Beaucoup de solutions techniques au début d’un projet ne montrent pas vraiment de différences. Lorsque l’échelle de l’application est petite, que la base d’utilisateurs est limitée et que le flux de données est faible, la plupart des solutions peuvent fonctionner.

Le problème survient lorsque l’application commence à grandir : les mauvaises dettes ne explosent pas d’un coup, mais s’accumulent lentement. À un certain point critique, tous les problèmes éclatent en même temps.

Le stockage de données en est l’exemple le plus typique. Beaucoup de projets ont une attitude un peu default envers les données — ils mettent d’abord en ligne la fonctionnalité, puis se soucient de comment gérer le stockage, des coûts à long terme, ou de la migration, tout cela est repoussé à plus tard. Au début, cela ne pose pas de problème, mais à mesure que la complexité de l’application augmente, ces « comptes non réglés » deviennent de véritables ennuis.

Ce qui m’intéresse dans Walrus, c’est principalement sa façon de traiter ce genre de coûts implicites. Il ne suit pas la voie de « réduire les coûts à court terme par des moyens plus radicaux », mais disperse plutôt le risque au niveau de l’architecture, transformant une dépendance à un point unique en une stabilité systémique. Cela peut sembler moins sexy au premier abord, mais cette approche est en réalité plus cohérente avec une logique de fonctionnement à long terme.

Pour le comprendre sous un autre angle : si l’on compare tout le système à une chaîne de production, beaucoup de solutions visent la vitesse en amont, avec pour objectif de lancer rapidement le produit. Walrus ne s’intéresse pas à cela, mais à — lorsque cette chaîne fonctionne 24h/24, que l’équipement commence à vieillir, peut-on encore maintenir la même qualité de production ?

Au début, ce n’est pas un problème, mais dès que l’échelle de l’activité augmente, il devient impossible de l’éviter. Surtout dans le domaine de l’IA, où les modèles peuvent être mis à jour, les applications itérées, mais si la couche de données n’est pas stable ou facilement interrompue, tout le système doit souvent faire face à des défaillances. C’est un piège facile à négliger mais qui peut avoir des impacts à long terme considérables.