Les équipes pensent souvent que faire du CI/CD, c’est avoir un pipeline qui tourne sur GitHub Actions.
En réalité, si votre déploiement nécessite encore un créneau calme, un Slack “ça passe chez vous ?”, ou un rollback artisanal… vous n’avez pas de CI/CD. Vous avez un script qui croise les doigts.
Ce qu’on voit chez Yield ? Des produits solides, plombés par des pipelines bancals : tests qui cassent au hasard, images Docker impossibles à reproduire, secrets exposés, déploiements manuels “juste pour cette fois”… et une équipe qui déploie moins souvent, par peur de casser.
👉 Le CI/CD n’est pas un outil. C’est ce qui détermine si votre produit peut évoluer sans douleur.
Dans ce guide, on simplifie tout : les vraies définitions, les briques indispensables, les bons outils, les pièges qui coûtent cher et les pratiques qui rendent les mises en prod aussi banales qu’une PR.
CI, CD, pipeline : ce que ça veut vraiment dire (et ce que ça ne garantit pas)
Avant de parler outils, runners et YAML, il faut clarifier un point : la moitié des équipes pensent faire du CI/CD… alors qu’elles n’en font que 20 %.
CI - Continuous Integration : stabiliser avant d’accélérer
Le rôle du CI n’est pas de lancer des tests. C’est de garantir que chaque commit peut être intégré sans risquer de casser le reste.
Un vrai process CI, c’est :
- lint + format pour éviter les divergences ;
- analyse statique pour détecter les pièges avant runtime ;
- tests unitaires + intégration qui passent à chaque commit ;
- un build reproductible, versionné, archivé.
👉 Si un développeur peut merge alors que la codebase ne se build pas, vous n’avez pas de CI.
CD - Continuous Delivery : tout est toujours déployable
Le CD ne signifie pas déployé automatiquement en prod.
Le CD signifie : chaque version peut partir en production à n’importe quel moment.
En pratique :
- migrations DB testées ;
- artefacts stockés proprement ;
- environnement de staging miroir ;
- validations automatiques ;
- zéro étape manuelle critique.
Continuous Deployment ≠ Continuous Delivery
La nuance que 80 % des équipes ratent :
- Continuous Delivery → tout est prêt, mais l’humain décide quand déployer.
- Continuous Deployment → tout part automatiquement en production si les checks sont verts.
👉 Le second est impossible si le premier n’est pas fiable.
La plupart des équipes brûlent les étapes.
Le pipeline : la colonne vertébrale
Un pipeline n’est pas un fichier YAML.
C’est la chaîne complète qui va de la PR… à la mise en prod réussie :
Analyse → Tests → Build → Artefact → Déploiement → Vérifications post-déploiement.
Si un maillon casse, tout le reste devient fragile.
Les briques d’un pipeline CI/CD moderne (et l’ordre dans lequel les mettre)
Un bon pipeline ne tient pas à la quantité de jobs. Il tient à l’ordre.
Quand la séquence est mauvaise, vous pouvez avoir GitHub Actions + ArgoCD + Kubernetes… et quand même déployer en serrant les dents.
Voici les briques d’un pipeline moderne dans l’ordre qui évite les mauvaises surprises.
1. Analyse & hygiène immédiate
Avant même de lancer un test, on s’assure que la base est propre.
C’est le garde-fou qui économise des heures de debugging inutile.
Ce qu’on valide ici :
- lint + format (ESLint, Prettier, Flake8) ;
- analyse statique (Semgrep, Sonar) ;
- dépendances vulnérables (Snyk, Trivy).
👉 L’objectif, c’est d’éliminer les erreurs structurelles avant qu’elles ne se propagent.
2. Tests unitaires et intégration légère
Une fois le code propre, on vérifie la logique. Pas la stack complète : la logique.
On exécute :
- les tests unitaires pures ;
- les intégrations rapides (services mockés) ;
- un coverage minimal obligatoire.
Si ça flake ici, c’est le pipeline entier qui deviendra instable.
3. Build reproductible
Quand la logique est validée, on fabrique le binaire ou l’image.
Un build doit être identique d’une machine à l’autre.
On verrouille :
- la version du runtime ;
- un Docker multi-stage propre ;
- un artefact hashé et immuable.
4. Tests d’intégration “réels”
C’est là que 70 % des pipelines tombent.
On teste la vraie stack, mais dans un environnement jetable.
On vérifie :
- une vraie base (mais isolée) ;
- des services réels (mais mockables) ;
- le comportement complet de la feature.
C’est ici qu’on détecte les régressions coûteuses.
“Dans quasiment tous les projets où “tout marche sauf en prod”, le point faible était là : les tests d’intégration ne reflétaient pas la réalité.
Quand on a remplacé les mocks par une vraie base jetable et les vrais services, on a révélé 14 régressions en moins d’une demi-heure.
Depuis, on répète toujours la même chose : si cette étape est trop légère, c’est la prod qui encaisse les surprises.”
— Claire, QA Lead @ Yield Studio
5. Packaging & artefacts
Une version qui n’est pas packagée n’est pas une version.
On génère :
- l’image Docker finale ;
- les bundles applicatifs ;
- les migrations DB attachées à la release.
Ce qui n’est pas archivé ne peut pas être déployé proprement.
6. Déploiement automatisé + contrôles
Un déploiement n’est “réussi” que quand la nouvelle version tourne réellement.
On inclut :
- les tests smoke ;
- les healthchecks ;
- le rollback auto ;
- l’alerting en cas de dérive.
👉 Un pipeline sans post-deploy checks, c’est un pipeline qui espère.
Choisir les bons outils : GitHub Actions, GitLab CI, Jenkins, ArgoCD, Terraform…
Un bon pipeline ne dépend pas d’un outil. Mais un mauvais choix d’outil peut vous faire perdre des mois.
Chez Yield, on voit trois profils d’équipes : celles qui ont trop d’outils, celles qui n’en ont pas assez… et celles qui ont Jenkins “parce qu’il était là avant tout le monde”.
On remet un peu d’ordre.
GitHub Actions : le choix par défaut (et souvent le bon)
Si votre repo est sur GitHub, Actions est presque toujours le meilleur point de départ :
- simple à maintenir ;
- écosystème massif d’actions ;
- parfait pour du CI rapide, reproductible, versionné.
⚠️ Son point faible : limité dès qu’il faut orchestrer des pipelines complexes multi-projets.
GitLab CI : le plus complet pour les équipes produit
GitLab CI convient dès que vous voulez tout opérer au même endroit :
- code, issues, sécurité, artefacts, registry ;
- contrôles avancés sur les environnements ;
- logique de pipeline très fine.
👉 Excellent pour les équipes pluridisciplinaires.
Moins flexible que GitHub pour mixer des outils externes.
Jenkins : à éviter (sauf cas très spécifiques)
Jenkins a tout fait avant tout le monde… mais aujourd’hui :
- maintenance lourde ;
- plugins instables ;
- dette opérationnelle garantie.
⚠️ À utiliser uniquement si vous avez une équipe experte dédiée. Sinon : non.
ArgoCD : la référence GitOps
Pour Kubernetes, on ne discute même pas :
ArgoCD = déploiement déclaratif, rollback auto, synchro parfaite entre Git et cluster.
👉 À utiliser pour le déploiement, pas pour le CI (erreur classique qu’on voit partout).
Terraform : indispensable pour l’infra
Si votre infra n’est pas décrite en IaC, votre CI/CD repose sur du sable.
Terraform (ou Pulumi) apporte :
- reproductibilité ;
- auditabilité ;
- environnements clonables.
👉 Sans IaC, pas de déploiement fiable. Point.
🚨 Red flag
Si votre pipeline utilise plus de 3 outils pour faire ce qu’un seul pourrait gérer, ce n’est pas de la modernité. C’est de la dette.
Les best practices CI/CD que 90 % des équipes ignorent
Le problème du CI/CD, ce n’est pas la technique. C’est la discipline.
Les équipes mettent des pipelines… mais rarement les bonnes règles autour.
Voici ce qui fait vraiment passer d’un pipeline “opérationnel” à “fiable au quotidien”.
Rendez tout déterministe
Un build doit produire exactement le même artefact aujourd’hui, demain, et dans six mois.
Sinon vous déboguez des fantômes.
Concrètement, ça passe par :
- versions verrouillées ;
- build immutables ;
- migrations DB idempotentes.
Bloquez les merges sans tests
Oui, même pour les seniors. Quand c’est “facultatif”, les tests deviennent décoratifs. Un pipeline qui ne casse jamais… ne sert à rien.
Cachez intelligemment
Beaucoup activent le cache, peu le maîtrisent.
Les bases à poser :
- cache npm ou pip bien scindé ;
- Docker layer caching ;
- invalidation propre pour éviter les faux verts.
Un bon cache divise les temps de CI par x2 à x5.
Déployez en production tous les jours
Pas pour aller vite. Pour réduire la taille de chaque déploiement.
Plus le batch est petit, plus le rollback est simple, plus le risque baisse.
Les meilleures équipes déploient plusieurs fois par jour - même des micro-patchs.
Ajoutez un “preview environment” pour chaque PR
C’est le raccourci le plus rentable :
- le produit voit avant de valider ;
- la QA teste isolément ;
- les devs détectent tôt les régressions visuelles ou fonctionnelles.
👉 Moins de retours tardifs → moins de cycles perdus.
Coupez la dépendance QA
La QA ne doit pas “valider que ça marche”.
Elle doit valider le produit, pas la qualité du code.
❌ Si la QA attrape des bugs techniques, le pipeline est mauvais.
✅ Si la QA valide des comportements métier, le pipeline est bon.
Conclusion - La qualité d’un pipeline n’est jamais un hasard
Ce qu’on dit systématiquement aux équipes qu’on accompagne : le CI/CD n’est pas un outil, c’est une discipline.
Le choix de GitHub Actions, GitLab, ArgoCD ou Terraform compte… mais ce sont surtout vos règles, votre sécurité, votre IaC et votre gestion des environnements qui font la différence.
Un pipeline moderne n’accélère pas simplement les devs : il stabilise le produit, réduit les régressions, sécurise la release, et libère du temps pour les sujets qui créent réellement de la valeur.
- Bien pensé, le CI/CD devient un avantage stratégique.
- Mal piloté, c’est juste une usine à scripts et à incidents.
Chez Yield, c’est exactement sur ce point qu’on intervient : concevoir des pipelines sobres, fiables, auditables, qui tiennent en prod - et qui ne deviennent jamais un frein à la livraison.
👉 Vous voulez structurer ou moderniser votre CI/CD ? On peut vous aider à construire une chaîne de déploiement qui accélère vraiment votre produit.
