Pendant près de dix ans, un blocage conceptuel a freiné mes expérimentations : comment gérer correctement l’ordre d’exécution dans un workflow visuel ? La réponse a fini par s’imposer sous une forme simple mais décisive : inverser les blocs pour mieux régner. Ce blocage, vécu dans mes travaux avec Uniflow, m’a poussé à explorer de nombreux concepts du Flow-Based Programming au Lambda Calculus, en passant par les monades et le Wave Function Collapse. Tous ces détours ont finalement convergé vers une solution claire : une fois un bloc exécuté, il doit rester immuable.

Dans Uniflow, chaque étape d’un workflow est représentée par un bloc. Certains sont très opérationnels, d’autres plus abstraits. Deux d’entre eux ont cristallisé mon blocage :

• le bloc Canvas, qui instancie une surface de dessin ;

• le bloc Fonction, qui manipule des données.

Pendant longtemps, j’exécutais le Canvas avant la Fonction. Résultat : la fonction pouvait revenir modifier un état déjà écrit dans le Canvas. C’était comme si un lecteur tombait sur la conclusion d’un livre avant même d’avoir lu le développement, ou pire, comme si un auteur pouvait réécrire une page déjà publiée. Ce mode d’exécution violait un principe fondamental : l’immutabilité. Dans un pipeline, chaque étape doit produire une donnée qui ne peut plus être altérée, mais seulement utilisée dans les étapes suivantes.

La correction a consisté à inverser l’ordre : d’abord la Fonction, puis le Canvas. Ainsi :

• la fonction définit et transmet la variable Canvas en entrée du bloc Canvas,

• le bloc Canvas exécute son rôle à partir de son propre contexte, au moment précis où il est appelé,

• et surtout, une fois le Canvas exécuté, il ne peut plus être réécrit.

Ce renversement rétablit une logique claire, comparable à la lecture d’un texte : de haut en bas, chaque ligne s’ajoute à la précédente, mais aucune ne revient modifier ce qui a déjà été écrit.

Ce simple renversement débloque trois dimensions essentielles :

• Immutabilité : chaque bloc reste figé une fois exécuté, ce qui garantit la cohérence du flux.

• Concision : grâce à la programmation fonctionnelle et au currying, chaque pipe peut dépiler les données produites par les précédents, sans jamais réécrire l’historique.

• Clarté : le pipeline devient lisible et prévisible, chaque étape alimentant naturellement la suivante. Avec ce cadre, Uniflow ne manipule plus des états fragiles, mais des flux stables et reproductibles.

Pour surmonter ce blocage, j’ai dû plonger dans plusieurs concepts qui, chacun à leur manière, m’ont permis de construire une compréhension plus large :

• Railway Flow-Based Programming : penser les pipes comme des rails où circulent des paquets d’informations.

• Monades : garantir la reproductibilité des types en entrée et sortie.

• Y Combinator : introduire la récursivité dans un langage qui n’en dispose pas nativement.

• Lambda Calculus : cadre théorique pour exprimer les fonctions et leur composition.

• Chunk computing : découper un calcul ou une image en morceaux, pour ensuite reconstituer l’ensemble.

• Wave Function Collapse : explorer tous les états possibles et les réduire progressivement par contraintes.

• Lambda Interpreter en PHP : expérimenter un langage fonctionnel minimal pour manipuler directement les lambdas.

• Flow : l’aboutissement, combinant orchestration visuelle, programmation fonctionnelle et exécution asynchrone.

« Inverser pour mieux régner » n’est pas seulement une astuce technique, mais la résolution d’un blocage de longue date : accepter que l’immutabilité est la clé. En inversant l’ordre d’exécution des blocs, Uniflow gagne une cohérence qui le rapproche de la lecture et de l’écriture d’un texte : chaque étape s’ajoute à la précédente sans jamais la réécrire. Ce cheminement, nourri par des années d’exploration de concepts variés, a ouvert la voie à des workflows plus robustes, plus concis et plus puissants.

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