Arrête de penser, commence à coder : le piège de l'overthinking
Pourquoi ça compte pour toi
Que tu codes, designs ou construises, tu peux te perdre en recherche « responsable » au lieu de créer. Le vrai apprentissage vient du faire, pas du lire. Et définir des critères de succès clairs (minimalistes) est ton meilleur antidote.
Ce qu'il faut retenir
- 1.Deux chemins : soit tu fonces et ça marche, soit tu explores trop et tu meubles l'inaction avec de la recherche.
- 2.Des critères de succès flous entretiennent le tunnel de l'overthinking. Sois précis : pour qui ? pour quoi exactement ?
- 3.YAGNI (You Ain't Gonna Need It) frappe deux fois : une à la conception, une quand tu ajoutes des fonctionnalités « parce que la lib les propose ».
Tu galères avec le jargon ?
Lis la version réécrite en mode débutant — toutes les idées, sans le jargon.
Le piège classique : recherche vs création
Kevin Lynagh (dev Clojure, créateur) décrit deux trajectoires pour ses projets :
Trajectoire 1 : il fonce, itère un peu, ça marche. Exemple : une étagère murale en bois + supports 3D imprimés en un weekend avec un ami. Succès clair : passer du temps ensemble en créant.
Trajectoire 2 : il cherche les outils existants, trouve 10 solutions qui font plus que ce qu'il veut, se demande s'il devrait s'appuyer dessus, en améliorer une, utiliser la plus populaire... et il passe 4 heures sans avoir avancé ni pris du plaisir.
La clé ? Un critère de succès nettement défini et minimaliste. Avec l'étagère, c'était : « créer avec un ami ». Fini. Pas besoin de l'étagère la plus fonctionnelle du monde.
Le YAGNI en double coup
Plus sournois : tu utilises une lib parce qu'elle est bonne, elle propose des fonctionnalités avancées (ex : ancres de recherche dans les chemins de fichier), tu te demandes si tu devrais les exploiter...
Résultat ? Plusieurs heures à mettre en place une fonction dont tu n'auras jamais l'usage. Puis tu la jettes.
Lynagh appelle ça la « conservation du scope creep » : plus tu vas vite (avec une IA ou en binôme), plus tu ajoutes de brindilles inutiles. C'est un vrai problème des workflows « supervisé par humain + LLM ».
Structural diffing : la vraie tangente
Il finit sur un sujet qu'il a approfondi par curiosité : les outils de diff sémantique (pas juste ligne par ligne). Contexte intéressant, mais hors scope de cet article et tronqué dans la source.
Leçon actionnelle
Avant de lancer un projet :
- ▸Écris un critère de succès débile-simple. Pas « faire le meilleur outil X », mais « résoudre mon problème personnel en Y heures ».
- ▸Évite la recherche « responsable » qui devient auto-sabotage. Une heure max sur les solutions existantes, sinon tu perds.
- ▸Accepte que ça sera « mauvais » : mieux une première version finie et imparfaite qu'un éternel chantier élégant.
Et concrètement pour toi ?
Choisis ton profil — la lecture de l'article change selon qui tu es.
Pour toi, essaie un outil IA concrètement cette semaine (ChatGPT, Midjourney, Claude) au lieu de lire des analyses. Tu comprendras vraiment ses limites et sa valeur réelle en 30 minutes de jeu.
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