Experts Node.js
& TypeScript Backend

Dès que votre frontend est en TypeScript (React, Vue, Angular, Next.js) : le partage de types entre front et back supprime une catégorie entière de bugs. Node.js excelle pour les APIs I/O-bound (l'event loop gère des milliers de connexions avec 50 Mo de RAM), le temps réel (WebSocket, SSE) et les microservices. On l'utilise sur la grande majorité de nos projets. Ce qu'on ne fait PAS en Node.js : calcul intensif (data science, ML inference, traitement vidéo) — là c'est Python ou Go. Si vous avez une tâche CPU-heavy ponctuelle, on la déporte dans un worker_thread ou un job BullMQ plutôt que de changer de stack.

NestJS par défaut. Point. Son architecture modulaire (DI, guards, interceptors, pipes) structure le code pour les équipes de 5+ devs. C'est le Spring Boot de Node.js. Fastify quand la perf brute est le critère n°1 : 2x plus rapide qu'Express, validation schema-based native, sérialisation JSON optimisée. On l'utilise pour les microservices légers ou les APIs à très haute volumétrie. Jamais Express en 2026 — Fastify fait tout ce qu'Express fait, en mieux et plus vite. Dans les deux cas : TypeScript strict, architecture hexagonale, Zod pour la validation runtime.

Tests de charge avec k6 dès le sprint 2, pas en fin de projet quand c'est trop tard pour corriger l'architecture. On identifie les N+1 Prisma avec le query logging en dev (c'est le tueur de performance n°1 sur Node.js). Caching multi-niveaux : Redis pour les données chaudes, CDN pour les assets. PgBouncer pour le connection pooling (sans ça, Node.js ouvre une connexion par requête et votre RDS sature rapidement). En production : OpenTelemetry + Grafana pour le tracing distribué, alertes sur P95/P99 et taux d'erreur. Sur nos projets à forte volumétrie, on obtient des performances optimisées et mesurables.

Le budget dépend de la complexité du projet. Une API CRUD avec auth démarre à partir de 40k EUR. Pour une architecture microservices complète avec event sourcing, intégrations tierces et temps réel, le budget est plus conséquent. Le TypeScript end-to-end permet des économies significatives vs un backend Python ou Java séparé, grâce au partage de code et à l'absence de traduction de types. On commence toujours par un cadrage technique de 1 à 2 semaines pour définir l'architecture cible et chiffrer précisément. Vous repartez avec un document d'architecture et un devis, sans engagement.

TypeScript strict mode, c'est non négociable — on active noUncheckedIndexedAccess, strictNullChecks, et exactOptionalPropertyTypes. ESLint + Prettier en pre-commit hook. Code review par un senior sur chaque PR. Tests avec Vitest (pas Jest — 5x plus rapide, même API). Couverture > 80 % sur la logique métier, pas sur les contrôleurs (tester un contrôleur NestJS c'est tester le framework, pas votre code). CI qui bloque le merge si le typage, le linting ou les tests cassent. Architecture hexagonale : le domaine métier ne dépend de rien (pas de Prisma, pas de Express), il est testable en isolation.

Staging fonctionnel en semaine 2, première feature en production en semaine 4, MVP complet en 6 à 8 semaines. Pour les architectures complexes (microservices, event sourcing, intégrations multiples), comptez 10 à 14 semaines. On déploie en continu dès que le socle CI/CD est en place (semaine 1). Sprints d'une semaine avec démo chaque vendredi — vous voyez ce qui avance, vous pouvez réorienter tôt. 98 % de nos projets backend sont en production en moins de 3 mois.