Le Problème XY : 'Limites de l’IA dans la productivité technique & Parallélisme philosophique'

Le problème XY est un malentendu fréquent en communication, particulièrement dans les domaines techniques comme la programmation, l’informatique ou le support technique. Il se produit lorsqu’une personne, cherchant à résoudre un problème initial (appelons-le X), propose une solution partielle ou une approche spécifique (appelons-la Y) et demande de l’aide sur Y, sans expliquer clairement X. Cela entraîne souvent des échanges inefficaces, des solutions inadaptées et une perte de temps pour toutes les parties impliquées.

Le terme a été implicitement inventé lorsque le philosophe Open-Source 'Eric S. Raymond' a écrit son texte "How To Ask Questions The Smart Way" et a ajouté "How can I use X to do Y?" À la section "Questions Not To Ask".

En d’autres termes :

• L’utilisateur veut accomplir X (le problème réel).
• Ne sachant pas comment atteindre X directement, il pense qu’en résolvant Y (une solution intermédiaire ou une méthode spécifique), il pourra progresser.
• L’utilisateur demande de l’aide pour Y, mais Y peut sembler étrange ou inutile hors contexte.
• Les personnes aidant l’utilisateur se concentrent sur Y, sans comprendre que X est le véritable objectif, ce qui mène à des réponses mal adaptées ou à une confusion prolongée.

Ce problème illustre une dépendance excessive à des raccourcis de résolution de problèmes ou une incapacité à prendre du recul pour examiner le problème dans son ensemble.

Explication pour novices & experts

Pour les novices, le problème XY peut sembler frustrant, car il reflète souvent une difficulté à formuler des questions claires ou à comprendre que leur approche initiale n’est pas la meilleure. Par exemple, un débutant en programmation pourrait demander comment extraire les trois derniers caractères d’un nom de fichier, alors qu’il cherche en réalité à obtenir l’extension du fichier (qui peut varier en longueur, comme .txt, .pdf ou .R).

Pour les experts, le problème XY met en lumière l’importance de la communication et du diagnostic précis. Il rappelle qu’une question mal posée peut masquer une intention plus profonde, et qu’un bon mentor ou un pair doit poser des questions ouvertes pour clarifier le contexte. Par exemple, un expert pourrait reconnaître qu’un utilisateur demandant comment modifier un script Bash pour gérer une tâche spécifique cherche en réalité à automatiser un processus entier, et non à corriger une ligne de code isolée.

Paradoxe informatique contextuel

Imaginons un paradoxe informatique : un développeur novice veut créer un programme pour vérifier si une liste de nombres contient des doublons ou 'multiple occurences d'un même élement' (X, le problème réel). Il pense qu’il peut résoudre cela en triant la liste, puis en comparant chaque élément avec le suivant (Y, sa solution proposée). Il pose la question : « Comment puis-je trier une liste de nombres en C++ & vérifier si deux éléments consécutifs sont identiques ? » Les réponses qu’il reçoit se concentrent sur l’optimisation du 'tri' ou sur les 'boucles', mais personne ne comprend qu’il veut simplement détecter des doublons, ce qui pourrait être résolu plus efficacement avec un ensemble (set) ou une 'table de hachage'

Ce paradoxe illustre comment une focalisation sur Y (le tri) masque X (la détection de doublons), créant une boucle inefficace de communication et de solutions inappropriées.

Exemple en C++ résolvant le Problème

Voici un exemple en C++ qui résout directement le problème réel (X : détecter des doublons) sans s’enliser dans une solution intermédiaire inefficace (Y : tri et comparaison consécutive). Ce code utilise un set pour vérifier les doublons de manière optimale :

#include <iostream>
#include <set>
#include <vector>

bool containsDuplicates(const std::vector<int>&numbers) {
    std::set<int> uniqueNumbers;
    for (int num : numbers) {
        if (!uniqueNumbers.insert(num).second) {
            return true; // Un doublon est trouvé
        }
    }
    return false; // Pas de doublons
}

int main() {
    std::vector<int> numbers = {1, 2, 3, 2, 4, 5};
    if (containsDuplicates(numbers)) {
        std::cout << "La liste contient des doublons." << std::endl;
    } else {
        std::cout << "La liste ne contient pas de doublons." << std::endl;
    }
    return 0;
}
            

Ici, le problème réel (X) est de vérifier si une liste contient des doublons. Eh bien, plutôt que de trier la liste (Y, une solution moins efficace), nous utilisons un set qui ne permet pas de doublons. Si insert retourne false (via .second), un doublon existe.

Cette approche est plus claire, plus rapide (complexité moyenne O(n) 'linear time' au lieu de O(n log n) 'linearithmic time' pour un tri) et évite le piège du problème XY.

Le Problème XY & l’IA selon Greg Maxwell

Dans son article satirique, Greg Maxwell, developpeur & contributeur du protocole 'Bitcoin', explore le problème XY où une personne demande de l’aide sur une solution partielle (Y) au lieu de son problème réel (X). Il utilise 'OpenAI Codex' comme exemple, ironisant sur sa capacité à répondre directement aux demandes sans poser de questions contextuelles, évitant ainsi l’arrogance humaine. Cependant, Codex, dépourvu de compréhension, génère souvent des solutions inefficaces ou dangereuses, comme des scripts qui échouent sur des cas limites (ex. : extensions de fichiers ou vulnérabilités). Maxwell montre que, loin de résoudre le problème XY, l’IA générative peut l’aggraver en absence de raisonnement critique, soulignant les limites de son adoption aveugle.

Réflexion & Contre-Argument

Cette critique de Maxwell contredit les rapports technologiques optimistes, comme ceux de 'McKinsey' (2024) ou 'OpenAI', qui vantent la productivité de l’IA générative. Elle met en garde contre une confiance excessive, car l’IA, sans contexte, peut amplifier les malentendus (ex. : erreurs signalées dans Live Science ou limites des LLM d’Apple), réclamant une supervision humaine pour éviter des résultats inefficaces ou risqués.

Parallélisme Philosophique

Le problème XY trouve un écho profond dans la philosophie, notamment dans la pensée de Socrate et sa méthode maïeutique. Socrate, en posant des questions ouvertes et en creusant en profondeur, des réponses, aidait ses interlocuteurs à révéler leurs véritables croyances ou problèmes (X), souvent masqués par des idées préconçues ou des solutions partielles (Y). De même, dans le problème XY, poser des questions comme « Que cherchez-vous vraiment à accomplir ? » ou « Pourquoi cette approche ? » permet de dépasser les apparences pour atteindre la vérité sous-jacente, favorisant une compréhension plus profonde et des solutions plus efficaces. Ce parallélisme illustre comment, dans la vie comme en informatique, une réflexion critique et une communication ouverte sont essentielles pour résoudre les véritables défis.