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PoissonJun 2025 → Présent
11 mois — en cours
Poisson — 100 000 entités vivantes à 60 FPS dans un onglet de navigateur
Le web peut-il atteindre les performances d'un moteur de jeu natif ?
Tout le monde dit que le web est 'lent'. Poisson est une réponse à ça : 100 000 agents autonomes simulés en parallèle, à 60 FPS constants, dans un onglet de navigateur. Pour y arriver, j'ai écrit un moteur qui déporte 100 % du calcul sur la carte graphique (WebGPU). Le pipeline tourne en 8 passes GPU envoyées en un seul batch, avec zéro allocation mémoire pendant la simulation (le ramasse-miettes ne se déclenche jamais). Si le matériel ne suit pas, on dégrade automatiquement : WebGPU → WebGL → Canvas2D. Publié en package npm — n'importe qui peut l'utiliser pour ses propres simulations (boids, écosystèmes, multi-agents, RTS).
On m'a dit que 'le web ne peut pas faire de la vraie simulation'. Je voulais prouver le contraire. Résultat : 60× plus rapide que la version CPU, sur le même hardware.
JavaScriptWebGPUWebGLCanvas2DWGSLVite 7VitestPlaywrightESLintFastifyWebSocket
100 000
Entités
60 stable
FPS
859 ✓
Tests unit
3 (dégradation auto)
Renderers
355
Modules JS
4 (Clean Architecture)
Couches
Fonctionnalités
01100K entités à 60 FPS : algorithme parallèle qui réduit la complexité de recherche de voisins de O(n²) à O(n)
02GPU en un batch : 8 passes de calcul soumises au GPU en une seule fois, zéro attente entre les passes
03Zéro allocation : mémoire pré-allouée, le ramasse-miettes ne tourne jamais pendant la simulation
045 niveaux de détail : dégradation du rendu par distance, de la précision maximale à la vue en densité
05Dégradation gracieuse : détection automatique du matériel, bascule entre 3 moteurs de rendu
06Génétique : chaque entité a un génome (vitesse, perception, taille), évolution par sélection naturelle — tout sur GPU
07Sécurité : audit XSS complet — toutes les insertions HTML d'origine IA passent par DOM API avec échappement
08Multijoueur temps réel : serveur Fastify + WebSocket binaire, état autoritaire, AI proxy avec rate-limiting
Architecture
Pipeline GPU en 8 passes séquentielles dans un seul batch. Recherche de voisins par partitionnement spatial CSR avec algorithme parallèle à 3 niveaux (Blelloch prefix-sum). 4 couches découplées (Engine → Shared → Game → Client) avec zéro dépendance circulaire enforced via ESLint. 355 modules JavaScript, 859 tests unitaires verts. Publié en package npm `@poisson/engine`.
Impact & Résultats
100 000
entités à 60 FPS dans un navigateur
60x
plus rapide que l'implémentation CPU
859
tests unitaires automatisés (0 failure)
0
allocation mémoire pendant la boucle (zero-GC)
npm
publié comme package réutilisable
Leçon clé
Implémenter un algorithme académique de partitionnement spatial en compute shader m'a appris que les algorithmes optimaux sur CPU sont les pires sur GPU. Cette expertise WebGPU est un avantage unique — très peu de développeurs web maîtrisent les compute shaders.
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