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Qu’est-ce que la loi de Murphy dans le domaine de l’informatique et du Big Data ?

Selon la Loi de Murphy, tout ce qui peut mal tourner tournera mal. Découvrez les origines de cette théorie, et son application dans le domaine de la science, de l’informatique et du Big Data…

Connaissez-vous la Loi de Murphy ? Selon cette théorie particulièrement pessimiste, tout ce qui est susceptible d’aller mal ira mal.

Autant dire que cette règle laisse peu de place à l’espoir. Toutefois, il est important de préciser que cette loi de la nature n’est pas dictée par une force mystérieuse et invisible.

La Loi de Murphy et le pessimisme humain

En réalité, il s’agit d’un reflet de notre propre perception. Quand tout va bien, nous ne nous posons pas vraiment de questions. En revanche, quand tout va mal, le cerveau humain tend à chercher des explications.

Par exemple, si vous allez au supermarché à pied et finissez par arriver à destination, vous considérerez cela comme normal. En revanche, si vous vous trompez complètement de chemin et que vous trébuchez sur la route en prime, vous vous demanderez certainement quelles sont les causes de cet échec cuisant.

Ainsi, la Loi de Murphy reflète en réalité le fatalisme humain. Toutefois, elle peut aussi être perçue comme le fruit d’une collision entre ce fatalisme et un autre concept : celui du libre arbitre.

Certes, la plupart du temps, si l’humain peut commettre une erreur, il la commettra. Toutefois, ceci découle de ses propres choix.

Qui a inventé la Loi de Murphy ?

La Loi de Murphy tire son nom du capitaine Edward A. Murphy Jr., ingénieur dans l’US Air Force des États-Unis décédé en 1990. En 1949, à la Edwards Air Force Base, en Californie, des officiers menaient des tests dans le cadre du projet MX981.

Ce projet avait pour but de déterminer combien de ” Gs ” (la force de gravité) l’humain peut supporter. Leurs ambitions étaient d’utiliser les découvertes de cette étude pour le design des futurs avions.

Pour simuler la force d’un crash aérien, l’équipe utilisa un traineau fusée surnommé ” Gee Whiz “. ce traineau pouvait parcourir plus de 200 miles par heure sur un circuit d’un demi-mile, et freiner brutalement en moins d’une seconde.

Cependant, pour déterminer quelle force une personne pouvait endurer, il était nécessaire qu’une personne embarque réellement dans le traineau. Ce rôle fut confié au colonel John Paul Stapp, physicien dans l’Air Force.

Au cours de ces essais, le scientifique eut de nombreux os brisés, des concussions et des ruptures des vaisseaux sanguins de ses yeux. Durant l’un de ces tests, le capitaine Murphy apporta des capteurs à accrocher au harnais qui maintenait le docteur Stapp dans le traineau.

Ces capteurs permettaient de mesurer la ” G-force ” appliquée lorsque le traineau freinait brutalement, afin de collecter des données plus précises. Malheureusement, les capteurs étaient mal connectés et enregistrèrent une force de zéro.

Il y avait deux façons possibles de connecter chaque capteur, et chacun d’entre eux était installé de la mauvaise façon. C’est alors que le capitaine Murphy, en blâmant le technicien, déclara : s’il y a deux façons de faire une chose, et qu’une de ces façons entraîne un désastre, il le fera de cette façon.

Avec humour, le Dr Stapp souligna l’universalité de ce que Murphy venait d’affirmer. Lors d’une conférence de presse, il déclara que sa sécurité lors des tests avait été assurée par sa connaissance de la ” Loi de Murphy ” : ” tout ce qui peut mal tourner tournera mal “.

La Loi de Murphy fut relayée d’abord par les publications dédiées à l’aéronautique, puis prit sa place dans la culture populaire. Depuis lors, elle est peu à peu devenue une loi universelle

La Loi de Murphy comme outil scientifique et mathématique

La Loi de Murphy ne se résume pas à une bonne excuse pour justifier ses erreurs et ses faux pas. Elle peut aussi être utilisée comme un outil.

L’ingénieur biologique Joel Pel, de l’Université de Colombie-Britannique, a créé une formule permettant de prédire l’occurrence de la Loi de Murphy et les chances que les choses tournent mal.

Sa formule utilise une constante égale à 1, un facteur inconstant, et plusieurs variables. Dans cette formule, Pel utilise l’importance de l’événement (I), la complexité du système impliqué (C), l’urgence du besoin que le système fonctionne (U) et la fréquence à laquelle le système est utilisé (F).

Dans un essai publié dans Science Creative Quaterly, Pel illustre sa théorie par un exemple. Un automobiliste doit conduire sa Toyota Tercel à une distance d’environ 60 miles jusqu’à son domicile en pleine tempête sans que l’embrayage se casse.

En utilisant son ” équation de Murphy “, Pel obtient une réponse égale à 1, ce qui signifie que l’embrayage de la Tercel tombera en panne pendant cette tempête. La formule confirme donc mathématiquement la crainte qu’ont tous les possesseurs de Toyota Tercel.

La Loi de Murphy rappelle ainsi aux ingénieurs, programmeurs informatiques et scientifiques que les systèmes peuvent échouer. Dans certains cas, l’échec d’un système signifie que l’expérience doit être répétée. Dans d’autres, les conséquences d’un échec peuvent être plus coûteuses.

C’est pourquoi il est important de parer les systèmes de protection contre les échecs. Certains systèmes utilisent des choix limités pour réduire leur taux d’erreurs, d’autres sont dotés de mécanismes évitant que les problèmes empirent. Par exemple, si vous lâchez les poignées de votre tondeuse, elle s’arrête automatiquement.

La Loi de Murphy dans l’informatique

Dans le domaine de l’informatique, la Loi de Murphy est couramment appliquée pour le testing de logiciels ou de hardware et autres types d’ingénierie. Elle suggère par exemple que pendant un test effectué des centaines de fois, l’équipement de test tombera en panne, les testeurs échoueront à suivre la procédure, et que d’autres erreurs et problèmes inattendus surviendront en se basant sur leur probabilité globale.

Les interactions avec la technologie sont souvent marquées par de nombreux problèmes, liés à l’équipement ou à des erreurs humaines, et la Loi de Murphy est une méthode permettant d’anticiper cette large variété de problèmes potentiels.