12 langages de programmation exotiques à découvrir en 2025

Ce que « exotique » signifie pour les langages de programmation

« Exotique » ne veut pas dire « meilleur » ou « plus dur ». Cela signifie généralement qu’un langage essaie quelque chose d’inhabituel — soit dans la façon dont on écrit du code, soit dans ce qu’il cherche à optimiser, soit dans l’idée qu’il veut transmettre.

Une définition pratique

Dans cet article, un langage de programmation est considéré comme exotique s’il remplit au moins un des critères suivants :

• Syntaxe inhabituelle : du code qui ne ressemble en rien aux langages courants (parfois riche en symboles, parfois presque invisible).
• Objectifs de niche : conçu pour un style de pensée spécifique — tableaux, requêtes logiques, composition basée sur une pile, ou minimalisme contraint.
• Idées expérimentales : explore un modèle d’exécution différent (flux de code en 2D, évaluation par règles, ou concepts quantiques).

Poser les attentes (pour en profiter)

Apprendre un langage exotique ou ésotérique est souvent amusant et étonnamment instructif, car cela vous oblige à remettre en question des hypothèses : ce qu’est un « programme », comment les données circulent, et combien de syntaxe est réellement nécessaire.

Beaucoup de ces langages ne sont pas des outils de travail quotidiens. Certains sont des casse‑têtes, d’autres des terrains de recherche, et d’autres excellent dans une tâche très précise tout en étant maladroits ailleurs. Le gain est de l’ordre de l’intuition et de l’apprentissage — pas nécessairement de la productivité immédiate.

Pourquoi c’est pertinent en 2025

2025 est un bon moment pour explorer : plusieurs langages de niche ont des communautés actives, une meilleure documentation et des outils plus accueillants (REPLs, paquets, playgrounds en ligne). Il existe aussi une curiosité renouvelée pour les paradigmes alternatifs — programmation par tableaux pour le travail de données, programmation logique pour les règles, et environnements « jouets » quantiques qui permettent d’expérimenter sans matériel spécialisé.

Comment est organisée cette liste

Plutôt que de classer par « étrangeté », la liste est groupée par familles (minimalistes, invisibles, 2D, tableaux, logique, basées sur la pile, axées sur la sécurité, quantique). Chaque section inclut une idée simple « à essayer » pour obtenir une victoire rapide avant de décider d’aller plus loin.

Comment nous avons choisi les langages (et comment les essayer en sécurité)

« Exotique » peut vouloir dire beaucoup de choses, donc cette sélection n’est pas qu’un défilé de syntaxes bizarres. Nous avons choisi des langages qui se sentent vraiment différents et qui restent praticables à apprendre en 2025.

Nos critères de sélection

D’abord, nous avons cherché l’originalité : des langages qui imposent un nouveau modèle mental (code en 2D, pensée basée sur une pile, règles/requêtes, tableaux comme valeur par défaut, circuits quantiques).

Ensuite, nous avons privilégié la facilité d’apprentissage. Même quand un langage est inhabituel, il doit être possible de trouver un "hello world" clair, un tutoriel et un chemin pour écrire de petits programmes sans une semaine de configuration.

Troisièmement, nous avons vérifié l’outillage utilisable : documentation publique, interpréteur/compilateur fonctionnel, ou dépôt actif. Un langage peut être brillant, mais si on ne peut pas l’exécuter sur une machine moderne, il est difficile à recommander.

Enfin, nous avons cherché l’équilibre — un mélange d’esolangs classiques (amusants, déroutants) et de langages de niche ou de recherche sérieux (idées utiles qui se transfèrent vers le mainstream).

Petite note de sécurité avant d’exécuter quoi que ce soit

Considérez le code inconnu comme un téléchargement aléatoire. Préférez exécuter des interpréteurs et des exemples dans un conteneur ou un sandbox (ou au moins dans un dossier jetable), et évitez de coller du code inconnu dans des environnements qui ont accès à vos fichiers personnels, clés SSH ou identifiants cloud.

Si vous expérimentez souvent, il est utile de standardiser une configuration « playground sûr ». Par exemple, vous pouvez démarrer une petite application web jetable qui exécute des interpréteurs via une API et réinitialise l’état entre les exécutions. Des plateformes comme Koder.ai sont pratiques ici parce que vous pouvez décrire en chat le playground souhaité (frontend + backend + base de données si nécessaire), itérer rapidement et exporter le code source quand vous êtes satisfait.

Brainfuck : le minimalisme transformé en casse‑tête

Brainfuck est « exotique » pour une raison simple : il cherche à tout faire avec un jeu d’instructions ridiculement petit. Le langage ne possède que huit commandes (+ - \u003c \u003e [ ] . ,), pas de mots‑clés, pas de variables au sens habituel, et aucune structure lisible à moins de connaître l’astuce.

Pourquoi c’est exotique

Au lieu de variables nommées, Brainfuck vous donne une bande de cellules mémoire et un pointeur qui se déplace à gauche et à droite. Vous incrémentez/décrémentez la cellule courante, déplacez le pointeur et utilisez des crochets pour les boucles. C’est tout. Le résultat ressemble plus à la résolution d’un puzzle logique qu’à l’écriture d’une application.

Ce que ça enseigne

Brainfuck est une leçon pratique sur le minimum nécessaire pour calculer. Il vous force à penser à :

• la mémoire et l’état (la bande)
• le contrôle de flux (boucles via [ et ])
• l’entrée/sortie au niveau le plus bas (caractères, pas chaînes)

Si vous vous êtes déjà demandé ce qu’un interpréteur ou un compilateur fait vraiment, Brainfuck est une excellente cible d’entraînement.

Où il est utilisé

Surtout dans des casse‑têtes de programmation, des discussions théoriques, du code golf, et comme exercice pour écrire des interpréteurs.

À essayer

"Hello World" (version classique) :

++++++++++[\\u003e+++++++\\u003e++++++++++\\u003e+++\\u003e+\\u003c\\u003c\\u003c\\u003c-]\\u003e++.\\u003e+.+++++++..+++.\\u003e++.\\u003c\\u003c+++++++++++++++.\\u003e.+++.------.--------.\\u003e+.\\u003e.

Un petit exemple de boucle qui fixe une valeur et l’imprime comme caractère :

+++++[\\u003e++++++++\\u003c-]\\u003e.

Astuce : utilisez un interpréteur Brainfuck en ligne avec exécution pas à pas pour voir la bande évoluer à chaque commande.

Whitespace : des programmes invisibles

Whitespace est un langage ésotérique où seuls les espaces, tabulations et retours à la ligne sont significatifs. Tout le reste est traité comme un commentaire. Cela signifie qu’un programme valide peut sembler complètement vide dans votre éditeur — et pourtant s’exécuter.

Pourquoi c’est exotique

La plupart des langages utilisent des mots‑clés et une ponctuation visibles. Whitespace inverse cette attente : le code source entier est « invisible » à moins d’activer des vues spéciales. C’est un exemple parfait de combien la programmation dépend des conventions, des outils et de l’œil humain.

Ce que ça enseigne (et pourquoi c’est étonnamment pratique)

Whitespace vous force à réfléchir au parsing et à la tokenisation au plus bas niveau :

• Comment distinguer de manière fiable des tokens quand ils ne sont pas visibles ?
• Comment représenter des nombres et des opérations avec un jeu minimal de symboles ?
• Quelle complexité peut se cacher derrière un petit ensemble de caractères ?

Si vous avez déjà écrit un petit analyseur, un lexer, ou débogué des caractères invisibles dans du code réel (espaces/tabs mélangés, fins de ligne bizarres), Whitespace transforme cette douleur en exercice d’apprentissage.

À quoi faire attention

Le débogage est le principal défi. Une seule tabulation ou un saut de ligne mal placé peut changer complètement le sens.

Utilisez des visualiseurs (outils qui rendent espaces/tabs/sauts visibles) et des éditeurs qui peuvent "afficher les invisibles". Sans eux, relire son propre programme plus tard devient frustrant.

À essayer

Écrivez le plus petit programme Whitespace qui imprime un caractère ou un nombre, puis implémentez le même comportement dans un langage normal (Python/JavaScript). Comparez :

• longueur du code vs clarté
• méthodes de test et de débogage
• comment documenter l’intention quand la source n’est pas lisible

Befunge : code bidimensionnel et auto‑modifiant

Befunge est exotique parce que le programme n’est pas une série de lignes lues du haut vers le bas. Il vit sur une grille 2D, et le pointeur d’instruction se déplace sur cette grille — droite, gauche, haut, bas — en suivant des flèches que vous placez dans le code. C’est plus proche de naviguer dans un petit schéma de circuits ou un plateau de flipper que d’écrire un script.

Pourquoi c’est tellement étrange (en bien)

Dans la plupart des langages, le code est du texte fixe. Dans Befunge, le programme peut s’auto‑modifier pendant son exécution : des instructions peuvent écrire de nouveaux caractères dans la grille, changeant ce qui s’exécutera ensuite. Cette capacité d’auto‑modification fait partie de l’identité du langage et peut produire des programmes surprenants et ressemblant à des énigmes.

Ce que ça vous enseigne

Befunge vous pousse vers une pensée orientée flux de données et automates d’état : vous planifiez des trajectoires, les boucles sont des routes littérales et les branchements sont des manœuvres. Parce que plusieurs directions sont naturelles, il est aussi plus facile de penser à des flux parallèles (même si l’interpréteur exécute toujours une instruction à la fois).

Où il est adapté

Befunge brille dans des contextes ludiques : casse‑têtes de programmation, code golf, installations interactives avec un comportement génératif étrange, ou démos où le code fait partie de l’art.

À essayer : un petit transformeur de nombre

Voici un petit programme Befunge‑93 qui lit un chiffre unique et imprime le chiffre doublé :

\\u00262*.

Exécutez‑le dans n’importe quel interpréteur Befunge : tapez un nombre (0–9) et il renvoie le résultat. À partir de là, essayez d’ajouter des flèches de direction (\\u003e \\u003c ^ v) et des cellules supplémentaires pour que le pointeur prenne une « route » au lieu d’une ligne droite.

Hexagony : coder sur une grille hexagonale

Hexagony est exotique parce que votre programme n’est pas une ligne de texte — il est disposé sur une « ruche » hexagonale de cellules. Un pointeur d’instruction se déplace sur cette grille, tournant aux bords et suivant des règles qui ressemblent plus à la navigation d’un plateau de jeu qu’à l’écriture de code typique.

Ce qu’il enseigne (surprenamment bien)

Hexagony vous force à penser spatialement : où une instruction vit importe autant que ce qu’elle fait. C’est donc un excellent moyen de pratiquer :

• Raisonnement spatial : planifier des trajectoires plutôt que des séquences.
• Automates d’état : la direction de déplacement et le comportement des cellules deviennent des "états" à gérer.
• Pensée par contraintes : l’espace limité vous pousse à un contrôle de flux compact et délibéré.

Attentes : amusement d’abord, productivité ensuite

C’est surtout pour l’exploration. Vous ne remplacerez pas Python ou JavaScript par Hexagony au travail, mais vous repartirez avec une meilleure compréhension des interprètes, des pointeurs d’instruction et du contrôle de flux.

À essayer : petite démonstration des règles de déplacement

Commencez par imaginer une petite grille où chaque cellule contient un caractère‑instruction. Placez le pointeur d’instruction sur la cellule de départ avec une direction (une des six possibles sur une grille hexagonale). Puis :

1. Lisez l’instruction de la cellule courante (par ex. changer de direction, effectuer une opération arithmétique, lire/écrire une valeur).
2. Déplacez‑vous vers la cellule suivante dans la direction courante.
3. Quand vous atteignez un bord, le pointeur « wrap » ou tourne selon la géométrie de la grille.

Un bon premier exercice consiste à parcourir un programme qui ne fait que changer de direction et émettre un caractère — juste assez pour sentir comment la navigation est le contrôle de flux. Pour un environnement sûr, utilisez un interpréteur en ligne et l’exécution pas à pas (voir /blog/how-to-try-esoteric-languages-safely).

Wolfram Language : penser par règles à grande échelle

La plupart des langages vous encouragent à décrire des étapes : faire ceci, puis cela, boucler jusqu’à la fin. Wolfram Language est exotique parce que vous pouvez souvent décrire des règles — des relations et des transformations — et laisser le système les appliquer.

Pourquoi c’est exotique

Au cœur, Wolfram Language est symbolique et basé sur des règles. Vous écrivez des motifs qui correspondent à des parties d’une expression, puis vous spécifiez comment les réécrire. Plutôt que de contrôler manuellement le flux, vous vous reposez sur la correspondance de motifs et la transformation pour faire évoluer une expression vers un résultat.

Ce que ça enseigne

Ce style est une introduction pratique au rewriting de termes : le calcul vu comme remplacements répétés. Vous commencez à remarquer que de nombreux "algorithmes" sont juste un petit jeu de règles de réécriture plus une stratégie d’application. Vous développez aussi une intuition pour la correspondance de motifs — pas seulement sur des chaînes, mais sur des expressions structurées.

Quand c’est utile

La programmation par règles brille quand vous modélisez des transformations : simplifier de l’algèbre, réécrire des formules, manipuler des arbres, convertir entre formats, ou exprimer des systèmes où les règles comptent plus que la procédure.

À essayer : un petit système de réécriture

Collez ceci dans Wolfram Language et regardez comment quelques règles produisent des comportements surprenants :

rules = {
  x_ + 0 -\\u003e x,
  0 + x_ -\\u003e x,
  x_ * 1 -\\u003e x,
  1 * x_ -\\u003e x,
  x_ + x_ -\\u003e 2 x
};

expr = (a + 0) + (a + a) * 1;

FixedPoint[# //. rules \\u0026, expr]

Puis modifiez une règle (par exemple, ajoutez une réécriture distributive) et observez comment la « personnalité » du système change.

APL et BQN : la puissance des tableaux et des glyphes

APL et son cousin moderne BQN paraissent « exotiques » parce qu’ils renversent le modèle mental par défaut. Plutôt que de penser en valeurs uniques et en boucles, vous traitez tout comme un tableau (une liste, une table ou des tenseurs), et la plupart des opérations s’appliquent automatiquement sur des collections entières.

Pourquoi c’est exotique : les tableaux d’abord, la diffusion partout

Dans les langages classiques, ajouter un nombre à une liste nécessite une boucle ou une fonction auxiliaire. En APL/BQN, « ajouter 10 » peut signifier « ajouter 10 à chaque élément », et le langage rend cette interprétation naturelle. Ce comportement de broadcasting est puissant — mais le vrai choc vient de la notation : des symboles compacts ("glyphes") représentent des opérations courantes, si bien que les programmes peuvent paraître denses et mathématiques.

Ce que ça enseigne : penser en vecteurs et concision délibérée

Travailler en APL/BQN vous entraîne à poser les questions : « Quelle est la forme de mes données ? » et « Puis‑je exprimer ceci comme une transformation d’un tableau entier ? » Vous remplacerez souvent des procédures étape par étape par un petit nombre d’opérations sur des structures de données : reshape, sort, group, reduce (somme), scan (totaux cumulés), et produits externes.

Où ça excelle : analytique, finance, simulation

Si votre travail implique de manipuler des colonnes, des matrices et des séries temporelles, les langages par tableaux peuvent être remarquablement expressifs. C’est pourquoi ils ont un ancrage historique en finance et en calcul scientifique, et pourquoi BQN attire des développeurs voulant les super‑pouvoirs des tableaux avec une sensation plus moderne.

À essayer : réécrire une boucle en transformées de tableaux

Choisissez une tâche familière — normaliser une liste de nombres ou calculer une moyenne mobile — et écrivez‑la deux fois : une fois avec une boucle, une fois comme transformations sur des tableaux entiers. Même si les symboles semblent étrangers, l’exercice vous apprendra à voir le calcul comme un flux de données plutôt que comme un flux de contrôle.

J et K : langages de tableaux denses et composables

J et K sont « exotiques » parce qu’ils vous encouragent à penser en tableaux entiers (listes, tables) et en compositions plutôt qu’en instructions pas à pas. Plutôt que d’écrire des boucles et des variables temporaires, vous construisez des tuyaux de petites fonctions — souvent si compacts qu’ils ressemblent à de la ponctuation.

Pourquoi c’est exotique : programmation par composition et point‑free

Ces deux langages sont conçus pour chaîner des opérations : prenez des données, transformez‑les, réduisez‑les, reshapez‑les. J mise sur la programmation "tacite" (point‑free) où vous définissez le comportement sans nommer les entrées. K (et son proche parent q dans kdb+) est tout aussi terse et pensé pour des transformations de données rapides.

Ce que ça enseigne : programmation tacite et style point‑free

Passer même une heure avec J/K change votre regard sur les autres langages : vous commencez à demander « Quelle est la transformation ? » plutôt que « Quelle est la boucle ? » Vous apprenez aussi à lire des programmes comme des compositions — comme en mathématiques — où la structure du pipeline est l’explication.

Où ça brille : transformations de données et solutions élégantes

Ces langages excellent pour « prendre cette collection et calculer ce résumé » : classement, groupement, normalisation, filtrage et analyses exploratoires rapides. Ils sont particulièrement gratifiants quand beaucoup de code dans d’autres langages serait du boilerplate.

À essayer : construire un mini‑pipeline sans variables

En J, essayez de définir un pipeline de normalisation (min‑max) sans nommer l’entrée :

norm =: (] - \\u003c./) % (\\u003e./ - \\u003c./)
norm 3 10 5 7

Ou un petit pipeline texte — compter les mots dans une chaîne :

#@;: 'J makes pipelines feel like algebra'

Ne vous inquiétez pas si les symboles semblent denses au début — cette friction initiale a pour but de vous forcer à voir les opérations sur les données comme des blocs de construction composables.

Forth et Factor : la pile comme langage

Forth et Factor paraissent « exotiques » car vous n’écrivez pas d’expressions comme en Python ou JavaScript. Vous écrivez principalement des séquences d’opérations sur la pile : empiler des valeurs, appliquer un mot (fonction) et laisser des résultats sur la pile pour le mot suivant.

Pourquoi c’est exotique

Dans un langage à pile, l’ordre fait la syntaxe. Un petit changement de séquence change le sens, et il y a moins de « noms » visibles (variables) sur la page. Forth est célèbre pour sa minimalité, souvent implémentée avec un noyau très petit. Factor conserve le modèle de pile mais ajoute une bibliothèque standard moderne, des outils et une sensation plus structurée.

Ce que ça enseigne

Vous apprenez comment fonctionnent les machines à pile et pourquoi elles sont attrayantes pour les interprètes et machines virtuelles. Vous obtenez aussi une leçon pratique sur la composition : construire de petits mots qui s’emboîtent proprement, car garder la pile équilibrée impose de la discipline.

Avantages en projets réels

Parce que le noyau peut être petit, les systèmes de type Forth sont faciles à embarquer dans des appareils, des jeux et des scripts où l’on veut un langage de commande compact. Factor peut être un terrain de jeu pour construire rapidement des programmes composables.

À essayer

Commencez par l’arithmétique et la manipulation de la pile (dupliquer, échanger des valeurs). Ensuite, construisez un petit REPL calculatrice : lire un token, empiler des nombres, exécuter des mots comme + et *, et afficher la pile. Si cela vous plaît, étendez‑le en mini‑interpréteur avec un dictionnaire de mots définis par l’utilisateur.

Prolog et Datalog : poser des questions et obtenir des réponses

La plupart des langages vous demandent d’expliquer comment faire quelque chose : boucle ici, branchement là, mise à jour de variable. Prolog et Datalog inversent la perspective. Vous décrivez des faits et des règles, puis vous posez des questions — et le système cherche des réponses.

Pourquoi ils sont « exotiques »

Au lieu d’un flux de contrôle, vous écrivez des règles logiques. Un programme Prolog ressemble souvent à un petit ensemble de lois sur un monde, plus des requêtes. En interne, Prolog utilise la unification (appariement de motifs) et le backtracking (essayer des alternatives) pour trouver des solutions.

Datalog est un proche parent : généralement plus restreint (pas de termes complexes de la même façon), mais excellent pour l’évaluation de règles à l’échelle et le raisonnement de type base de données.

Ce que ça enseigne

Travailler en style déclaratif impose un modèle mental différent :

• Penser en contraintes et relations, pas en étapes.
• Séparer les connaissances (faits) du raisonnement (règles).
• Voir comment un petit jeu de règles peut générer de nombreuses solutions valides.

Ces idées apparaissent bien au‑delà des langages ésotériques — moteurs de règles, systèmes de politique, planificateurs de requêtes et recherches en langage.

Où ça excelle

Les langages logiques sont particulièrement adaptés à la planification, aux règles de configuration, aux bases de connaissances et à la résolution d’énigmes — partout où l’objectif est de « trouver une solution qui satisfait ces conditions ».

À essayer : un petit arbre généalogique

parent(alex, sam).
parent(sam, riley).

grandparent(X, Y) :- parent(X, Z), parent(Z, Y).

Interrogez ensuite :

?- grandparent(alex, Who).

Vous n’avez pas écrit de boucle ; vous avez posé une question. Ce changement de perspective est la vraie leçon — et pourquoi ces langages de niche restent frais en 2025.

Rust : des règles de sécurité inhabituelles avec des bénéfices concrets

Rust peut sembler "exotique" non parce qu’il est obscur, mais parce qu’il vous demande d’adopter un nouveau modèle mental : la possession (ownership). Plutôt que de compter sur un ramasse‑miettes (Java, Python) ou de vous fier à la libération manuelle (C), Rust impose des règles sur qui « possède » une valeur et comment elle peut être partagée.

Pourquoi c’est exotique : ownership et emprunts

Le borrow checker est un arbitre à la compilation. Il empêche de nombreuses erreurs courantes — utilisation après libération, doubles libérations, et conditions de concurrence — en rejetant du code potentiellement dangereux. Ça peut surprendre au début : vous savez peut‑être ce que vous voulez faire, mais Rust exige une preuve.

Ce que ça enseigne : sécurité sans ramasse‑miettes

La grande leçon de Rust est que performance et sécurité ne sont pas forcément antagonistes. Vous commencez à penser en durées de vie, flux de données explicites et frontières claires entre « propriétaire unique » et « accès partagé ». Même si vous ne déployez jamais Rust, ces habitudes se transfèrent à d’autres langages.

Où il excelle

Rust est un choix pragmatique pour les outils système, utilitaires en ligne de commande, moteurs de jeux, projets embarqués et services sensibles à la performance — des endroits où la vitesse compte et où les plantages coûtent cher.

À essayer : traduire un petit programme et observer les garanties

Prenez un petit script que vous connaissez bien (compteur de mots, nettoyeur CSV, renommage de fichiers). Implementez‑le en Rust, puis introduisez volontairement un bug :

• Conserver une référence à une chaîne puis tenter de modifier la chaîne.
• Partager une valeur entre threads sans synchronisation.

Rust refusera souvent la compilation tant que le comportement risqué n’est pas corrigé. Traitez les messages d’erreur comme une lecture guidée : ils expliquent quelle règle vous avez enfreinte et suggèrent généralement une structure plus sûre.

Q# et Qiskit : la programmation quantique accessible

La programmation quantique semble exotique parce que vous ne décrivez pas tant une séquence d’étapes que vous décrivez un circuit quantique : qubits, portes et mesures. Plutôt que « la fonction renvoie X », vous obtenez souvent des probabilités — exécutez un programme plusieurs fois et vous pouvez obtenir des résultats différents.

Pourquoi c’est exotique

Q# (Microsoft) et Qiskit (IBM) sont construits autour d’opérations de circuit et de mesures. Vous écrivez du code qui crée la superposition et l’intrication, puis qui la « collapse » en mesurant. Cet état d’esprit est très différent des applications classiques.

Ce que ça enseigne

Même si vous touchez rarement du matériel quantique réel, ces outils rendent concrets des concepts clés :

• Superposition : un qubit peut représenter un mélange de 0 et 1 jusqu’à la mesure.
• Intrication : des qubits peuvent être corrélés de sorte que leurs résultats le sont aussi.
• Résultats probabilistes : les sorties sont des distributions, pas des valeurs uniques.

Réalité (les simulateurs sont la norme)

La plupart des personnes exécutent des programmes quantiques sur des simulateurs. Les dispositifs réels ont du bruit, des files d’attente et des contraintes. Les simulateurs restent utiles : ils vous apprennent le modèle mental sans lutter contre les particularités du matériel.

À essayer : un petit circuit sur simulateur (Qiskit)

Ceci crée deux qubits intriqués (une paire de Bell) et les mesure :

from qiskit import QuantumCircuit
from qiskit_aer import AerSimulator

qc = QuantumCircuit(2, 2)
qc.h(0)
qc.cx(0, 1)
qc.measure([0, 1], [0, 1])

sim = AerSimulator()
result = sim.run(qc, shots=1000).result()
print(result.get_counts())

Vous verrez typiquement surtout 00 et 11, ce qui provoque le "aha" : les qubits se comportent comme une paire, pas comme deux bits indépendants.

Comment choisir votre prochain langage exotique

Choisir un langage exotique est plus simple si vous commencez par un objectif. Certains langages enseignent des idées (logique, tableaux, pensée quantique), d’autres enseignent de la discipline (règles de sécurité), et certains sont simplement des contraintes ludiques qui aiguisent la résolution de problèmes.

Choisir selon ce que vous voulez apprendre

• Théorie & nouveaux modèles mentaux : Prolog/Datalog (requêtes), Wolfram Language (basé sur des règles), outils quantiques (Q#/Qiskit).
• Expressivité mathématique : APL/BQN, J/K (pensée par tableaux et composition concise).
• Sécurité & habitudes d’ingénierie : Rust (ownership et emprunts).
• Contraintes ludiques : Brainfuck, Whitespace, Befunge, Hexagony.

Si vous hésitez, prenez celui qui vous met un peu mal à l’aise mais reste abordable — vous voulez de la friction, pas de la frustration.

Parcours d’apprentissage léger (1 heure → 1 jour → 1 semaine)

Intro 1 heure :

Lisez un court tutoriel et exécutez 3–5 petits exemples. L’objectif est de comprendre à quoi ressemble le code et comment l’exécuter.

Projet 1 jour :

Construisez quelque chose de suffisamment petit pour être fini. Bonnes options :

• Un mini‑interpréteur pour un sous‑ensemble du langage (ou une VM façon Brainfuck).
• Un pretty‑printer/visualiseur (idéal pour Befunge/Hexagony).
• Un résolveur d’énigmes (les langages logiques brillent ici).

Plongée 1 semaine :

Rebâtissez le même projet avec une meilleure structure : tests, messages d’erreur, documentation et optimisations. C’est là que les forces et compromis d’un langage deviennent évidents.

Si vous voulez accélérer la phase « projet 1 jour », vous pouvez utiliser Koder.ai pour esquisser un petit exécuteur web (interface React + backend Go + PostgreSQL si besoin) à partir d’un simple brief en chat, puis itérer en mode planning et exporter le code source quand c’est prêt. C’est un moyen facile de transformer la curiosité en un playground exécutable et partageable.

Où aller ensuite

Pour plus d’expérimentations pratiques et d’articles, consultez /blog.

Si vous voulez du contexte sur l’outillage — éditeurs, runners, sandboxes ou workflows d’équipe — voyez /pricing pour décider de ce qui vous ferait pratiquer plus régulièrement.