Débutant·2 min·24 avril 2026

Arrête de penser, commence à coder : le piège de l'overthinking

🎧 Résumé audio0:00 / 0:00
Tu passes des heures à explorer les solutions existantes et tu n'as jamais fini ton projet ? C'est le deuxième piège.
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 ».

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 :

  1. Écris un critère de succès débile-simple. Pas « faire le meilleur outil X », mais « résoudre mon problème personnel en Y heures ».
  2. Évite la recherche « responsable » qui devient auto-sabotage. Une heure max sur les solutions existantes, sinon tu perds.
  3. Accepte que ça sera « mauvais » : mieux une première version finie et imparfaite qu'un éternel chantier élégant.

Newsletters Noésis

3 minutes d'IA dans ta boîte mail, chaque matin.

Rejoins les francophones qui comprennent, essaient et progressent avec l'IA. Choisis ce que tu veux recevoir. Désabonnement en 1 clic.

Explorer les thèmes de cet article :