Cette question est vraiment intéressante, elle tape là où ça fait mal.

Prenons le domaine que je connais le mieux. Nous, les ingénieurs algorithmiques, nous passons nos journées à faire une seule et même chose : nourrir les utilisateurs avec de l’information. Vous pensez qu’Internet a gommé les asymétries d’information ; moi, je vois exactement l’inverse — à certains égards, Internet a follement creusé le fossé cognitif.

Beaucoup de gens se méprennent sur les algorithmes, ils croient qu’ils servent à vous aider à découvrir de nouveaux mondes. Ce n’est pas le cas. Dans la plupart des contextes commerciaux, la fonction objectif de l’algorithme, c’est le temps de rétention et le taux de clics. Qu’est-ce que ça signifie ? Ça signifie que le système va s’acharner à flatter vos instincts animaux.

Vous dites que les modes de pensée de haut niveau et les concepts scientifiques sont accessibles partout, et ce n’est pas faux. À notre époque, pour peu que vous ayez envie d’apprendre, les cours en ligne de Harvard, les articles des lauréats du prix Turing, les retours d’expérience des poids lourds de l’industrie — même beaucoup de formations payantes — sont à votre portée.

Mais le problème réside précisément dans ce mot : envie.

Je vais d’abord lancer une opinion brutale : l’écrasante majorité des gens ne veulent absolument pas de la pensée de haut niveau ni des percées véritables. Ce qu’ils veulent, c’est une illusion d’effort, ou une forme de réconfort émotionnel.

Développons.

Premièrement, le coût d’accès a chuté, mais le coût de filtrage a grimpé de manière exponentielle.

Avant, l’asymétrie d’information était une barrière physique. Le village n’avait pas Internet, vous ne saviez pas comment les citadins vivaient. Maintenant, Internet est partout. Le problème n’est plus le manque d’information, c’est le trop-plein.

Nous qui travaillons dans la donnée, nous savons très bien ce qu’est le rapport signal/bruit. L’Internet d’aujourd’hui est un gigantesque générateur de bruit. L’information à forte densité qui a vraiment de la valeur, c’est comme une aiguille jetée dans l’océan Pacifique.

Vous croyez qu’en allumant votre téléphone vous absorbez de l’information, mais en réalité vous êtes disputé, hameçon après hameçon, par toutes sortes d’appâts soigneusement conçus pour capter votre attention.

Prenons un exemple concret.

Imaginez que vous vouliez apprendre les systèmes distribués. Il y a vingt ans, il fallait aller à la bibliothèque, dénicher le manuel classique en anglais, et s’y atteler coûte que coûte. Aujourd’hui ? Vous ouvrez un moteur de recherche, ou un site de vidéos.

Vous tapez « systèmes distribués ».

Qu’est-ce qui apparaît ?

En tête de liste, probablement la pub d’un organisme de formation qui vous promet de maîtriser l’architecture en 30 jours avec un salaire à un million par an.

Ou bien un blogueur qui vous raconte une histoire avec un langage ultra-simplifié. C’est hyper agréable à écouter, vous avez l’impression d’avoir compris, alors que vous avez laissé de côté toutes les conditions aux limites critiques.

Ou encore une énième polémique sur tel ou tel forum, pour savoir quel langage est le meilleur pour écrire du backend.

Le papier vraiment rigoureux sur la dérivation de l’algorithme Paxos, ou les articles classiques de Google sur son FileSystem, eux, n’ont peut-être même pas cent vues et reposent tranquillement dans un coin.

La plupart des gens vont tourner en rond dans ces informations à faible densité, émotionnelles, ou hautement transformées — du deuxième, du troisième main. Parce que ces trucs-là sont faciles à digérer.

Voilà exactement ce que nous, ingénieurs algorithmiques, faisons tous les jours : nous optimisons le taux de clics. Les contenus à forte barrière cognitive ont naturellement un taux de clics faible, et leur taux de complétion est encore plus catastrophique. Le système de recommandation est cynique lui aussi : il ne vous pousse pas un contenu parce qu’il a de la valeur à long terme pour vous, il vous le pousse parce qu’il peut vous retenir maintenant.

Ainsi, Internet a apparemment aboli le seuil d’accès, mais en réalité il a érigé un seuil de filtrage invisible. Cette barrière n’est plus l’argent ni les canaux d’accès, c’est votre discernement et votre capacité à résister aux interférences. Et ça, c’est infiniment plus difficile à acquérir que l’argent.

Deuxièmement, la connaissance est une archive compressée, et l’expérience en est le mot de passe.

Ce point, j’y tiens beaucoup.

Énormément de jeunes — y compris certains gamins fraîchement diplômés que j’encadre en recrutement campus — adorent accumuler du « contenu concret ». Ils voient un bon article, ils le mettent en favori. Ils voient un bon tutoriel, ils le sauvegardent sur leur cloud.

Ils croient que posséder le fichier, c’est posséder la connaissance.

C’est exactement comme si vous téléchargiez une énorme archive compressée, mais sans avoir le mot de passe pour la décompresser.

Les modes de pensée de haut niveau sont généralement hautement abstraits. Prenez les modèles mentaux de Charlie Munger, ou les principes premiers. Ces termes sont devenus des clichés absolus. Vous prenez n’importe quel chef de produit Internet au hasard, il peut vous débiter deux ou trois phrases sur l’entropie qui augmente ou diminue, ou sur l’effet volant (flywheel effect).

Mais vous remarquerez que, quand il s’agit vraiment de faire le boulot, tous leurs gestes se déforment.

Pourquoi ?

Parce que ces concepts sont des données compressées, extraites d’une masse colossale d’expérience concrète sur le terrain.

Je vais vous raconter une histoire vraie, qui m’est arrivée.

Il y a cinq ou six ans, je travaillais dans une licorne (startup valorisée à plus d’un milliard de dollars) sur un algorithme de recommandation publicitaire. À l’époque, j’étais jeune, j’avais lu une pile de bouquins sur la robustesse des systèmes et l’antifragile, et je me sentais particulièrement fort. J’avais toujours à la bouche qu’il fallait construire des systèmes antifragiles.

On devait refondre un module central de rappel (recall module). En regardant l’ancien code, je l’ai trouvé écrit n’importe comment, plein de règles codées en dur (hard-coded), plein de patches. Intérieurement, je méprisais ce code. Je me disais que ces prédécesseurs étaient vraiment des ploucs.

Je me suis lancé à bras raccourcis dans une réécriture selon l’architecture parfaite des manuels, en utilisant le framework le plus récent, les design patterns déployés avec une virtuosité éblouissante.

Le jour de la mise en ligne, ça a planté.

Ce n’était pas une erreur de logique. C’est que j’avais complètement ignoré les données sales (dirty data) et la distribution à longue traîne extrême présentes dans le trafic réel. Ces if else en apparence si laids dans l’ancien code, c’étaient en fait les rustines posées par mes aînés après s’être pris d’innombrables gamelles, pour parer au pire.

C’est à cet instant que j’ai compris : la robustesse dont parlent les livres, ce n’est pas écrire du code élégant — c’est faire en sorte que le code continue de tourner même dans la boue.

Sans ce rollback intégral, sans m’être fait incendier par mon chef, sans avoir passé trois heures du matin à éplucher les logs, le mot « antifragile » n’aurait été pour moi qu’un joli terme. C’est à travers cette épreuve que ce mot s’est véritablement transformé en ma cognition.

Aujourd’hui, Internet vous sert le résultat tout cuit sur un plateau, en vous épargnant le processus.

La plupart des gens regardent ces pensées de haut niveau comme on regarde les vidéos de fitness des autres. Vos yeux comprennent, votre cerveau croit qu’il a pigé, mais vos muscles n’ont pas de mémoire. La véritable percée exige que votre corps physique aille se frotter au réel, à ressentir la douleur, à obtenir du feedback.

Toutes les pensées de haut niveau sont, par essence, des résumés a posteriori. Si vous n’avez pas vécu l’événement, vous donner le résumé ne sert à rien.

Troisièmement, l’instinct biologique du cerveau, c’est de ne pas réfléchir dès qu’il peut l’éviter.

Il faut commencer par le hardware. Notre cerveau ne représente pas une part énorme du poids du corps, mais il consomme une énergie colossale. L’évolution a décidé que l’instinct humain fondamental, c’est d’être un avare cognitif.

Quand on peut juger par intuition, on ne mobilise surtout pas la logique. Quand on peut résoudre par l’expérience, on ne tente surtout pas d’innover.

La majorité des contenus sur Internet flattent cet instinct.

Pourquoi les vidéos courtes cartonnent-elles ? Parce que c’est une entrée passive, vous n’avez pas besoin de mobiliser activement votre puissance de calcul.

Pourquoi les romans feel-good sont-ils si agréables à lire ? Parce que leur logique est simple, et le feedback immédiat.

Or, ces « concepts scientifiques », ces « pensées de haut niveau » dont vous parlez, ils sont généralement contre-intuitifs.

Par exemple, le théorème de Bayes : il exige que vous révisiez constamment vos probabilités a priori, ce qui va à l’encontre de l’instinct humain qui adore la causalité linéaire et certaine.

Autre exemple, la gratification différée : elle contredit l’instinct biologique de jouissance immédiate.

Apprendre ces choses-là est physiologiquement douloureux. C’est littéralement se brûler le cerveau : votre cerveau consomme du glucose, il établit de force de nouvelles connexions synaptiques.

L’écrasante majorité des gens — moi y compris — quand on rentre du boulot lessivés, on va instinctivement choisir de scroller des vidéos marrantes plutôt que de s’attaquer à L’Art de la programmation informatique.

Ainsi, bien que la connaissance soit disponible partout, la souffrance liée à l’ingestion de connaissance n’a pas diminué. Au contraire, à cause de la surabondance des tentations, cette souffrance est devenue encore plus insupportable.

Quatrièmement, entre le savoir et l’action se dresse un énorme coût émotionnel.

C’est un point que beaucoup de gens ont tendance à négliger.

Je sais ce que je dois faire, mais je n’y arrive tout simplement pas. Ce n’est pas une question de QI, c’est une question d’émotion et d’énergie psychologique.

Par exemple, tout le monde sait que pour accomplir une percée technique, il faut lire le code source, construire ses propres roues, contribuer à l’open source.

La trajectoire est parfaitement claire. GitHub est là, le code source est public.

Pourquoi on ne le fait pas ?

Par peur. La peur de ne pas comprendre, la peur de la frustration, la peur d’investir du temps sans retour.

Internet a placé la barre de la réussite absurdement haut. Dès que vous ouvrez votre téléphone, vous voyez défiler des histoires de salaires à un million par an, de retraite à 35 ans, de succès entrepreneurial fulgurant. Cela engendre insidieusement une anxiété monstrueuse.

Quand vous voyez que les autres réussissent si facilement, alors que vous avez passé une soirée entière à déchiffrer du code source pour ne comprendre que deux lignes, ce gouffre abyssal entre les deux pulvérise instantanément vos défenses psychologiques.

Alors vous abandonnez. Vous vous dites que peut-être vous n’êtes pas fait pour la technique, que peut-être vous n’avez pas de talent.

En réalité, non.

Le véritable processus de percée est généralement fastidieux, interminable, et truffé de doutes sur soi-même.

J’ai maintenu sur GitHub un projet open source qui a fini par récolter un nombre de stars pas trop minable. Les six premiers mois, absolument personne ne le regardait, c’était un nid à bugs, et chaque jour je remettais ma vie en question. Cette solitude et ce sentiment d’impuissance, vous ne pouvez pas les ressentir en lisant des articles de développement personnel.

La plupart des gens ne parviennent pas à la percée parce qu’ils ne supportent pas la solitude d’une longue période sans feedback positif.

Internet ne fournit pas seulement la connaissance ; il fournit aussi des substituts à la gratification immédiate.

Quand vous trouvez le boulot trop dur à percer, vous pouvez carry toute la partie dans un jeu vidéo.

Quand vous trouvez la vraie vie sociale trop compliquée, vous pouvez jouer les justiciers du clavier sur Internet.

Ces doses de dopamine à bon marché interceptent parfaitement l’énergie qui aurait dû être consacrée à la percée.

Cinquièmement, la solidification des cercles sociaux et le blindage par les connaissances tacites.

Même si les connaissances explicites (livres, code, formules) sont devenues publiques, les connaissances tacites continuent de ne circuler qu’à l’intérieur de petits cercles.

Qu’est-ce que les connaissances tacites ?

C’est savoir dans quel scénario spécifique telle solution technique va se planter — les pièges.

C’est savoir qui est fiable et qui ne l’est pas dans l’industrie — la réputation.

C’est capter les signaux avant qu’une nouvelle tendance ne décolle vraiment.

Ces choses-là, personne ne va les écrire sur les forums, et personne ne va en faire une vidéo courte. Elles existent dans les dîners entre collègues, dans les conversations privées sur WeChat à minuit, dans les dépôts privés sur GitHub.

Internet a connecté tout le monde, certes, mais il n’a pas brisé les cercles. Au contraire, à cause de l’effet de clustering des algorithmes, ces cercles sont devenus encore plus hermétiques.

Vous croyez voir le monde entier, mais en réalité vous ne voyez que le groupe de personnes dont le profil utilisateur ressemble au vôtre.

Quelqu’un qui scrolle en permanence des actualités people ne verra jamais apparaître dans son flux de recommandation les papiers de pointe en deep learning (apprentissage profond). Et même si par hasard un article apparaissait, il le swiperait. Le système captera instantanément ce geste de rejet, et ne le lui proposera plus jamais.

C’est le xinxijianfang (cocon informationnel / bulle de filtres). Il n’est pas seulement fabriqué par l’algorithme, il est surtout fabriqué par chacun de vos choix, répétés encore et encore.

---

Conseils pratiques pour passer à l’action

1. Fixez-vous des objectifs d’apprentissage extrêmement utilitaires.

Laissez tomber les formules creuses du genre « s’améliorer soi-même ». Quelle est la question concrète que vous devez résoudre ?

Par exemple, en ce moment je dois éliminer un goulot d’étranglement de performance dans une recherche vectorielle à grande échelle. Alors je ne lis que ce qui est en rapport avec ça. Peu importe que ce soit une pensée de haut niveau ou un blog de troisième zone — si ça m’aide à résoudre le problème, c’est du bon contenu.

N’apprenez pas pour apprendre. Apprenez pour résoudre un problème.

Ce n’est qu’en résolvant des problèmes que ces connaissances se soudent définitivement dans votre cerveau.

2. Même si vous copiez, faites-le vous-même, de vos propres mains.

Pour les techniciens, c’est absolument crucial.

Vous avez regardé cent fois un diagramme d’architecture, cela ne vaut pas une seule fois où vous écrivez une demo et la faites tourner vous-même.

Vous avez lu cent analyses de business, cela ne vaut pas une seule fois où vous montez un petit stand ou essayez de vendre un petit logiciel.

Quand vous faites les choses de vos propres mains, les détails que vous aviez négligés surgissent. Et le diable est dans les détails. La percée, elle aussi, naît souvent de la maîtrise des détails.

3. Bloquez le bruit, pratiquez la réduction active de bruit.

Aujourd’hui, je m’impose chaque jour un moment de déconnexion totale. Ou alors je ne consomme que du contenu long.

Si vous voulez acquérir la capacité de penser en profondeur, vous devez vous entraîner à lire des textes longs, à vous atteler à de gros ouvrages, à maintenir une concentration prolongée. Ce n’est pas pour frimer — c’est pour remodeler physiquement vos circuits neuronaux, les adapter au mode de traitement profond, et non au mode de stimulation superficielle des vidéos courtes.

Vous devez apprendre à dire non à l’algorithme. Allez davantage chercher par vous-même, et scrollez moins le flux (Feed). La recherche, c’est vous qui allez chercher l’information ; le flux, c’est les autres qui vous la gavent. Qui détient la souveraineté fait une différence colossale.

4. Trouvez un cercle de gens qui bossent vraiment.

Ne traînez pas dans ces groupes où les gens ne font que brasser du vent. Cherchez les cercles de ceux qui construisent vraiment des projets, qui écrivent du code, qui font tourner un business.

Même si vous restez simplement à côté à observer comment ils se disputent, comment ils débattent d’un problème, les connaissances tacites que vous en retirerez seront plus puissantes que dix articles de « contenu concret ».

5. Acceptez la médiocrité, mais gardez la main.

Ce dernier point est peut-être un peu démoralisant, mais il est très réaliste.

La plupart d’entre nous ne réaliseront sans doute jamais, de toute notre vie, cette percée fracassante qui change tout. Nous ne deviendrons probablement pas Steve Jobs, et nous ne gagnerons pas le prix Turing.

Mais ça ne veut pas dire que nous ne pouvons pas devenir meilleurs.

Garder la main est un concept très important. C’est comme un joueur de basket qui répète son tir, inlassablement.

Chaque jour, écrivez un peu de code. Chaque jour, lisez un truc un peu difficile. Chaque jour, réfléchissez à un problème complexe.

N’espérez pas l’illumination soudaine. Ce qu’on appelle la percée est le plus souvent un changement qualitatif provoqué par une accumulation quantitative.

---

Internet n’est qu’un outil. Il vous tend un marteau, il vous tend aussi une pelle, et il vous tend encore une pile de consoles de jeux et de films porno.

La majorité des gens choisissent la console. Une minorité prend la pelle pour creuser. Une infime poignée saisit le marteau pour briser l’ancien monde.

C’est parfaitement juste.

Inutile de fermer les yeux : c’est en soi une forme de sélection naturelle.

Ce qui est de premier ordre se tient là, exposé, et porte en lui un chiffrement naturel. Ce chiffrement, ce n’est pas un mot de passe — c’est l’ennui, la difficulté, et l’anti-nature humaine.

Ceux qui traversent cette épreuve reçoivent naturellement la récompense. Ceux qui n’y arrivent pas restent au pied de la montagne, regardent le spectacle, scrolent leur téléphone — et en vrai, ils sont plutôt heureux aussi. Pas vrai ?