Le Rift, le Vive et le PlayStation VR sont arrivés sur le marché en 2016. En réalité virtuelle, une image en retard n’est pas seulement un accroc visuel : l’oreille interne détecte un mouvement que l’image confirme trop tard. La latence et la stabilité font partie du confort.

Le casque mesure rotation et position avec capteurs inertiels et systèmes externes. L’application simule la scène, rend une image par œil, applique la distorsion des lentilles et envoie l’écran. Du mouvement de tête aux photons, chaque étape consomme le budget.

Tenir 90 images par seconde

À 90 Hz, une image dispose d’environ 11,1 ms. Un budget peut contenir :

1. lire la pose la plus récente;
2. simuler physique et animation;
3. préparer les commandes CPU;
4. rendre œil gauche et droit;
5. appliquer distorsion et composition;
6. présenter avant le prochain balayage.

Les deux yeux partagent la scène mais demandent des vues différentes. Les shaders, ombres et effets doivent être conçus pour le budget. Une moyenne de 90 FPS cache une pause de 80 ms; le 99e percentile et les images manquées sont plus importants.

Le système peut reprojeter une image précédente selon la nouvelle rotation de tête pour masquer un retard. Cette technique réduit l’inconfort, sans inventer correctement les objets qui ont bougé ou la translation manquante. Elle est un repli, pas une excuse pour surcharger le rendu.

La performance doit se dégrader proprement

Une stratégie dynamique réduit résolution ou effets lorsque le GPU approche la limite. Elle protège la cadence avant la qualité. Le chargement d’une texture et la collecte mémoire se font hors de la boucle critique. Les assets sont préchargés ou transmis par petits lots.

Le tracking peut perdre une caméra ou rencontrer une surface réfléchissante. Le logiciel affiche une frontière, ralentit ou met la scène en pause plutôt que laisser la vue dériver. Une calibration de l’espace évite murs et câbles. Les personnes sensibles ont mouvement réduit, téléportation et réglages de confort.

La télémétrie suit temps CPU/GPU, images reprojetées, pertes de tracking et modèle matériel, sans enregistrer inutilement les mouvements personnels détaillés. Les crashs doivent conserver assez de contexte pour reproduire la scène.

Mesurer le temps motion-to-photon

Je filmerais une DEL déclenchée par le capteur en même temps que le changement à l’écran avec une caméra haute vitesse. Le nombre d’images entre mouvement et photon donne une mesure de bout en bout qui inclut capteur, USB, moteur, GPU et affichage. Le profileur interne décompose ensuite cette durée. Une amélioration du rendu ne sert pas si la file d’affichage ajoute deux images. Le test est répété avec plusieurs charges et modes de reprojection, puis on suit le pire cas. Cette mesure relie le budget technique à la sensation physique et permet de vérifier une optimisation autrement que par le compteur FPS.

Je profilerais sur le matériel minimal, dans la scène la plus chargée, après une longue session. Chaque feature reçoit un coût et une façon de se réduire. La VR rend visible une pratique générale : le budget de performance est une exigence utilisateur, pas une optimisation qu’on reporte après le design.