MARI/SUGGAR PATUEK BASENDERIE LANG5 LANG6 LANG7 LANG8
samedi 31 octobre 2026
08:30
Petit-déjeuner
08:40
08:50

Accueil / Welcome

09:00
09:10
09:20
09:30
09:40

Le mot esquive, l'instrument tranche : autonomie stratégique, souveraineté numérique et l'épreuve de la cyber

09:50
10:00
10:10
10:20
10:30

Ma relation toxique avec Python

To be confirmed

Python et Emacs en 2026

Au secours on s'est fait hacker pendant un downtime de Claude

Atelier sur les impacts de l'IA générative pour la génération de code Python

Ready, Set, Publish! Write your first Python Package with uv

Intégration et usage du broker Lavinmq dans un projet django et monitoring d’infrastructures par Beszel

10:40
10:50
11:00

C'est une bonne situation ça, auto-hébergeur ?

Easy to avoid mistakes in Open Source code contributions

Data Platform : 250 microservices, 7 To par jour… et pourtant tout est en Python

Tests end-to-end en Python du gestionnaire de mail/agenda KDE : bindings, vrais serveurs et vrais bugs

11:10
11:20
11:30

To be confirmed

11:40
11:50
12:00

Que devez vous prendre en compte lors du déploiement d’une application Django ?

Breaking down the Model Before It Breaks Decisions

Du SQL au Graphe : Anatomie d'une migration Neo4j sur GCP

Faire de la collaboration temps réel avec Django-channels

12:10
12:20
12:30
Déjeuner
12:40
12:50
13:00
13:10
13:20
13:30
13:40
13:50
14:00

Du prompt à la chaleur : rendre visible l'impact de l'IA générative

How Python Tracked the Evolution of COVID-19

Python outside, Rust inside

Ce moment ou DRY devient créons un framework

The Experience Is the Community

Quitter l'Enfer des tests automatisés

14:10
14:20
14:30

L’impact de l’IA générative sur les projets libres du point de vue d’une mainteneuse

What is happening with my microservices?

Python et luttes des classes

Partager et livrer une application Python avec fierté et sérénité

14:40
14:50
15:00
15:10
15:20
15:30

Typage en python : état de l'art et nouveautés

Linux with Python Super Powers

Créer un nouveau service libre en Python de nos jours, c'est facile ?

"Le DDD, 6 mois après" - retour d'expérience

15:40
15:50
16:00
Goûter
16:10
16:20
16:30

Parce que ton infrastructure mérite du vrai code en Python, pas une soupe de YAML

Graphs are Everywhere: so put them in your python

Comment une chute en ski a permis de tester nos pratiques de développement

Claude, Copilot & Cie : ce que les LLM changent vraiment dans une base de code Python

16:40
16:50
17:00

Typographie et code

17:10
17:20
17:30
17:40
17:50
18:00
dimanche 1 novembre 2026
08:30
Petit-déjeuner
08:40
08:50
09:00

Assemblée générale de l’AFPy

09:10
09:20
09:30
09:40
09:50
10:00

Sustaining Open Source for the Future

10:10
10:20
10:30
10:40
10:50
11:00

Made by community

Python Polars for Practitioners: When to Drop Pandas

Comment modifier sa base de données sans interruption de service

wtforms-htmx : des formulaires dynamiques avec htmx mais sans écrire de htmx

C’est vous qui choisissez ! / It’s up to You

11:10
11:20
11:30

Qu'est-ce qui se passe quand j'appuie sur Entrée ?

Python In Special Educational Needs and Disabilities Settings

Construire une logique métier avec des opérateurs mathématiques : méthodes spéciales & métaclasses

Full-stack pour de vrai : Flask, HTMX et technologies frontend intégrées pour des sites backend-driven

11:40
11:50
12:00
12:10
12:20
12:30

Exécution Durable: à quoi ça sert et comment ça marche?

One Prompt, Fifty Coroutines: What AI Agents Teach Us About Async Python

Guide pour sécuriser la CI/CD Gitlab pour les Développeurs Python

Django Template Transpiler : Django templates dans le navigateur

12:40
12:50
13:00
Déjeuner
13:10
13:20
13:30
13:40
13:50
14:00

Migrer les données d'une application Web... sans que tout explose

while not done: From Prompt Engineering to Loop Engineering

Intégrer du C++ dans notre module Python : facile ou compliqué?

Nous l'avons construit avant FastAPI : quand une bonne décision devient de la dette technique

Automatisez la qualité et le formatage de votre code Python avec Ruff

Se questionner sur les datas en tant que traces d'une réalité

14:10
14:20
14:30
14:40
14:50
15:00

pytest à l’échelle : de 100 à 10 000 à 1 000 000 de tests

How Python Speaks HTTP/3

"Un modèle ne voit jamais personne. Lem, les universaux, et ce qu'un système apprend de nous"

asyncio en prod pendant 5 ans : les pièges qu'on aurait aimé connaître

15:10
15:20
15:30

Écrire un analyseur de types en Python

To be confirmed

Histoire secrète des bonnes pratiques : 70 ans de leçons pour coder mieux aujourd'hui

Gérer ses dépendances Python au-delà de PyPI - Environnement de dev Odoo tel un projet python

15:40
15:50
16:00

To be confirmed

16:10
16:20
16:30

Clôture / Closing

16:40
16:50
17:00
17:10
17:20
17:30
17:40
17:50
18:00