Quand le rugby fauteuil m'a rappelé pourquoi je code pour la vision binoculaire

L'après‑midi d'un match de rugby fauteuil, le bruit des roues sur le parquet résonnait comme un métronome. Je regardais les joueurs ajuster leur posture, chaque mouvement calculé pour compenser un champ visuel réduit. Ce moment a fait écho à mes propres nuits passées à déboguer un moteur de rendu stéréoscopique : la latence, la désynchronisation des deux flux, la fatigue oculaire après quelques minutes.

Dans mon repo, le pipeline sépare la capture gauche et droite, applique une correction de distorsion en temps réel, puis fusionne les images avec un algorithme de disparité adaptatif. Les benchmarks récents montrent une réduction de 27 % du jitter de profondeur quand le filtre de Kalman est activé, mais le gain coûte 12 ms de CPU par frame sur un i7‑12700H. J'ai donc choisi de déporter le calcul sur un shader compute, libérant le thread principal pour l'UI.

Ce soir‑là, après le match, j'ai ouvert le profiler, ajouté un marqueur « vision‑binoculaire » et vu la courbe de frame‑time descendre sous les 16 ms. Le sourire du joueur qui a marqué l'essai m'a rappelé pourquoi chaque milliseconde compte : offrir une perception de profondeur stable à ceux qui en ont le plus besoin.

Continuer à affiner ce pipeline, c'est rendre le jeu plus juste pour tous.