et adapté une stratégie de logging centralisé avec Log4j2 pour faciliter la supervision et le debugging des services distribués en production. Cette configuration permet un suivi efficace des performances et une résolution rapide des incidents dans l'environnement de production de la DGFiP.

J'ai conçu une architecture de développement containerisée en mettant en place un environnement Docker pour la base de données PCA. Cette approche permet d'isoler les dépendances, de garantir la reproductibilité des environnements et de simplifier l'inclusion des nouveaux développeurs sur le projet.

J'ai rédigé une documentation technique structurée et accessible en utilisant le format AsciiDoc pour assurer une présentation claire et professionnelle. J'ai organisé le contenu de manière logique, en suivant le parcours utilisateur depuis l'installation jusqu'à la suppression du conteneur, facilitant ainsi l'appropriation par les équipes.

J'ai intégré des bonnes pratiques de sécurité et de gestion en documentant les procédures d'arrêt propre des conteneurs, la gestion des volumes de données persistantes, et en fournissant les informations de connexion sécurisées. Cette approche répond aux exigences de sécurité du contexte administratif.

J'ai mis en place une approche pédagogique en incluant des conseils pratiques (tips), des notes explicatives et des alternatives selon les niveaux d'expérience. Par exemple, j'ai documenté le premier lancement avec et sans mode détaché, permettant aux utilisateurs de choisir l'approche qui leur convient le mieux.

J'ai anticipé les besoins opérationnels en documentant non seulement les procédures de base, mais aussi les cas d'usage avancés comme la configuration d'outils tiers (IDE Eclipse, outils de consultation SGBD) et la gestion des volumes Docker. Cette approche holistique facilite l'intégration du conteneur dans l'écosystème de développement existant.

J'ai standardisé l'environnement de développement en créant une solution reproductible qui élimine les problèmes de configuration locale et assure la cohérence entre les postes de développement. Cette standardisation contribue à réduire les temps de setup et les problèmes liés aux différences d'environnement.

J'ai facilité la maintenance et le dépannage en documentant précisément les commandes de diagnostic (comme docker volume list) et en expliquant les messages système à surveiller. Cette approche préventive réduit les interruptions de développement et améliore l'autonomie des équipes.

J'ai optimisé la structure de base de données en appliquant le principe de non-redondance : plutôt que de stocker les deux directions de la relation (ce qui doublerait l'espace de stockage et créerait des risques d'incohérence), j'ai conçu une architecture où seule la référence "vers le haut" est persistée, l'ORM recalculant automatiquement la relation inverse.

J'ai mis en œuvre une stratégie de chargement optimisée avec FetchType.LAZY pour prévenir les problèmes de performance critiques. Cette configuration évite le chargement automatique des relations, ce qui est essentiel dans une structure bidirectionnelle car le FetchType.EAGER provoquerait des boucles infinies de requêtes SQL et des StackOverflowError.

J'ai conçu une interaction application-base optimisée à travers les annotations JPA spécialisées :

• @OneToOne(fetch = FetchType.LAZY) pour la relation stockée avec contrôle du chargement
• @OneToOne(mappedBy = "attributionSuperieure") pour la relation calculée sans stockage
• Gestion automatique de la cohérence par l'ORM lors des opérations CRUD

J'ai optimisé les performances de base de données en minimisant le nombre de requêtes SQL nécessaires pour les opérations d'insertion. Les trois cas d'insertion (tête, queue, milieu) sont optimisés pour réduire les accès disque et maintenir automatiquement l'intégrité référentielle.

Cette approche démontre une maîtrise des techniques d'optimisation de base de données : réduction de l'espace de stockage, prévention des incohérences, optimisation des requêtes, et interaction efficace entre l'application et la couche de persistence.

J'ai analysé les besoins de suivi d'exécution exprimés dans le cahier des charges pour concevoir un système de gestion d'états basé sur des entités de référence (PcaActive → Pca, PhaseActive → Phase, ActionActive → Action). Cette approche permet une séparation claire entre la définition des processus et leur exécution opérationnelle.

J'ai implémenté une logique d'état par attributs conditionnels permettant de déterminer automatiquement le statut d'avancement : "en cours d'exécution" lorsque certains attributs essentiels sont null, "terminée" lorsque les attributs de fin sont renseignés. Cette mécanisme garantit une cohérence automatique des états sans intervention manuelle.

J'ai modélisé la traçabilité complète du processus en conservant les liens vers les entités de définition tout en enrichissant les entités actives avec les données d'exécution (dates, responsables, résultats). Cette architecture facilite l'audit et la capitalisation d'expérience pour les futurs projets.

J'ai répondu aux besoins de reporting et de pilotage en structurant les entités actives pour faciliter les requêtes de suivi d'avancement et la génération des comptes-rendus d'exécution demandés par le métier, répondant ainsi aux exigences de gouvernance des processus de continuité d'activité.

J'ai mis en place une démarche de suivi de projet structurée en tenant un journal de bord détaillé, documentant chaque étape de la refonte avec ses justifications techniques et métiers. Cette approche m'a permis de tracer les décisions prises et de maintenir une visibilité sur l'avancement du projet pour l'ensemble des parties prenantes.

J'ai conduit une analyse préalable des besoins en identifiant les obsolescences techniques (paquets devenus obsolètes, non-conformité aux nouvelles normes de développement du service) qui justifiaient la décision de refonte globale. Cette analyse a permis de définir les objectifs du projet : faciliter les montées de version futures et améliorer la maintenabilité de l'application.

J'ai planifié la migration par étapes successives, en commençant par la mise à jour des dépendances fondamentales de persistance. Cette approche progressive m'a permis de maîtriser les risques et de valider chaque étape avant de passer à la suivante, répondant ainsi aux besoins de continuité de service exprimés par les utilisateurs métier.

J'ai appliqué une méthodologie de gestion du changement en documentant précisément chaque modification (comme illustré par le diff des imports), permettant un suivi rigoureux des transformations et facilitant les éventuels retours en arrière si nécessaire. Cette traçabilité répond aux exigences de qualité et de sécurité du contexte administratif.

J'ai établi une communication projet efficace en utilisant le journal de bord comme outil de reporting, permettant aux différents acteurs (développeurs, chefs de projet, utilisateurs métier) de suivre l'avancement et de comprendre les enjeux techniques. Cette démarche de transparence contribue à l'adhésion des parties prenantes au projet de refonte.

J'ai pris l'initiative de créer cette documentation collaborative en concertation avec mon chef de service, identifiant le besoin de formaliser et partager les connaissances sur les nouvelles technologies introduites dans le projet. Cette démarche proactive témoigne de ma capacité à anticiper les besoins de l'équipe et à proposer des solutions concrètes pour faciliter l'appropriation technologique.

J'ai structuré le wiki de manière pédagogique et progressive, organisant le contenu en sections thématiques claires (Tests, BDD, API REST, Diagrammes) pour faciliter la navigation et l'apprentissage. J'ai apporté un soin particulier à la présentation à l'aide de nombreuses représentations visuelles. Un exemple est présent dans la section "Anatomie Complète D'un TestDaoImpl" et son diagramme UML détaillé qui illustre les relations entre les différentes classes et patterns utilisés.

J'ai rédigé des explications techniques accessibles, en détaillant par exemple le rôle de chaque composant : PersistenceTest pour la configuration partagée, TestAgentDaoImpl pour les tests spécifiques, et AgentBuilder pour simplifier la création d'entités de test. Cette approche pédagogique permet aux développeurs de différents niveaux de comprendre et d'adopter ces pratiques.

J'ai collaboré étroitement avec mon chef de service pour valider l'approche documentaire et m'assurer que le contenu répond aux besoins de l'administration. Cette collaboration hiérarchique démontre ma capacité à travailler en équipe, à communiquer efficacement sur des sujets techniques complexes, et à m'inscrire dans une démarche d'amélioration continue des pratiques de développement au sein de l'organisation.

Cette initiative documentaire contribue directement à la montée en compétences de l'équipe et facilite l'adoption de technologies innovantes comme Testcontainers dans un environnement administratif traditionnellement plus conservateur en matière d'innovation technologique.