Fil rouge — Team Helvetia (version Interface)

"Une bibliothèque fonctionnelle est pure par conception. Si .Normalize() modifiait la série en place, chaque consommateur de ces données se comporterait de manière imprévisible. L'immutabilité n'est pas une contrainte — c'est ce qui rend la composition possible."

Team Helvetia est une organisation esport suisse fictive participant à trois jeux compétitifs. Le coaching staff analyse les performances de toute l'équipe pour préparer les playoffs.

Ce fil rouge couvre exactement les mêmes concepts FP que le fil rouge esport — sans la généricité. L'interface IMatchData joue le rôle que <T> joue dans DataSeries<T> : c'est le point de variation, le contrat commun à tous les types de matchs.

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Pourquoi cette version ?

Dans le fil rouge esport, deux abstractions sont introduites simultanément :

• la généricité (DataSeries<T>, DataPoint<T>, Transform<TResult>)
• les concepts FP (HOF, closures, paresse, pureté, récursion)

esportEasy supprime la couche générique : les types sont concrets et lisibles. La même progression pédagogique, avec moins de bruit syntaxique au départ.

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L'équipe

Le roster désigne la liste officielle des joueurs alignés par une organisation esport.

Joueur	Jeu	Rôle	Ville
Léa	Valorant	Duelist	Lausanne
Raphaël	CS2	Rifler	Genève
Noé	LoL	Support	Berne
Dylan	Valorant	Controller	Fribourg
Kiara	CS2	AWPer	Zurich

Les données de Léa couvrent toute la saison. Raphaël, Noé, Dylan et Kiara n'ont rejoint l'équipe qu'en cours de saison — leurs matchs précédents seront simulés en exercice 02.

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Architecture du projet

┌──────────────────┐   utilise    ┌─────────────────────────────┐
│    EsportApp     │ ───────────► │   MatchSeries               │
│  (console app)   │              │ + StatSeries                │
│ connaît l'esport │              │   (class library)           │
│ parse les args   │              │   contrat : IMatchData      │
└──────────────────┘              └─────────────────────────────┘

Solution/
  DataSeries/                   ← Bibliothèque réutilisable (class library)
    IMatchData.cs               — contrat commun à tous les types de matchs
    MatchSeries.cs              — série de IMatchData (remplace DataSeries<Match>)
    StatSeries.cs               — série de doubles (remplace DataSeries<double>)
    StatSeriesExtensions.cs     — ajouté en exercice 06
  EsportApp/                    ← Application principale (console app)
    Program.cs                  — charge les CSV, utilise MatchSeries, affiche les résultats
    ValorantMatch.cs            — implémente IMatchData
    Cs2Match.cs                 — implémente IMatchData
    LolMatch.cs                 — implémente IMatchData
    MatchGenerator.cs           — générateur de données aléatoires (exercice 02)

Pourquoi cette séparation ?

• MatchSeries ne connaît que IMatchData — les types concrets restent dans EsportApp
• EsportApp connaît le domaine et délègue le traitement
• Les méthodes de la bibliothèque doivent être pures — raison explorée en exercice 07

Deux jeux, même pipeline

// Dataset 1 : Valorant — matchs de Léa et Dylan
var valorant = MatchSeries.FromCsv("valorant.csv", cols => new ValorantMatch(...));

// Dataset 2 : CS2 — matchs de Raphaël et Kiara
var cs2 = MatchSeries.FromCsv("cs2.csv", cols => new Cs2Match(...));

// Même pipeline, types différents — c'est le rôle de l'interface
var result = valorant
    .Filter(m => m.Won)
    .Extract(m => (m.Kills + m.Assists) / (double)(m.Deaths == 0 ? 1 : m.Deaths))
    .Statistics();

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Comparaison avec esport

esport	esportEasy	Trade-off
DataPoint<T> — valeur + date dans un wrapper	Date est un champ de IMatchData	Plus simple, mais IMatchData doit toujours avoir Date
DataSeries<T> — fonctionne pour tout T	MatchSeries — uniquement IMatchData	Pas de réutilisation cross-domaine (météo, bourse...)
Transform<TResult>(Func<T,TResult>) → DataSeries<TResult>	Extract(Func<IMatchData,double>) → StatSeries	Seulement des extractions vers double, pas vers un type arbitraire
Fold<TResult>(seed, combiner) — accumulateur générique	Fold(double, Func<double,double,double>) — doubles seulement	Plus simple, mais ne peut pas accumuler vers un type non-double
Réutilisable pour météo (même DataSeries<double>)	Météo nécessiterait une interface séparée	Moindre réutilisabilité

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Données disponibles

Les données sont partagées avec le fil rouge esport — aucune duplication :

../esport/data/
  valorant.csv    — 25 matchs, joueurs : Léa + Dylan
  cs2.csv         — 25 matchs, joueurs : Raphaël + Kiara
  lol.csv         — 25 matchs, joueur : Noé
  roster.csv      — les 5 membres de Team Helvetia

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Plan des activités

Exercice	Thème	Concepts FP
01-equipe-interface	IMatchData + MatchSeries.From	Immutabilité, interface
02-recrues-generation	FromCsv + génération aléatoire	HOF, closures, paresse
03-tri-filter	.Filter() + .RemoveOutliers() + paresse	HOF, closures, paresse
04-performance-map	.Extract() + StatSeries.Normalize() + .Smooth()	Map, composition
05-classement-fold	.Fold() + .Statistics() + .SlidingWindow()	Fold universel
06-rapport-dsl	Extensions fluentes + DSL	Composition f ∘ g, DSL
07-audit-purete	Audit de pureté + records + with + .Snapshot()	Pureté, transparence réf.
08-tournoi-recursion	.Decompose() récursif + bracket de tournoi	Récursion, lien avec Fold

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Pour la version complète avec généricité → esport