Cinq projets Rust destinés à l’apprentissage, avec des étapes clés et des garde-fous basés sur l’IA
Comment choisir un projet Rust qui vous oblige à apprendre la propriété, l’asynchrone et la concurrence, grâce à cinq idées bien définies, des étapes progressives et des règles pour utiliser l’IA pendant l’apprentissage.
Sources: 5 Rust Projects That Can Teach You More Than a Course
Rust introduit en amont de nombreux concepts : la propriété, l’emprunt, les durées de vie, les traits, le traitement des erreurs, la concurrence, l’asynchrone, ainsi qu’un écosystème de bibliothèques dont il faut maîtriser les particularités avant de pouvoir exécuter quoi que ce soit d’utile. De nombreux apprenants tentent de surmonter cette difficulté en collectant des tutoriels, mais restent bloqués face à un main.rs vide. Une approche plus fiable consiste à choisir un projet suffisamment difficile pour que chacun de ces concepts devienne un problème à résoudre, plutôt qu’un simple chapitre à lire. Ce guide décrit cinq projets de ce type, ce que chacun d’eux vous apprendra, comment définir les limites d’une première version réalisable, et comment utiliser l’aide de l’IA pour accélérer votre apprentissage sans le faire à votre place.
Pourquoi un projet difficile vaut mieux qu’un autre cours
Un cours présente les concepts dans un ordre choisi par quelqu’un d’autre, la difficulté ayant déjà été éliminée. Un vrai projet inverse cette logique : vous heurtez à un obstacle, et c’est cet obstacle qui vous indique quel concept vous devez aborder ensuite. Au fil du processus, vous lisez de vraie documentation, prenez des décisions architecturales que vous regretterez plus tard, décodez des erreurs de compilateur confuses, repérez des problèmes de performance et apprenez comment les différents composants s’assemblent. Ce sont là les compétences qui se transposent au travail professionnel, et elles ne s’acquièrent pas passivement.
Les cinq projets ci-dessous ont été sélectionnés car chacun fait appel à plusieurs aspects du langage en même temps. Si vous souhaitez un catalogue plus large d’idées, notre article précédent sur l’apprentissage de Rust à travers dix projets couvre un éventail plus large ; ici, l’accent est mis sur la définition des limites de chaque projet afin qu’il reste pédagogique sans être trop complexe.
Projet 1 : votre propre agent de codage en terminal
Les assistants de codage basés sur l’IA en ligne de commande représentent l’un des domaines les plus dynamiques parmi les outils destinés aux développeurs. Des outils tels que Claude Code, Codex ainsi que diverses alternatives open source permettent à un développeur de définir une mission et d’envoyer un agent pour examiner des fichiers, exécuter des outils, modifier du code et faire un rapport, au lieu de devoir entrer manuellement chaque commande. Une version simplifiée de ce cycle constitue un excellent exercice en Rust, car elle aborde simultanément les réseaux, les processus, le système de fichiers et l’interface utilisateur.
Le cycle de base est simple : l’utilisateur tape des instructions dans une interface en terminal, votre programme transmet la conversation à un modèle de langage, le modèle peut répondre en demandant l’utilisation d’un outil, votre code Rust exécute cet outil, et le résultat est renvoyé au modèle pour la étape suivante.
You → Terminal UI → LLM → Tool Request → Your Rust Program → Result → LLM
Le point intéressant est la flèche qui va du modèle vers votre programme. Le modèle ne touche jamais directement votre machine ; il ne peut que demander, et c’est votre code qui décide s’il faut agir et comment. C’est à cette frontière que réside la majeure partie du travail de conception.
Une première version que vous pouvez terminer
Commencez avec quelques outils et rien d’autre :
- ouvrir et lire un fichier
- créer ou écrire sur un fichier
- rechercher dans un répertoire
- exécuter une commande de shell
- afficher des informations de base sur le projet
- envoyer le résultat de chaque outil au modèle
Lorsque cette boucle fonctionne correctement du début à la fin, développez-la par étapes : conservez l’historique des conversations entre les tours, affichez les réponses au fur et à mesure qu’elles arrivent, ajoutez des vérifications de permissions avant d’exécuter des actions destructrices, décrivez les outils avec des schémas explicites, permettez d’annuler une étape en cours, et améliorez la manière dont les résultats sont affichés dans le terminal. Les vérifications de permissions méritent une attention particulière. Un agent capable d’exécuter des commandes arbitraires sur votre machine doit demander l’autorisation avant d’écrire en dehors du dossier du projet ou d’exécuter quoi que ce soit qu’il n’a jamais exécuté auparavant.
Ce que cela enseigne
- Les clients async Rust et HTTP pour communiquer avec une API de modèle
- La sérialisation et la désérialisation JSON des requêtes, des réponses et des appels d’outils
- Gestion des réponses en flux continu
- Création et gestion de processus enfants
- Les API du système de fichiers
- Modélisation de la boucle de l’agent en tant que machine à états
Un autre avantage est que le projet ne se termine jamais vraiment. Vous pouvez continuer à l’améliorer pendant des mois, ce qui en fait un bon environnement de test à long terme. Si vous souhaitez voir comment le même cycle se présente du point de vue du produit et de la sécurité, notre article sur la création d’un agent IA personnel avec un accès gagné aborde plus en détail l’aspect de la confiance.
Décidez de ce que vous optimisez
Projet 2 : une application de bureau avec Tauri
Rust est réputé pour les serveurs, les outils en ligne de commande et le code de bas niveau, mais il constitue également un choix fiable pour les logiciels de bureau. Tauri combine une interface basée sur le web avec un backend en Rust, vous permettant de créer une application qui ressemble et fonctionne comme un logiciel de bureau moderne, tandis que la logique essentielle s’exécute en Rust. Si vous envisagez Tauri par rapport à d’autres options, notre comparaison des frameworks JavaScript pour les applications de bureau présente leurs avantages et inconvénients.
Évitez les listes de tâches génériques et créez quelque chose que vous ouvrirez réellement tous les jours. Une idée concrète est un assistant à la productivité local qui enregistre de l’audio, transcrit la parole en texte, stocke des notes sur votre propre disque et vous lit à nouveau le texte sélectionné. D’autres bonnes options incluent un organisateur de fichiers personnel, un espace de travail Markdown, un tableau de bord pour développeurs, une utilité multimédia ou un outil d’IA local.
L’idée importe moins que la liaison entre l’interface web et le backend natif. Chaque bouton de l’UI devient finalement une requête à travers cette frontière, et c’est la conception d’une telle interface qui constitue la véritable leçon. Un premier objectif réaliste est d’exposer une commande depuis Rust, appelée depuis le frontend, capable de faire quelque chose que le navigateur ne peut pas accomplir seul, comme lire la liste des fichiers d’un dossier.
Ce que cela enseigne
- structurer une application Rust avec plusieurs couches
La leçon générale est que le développement logiciel devient beaucoup plus complexe dès qu’il interagit avec un véritable système d’exploitation. Lire un fichier ne nécessite qu’une seule ligne de code. Gérer les fichiers en toute sécurité, signaler clairement les erreurs, rester réactif lors de traitements lents et se comporter de la même manière sur différentes machines constitue un problème complètement différent, et c’est précisément cette difficulté qui vaut la peine d’être surmontée.
Projet 3 : un jeu de défense de tour en Bevy
Un jeu fait partie des rares projets capables de vous faire oublier que vous étudiez. C’est aussi un enseignant exigeant, car de nombreux systèmes doivent fonctionner en même temps à chaque frame : les entités, les entrées du joueur, la physique, le rendu, le timing, les transitions entre états, ainsi que le budget de performance qui maintient tout cela cohérent.
Bevy convient parfaitement aux apprenants de Rust car il est basé sur un système d’entités et de composants (ECS). Au lieu d’objets volumineux regroupant tous les comportements, une entité n’est rien de plus qu’un identifiant auquel sont attachés des composants, et les systèmes sont des fonctions qui s’exécutent sur chaque entité possédant un ensemble donné de composants. Un projectile peut avoir une position, une vitesse et une valeur de dégâts ; un système de mouvement met à jour la position et la vitesse, tandis qu’un système de collision gère tout ce qui inflige des dégâts. Ce passage d’objets à des données associées à des fonctions constitue l’un des modèles mentaux les plus précieux que Rust et Bevy peuvent vous offrir.
Pourquoi le genre de la défense de tour en particulier
Ce genre fait augmenter rapidement le nombre d’entités, ce qui en fait justement un outil pédagogique efficace. Une seule carte peut inclure :
- des centaines d’ennemis en même temps
- plusieurs tours ayant des comportements différents
À cette échelle, la correction n’est plus la seule question à se poser. On commence alors à se demander quel travail le jeu effectue à chaque frame. Cette question mène naturellement au profilage, à l’organisation des données, à la planification des systèmes, à l’utilisation de la mémoire et au choix d’algorithmes qui ne s’effondrent pas à mesure que les chiffres augmentent. Un bon premier objectif est qu’un seul ennemi suive un chemin fixe et qu’une seule tour le tire ; tout le reste peut être ajouté une fois ce cycle stable.
Ce que cela enseigne
- la structure d’un système Entity Component System
- le cycle de jeu et le timing des frames
- la réaction aux événements
- la gestion de l’état entre les menus, les niveaux et la fin de partie
- le profilage des performances
- la conception orientée données
- Gestion des ressources
- Fondements du rendu
- Gestion des entrées
- Optimisation
Les jeux enseignent également quelque chose que les tutoriels négligent souvent : la manière dont plusieurs systèmes indépendants interagissent lorsque le programme devient véritablement complexe, et comment de petits changements dans un système ont des répercussions sur les autres.
Projet 4 : un dispositif embarqué avec de l’IA locale
C’est sur du matériel limité que Rust devient encore plus intéressant : mémoire insuffisante, faible consommation d’énergie et temps de traitement CPU restreint. Plutôt que de viser un ordinateur portable, ciblez un microcontrôleur ou un petit dispositif de bord.
Un exemple concret est un appareil qui surveille son environnement et réagit aux changements. Il pourrait mesurer :
- la température
- l’humidité
- le niveau de lumière
- le mouvement
- le son
- les autres lectures des capteurs
En plus de cela, vous pouvez ajouter un modèle d’apprentissage automatique compact pour une tâche spécifique : détecter des anomalies, reconnaître des gestes ou écouter un mot de déclenchement. Gardez la partie relative au modèle modeste ; l’apprentissage réel consiste à intégrer tout cela sur du matériel limité.
Vous n’avez pas besoin de matériel coûteux pour commencer. Un émulateur ou un simulateur suffit pour comprendre l’architecture et les techniques de programmation, puis vous pouvez passer à une carte physique une fois que le logiciel fonctionne.
Pourquoi Rust embarqué se sent différent
Un programme de bureau dispose d’une bibliothèque standard complète, de beaucoup de mémoire, d’un CPU rapide et d’un système d’exploitation qui gère d’innombrables détails de bas niveau. Le développement embarqué enlève la plupart de ces éléments, ce qui introduit un nouveau ensemble de sujets :
no_stden Rust, où la bibliothèque standard n’est pas disponible- travailler avec des limites de mémoire strictes
- interfaces matérielles
C’est l’une des démonstrations les plus claires de pourquoi Rust est important au-delà des applications ordinaires. Il faut comprendre ce que fait réellement la machine, car il n’y a rien en dessous pour le cacher. Le travail en environnement embarqué relie également Rust à la robotique, aux systèmes automobiles, aux équipements industriels et à d’autres domaines exigeant beaucoup de matériel.
Projet 5 : un équilibreur de charge adaptatif
Pour les développeurs backend, une autre API CRUD ne sollicite que rarement davantage leurs compétences. En revanche, la construction d’une infrastructure le fait. Un équilibreur de charge est un bon exemple : il se situe entre les clients et un groupe de serveurs backend, et pour chaque demande reçue, il décide quel travailleur doit la traiter, au lieu d’envoyer tout le trafic vers une seule machine.
La structure de base est simple : les clients se connectent à votre processus Rust, qui redirige chaque demande vers l’un des plusieurs travailleurs.
┌─────────────┐
│ Clients │
└──────┬──────┘
│
▼
┌─────────────────┐
│ Rust Load │
│ Balancer │
└───────┬─────────┘
┌───┴───┐
▼ ▼
┌────────┐ ┌────────┐
│Worker 1│ │Worker 2│
└────────┘ └────────┘
Étapes du passage d’une approche naïve à une approche adaptative
Commencez par un routage classique en rond-robin, où chaque demande est envoyée à tour de rôle au travailleur suivant. C’est facile à comprendre et vous offre une base de référence. Ajoutez ensuite progressivement des fonctionnalités intelligentes :
- mesurer les temps de réponse et les taux d’erreur par travailleur
- détecter les travailleurs défaillants et cesser de leur envoyer des demandes
- imposer des limites de connexion
Finalement, le équilibreur peut ajuster son comportement en fonction des conditions réelles du trafic plutôt que de suivre une règle fixe.
Où cela devient difficile
Imaginez qu’un travailleur ralentisse soudainement. Les nouvelles requêtes doivent-elles continuer à y être envoyées ? Presque certainement pas. Plus difficile encore, imaginez que plusieurs travailleurs se détériorent en même temps, chacun pour des raisons différentes : l’un est surchargé, un autre a une connexion réseau instable, et un autre effectue du nettoyage de mémoire. Votre système doit observer ce qui se passe et prendre des décisions rapidement, sans devenir lui-même un goulot d’étranglement. Gérer cela implique :
- la concurrence
- les principes de base des réseaux
- TCP et HTTP
- le proxy inversé
- les vérifications de santé et les délais d’expiration
- le regroupement des connexions vers les travailleurs
- la collecte de métriques
- une répartition équitable de la charge
- Résistance au retour lorsque tous les travailleurs sont occupés
- Gestion élégante des pannes
- Pensée de systèmes distribués
Ce que ces projets ont en commun
L’élément commun n’est pas la syntaxe. C’est la complexité, à laquelle on ne peut échapper.
Arc<Mutex<T>> fonctionne ; un projet vous fait découvrir pourquoi l’état partagé a besoin de synchronisation, généralement après que le compilateur a refusé de vous permettre de le partager de manière non sécurisée. Les fonctions asynchrones sont faciles à expliquer sur papier ; une application réelle vous montre ce qui se passe lorsque plusieurs tâches interagissent, lorsqu’une demande est annulée en cours de route ou lorsque la connexion réseau est interrompue. Un livre peut expliquer le concept de propriété ; un projet vous oblige à concevoir des structures où chaque ressource a le bon propriétaire et est libérée au bon moment. C’est cette différence qui sépare la connaissance d’un langage de la capacité à construire des logiciels avec lui.
Choisissez un projet qui vous met légèrement mal à l’aise
Une règle de sélection utile : choisissez quelque chose juste au-delà de vos capacités actuelles. Ce ne doit pas être impossible, et ce ne doit pas non plus s’agir de quelque chose que vous savez déjà comment créer. Le bon projet vous fera constamment penser que vous ne comprenez pas encore comment fonctionne une partie de celui-ci.
Ce sentiment est un bon signe. Préparez-vous à lire beaucoup de documentation, à casser votre code, à interpréter mal les API, à écrire une abstraction qui s’avère inefficace et qu’il faudra ensuite remplacer, ainsi qu’à discuter à plusieurs reprises avec le compilateur. Puis, après quelques jours, ce qui semblait impossible deviendra compréhensible. Cette expérience est très difficile à reproduire en regardant un autre tutoriel.
Utiliser l’IA sans externaliser l’apprentissage
La manière dont vous utilisez l’aide de l’IA peut influencer davantage que tout autre facteur la quantité d’apprentissage qu’un projet vous apporte. Les assistants modernes sont véritablement utiles : ils clarifient les messages d’erreur, résument de longues documents, proposent des approches et vous aident à déboguer. Il faut faire la distinction entre utiliser l’IA comme outil et l’utiliser comme substitut à la compréhension.
Pour un projet axé sur l’apprentissage, une discipline efficace se présente comme suit :
- rédiger vous-même la première version
- lire la documentation pertinente avant de demander de l’aide
- tenter de résoudre chaque problème avant de solliciter une solution
- Lorsque vous êtes bloqué, demandez une explication plutôt que du code prêt à l’emploi
- Mettre en œuvre vous-même la correction, même si vous savez maintenant à quoi elle devrait ressembler
- Vérifier que vous pouvez expliquer chaque partie importante du système sans avoir à chercher
Rien de tout cela ne signifie qu’il faut éviter l’IA. Cela veut dire s’assurer que c’est vous qui effectuez la réflexion.
Associer un projet à vos objectifs
Laissez le type d’ingénieur que vous souhaitez devenir guider votre choix :
- IA et outils de développement : créer un agent de codage en terminal
- Logiciels desktop : développer une application Tauri
- Jeu et performances : concevoir le jeu de type défense de tour Bevy
- Robotique, matériel ou travail à bas niveau : fabriquer un dispositif embarqué
- Infrastructure backend et systèmes distribués : créer un équilibreur de charge adaptatif
Quelle que soit votre choix, ne visez pas la perfection. Mettez en marche la version minimale fonctionnelle, puis améliorez-la progressivement.
Points clés
- Choisissez des projets dont la difficulté vous oblige à maîtriser les concepts de gestion de propriété, de concurrence, d’asynchrone et de traitement des erreurs, plutôt que de n’en lire que des descriptions abstraites.
- Définissez un premier objectif très simple pour chaque projet et développez-le progressivement ; un petit boucle fonctionnelle apprend plus qu’un design ambitieux qui ne fonctionne jamais.
- Décidez à l’avance si vous apprenez, créez un élément pour votre portfolio ou lancez un outil, car chaque objectif justifie des approches différentes.
- Utilisez l’IA pour expliquer, non pour écrire, puisque l’apprentissage est le but, et conservez des solutions de secours déterministes là où un modèle prend des décisions dans un système réel.
- C’est le cycle de création, de défaillance, d’enquête, de redessin et d’optimisation qui permet d’acquérir la plupart des connaissances en Rust, et une semaine de ce type peut valoir bien plus que de nombreuses heures passées à suivre des tutoriels passifs.