Situation réelle

GraphQL fait beaucoup parler depuis quelques années, présenté comme le successeur de REST. Mais est-ce vraiment le cas ? Après avoir implémenté les deux approches en production, voici un guide pragmatique pour faire le bon choix.

Ce que j’ai observé : la promesse GraphQL vs la réalité terrain. Ce qu’on vous vend (“Plus d’overfetching/underfetching”, “Un seul endpoint pour tout”, “Les clients demandent exactement ce dont ils ont besoin”). La réalité en production (Complexité mise en cache accrue, N+1 queries si pas bien géré, Courbe apprentissage équipe, Coût monitoring debugging plus élevé). La vérité : REST n’est pas mort, GraphQL n’est pas solution miracle, L’hybride souvent meilleure approche. Mon conseil : Commencez simple REST, Identifiez pain points réels, Introduisez GraphQL progressivement si besoin, Mesurez impact métriques métier. En 2025, le débat REST vs GraphQL est dépassé. La vraie question est : quelle combinaison résout mieux vos problèmes spécifiques ?

Le faux problème

Le faux problème serait de croire qu’il faut choisir entre REST et GraphQL de manière exclusive. En réalité, REST et GraphQL sont des outils différents pour résoudre des problèmes différents. L’hybride est souvent la meilleure approche : Commencez simple REST, Identifiez pain points réels, Introduisez GraphQL progressivement si besoin, Mesurez impact métriques métier. Cette approche progressive facilite l’adoption.

Un autre faux problème : penser que GraphQL est toujours meilleur que REST. En réalité, GraphQL a ses avantages (Agrégation multi-sources complexe, Applications mobiles contraintes réseau, Frontend complexe multiples vues données) mais aussi ses inconvénients (Complexité mise en cache accrue, N+1 queries si pas bien géré, Courbe apprentissage équipe, Coût monitoring debugging plus élevé). REST excelle pour (APIs publiques third-party Caching HTTP natif CDN browser cache Standards bien établis OpenAPI/Swagger Outils debugging universels curl Postman Pas limite requête complexe, CRUD simple prévisible Si ressources bien définies stables GET /users/123 PUT /users/123 DELETE /users/123 Pas besoin GraphQL, Équipe junior contraintes temps REST nécessite moins montée compétence Concepts simples HTTP verbs status codes Debugging facile Moins choix architecturaux faire). Cette distinction aide à choisir selon contexte.

Le vrai enjeu CTO

Le vrai enjeu est de comprendre quand chaque approche fait sens :

Quand REST meilleur choix : APIs publiques third-party (REST excelle APIs publiques car Caching HTTP natif CDN browser cache Standards bien établis OpenAPI/Swagger Outils debugging universels curl Postman Pas limite requête complexe Exemple concret Stripe Twilio GitHub utilisent REST APIs publiques). CRUD simple prévisible (Si ressources bien définies stables REST Simple clair GET /users/123 PUT /users/123 DELETE /users/123 Pas besoin GraphQL). Équipe junior contraintes temps (REST nécessite moins montée compétence Concepts simples HTTP verbs status codes Debugging facile Moins choix architecturaux faire). Ces cas justifient REST.

Quand GraphQL devient pertinent : Agrégation multi-sources complexe (GraphQL brille agrégez plusieurs sources query DashboardData user id “123” name orders limit 5 id total items product name category recommendations products id name En REST Cela nécessiterait 4-5 appels API + logique côté client). Applications mobiles contraintes réseau (Réduire nombre requêtes critique mobile Latence réseau variable 3G/4G/5G Batterie économisée Bande passante limitée Cas réel App mobile client e-commerce passée 12 requêtes à 1 seule GraphQL réduisant temps chargement 40%). Frontend complexe multiples vues données (Dashboard complexe nécessite données multiples sources GraphQL permet requête unique plutôt que 5-10 appels REST). Ces cas justifient GraphQL.

Pièges éviter : Piège GraphQL n°1 N+1 queries (Sans DataLoader N+1 queries query users id orders Query par user Solution Toujours utiliser DataLoader équivalent). Piège GraphQL n°2 Queries trop complexes (Limiter profondeur complexité Dans config Apollo Server validationRules depthLimit 5 Max 5 niveaux createComplexityLimitRule 1000 Max 1000 complexité). Piège REST n°1 Overfetching systématique (Ne pas hésiter créer endpoints spécialisés Au lieu GET /users/123 retourne TOUT GET /users/123/profile Données profil only GET /users/123/orders Commandes only GET /users/123/summary Vue résumée). Piège REST n°2 Trop endpoints custom (Équilibrer générique spécialisé Mauvais GET /users/123/orders/last-week/with-products-and-reviews Bon GET /users/123/orders?since=2025-08-15&include=products,reviews). Ces pièges peuvent être évités avec bonnes pratiques.

Cadre de décision

Voici les principes qui m’ont aidé à choisir entre REST et GraphQL :

1. REST meilleur choix pour APIs publiques CRUD simple équipe junior
APIs publiques third-party (REST excelle APIs publiques car Caching HTTP natif CDN browser cache Standards bien établis OpenAPI/Swagger Outils debugging universels curl Postman Pas limite requête complexe Exemple concret Stripe Twilio GitHub utilisent REST APIs publiques). CRUD simple prévisible (Si ressources bien définies stables REST Simple clair GET /users/123 PUT /users/123 DELETE /users/123 Pas besoin GraphQL). Équipe junior contraintes temps (REST nécessite moins montée compétence Concepts simples HTTP verbs status codes Debugging facile Moins choix architecturaux faire). Ces cas justifient REST.

2. GraphQL devient pertinent agrégation multi-sources applications mobiles frontend complexe
Agrégation multi-sources complexe (GraphQL brille agrégez plusieurs sources query DashboardData user id “123” name orders limit 5 id total items product name category recommendations products id name En REST Cela nécessiterait 4-5 appels API + logique côté client). Applications mobiles contraintes réseau (Réduire nombre requêtes critique mobile Latence réseau variable 3G/4G/5G Batterie économisée Bande passante limitée Cas réel App mobile client e-commerce passée 12 requêtes à 1 seule GraphQL réduisant temps chargement 40%). Frontend complexe multiples vues données (Dashboard complexe nécessite données multiples sources GraphQL permet requête unique plutôt que 5-10 appels REST). Ces cas justifient GraphQL.

3. Éviter pièges GraphQL REST
Piège GraphQL n°1 N+1 queries (Sans DataLoader N+1 queries query users id orders Query par user Solution Toujours utiliser DataLoader équivalent). Piège GraphQL n°2 Queries trop complexes (Limiter profondeur complexité Dans config Apollo Server validationRules depthLimit 5 Max 5 niveaux createComplexityLimitRule 1000 Max 1000 complexité). Piège REST n°1 Overfetching systématique (Ne pas hésiter créer endpoints spécialisés GET /users/123/profile Données profil only GET /users/123/orders Commandes only GET /users/123/summary Vue résumée). Piège REST n°2 Trop endpoints custom (Équilibrer générique spécialisé Bon GET /users/123/orders?since=2025-08-15&include=products,reviews plutôt que GET /users/123/orders/last-week/with-products-and-reviews). Ces pièges peuvent être évités avec bonnes pratiques.

4. Approche hybride souvent meilleure
L’hybride souvent meilleure approche (Commencez simple REST, Identifiez pain points réels, Introduisez GraphQL progressivement si besoin, Mesurez impact métriques métier). Cette approche progressive facilite l’adoption plutôt que choix exclusif.

5. Mesurer métriques succès
Performance (Temps réponse p50/p95/p99, Nombre requêtes par page, Taille payload compression). Developer Experience (Temps ajout nouvelle feature, Nombre bugs liés API, Satisfaction équipe sondages). Coûts (Coût infrastructure compute réseau, Temps développement, Dette technique). Ces métriques permettent de mesurer impact choix.

Retour terrain

Ce que j’ai observé dans différentes APIs :

Ce qui fonctionne : REST meilleur choix APIs publiques CRUD simple équipe junior (APIs publiques third-party REST excelle Caching HTTP natif Standards bien établis OpenAPI/Swagger Outils debugging universels Exemple Stripe Twilio GitHub utilisent REST, CRUD simple prévisible REST Simple clair GET /users/123 PUT /users/123 DELETE /users/123 Pas besoin GraphQL, Équipe junior contraintes temps REST nécessite moins montée compétence Concepts simples Debugging facile) justifie REST. GraphQL devient pertinent agrégation multi-sources applications mobiles frontend complexe (Agrégation multi-sources complexe GraphQL brille agrégez plusieurs sources En REST Cela nécessiterait 4-5 appels API + logique côté client, Applications mobiles contraintes réseau Réduire nombre requêtes critique mobile Cas réel App mobile client e-commerce passée 12 requêtes à 1 seule GraphQL réduisant temps chargement 40%, Frontend complexe multiples vues données GraphQL permet requête unique plutôt que 5-10 appels REST) justifie GraphQL. Approche hybride (Commencez simple REST Identifiez pain points réels Introduisez GraphQL progressivement si besoin Mesurez impact métriques métier) facilite adoption.

Ce qui bloque : GraphQL dès début sans besoins réels (Agrégation multi-sources complexe pas nécessaire Applications mobiles contraintes réseau pas nécessaire Frontend complexe multiples vues données pas nécessaire). Résultat : complexité mise en cache accrue, N+1 queries si pas bien géré, courbe apprentissage équipe, coût monitoring debugging plus élevé. Mieux vaut REST meilleur choix APIs publiques CRUD simple équipe junior (APIs publiques third-party REST excelle, CRUD simple prévisible REST Simple clair, Équipe junior contraintes temps REST nécessite moins montée compétence). REST pour tout même agrégation complexe (Agrégation multi-sources complexe nécessiterait 4-5 appels API + logique côté client). Résultat : nombre requêtes élevé, logique côté client complexe, performance dégradée. Mieux vaut GraphQL devient pertinent agrégation multi-sources complexe (GraphQL brille agrégez plusieurs sources query DashboardData En REST Cela nécessiterait 4-5 appels API + logique côté client).

Métriques succès : Performance (Temps réponse p50/p95/p99, Nombre requêtes par page, Taille payload compression). Developer Experience (Temps ajout nouvelle feature, Nombre bugs liés API, Satisfaction équipe sondages). Coûts (Coût infrastructure compute réseau, Temps développement, Dette technique). Ces métriques permettent de mesurer l’impact du choix.

Erreurs fréquentes

GraphQL dès début sans besoins réels
Agrégation multi-sources complexe pas nécessaire Applications mobiles contraintes réseau pas nécessaire Frontend complexe multiples vues données pas nécessaire. Résultat : complexité mise en cache accrue, N+1 queries si pas bien géré, courbe apprentissage équipe, coût monitoring debugging plus élevé. Mieux vaut REST meilleur choix APIs publiques CRUD simple équipe junior (APIs publiques third-party REST excelle, CRUD simple prévisible REST Simple clair, Équipe junior contraintes temps REST nécessite moins montée compétence).

REST pour tout même agrégation complexe
Agrégation multi-sources complexe nécessiterait 4-5 appels API + logique côté client. Résultat : nombre requêtes élevé, logique côté client complexe, performance dégradée. Mieux vaut GraphQL devient pertinent agrégation multi-sources complexe (GraphQL brille agrégez plusieurs sources query DashboardData En REST Cela nécessiterait 4-5 appels API + logique côté client).

Pièges GraphQL non évités
N+1 queries sans DataLoader Queries trop complexes sans limites. Résultat : performance dégradée, coûts élevés. Mieux vaut éviter pièges GraphQL (Toujours utiliser DataLoader équivalent, Limiter profondeur complexité depthLimit 5 createComplexityLimitRule 1000).

Si c’était à refaire

Avec le recul, voici ce que je ferais différemment :

Commencer simple REST systématiquement
Plutôt que GraphQL dès début, commencer simple REST systématiquement (APIs publiques third-party REST excelle Caching HTTP natif Standards bien établis OpenAPI/Swagger, CRUD simple prévisible REST Simple clair GET /users/123 PUT /users/123 DELETE /users/123, Équipe junior contraintes temps REST nécessite moins montée compétence). Cette approche simple facilite l’adoption.

Introduire GraphQL progressivement si besoin
Plutôt que GraphQL dès début, introduire GraphQL progressivement si besoin (Identifiez pain points réels Agrégation multi-sources complexe Applications mobiles contraintes réseau Frontend complexe multiples vues données, Introduisez GraphQL progressivement si besoin, Mesurez impact métriques métier). Cette approche progressive facilite l’adoption.

Mettre en place métriques succès dès le début
Plutôt que supposer que ça fonctionne, mettre en place métriques succès dès le début (Performance Temps réponse p50/p95/p99 Nombre requêtes par page Taille payload compression, Developer Experience Temps ajout nouvelle feature Nombre bugs liés API Satisfaction équipe sondages, Coûts Coût infrastructure compute réseau Temps développement Dette technique). Ces métriques permettent de mesurer l’impact du choix.

Pour approfondir

Pour approfondir, tu peux aussi consulter les pages piliers du site ou les guides mis à disposition.