La loi de Moore
Le nombre de transistors sur une puce double environ tous les deux ansEn 1965, Gordon Moore, futur cofondateur d’Intel, observe que la densité des puces double à rythme régulier. Il prévoit que ça durera dix ans. Ça a duré soixante. Ce n’est pas une loi de la nature mais une prophétie que toute l’industrie s’est organisée pour tenir. Le piège pour le cerveau : une croissance qui double paraît plate, puis verticale. Mets les vraies puces sur un graphique et regarde.
Indice : 2 × 2 × 2… dix fois, ça fait combien ?
Kodak invente l’appareil photo numérique… et le range
En 1975, Steven Sasson, jeune ingénieur de Kodak, assemble le premier appareil photo numérique : 0,01 mégapixel, 23 secondes pour enregistrer une image sur cassette. La direction y voit une curiosité qui menace la pellicule, son cœur de métier. Mais la résolution des capteurs et le prix des puces suivent une courbe exponentielle. Trente ans plus tard, le numérique a remplacé l’argentique, et Kodak dépose le bilan en janvier 2012.
À retenir : une technologie qui double à rythme régulier paraît ridicule au début. Le jour où elle devient évidente, il est trop tard pour s’y mettre.
Source : James Estrin, « Kodak’s First Digital Moment », The New York Times, 12 août 2015 ; procédure de faillite d’Eastman Kodak, janvier 2012.
Une loi qui ralentit. Depuis les années 2010, le doublement prend plutôt trois ans, et le prix par transistor ne baisse presque plus. Les gains viennent d’ailleurs : puces spécialisées, empilement 3D.
L’IA va plus vite que Moore. La puissance de calcul utilisée pour entraîner les grands modèles est multipliée par 4 ou 5 chaque année depuis 2010, selon Epoch AI. On achète des puces en plus, on ne compte plus sur la seule miniaturisation.
En réunion. Quand un chiffre double à rythme fixe, demande où il sera dans dix ans, pas l’an prochain. Le « c’est trop cher pour l’instant » a souvent une date de péremption.
La loi de Metcalfe
La valeur d’un réseau croît comme le carré du nombre de ses membresRobert Metcalfe, inventeur d’Ethernet, vendait ses cartes réseau avec un argument : un téléphone seul ne sert à rien, deux font un appel, cent font 4 950 conversations possibles. Le coût, lui, grandit avec le nombre de membres ; la valeur grandit avec le nombre de liens, n × (n − 1) / 2. D’où la course à la masse critique, et la raison pour laquelle on ne quitte pas WhatsApp même quand on préfère une autre appli.
Google+, un bon produit sans réseau
En 2011, Google lance son réseau social Google+, avec des idées saluées comme les cercles pour trier ses contacts, et toute la puissance de Gmail et d’Android pour recruter des inscrits. Les comptes se multiplient, mais l’activité reste faible : les amis, eux, sont déjà sur Facebook. Google ferme la version grand public en avril 2019.
À retenir : un réseau vaut par les liens entre les gens qui y sont. Des inscrits passifs ne créent pas de liens, et la qualité du produit ne compense pas.
Source : annonces de Google sur la fermeture de Google+ grand public, octobre et décembre 2018.
Le n² est trop optimiste. Tu ne parles pas à tous les membres d’un réseau. Des chercheurs (Briscoe, Odlyzko, Tilly, 2006) proposent plutôt n × log n. La masse critique recule, mais l’effet reste là.
Le piège du départ. En dessous de la masse critique, chaque inscrit perd de l’argent. C’est pour ça que les plateformes subventionnent leurs premiers utilisateurs, ou démarrent par un petit groupe très soudé.
Pour un lancement. Mieux vaut 40 personnes d’un même service que 400 dispersées dans toute l’entreprise : les liens utiles naissent dans les petits groupes denses.
La loi d’Amara
On surestime l’effet d’une technologie à court terme et on le sous-estime à long termeRoy Amara dirigeait l’Institute for the Future, en Californie. Sa loi résume l’histoire d’Internet : en mars 2000, la bourse des valeurs tech promet tout ; le Nasdaq perd ensuite près de 80 % en deux ans. Vingt ans plus tard, Internet a changé bien plus que ce que la bulle imaginait. Les attentes montent vite et retombent ; l’impact réel monte lentement, puis ne s’arrête plus. Tu es DG : quand investis-tu ?
Pets.com et Amazon, même bulle, deux destins
Pets.com entre en Bourse en février 2000, après une publicité au Super Bowl et une mascotte devenue célèbre. Neuf mois plus tard, l’entreprise est liquidée. La même année, l’action Amazon entame une chute de plus de 90 % qui dure jusqu’en 2001. Ceux qui concluent alors que le commerce en ligne est une mode se trompent sur quinze ans : acheter la nourriture de son chien en ligne est aujourd’hui banal.
À retenir : le krach juge les entreprises, pas la technologie. L’emballement surestime l’effet à deux ans, le krach sous-estime l’effet à quinze ans.
Source : documents boursiers de Pets.com déposés auprès de la SEC, 2000 ; historique du cours d’Amazon (Nasdaq).
L’IA générative en est là. Depuis fin 2022, annonces spectaculaires et premières déceptions se succèdent. La loi d’Amara ne dit pas si c’est une bulle ; elle dit que le verdict de deux ans n’est pas celui de quinze.
Un modèle, pas une prophétie. Le « cycle de la hype » de Gartner dessine la même courbe, mais beaucoup de technologies n’en sortent jamais. Le creux ne garantit pas la remontée.
En comité. Petits paris pendant l’emballement pour apprendre, gros investissement quand les prix baissent et que les usages sont prouvés.
La loi de Wirth
Le logiciel ralentit plus vite que le matériel n’accélèreNiklaus Wirth, inventeur du langage Pascal, publie en 1995 un « plaidoyer pour un logiciel sobre ». Chaque génération de machines va plus vite, et chaque génération de logiciels mange l’écart : fonctions en plus, couches en plus, pisteurs publicitaires, vidéos qui démarrent seules. Résultat : le poids médian d’une page web a été multiplié par environ trois depuis 2011 (HTTP Archive). Tu pilotes une appli : la rendras-tu plus rapide dans dix ans ?
Les « mardis 2G » de Facebook
En 2015, Facebook propose à ses salariés de basculer le mardi sur une connexion qui imite la 2G, celle de centaines de millions d’utilisateurs dans les pays émergents. Les ingénieurs, habitués à la fibre et aux téléphones récents, découvrent la lenteur de leurs propres pages. L’entreprise investit dans des versions allégées, comme Facebook Lite, lancée la même année.
À retenir : la loi de Wirth se combat en faisant vivre aux équipes ce que vit l’utilisateur le moins bien équipé. Ce qu’on ne ressent pas, on ne le corrige pas.
Source : Facebook Engineering, « Building for emerging markets: The story behind 2G Tuesdays », octobre 2015.
Une loi d’organisation. Personne ne décide de ralentir l’appli. Chaque équipe ajoute sa brique, et personne n’est chargé de mesurer le tout. Un budget de performance (« la page pèse moins de 1 Mo ») règle la moitié du problème.
Les clients ne changent pas tous de téléphone. Une partie du public garde des appareils de quatre ou cinq ans, souvent les élèves, les seniors, les petits budgets. L’alourdissement les exclut en premier.
Sobriété numérique. Un logiciel léger use moins les appareils et prolonge leur durée de vie, premier poste de l’empreinte carbone du numérique en France selon l’ADEME et l’Arcep.
Le paradoxe de Jevons
Rendre une ressource plus efficace peut en faire consommer davantageEn 1865, l’économiste William Stanley Jevons constate que les machines à vapeur de James Watt, bien plus économes en charbon, ont fait exploser la consommation de charbon anglaise. Le charbon devenu rentable pour mille nouveaux usages, on en a brûlé davantage. C’est l’effet rebond. Tout dépend d’un chiffre : de combien la demande grimpe quand le coût d’usage baisse. Les économistes l’appellent l’élasticité.
DeepSeek et le retour de Jevons
En janvier 2025, la start-up chinoise DeepSeek publie un modèle d’IA performant, présenté comme bien moins coûteux à entraîner et à faire tourner. Le 27 janvier, Nvidia perd environ 17 % en Bourse : moins de calcul par réponse, donc moins de puces ? Le patron de Microsoft, Satya Nadella, répond le jour même en citant le paradoxe de Jevons : quand l’IA devient moins chère, on s’en sert pour beaucoup plus de choses.
À retenir : une baisse du coût unitaire n’annonce pas une baisse de la consommation totale. Il faut regarder l’élasticité de la demande avant de conclure.
Source : Satya Nadella, message publié sur X le 27 janvier 2025 ; cours de Nvidia au Nasdaq, 27 janvier 2025.
Les réactions de la demande sont des ordres de grandeur. Elles varient selon les pays, les époques et les études ; les valeurs proposées ici servent à illustrer le mécanisme, pas à prévoir.
Pour une politique RSE. L’efficacité seule ne garantit pas la sobriété. Les plans sérieux l’accompagnent d’un plafond, d’un prix ou d’une règle d’usage.
Pour un budget. Quand un outil interne devient dix fois moins cher à l’usage, la facture totale grimpe souvent. Prévois-le avant de signer.
Moore
Une croissance qui double paraît plate puis verticale. Raisonne à dix ans.
Metcalfe
La valeur suit les liens, pas les inscrits. Démarre par un petit groupe dense.
Amara
L’emballement coûte cher, le creux est souvent le bon moment.
Wirth et Jevons
Le progrès se fait manger par l’usage : budget de performance, plafond de consommation.
Où en est cette techno ?
Atelier Situe une technologie sur sa courbe avant d’investirÀ toi. Choisis une technologie dont on te parle en comité : IA générative, casques de réalité mixte, blockchain, robots… Note huit signaux observables de 0 (absent) à 4 (massif). L’outil la place sur la courbe des attentes et de l’impact réel, et te dit quoi faire maintenant : observer, tester petit, investir ou acheter standard. Tu peux partir d’un exemple. Tout est sauvegardé dans ton navigateur.
Ta synthèse
Note les huit signaux pour situer la technologie.
Signaux, pas promesses
Juger une techno sur ce qui tourne en production, pas sur les annonces.
Au pic
Petits paris pour apprendre, aucun engagement long.
Dans le creux
Le bon moment pour recruter et négocier, quand les prix baissent.
Au plateau
Acheter standard et se différencier ailleurs.
Pour aller plus loin
- Gordon E. Moore, « Cramming more components onto integrated circuits », Electronics, 1965 ; révision à deux ans en 1975.
- Epoch AI, suivi de la puissance de calcul d’entraînement des modèles d’IA (epoch.ai).
- Bob Briscoe, Andrew Odlyzko, Benjamin Tilly, « Metcalfe’s Law is Wrong », IEEE Spectrum, 2006.
- Roy Amara, Institute for the Future ; Gartner, « Hype Cycle for Emerging Technologies ».
- Niklaus Wirth, « A Plea for Lean Software », IEEE Computer, 1995 ; HTTP Archive, Web Almanac.
- William Stanley Jevons, The Coal Question, 1865 ; a16z, « LLMflation », 2024.