Intérêts composés mentaux : comment la connaissance transdisciplinaire a produit mes meilleurs outils
Warren Buffett attribue son succès en investissement à la lecture d’environ 500 pages par jour pendant plus de 60 ans.1 L’effet composé ne réside pas dans les pages. Il réside dans les connexions entre elles.
TL;DR
La connaissance se compose comme le capital financier, mais sur une dimension combinatoire : chaque nouveau concept crée des connexions potentielles avec chaque concept existant. Après 12 ans en design produit, puis une transition vers l’ingénierie full-stack et l’infrastructure IA, j’ai vécu cet effet composé de première main. Mon système de qualité pour le blog (un linter à 12 modules avec 77 tests) existe parce que les principes de design, les patterns d’ingénierie et l’orchestration d’agents IA se sont croisés dans ma tête. Aucune discipline seule n’aurait pu le produire. Le calculateur interactif ci-dessous démontre les mathématiques derrière la composition des connaissances.
Comment la connaissance se compose
Le multiplicateur de connexions
Les intérêts composés financiers croissent sur une seule dimension : le capital augmente d’un pourcentage fixe. La connaissance se compose sur une dimension combinatoire : chaque nouveau concept crée des connexions potentielles avec chaque concept existant.2
Une base de connaissances de 100 concepts contient environ 4 950 connexions par paires potentielles (100 x 99 / 2). Une base de connaissances de 1 000 concepts en contient environ 499 500. Une augmentation de 10x des concepts produit une augmentation de 100x des connexions.
Toutes les connexions ne sont pas précieuses. La plupart sont sans pertinence. Mais le sous-ensemble de connexions précieuses croît de manière super-linéaire avec la taille de la base de connaissances. Le « treillis de modèles mentaux » de Charlie Munger décrit exactement cela : les insights émergent de l’intersection de modèles issus de différentes disciplines.3
L’avantage transdisciplinaire en pratique
C’est ici que les mathématiques deviennent concrètes. Mon évaluateur de blog combine :
Du design (12 ans) : Principes de hiérarchie visuelle, scoring de lisibilité, patterns de structure de contenu issus de l’étude de 16 produits (Warp, Vercel, Linear, Raycast, Stripe, Figma, et d’autres). Ceux-ci m’ont donné les critères d’évaluation.
De l’ingénierie (3 ans de pratique intensive) : Regex Python, parsing de documents de type AST, développement piloté par les tests, outillage CLI. Ceux-ci m’ont donné l’implémentation.
Du travail sur les agents IA (1 an) : Scoring de confiance, délibération multi-agents, validation par consensus. Ceux-ci m’ont donné la couche d’orchestration qui connecte le linting à l’évaluation à la correction.
Aucune discipline seule n’aurait pu construire cet outil. Un designer aurait rédigé les critères d’évaluation mais pas le parser. Un ingénieur aurait construit le parser mais pas le cadre d’évaluation. Un spécialiste IA aurait construit l’orchestration mais pas les règles de qualité spécifiques au domaine.
La connexion transdisciplinaire a produit un outil qu’aucune des disciplines individuelles n’aurait généré.4
L’habitude de lecture à grande échelle
| Investissement quotidien | Articles annuels | Total sur 10 ans | Connexions potentielles |
|---|---|---|---|
| 1 article/jour | 365 | 3 650 | ~6,6 millions |
| 2 articles/jour | 730 | 7 300 | ~26,6 millions |
| 30 min de lecture | ~250 | 2 500 | ~3,1 millions |
| 1 heure de lecture | ~500 | 5 000 | ~12,5 millions |
L’explosion combinatoire explique pourquoi l’habitude de lecture de Buffett est une stratégie, pas de la dévotion. Les grandes bases de connaissances sont qualitativement différentes des petites, pas simplement quantitativement plus grandes.5
Mon système de connaissances composées
La couche de mémoire
Je maintiens un système de mémoire structuré dans .claude/MEMORY.md qui capture les erreurs, les décisions et les patterns à travers les sessions. Ce n’est pas un journal. C’est une base de connaissances interrogeable qui grandit avec chaque projet :
- La section Erreurs capture les patterns d’échec (budget de spawn bloquant les agents, faux positifs de détection de guillemets, problèmes de quoting des tokens Bearer)
- La section Décisions suit les choix architecturaux et leur justification
- La section Patterns documente les approches réutilisables
Chaque entrée se connecte à du travail provenant de différents domaines. Une erreur de « faux positif de quoting » issue du développement de hooks bash a informé une amélioration de regex dans le linter Python du blog. Une décision « CSRF bloquant le rechargement du cache admin » issue du développement web a influencé l’approche de l’architecture des hooks en matière de mutation d’état.
Les connexions se produisent parce que le système de mémoire rend les patterns transdisciplinaires visibles. Sans lui, les leçons d’un projet restent piégées dans le contexte de ce projet.
La collection d’études de design
J’ai étudié 16 produits exceptionnels en détail systématique : leurs patterns d’interaction, leurs décisions de hiérarchie visuelle, leurs stratégies de performance et leurs choix architecturaux. Chaque étude s’ajoute au treillis :
- La règle des 100 ms de Superhuman a influencé mes seuils de timeout pour les hooks
- Le design clavier-first de Linear a informé mes patterns d’interaction CLI
- La philosophie documentation-comme-produit de Stripe a façonné mes standards de qualité de blog
- Les réponses citation-forward de Perplexity ont informé mon système de linting des notes de bas de page
Ces connexions ne sont pas planifiées. Elles émergent du fait d’avoir une base de connaissances suffisamment grande pour que les nouveaux problèmes rappellent d’anciennes solutions issues de domaines sans rapport.
Les modèles mentaux comme véhicules d’investissement
Munger recommandait de construire un « treillis » à partir des modèles fondamentaux des principales disciplines :6
| Discipline | Modèles fondamentaux | Comment je les ai appliqués |
|---|---|---|
| Mathématiques | Intérêts composés, probabilité | Calculateur de composition des connaissances |
| Physique | Boucles de rétroaction, masse critique | Portes de qualité du système de hooks |
| Psychologie | Biais cognitifs, structures d’incitation | Scoring de lisibilité du blog |
| Économie | Coût d’opportunité, utilité marginale | Cadre de timing décisionnel |
| Ingénierie | Redondance, analyse des goulots d’étranglement | Modèle de budget de spawn |
| Design | Divulgation progressive, hiérarchie visuelle | Structure du contenu du blog |
Un praticien qui intériorise 3 à 5 modèles de chaque discipline opère avec plus de 20 prismes pour interpréter toute nouvelle situation. J’applique la pensée de hiérarchie du design aux messages d’erreur, la pensée de redondance de l’ingénierie aux portes de qualité, et la pensée de coût d’opportunité de l’économie pour décider quand investir dans l’analyse.7
La contre-stratégie à la courbe de l’oubli
Hermann Ebbinghaus a démontré en 1885 que les humains oublient environ 70 % des nouvelles informations dans les 24 heures sans révision.8
Répétition espacée
Des systèmes comme Anki réduisent le taux d’oubli de 70 % à environ 10 % tout en ne nécessitant que 5 à 10 minutes par jour. J’ai construit Ace Citizenship spécifiquement autour de ce principe : la répétition espacée pour les questions d’éducation civique USCIS.9
L’écriture comme consolidation
Écrire sur un concept force le rappel actif et l’organisation structurelle, deux processus qui renforcent la formation de la mémoire plus efficacement que la relecture passive. Mes 29 articles de blog servent cet objectif : chaque article consolide un domaine de connaissances en un artefact interrogeable.
L’écriture n’a pas besoin d’être publique. Mon fichier .claude/MEMORY.md remplit la même fonction de consolidation pour les connaissances opérationnelles. L’acte d’écrire est l’investissement. L’artefact est un bonus.
Points clés à retenir
Pour les praticiens individuels : - Adoptez une habitude de lecture quotidienne à travers plusieurs disciplines, pas seulement votre domaine principal ; les connexions transdisciplinaires sont plus rares et plus précieuses que les connexions intra-disciplinaires - Construisez un système de mémoire structuré (notes, wiki, fichiers markdown) qui rend les patterns transdisciplinaires visibles ; les insights émergent des intersections que vous ne pouvez pas voir sans un système - Utilisez l’écriture pour consolider l’apprentissage ; le rappel actif pendant l’écriture renforce la mémoire 3 à 5 fois par rapport à la relecture passive
Pour les managers qui construisent des cultures d’apprentissage : - Allouez 10 à 20 % du temps de travail à l’apprentissage ; les rendements composés dépassent le coût de productivité à court terme en 12 à 18 mois - Créez des mécanismes de partage des connaissances entre les équipes ; la pollinisation croisée produit le même avantage combinatoire que la lecture transdisciplinaire produit pour les individus
Références
-
Schroeder, Alice, The Snowball: Warren Buffett and the Business of Life, Bantam, 2008. ↩
-
Simonton, Dean Keith, « Creative Productivity: A Predictive and Explanatory Model of Career Trajectories and Landmarks », Psychological Review, 104(1), 66-89, 1997. ↩
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Munger, Charlie, « A Lesson on Elementary, Worldly Wisdom », USC Business School Speech, 1994. ↩
-
Expérience de l’auteur dans la construction du système de qualité du blog. Linter à 12 modules combinant critères d’évaluation de design, implémentation d’ingénierie et orchestration d’agents IA. ↩
-
Housel, Morgan, The Psychology of Money, Harriman House, 2020. ↩
-
Bevelin, Peter, Seeking Wisdom: From Darwin to Munger, PCA Publications, 2007. ↩
-
Epstein, David, Range: Why Generalists Triumph in a Specialized World, Riverhead Books, 2019. ↩
-
Ebbinghaus, Hermann, Memory: A Contribution to Experimental Psychology, 1885. ↩
-
Gwern, « Spaced Repetition for Efficient Learning », 2009-2024. ↩