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Software Engineering Events in Strasbourg

This is the widest category on Brainberg, because software engineering itself spans a huge range of events: language user groups (Python, Rust, Go, TypeScript, Kotlin, Elixir, Ruby, Zig), framework communities (React, Svelte, Next.js, Vue, Laravel, Django, NixOS), backend architecture tracks, testing and QA tracks (ISTQB certification courses, mutation testing, test-automation workshops), refactoring and DDD circles, hackathons, and the long tail of "thoughtful engineering" meetups that don't fit neatly under any specific stack.

This page narrows the Strasbourg calendar to Software Engineering events. It's a subset of France's wider tech-event schedule, useful when you want something specific to go to in the city this month.

Upcoming tech events in Strasbourg, France.

Upcoming Software Engineering events in Strasbourg

Software EngineeringMeetupFree

PRODUCT MEETUP SXB #22 (Gratuit, 4ème jeudis du mois, sauf août et décembre)

Strasbourg, 🇫🇷 France

Product Meetup SXB — Saison 3

👉 Tu es Product Manager, Fondateur, CEO, CPO, Product Owner, Product Designer, Product Marketing Manager, ou toute autre personne qui contribue à la naissance et à l'amélioration d'un produit ? Cette communauté est pour toi.

➡️ Notre raison d'être : aider les professionnels du #Produit à grandir grâce à l'apprentissage entre pairs.


🎬 Saison 3 : une soirée, deux temps

Après 21 éditions, la communauté passe à une nouvelle formule. La soirée s'ouvre désormais par une heure de formation, avant l'atelier collaboratif que tu connais déjà.

18h30 à 19h30 — La formation Un module par mois, dans l'ordre. Sur toute la saison, on construit un produit de A à Z : trouver le besoin, cadrer, mesurer, livrer, faire évoluer. Chaque séance apporte une brique de raisonnement produit, illustrée par un cas fil rouge et suivie d'un exercice court pour la mettre en pratique immédiatement.
Tu peux nous rejoindre en cours de saison : chaque module se tient debout tout seul.

19h30 à 22h — L'atelier C'est le cœur historique du meetup. Tu apportes une problématique réelle, on la travaille ensemble en petits groupes, tu repars avec un plan d'action. Chaque groupe est accompagné par un facilitateur produit.
Pas de keynote, pas de cours magistral pendant l'atelier. Du travail, des vrais cas, des échanges honnêtes.


🚀 Une problématique ? Un questionnement ? Viens pitcher !

On ne nous propose pas tous les jours de se décharger de ses problèmes. Chaque quatrième jeudi du mois, c'est le moment de vider ton sac. Apporte ta problématique produit ou organisationnelle : on t'aidera à clarifier, à trouver des pistes et à repartir avec un plan d'action. 🚀

🤝 Pas de sujet ? Viens aider !

Même si tout roule de ton côté, viens partager ton expérience : ton regard peut débloquer la situation d'un autre. 🙌


🎯 Ce que tu vas obtenir

✅ Une méthode produit de plus dans ta besace, à chaque soirée
🔍 Des axes de réflexion pour mieux cadrer ton problème
💡 Des idées de solutions concrètes et actionnables
🛠️ Un plan d'action réaliste pour les prochains jours

Avant de partir, chaque groupe évalue ensemble la solidité de son plan d'action. Une soirée réussie, pour nous, c'est un plan d'action que son porteur peut lancer dès le lendemain.


🎙️ Comment pitcher (60 à 90 secondes)

🏢 Contexte : ton entreprise, ton rôle, l'équipe
🔥 Problème, symptômes, questionnement : ce qui coince, précisément
📉 Conséquences : sur le client, l'équipe, le business
🧪 Déjà tenté : ce que tu as essayé, ce qui manque
🎯 Objectif du soir : ce que tu veux obtenir (grille d'entretien, critères de priorisation, etc.)
⛓️ Contraintes : délais, ressources, budget, organisation


💡 Exemples de sujets (pioche et inspire-toi)

🧭 Usage : « Nos clients n'utilisent pas certaines fonctionnalités, comment comprendre et agir ? »
📈 Mesure : « Quels outils pour suivre ma conversion ? Quelles métriques prioriser ? »
🧑‍🤝‍🧑 Recrutement : « Plusieurs échecs côté Produit, avez-vous une grille d'entretien éprouvée ? »
📱💻 Ciblage : « PC ou mobile pour le lancement ? Comment trancher sans construire ? »
🚚 Delivery : « On livre tous les 2 mois, comment réduire le cycle sans brûler l'équipe ? »


🗓️ Le déroulé de la soirée

📚 18h30 : formation, module du mois et exercice
🎤 19h30 : pitch des problématiques
🧩 19h45 : ateliers en petits groupes (cadrage, idées, plan d'action)
📣 21h15 : restitution
🥂 21h30 : networking


ℹ️ Infos pratiques

📅 Le quatrième jeudi du mois, hors août, décembre, jours fériés et vacances scolaires
🕡 De 18h30 à 22h
📍 Digital Village, 7 Cour des Cigarières, 67000 Strasbourg
🎟️ Gratuit, inscription obligatoire (les places sont limitées par le nombre de groupes que nous pouvons accompagner)
🧃 Jus et biscuits sur place

Tu peux venir uniquement pour la formation, uniquement pour l'atelier, ou pour les deux. Dis-le nous simplement à l'inscription.


💛 Avec Alsace Digitale

Le Product Meetup SXB est né avec Alsace Digitale, association qui fait vivre l'écosystème numérique alsacien depuis des années. Elle héberge, soutient et outille des dizaines d'initiatives locales, dont celle-ci. Adhérer ou donner, c'est ce qui permet à ce type d'événement d'exister et de rester gratuit.


On compte sur toi, à très vite ! L'équipe Product Meetup Strasbourg (SXB) 💛

Thu 24 Sept · 16:30< 50
Software EngineeringMeetupFree

Lea Learn : EdTech Agents

Strasbourg, 🇫🇷 France

English version: see below.

Speakers : Youri Durand (fondateur), Fadi Sultan (tech lead), Julien Brodier (cto)

Agentic RAG dédié au matching / remboursement des formations pro

Une TPE de 8 personnes a un budget formation.
Son dirigeant ne sait pas que ce budget existe, ne sait pas combien il pèse, et n'a ni le temps ni l'interlocuteur pour aller le chercher.
Le système de financement, lui, fonctionne. Il est simplement sous-utilisé : droits OPCO opaques, catalogues d'organismes éclatés et sans format commun, dossiers de remboursement dissuasifs.
C'est ce problème qu'adresse Lea Learn, plateforme SaaS qui aide les dirigeants de TPE à identifier leur budget de formation et à le mettre en relation avec l'organisme le plus adapté.
Ce témoignage prend le sujet par les deux bouts : la construction produit/marché, puis la mécanique technique qu'elle impose.

Produit et marché

  • Genèse - comment le besoin est apparu, et ce qu'on découvre en allant voir les dirigeants
  • Pourquoi l'IA change la donne sur un domaine à la fois réglementé (OPCO, plafonds, conventions, formations obligatoires) et fragmenté (des milliers d'organismes, aucun standard de publication)
  • Modèle économique et partenariats avec les organismes de formation : qui paie, pour quoi, et pourquoi ce choix
  • Les apprentissages terrain - dont plusieurs à contre-courant des premières intuitions

La tech : du besoin de formation mal formulé à la formation financée

  1. Exprimer un besoin : chatbot qui transforme « il ne sait pas utiliser Word » en fiche de besoin structurée.
  2. Collecter : agents de scraping sur les catalogues de formation : normalisation des pages, outil de benchmark
  3. Indexer - embeddings / vectorisation des programmes de formation, objectifs, prérequis : pgvector, HNSW, cosine similarity, ré-indexation.
  4. Rechercher : recherche multi-critères hybride, expansion de requête (HyDE, cross-encoder, reranking, scoring composite
  5. Se taire quand il faut : planchers de score, leurres de calibration, traces de retrieval rejouables.
  6. Financer - base de règles OPCO structurée, résolution SIRET => IDCC => OPCO, estimation de prise en charge
  7. Next : automatiser l'intermédiation entreprise ⇄ OPCO : montage du dossier de remboursement et suivi.

Sur un sujet réglementé, l'IA sert à absorber le flou en entrée et l'absence de structure des données - pas à décider. Tout ce qui engage, financement et éligibilité, reste déterministe.
Aucun prérequis sur le financement de la formation professionnelle : on part de zéro côté métier, et de connaissances techniques basiques côté IA.

=========== English version ===========
Agentic RAG for matching and reimbursing professional training

A small business with 8 employees has a training budget.
Its owner doesn't know that budget exists, doesn't know how much it's worth, and has neither the time nor the contact to go and claim it.
The funding system itself works. It is simply underused: opaque OPCO entitlements, training provider catalogues that are scattered and share no common format, and reimbursement paperwork that discourages anyone from trying.
This is the problem Lea Learn addresses: a SaaS platform that helps small-business owners identify their training budget and match it with the most suitable training provider.
This talk tackles the subject from both ends: building the product and the market, then the technical machinery that follows from it.

Product and market

  • Origins — how the need surfaced, and what you discover when you actually go and meet business owners
  • Why AI changes the game in a domain that is both regulated (OPCOs, funding caps, collective agreements, mandatory training) and fragmented (thousands of providers, no publishing standard)
  • Business model and partnerships with training providers: who pays, for what, and why that choice
  • Lessons from the field — several of which run counter to our initial intuitions

The tech: from a poorly worded training need to a funded training course

  1. Express a need: a chatbot that turns "he doesn't know how to use Word" into a structured needs specification.
  2. Collect: scraping agents for training catalogues — page normalisation, benchmarking tool
  3. Index — embeddings / vectorisation of training programmes, objectives, prerequisites: pgvector, HNSW, cosine similarity, re-indexing.
  4. Search: hybrid multi-criteria search, query expansion (HyDE), cross-encoder, reranking, composite scoring
  5. Know when to stay silent: score floors, calibration decoys, replayable retrieval traces.
  6. Fund — structured OPCO rules base, SIRET ⇒ IDCC ⇒ OPCO resolution, funding coverage estimate
  7. Next: automating the company ⇄ OPCO intermediation — assembling the reimbursement file and tracking it.

On a regulated subject, AI is there to absorb the vagueness of the input and the lack of structure in the data — not to make decisions. Everything binding, funding and eligibility, remains deterministic.
No prior knowledge of vocational training funding required: we start from scratch on the business side, and from basic technical knowledge on the AI side.

Thu 8 Oct · 16:30< 50
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