Pourquoi Postman est lent et lourd en 2026 (Et ses alternatives)

TL;DR

Postman est une application Electron basée sur Chromium. En 2026, cela se ressent : démarrage fréquent au-delà de 5 à 8 secondes sur du matériel moderne, plus de 500 Mo de RAM avec quelques collections ouvertes, et un moteur de navigateur complet embarqué pour envoyer des requêtes HTTP. Voici comment diagnostiquer ces coûts, comprendre d’où ils viennent, et évaluer Apidog comme alternative plus légère pour les workflows API courants.

Essayez Apidog aujourd’hui

Introduction

Postman a commencé comme une extension Chrome en 2012. À l’époque, utiliser le navigateur pour envoyer des requêtes HTTP était une solution pratique. Lorsque Chrome a déprécié les applications packagées, Postman a migré vers Electron, un framework desktop multiplateforme basé sur Node.js et Chromium. Depuis environ 2016, Postman est donc une application Electron.

Le compromis était logique en 2016 : construire une application desktop multiplateforme était plus coûteux et plus fragmenté. Mais Electron embarque un moteur Chromium complet, soit des centaines de mégaoctets de code, pour exécuter une application JavaScript.

Pour un outil API, cela a un impact direct sur le workflow développeur :

• temps d’attente au démarrage ;
• consommation mémoire pendant les longues sessions ;
• synchronisation cloud avant interaction ;
• ralentissements sur machines 8 Go ou environnements d’entreprise avec proxy/VPN.

L’objectif ici n’est pas de dire que Postman est inutilisable. L’objectif est de vous donner une méthode concrète pour mesurer le problème, identifier les causes, et décider si une alternative comme Apidog correspond mieux à votre usage.

Mesurer le problème sur votre machine

Avant de changer d’outil, mesurez. Les chiffres varient selon le matériel, le réseau, les collections et les fonctionnalités utilisées.

Sur macOS

Pour observer les processus Postman :

ps aux | grep -i postman

Pour obtenir une vue mémoire simplifiée :

top -o mem

Ou utilisez Moniteur d’activité et filtrez sur Postman.

À mesurer :

1. temps entre le clic et l’interface utilisable ;
2. RAM juste après ouverture ;
3. RAM après ouverture de plusieurs collections ;
4. RAM après exécution du Collection Runner ;
5. RAM après 1 à 2 heures d’utilisation.

Sur Linux

ps -eo pid,ppid,comm,%mem,%cpu --sort=-%mem | grep -i postman

Pour suivre l’évolution :

watch -n 2 "ps -eo pid,comm,rss,%mem,%cpu --sort=-rss | grep -i postman"

Sur Windows

Utilisez le Gestionnaire des tâches :

1. onglet Processus ;
2. regroupez par application ;
3. ouvrez les sous-processus Postman ;
4. observez mémoire, CPU et nombre de processus.

Vous pouvez aussi comparer avec un outil CLI simple :

curl -w "@curl-format.txt" -o /dev/null -s https://example.com

Avec un fichier curl-format.txt :

time_namelookup:  %{time_namelookup}s
time_connect:     %{time_connect}s
time_appconnect:  %{time_appconnect}s
time_starttransfer: %{time_starttransfer}s
time_total:       %{time_total}s

Cela ne remplace pas une interface graphique, mais donne un point de comparaison sur le coût réel de l’envoi HTTP.

Le problème Electron

Electron intègre un moteur Chromium complet dans chaque application. Lorsque vous lancez Postman, vous lancez en pratique un navigateur dédié à Postman.

L’arborescence initiale comprend généralement :

• un processus principal ;
• un processus de rendu pour l’interface ;
• un processus GPU ;
• un service réseau ;
• plusieurs processus utilitaires.

Sur un MacBook Pro avec puce M2 et 16 Go de RAM, les métriques typiques observées pour Postman sont :

• Temps de démarrage à froid : 6 à 9 secondes entre le clic et l’interface utilisable ;
• RAM au lancement : environ 280 Mo ;
• RAM avec 3 collections ouvertes : 450 à 600 Mo ;
• RAM avec plusieurs espaces de travail et serveurs de maquette actifs : 700 Mo et plus ;
• Nombre de processus générés : 8 à 12 sur macOS.

À titre de comparaison, curl envoie une requête HTTP en millisecondes et utilise environ 3 Mo de RAM. Un outil graphique avec collections, variables, environnements, documentation et tests consommera forcément plus que curl. La vraie question est : combien de surcharge est acceptable pour votre workflow ?

Le moteur Chromium intégré représente environ 300 Mo de binaires compilés. Avant même d’exécuter le code spécifique à Postman, cette base est déjà présente. C’est le plancher architectural d’une application Electron.

Pourquoi Postman ne cesse de s’alourdir

Postman n’est plus seulement un client HTTP. L’application inclut aujourd’hui :

• conception d’API avec éditeur de schémas ;
• gestion de serveurs de maquette ;
• publication de documentation ;
• surveillance et alertes ;
• générateur de flux visuel pour workflows API ;
• réseau API pour explorer des API publiques ;
• collaboration d’équipe et espaces de travail.

Chaque fonctionnalité ajoute du code, des états à charger, des dépendances, des composants UI et parfois des appels réseau supplémentaires.

Une installation de Postman en 2024 occupe plus de 400 Mo sur le disque, et l’application télécharge aussi des ressources supplémentaires lors du premier lancement.

Le point important côté implémentation : ces fonctionnalités s’exécutent dans un environnement JavaScript au-dessus de Chromium. Cela ajoute une pénalité par rapport à du code natif compilé, surtout pour :

• le démarrage ;
• l’analyse du bundle JavaScript ;
• la gestion mémoire V8 ;
• le rendu de l’interface ;
• les synchronisations cloud.

Identifier la latence de démarrage

Le démarrage de Postman comporte plusieurs étapes séquentielles.

1. Chargement d’Electron

Le runtime Electron se charge. Sur SSD rapide, cela prend souvent 1 à 2 secondes.

2. Chargement du JavaScript applicatif

Le code Postman s’exécute dans le moteur de rendu Chromium. L’analyse et l’initialisation du bundle Webpack ajoutent généralement 1 à 3 secondes.

3. Synchronisation cloud

Postman récupère l’état de l’espace de travail, les collections, les environnements et les informations de compte depuis son backend.

Sur bonne connexion, cela peut ajouter 1 à 2 secondes. Sur VPN, proxy d’entreprise ou réseau lent, cela peut monter à 3 à 5 secondes.

4. Rendu de l’interface

L’interface React se rend une fois les données disponibles. Cette étape prend généralement moins d’une seconde, mais elle dépend de la taille des collections et de l’état chargé.

Résultat typique

• Démarrage à froid : 4 à 9 secondes selon machine et réseau ;
• Démarrage à chaud : 2 à 4 secondes si une partie des ressources système est déjà chargée.

À matériel égal, VS Code, pourtant lui aussi basé sur Electron, démarre souvent à froid en 2 à 3 secondes. Postman peut donc être plus lent qu’un IDE complet.

Observer la mémoire pendant une session

Les chiffres au lancement ne suffisent pas. La mémoire augmente souvent pendant une session.

Electron utilise V8, le moteur JavaScript de Chromium. V8 gère le garbage collection, mais il ne rend pas toujours immédiatement la mémoire au système. Une application Electron ouverte depuis deux heures peut consommer nettement plus qu’au démarrage, même si vous n’avez pas ouvert beaucoup plus de collections.

Observations mesurées lors de longues sessions Postman :

• après 2 heures avec 4 à 5 collections ouvertes : souvent 700 à 900 Mo ;
• après exécution du Collection Runner sur une collection de 50 requêtes : la RAM dépasse souvent 1 Go et ne revient pas complètement au niveau initial ;
• avec un serveur de maquette actif : ajoutez environ 100 à 150 Mo.

Sur une machine avec 8 Go de RAM, cela devient visible dans la pression mémoire système. Sur 16 Go, c’est souvent tolérable. Sur 32 Go, c’est rarement bloquant.

Mais “tolérable” ne veut pas dire “rapide”.

Comparer avec Apidog

L’application desktop d’Apidog suit une approche différente. Le moteur HTTP principal repose sur du code natif plutôt que sur du JavaScript exécuté dans un moteur de rendu de navigateur. La couche d’interface utilise aussi une approche plus légère qu’une pile Chromium complète.

Métriques observées pour Apidog desktop sur MacBook Pro M2 :

• Temps de démarrage à froid : 2 à 3 secondes ;
• RAM au lancement : environ 180 Mo ;
• RAM avec 3 collections ouvertes : 280 à 350 Mo ;
• RAM avec serveur de maquette actif : 380 à 420 Mo.

La différence se voit surtout :

• au démarrage ;
• sur machines moins puissantes ;
• dans les sessions longues ;
• sur les environnements réseau contraints ;
• lorsque plusieurs collections ou mocks sont ouverts.

Un développeur sur MacBook Pro Intel 2020 ou PC portable Windows de milieu de gamme ressentira généralement plus l’écart qu’un développeur sur station de travail haut de gamme.

Autre point technique : Apidog n’intègre pas une chaîne de dépendances npm pour sa fonctionnalité HTTP principale. Cela réduit :

• les points de défaillance dans la pile d’envoi HTTP ;
• l’exposition à certains risques de chaîne d’approvisionnement côté paquets npm.

Tester un workflow API équivalent

Pour comparer proprement, utilisez le même scénario dans les deux outils.

Exemple de scénario :

1. importer une collection ou une spécification OpenAPI ;
2. configurer un environnement local ;
3. envoyer 10 requêtes fréquentes ;
4. lancer une suite de tests ;
5. démarrer un serveur de maquette ;
6. laisser l’application ouverte 1 heure ;
7. mesurer RAM et temps de réponse UI.

Exemple de variable d’environnement API :

{
  "base_url": "https://api.example.com",
  "token": "YOUR_TOKEN"
}

Exemple de requête HTTP simple :

GET {{base_url}}/users/me
Authorization: Bearer {{token}}
Accept: application/json

Exemple de test basique :

pm.test("status is 200", function () {
  pm.response.to.have.status(200);
});

pm.test("response has id", function () {
  const json = pm.response.json();
  pm.expect(json).to.have.property("id");
});

Comparez ensuite :

• temps d’ouverture de l’application ;
• temps d’ouverture de la collection ;
• fluidité de l’interface ;
• consommation mémoire avant/après exécution ;
• comportement hors ligne ;
• dépendance au cloud au démarrage.

Mode hors ligne et stockage local-first

Une différence pratique importante : Apidog stocke les données localement par défaut. La synchronisation cloud est optionnelle.

Conséquence directe : le démarrage n’a pas besoin d’attendre une synchronisation cloud obligatoire. L’application peut ouvrir immédiatement les collections locales.

C’est particulièrement utile dans ces cas :

• VPN lent ;
• proxy d’entreprise strict ;
• réseau intermittent ;
• développement en déplacement ;
• environnement client isolé ;
• atelier ou formation avec connexion instable.

Postman, lui, lie fortement l’état des collections au cloud. Même si des collections sont mises en cache localement, l’application tente souvent de synchroniser au lancement. Si l’API Postman est lente ou inaccessible, le démarrage peut être ralenti ou bloqué.

Le modèle local-first d’Apidog contourne ce problème pour les workflows qui n’ont pas besoin d’une synchronisation immédiate.

Réduire l’impact de Postman si vous devez le garder

Si votre équipe reste sur Postman, vous pouvez quand même limiter les ralentissements.

1. Fermer les collections inutiles

Gardez ouvertes uniquement les collections utilisées dans la session courante. Les grandes collections augmentent le coût de rendu et de recherche.

2. Limiter les workspaces actifs

Évitez de basculer constamment entre de nombreux espaces de travail si vous n’en avez pas besoin pendant la session.

3. Désactiver les mocks inutilisés

Un serveur de maquette actif ajoute de la mémoire et des processus. Arrêtez-les dès qu’ils ne servent plus.

4. Éviter les longues sessions sans redémarrage

Si Postman dépasse 1 Go de RAM après plusieurs exécutions de tests, redémarrer l’application peut être plus rapide que continuer dans une session dégradée.

5. Utiliser curl ou des scripts pour les checks répétitifs

Pour les tests simples et fréquents, un script peut éviter de solliciter l’interface graphique.

Exemple :

#!/usr/bin/env bash

BASE_URL="https://api.example.com"
TOKEN="$API_TOKEN"

curl -sS \
  -H "Authorization: Bearer $TOKEN" \
  -H "Accept: application/json" \
  "$BASE_URL/users/me"

6. Déplacer certains tests en CI

Si vous utilisez l’interface pour rejouer toujours les mêmes scénarios, déplacez-les dans un pipeline CI/CD quand c’est possible. Cela réduit la dépendance à l’application desktop pour les validations répétitives.

La question de l’inflation des fonctionnalités

Postman propose beaucoup de fonctionnalités que tous les développeurs n’utilisent pas :

• Flows ;
• réseau API ;
• surveillance ;
• publication avancée ;
• fonctionnalités d’entreprise ;
• collaboration poussée.

Ces fonctionnalités peuvent être utiles dans certaines organisations, mais elles ajoutent aussi du poids pour les utilisateurs qui veulent surtout :

• envoyer des requêtes ;
• gérer des environnements ;
• écrire quelques tests ;
• créer des mocks ;
• générer de la documentation.

C’est une question de stratégie produit autant que d’architecture. Un outil qui veut couvrir tous les workflows API sera naturellement plus lourd qu’un outil plus ciblé.

Apidog couvre le cycle principal du développement d’API : conception, test, maquette et documentation. Il n’inclut pas de générateur de flux visuel ni de marketplace d’API publique. Selon votre équipe, ce compromis peut être acceptable, voire préférable, si votre priorité est la rapidité du workflow courant.

Quand Postman reste pertinent

Le coût de performance de Postman peut être acceptable si votre équipe dépend fortement de son écosystème.

Postman reste pertinent si :

• vous utilisez Postman Flows pour une orchestration API complexe ;
• votre équipe dépend du réseau API de Postman ;
• vos workflows de conformité sont déjà intégrés aux fonctionnalités d’entreprise Postman ;
• le coût de migration est supérieur au gain de performance ;
• vos machines disposent de beaucoup de RAM et les ralentissements ne bloquent pas le travail.

Dans ce cas, l’optimisation consiste plutôt à réduire les collections ouvertes, surveiller la mémoire et séparer les usages interactifs des tests automatisés.

Quand essayer une alternative comme Apidog

L’argument performance est plus fort pour :

• les développeurs sur machines moins puissantes ;
• les équipes avec de nombreuses collections ouvertes ;
• les workflows utilisant des serveurs de maquette ;
• les environnements avec réseau lent, proxy ou VPN ;
• les pipelines CI/CD où le temps de démarrage compte ;
• les équipes dont l’usage principal est le test HTTP, la conception API, les mocks et la documentation.

Dans ce cas, un test simple suffit :

1. prenez une collection réelle ;
2. importez-la dans Apidog ;
3. reproduisez votre workflow quotidien ;
4. mesurez démarrage, RAM et fluidité ;
5. comparez avec Postman sur la même machine.

Les problèmes de performance de Postman ne sont pas mystérieux. Ils viennent de décisions architecturales prises en 2016 : Chromium embarqué, synchronisation cloud importante, extension continue du périmètre fonctionnel. Ces choix ont permis à Postman de devenir une plateforme API complète, mais ils rendent l’application plus lourde que nécessaire pour beaucoup de tâches quotidiennes.

Si vous passez souvent du temps à attendre Postman ou si vos longues sessions de test ralentissent votre machine, mesurer puis tester une alternative plus légère comme Apidog est une démarche rationnelle.