Lois empiriques, principes et effets en informatique

💡 Dans cet article, j’utilise le terme “lois empiriques” pour regrouper un ensemble de lois, principes et effets reconnus et souvent vérifiés en informatique.

NomDescription courteDomaine
Loi de BrooksAjouter des devs sur un projet en retard le retarde davantage.Génie logiciel, gestion de projet
Loi de ConwayLes systèmes reflètent la structure de communication des organisations.Architecture logicielle, organisations
Loi de HofstadterOn sous-estime toujours le temps nécessaire, même en le sachant.Estimation, cognition
Loi de ParkinsonLe travail occupe tout le temps disponible.Gestion du temps, organisation
Loi d’AmdahlLe gain d’un système parallèle est limité par sa partie séquentielle.Calcul parallèle, performance
Loi de WirthLes logiciels ralentissent plus vite que le matériel ne s’améliore.Optimisation logicielle
Loi de TeslerLa complexité totale d’un système persiste et se déplace.UX, design logiciel, HCI
Loi de GallLes systèmes complexes proviennent de systèmes simples fonctionnels.Systèmes complexes, architecture
Loi de MooreLa densité des transistors double environ tous les deux ans.Matériel, microprocesseurs
Loi de MetcalfeLa valeur d’un réseau croît avec le carré du nombre d’utilisateurs.Réseaux, économie numérique
Loi d’AmaraOn surestime les effets à court terme et on les sous-estime à long terme.Prospective, innovation
Loi de GoodhartUne mesure cesse d’être fiable lorsqu’elle devient un objectif.Économie, KPIs, IA
Loi de ZipfLa fréquence des éléments est inversement proportionnelle à leur rang.Linguistique, NLP, data
Loi de Pareto (80/20)Une minorité des causes produit la majorité des effets.Analyse, optimisation
Effet Dunning–KrugerLes moins compétents surestiment leur compétence.Psychologie cognitive
Effet StreisandCacher une information augmente sa diffusion.Communication numérique
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