Nous commençons par un cadrage rapide du contexte produit, du code et des priorités business.

Puis nous mettons en place un backlog priorisé, des itérations courtes et des livraisons régulières.

Oui. Nous auditons l’existant, corrigeons les points critiques et remettons le delivery sur des rails.

L’objectif est de stabiliser sans bloquer la roadmap.

Oui. Nous fonctionnons comme une extension de votre équipe avec un pilotage transparent.

Décisions techniques, backlog et rituels sont partagés.

Firestore demande une modélisation différente des bases relationnelles : on privilégie la dénormalisation et les requêtes simples plutôt que les jointures.

Nous cadrons votre modèle de données selon vos patterns de lecture/écriture pour éviter les coûts cachés et les limitations de performance.

Les règles Firestore et Storage sont notre première ligne de défense : elles sont versionnées, testées et auditées comme du code métier.

Nous couplons les règles côté client avec des validations Cloud Functions pour les opérations sensibles.

Oui, Firestore scale horizontalement jusqu'à des millions d'utilisateurs. Les limites sont plus souvent liées aux choix de modélisation qu'à la plateforme elle-même.

Nous anticipons les coûts d'opérations et les index composites pour garder une facture maîtrisée à forte charge.