Loi de Sturgeon

La voix dissidente de la science-fiction

Théodore Sturgeon (1918–1985) a écrit plus de quatre cents critiques, plus de cent vingt nouvelles et onze romans ; il a remporté l'International Fantasy Award pour More Than Human et signé des scénarios pour la série originale de Star Trek – mais ce n'est pas cela qui le rendait singulier. Dans le paysage de la science-fiction des années 1950, Sturgeon était à peu près le seul à traiter frontalement la solitude, la sexualité, l'homosexualité, l'hermaphrodisme. Ses héros étaient des jeunes gens exclus ; ses récits forçaient les frontières ordinaires du genre. Son intronisation au Science Fiction and Fantasy Hall of Fame en 2000 n'a été que la reconnaissance tardive de son influence sur le genre.

La tension entre cette fécondité et cette dissidence est essentielle, car la phrase la plus célèbre de Sturgeon est née précisément de cette tension : en défendant son genre, il a formulé toute une philosophie de la qualité.

Naissance d'une arme de défense

Dans les années 1950, la science-fiction était méprisée par les cercles littéraires sous le nom de « contes de Buck Rogers ». Les critiques choisissaient les pires spécimens du genre pour le rejeter en bloc – les revues étaient imprimées sur du papier bon marché, les couvertures décorées de monstres spatiaux, et le lecteur sérieux expédiait l'ensemble d'un seul jugement : « 90 % de la science-fiction, c'est de la camelote. »

Sturgeon a répondu à cette attaque pour la première fois en septembre 1953, lors de la WorldCon de Philadelphie :

« Quand les gens parlent du roman policier, ils citent Le Faucon maltais et Le Grand Sommeil. Quand ils parlent du western, ils citent The Way West et Shane. Mais quand ils parlent de science-fiction, ils disent "ces contes de Buck Rogers" et "90 % de la science-fiction, c'est de la camelote". Ils ont raison. 90 % de la science-fiction est de la camelote. Mais 90 % de tout est de la camelote. Ce qui compte, ce sont les 10 % qui ne le sont pas. Et les 10 % de la science-fiction qui ne sont pas de la camelote sont aussi bons – sinon meilleurs – que ce qui s'écrit de mieux n'importe où. » – Rapporté par James Gunn

Cinq ans plus tard, il a couché ces mots par écrit. En 1958, dans sa chronique de la revue Venture Science Fiction, d'une voix lasse mais résolue, il a écrit :

« Je répète la Révélation de Sturgeon, qui a fini par m'être extorquée au terme d'une défense lassante de la science-fiction, menée pendant vingt ans contre des gens qui utilisaient les pires exemples du genre comme munitions. »

« La Révélation : 90 % de tout est de la camelote. » – Théodore Sturgeon, Venture Science Fiction, mars 1958

Il y a ici une distinction à ne pas manquer. Sturgeon lui-même a utilisé deux formules distinctes, la seconde encadrant la première :

Admettre, généraliser, démolir

La force du mouvement de Sturgeon réside dans sa structure. Il ne désarme pas l'adversaire – il prend l'arme de l'adversaire, la retourne contre tout le monde, puis démontre que l'arme ne vaut rien. En quatre temps :

C'est un argument de défense : il ne glorifie pas ce qu'il défend, il détruit la logique sur laquelle repose l'attaque. Comme un avocat qui, au lieu de dire « mon client est innocent », dirait « cette preuve est valable pour tout le monde, donc ce n'est pas une preuve ».

Pour éprouver la solidité de ce raisonnement, il faut quitter son armature rhétorique et se tourner vers les données : est-il vrai que 90 % de tout est de la camelote ?

Les chiffres donnent-ils raison à Sturgeon

Le chiffre de 90 % était, dans la bouche de Sturgeon, une figure rhétorique – il voulait dire « l'écrasante majorité », non proposer une mesure exacte. Mais cette affirmation rhétorique a-t-elle un correspondant empirique ? On peut la mettre à l'épreuve dans de nombreux domaines. Ce qui importe n'est pas chaque chiffre isolé, mais le motif qui se dessine d'un domaine à l'autre.

L'édition académique : la majorité invisible

L'université est l'un des domaines où le contrôle de qualité est le plus rigoureux – évaluation par les pairs, filtre éditorial, réputation institutionnelle. Malgré cela, selon une statistique souvent citée, 82 % des articles publiés en sciences humaines ne sont jamais cités (Biswas et Kirchherr, The Straits Times, 2015). En sciences naturelles, ce taux tombe à 27 % ; en médecine, à 12 % – c'est là que la barrière à l'entrée et la culture de vérification montrent leur force. Mais au-delà de l'absence de citations, un problème plus profond se pose : selon l'étude de l'Open Science Collaboration (2015), 64 % des expériences en psychologie ne donnent pas le même résultat lorsqu'on les reproduit. L'étude de Begley et Ellis (2012) a porté ce taux à 89 % dans la recherche sur le cancer. Chalmers et Glasziou ont calculé dans The Lancet (2009) que 85 % des fonds de recherche sont gaspillés. Le tableau est clair : même le domaine le plus contrôlé ne parvient pas à échapper à l'ordre de grandeur de Sturgeon.

La musique : la majorité silencieuse de 184 millions de titres

Fin 2023, l'ensemble des services de streaming audio comptait 184 millions de titres (Luminate, 2023 Year-End Music Report) ; le catalogue propre de Spotify dépassait alors 100 millions (Spotify, Form 20-F). Parmi ces 184 millions, 45,6 millions – soit un quart – n'ont jamais été écoutés une seule fois. Les titres totalisant moins de mille écoutes représentent 86,2 % du catalogue. La moitié des dix millions d'artistes n'a jamais dépassé cent écoutes cumulées au cours de sa carrière. Ces chiffres ne racontent pas la « camelote » mais l'invisibilité : quand la barrière technique de production musicale tombe à zéro, l'immense majorité de ce qui est produit n'atteint aucune oreille. La loi de Sturgeon se mue ici en problème de découvrabilité bien plus qu'en jugement de qualité.

Start-ups et brevets : la statistique de l'échec

Selon le Bureau of Labor Statistics américain (BLS, 2024), 65 % des entreprises créées ferment dans les dix ans. Dans une vaste enquête menée auprès d'inventeurs en Europe, aux États-Unis et au Japon, environ 40 % des brevets restaient totalement inexploités et 67 % des dépôts visaient à bloquer d'autres brevets (Torrisi et al., 2016). Mis côte à côte, ces deux chiffres dessinent un tableau clair : qu'une idée ait été assez solide pour obtenir un brevet ne suffit pas à la maintenir en vie, tout comme la simple fondation d'une entreprise ne garantit pas sa survie. Les taux d'échec sont élevés, mais ils ne sont pas en eux-mêmes un signe de pathologie – les bassins de start-ups et de brevets sont des terrains d'expérimentation, et la plupart des expériences, par nature, n'aboutissent pas.

Les livres : le désert imprimé

Environ trois millions de livres sont publiés chaque année. Selon les données Bookscan (DOJ vs Penguin Random House, 2022), 90 % de ces livres se vendent à moins de deux mille exemplaires. Les éditeurs connaissent cette distribution et bâtissent leur modèle économique en conséquence : un petit nombre de gros succès finance tout le reste du catalogue. La loi de Sturgeon est ici la réalité même du marché.

Cinéma, logiciel, médecine, applications

Dans l'industrie cinématographique, 59 % des films sont déficitaires (Stephen Follows). Dans le logiciel, les développeurs consacrent 42 % de leur temps hebdomadaire à la dette technique (Stripe, 2018) ; le logiciel de mauvaise qualité coûte 2 410 milliards de dollars à l'économie américaine (CISQ, 2022). En médecine, le taux d'erreur diagnostique dépend de ce que l'on mesure : l'estimation empirique en soins ambulatoires est de 5 % (Singh et coll., 2014), le jugement d'expert cité de longue date dans la recherche sur la décision clinique est de 10-15 % (Elstein ; rapporté par Graber, 2013), et la médiane des erreurs diagnostiques majeures dans les séries d'autopsies est de 23,5 % (Shojania et coll., 2003). Plus de la moitié des pédiatres (54 %) déclarent commettre une erreur diagnostique une ou deux fois par mois (Singh et coll., 2010). Dans les applications mobiles, les utilisateurs passent 80 % de leur temps sur seulement trois applications (Comscore, 2017), et le taux de rétention à trente jours sur iOS n'est que de 3,7 % (Statista, 2023) – autrement dit, plus de 96 % des applications téléchargées sont abandonnées en un mois. Les 5-15 % de la médecine représentent l'extrémité basse, les 96 % des applications mobiles l'extrémité haute – l'éventail entre les deux confirme l'ordre de grandeur de Sturgeon.

Le motif entre les domaines

Sturgeon n'a jamais vu ce tableau de données, mais son intuition visait juste. La question devient désormais : d'autres ont-ils observé cette distribution sous d'autres angles, et que se disent ces observations les unes aux autres ?

Même observation, fenêtres différentes

La loi de Sturgeon n'est pas seule. À travers les siècles, dans des domaines distincts, des penseurs différents ont vu les différentes faces de la même distribution. Plutôt que de les énumérer comme des entrées indépendantes, mieux vaut suivre la conversation entre eux – car chacun complète ce que l'autre laisse en suspens.

En 1896, Vilfredo Pareto observait qu'en Italie 80 % des terres appartenaient à 20 % de la population ; Joseph Juran a transposé le principe au contrôle de qualité : « 80 % des problèmes proviennent de 20 % des causes. » Pareto montre où la valeur se concentre ; Sturgeon, à quel point la camelote est répandue. Ils sont les deux faces d'une même médaille : l'un regarde les 20 %, l'autre les 90 %, mais tous deux affirment que la distribution de la qualité ne suit pas une courbe normale – elle obéit à une loi de puissance. Un petit nombre de productions génère un effet disproportionné, la médiane est très inférieure à la moyenne, la majorité reste « en dessous de la moyenne ».

Pareto et Sturgeon décrivent la distribution mais n'expliquent pas pourquoi elle est ainsi. C'est ici qu'intervient la découverte de Kruger et Dunning (1999) : les participants situés dans le quartile inférieur de performance s'estiment au 62e percentile, alors que leur performance réelle est au 12e. Ceux qui produisent les 90 % de Sturgeon ignorent le plus souvent qu'ils produisent de la camelote – l'effet Dunning-Kruger explique pourquoi ces 90 % sont si résistants, si sûrs d'eux-mêmes, si disposés à se reproduire. La distribution n'est pas seulement une loi de la nature ; elle est aussi alimentée par un aveuglement perceptif.

Le mécanisme observé par Sir Thomas Gresham au XVI^e siècle – la mauvaise monnaie chassant la bonne lorsqu'elle entre en circulation – ajoute une troisième couche. Sturgeon dit que la distribution est naturelle ; Gresham montre qu'elle peut se transformer en mécanisme actif d'éviction : le clickbait chasse le journalisme de qualité, la mode jetable élimine les producteurs durables, le contenu algorithmique rend invisible le contenu original. Sturgeon décrit ; Gresham révèle le mécanisme. Sturgeon dit « la camelote est abondante » ; Gresham ajoute « et l'abondant efface le rare ».

L'analyse signal-bruit de Nassim Nicholas Taleb dans Fooled by Randomness et The Black Swan apporte à ce tableau une dimension temporelle :

Plus la fréquence d'observation augmente, plus la proportion de bruit explose. Les 90 % de Sturgeon et le bruit de Taleb convergent vers le même constat : la majorité n'est pas du signal mais du bruit, et plus on regarde souvent, plus on regarde de près, plus le bruit domine. L'ère numérique a multiplié à la fois la fréquence de production et la fréquence d'observation, amplifiant cet effet.

Lorsqu'on rassemble ces quatre penseurs – Pareto, Dunning-Kruger, Gresham, Taleb –, l'observation en une seule phrase de Sturgeon se déploie en un écosystème : la distribution est naturelle (Pareto), les producteurs ne voient pas leur propre camelote (Dunning-Kruger), le mauvais chasse activement le bon (Gresham), et le bruit croît avec le temps (Taleb). Sturgeon a nommé la loi ; les autres en ont montré les mécanismes.

Cette observation existait avant Sturgeon

Ce réseau conceptuel montre la puissance de la loi sans en dissimuler les limites. Sturgeon lui-même avait reconnu, par sa seconde formule, que le chiffre de 90 % n'était pas un absolu – examiner les limites de la loi est au moins aussi instructif qu'en mesurer la force.

Les limites de la loi

90 % est une figure rhétorique

Oui, et Sturgeon le savait. C'est un chiffre choisi pour signifier « l'écrasante majorité ». Mais en tant qu'ordre de grandeur, il tient : les données s'étalent de 42 % à 96 %, la plupart se situant entre 60 et 95 %. L'observation selon laquelle « la majorité est médiocre » trouve un appui empirique malgré son origine rhétorique.

Le filtre invisible du temps

Vu d'aujourd'hui, les époques passées paraissent plus « qualitatives ». Trois raisons à cela : le temps élimine le mauvais et les 10 % restants deviennent « l'époque » ; la nostalgie confond les exemples personnellement choisis avec le tout ; et des autres cultures, seuls les meilleurs spécimens nous parviennent. Ces trois filtres opèrent dans la même direction – en rendant invisible la camelote du passé, ils font paraître exagéré le taux de camelote du présent.

La barrière à l'entrée change tout

Dans les domaines à forte barrière d'entrée, le taux baisse (médecine : 5-15 % d'erreurs) ; dans ceux à faible barrière, il monte (96 % des applications mobiles abandonnées en un mois). La numérisation a fait grimper le taux de camelote partout où elle a abaissé la barrière d'entrée – mais il faut ici être prudent : la chute de la barrière de production ne fait pas baisser la qualité de ce qui est produit, elle ne fait qu'agrandir le bassin. La proportion de camelote augmente peut-être, mais la production de valeur en termes absolus augmente elle aussi.

La qualité de qui

Il existe plusieurs axes de qualité : succès commercial, appréciation critique, impact durable, compétence technique. Ce qui est « camelote » sur un axe peut avoir de la valeur sur un autre. Un article jamais cité a pu influencer les décideurs politiques de son pays. Un morceau de musique resté sous les mille écoutes a pu être un tournant dans la vie de cent personnes. La loi de Sturgeon donne des chiffres différents selon l'axe de qualité que l'on choisit.

Le point où Sturgeon dépasse sa propre loi

« En ce qui concerne Internet, la loi des 90 % de Sturgeon est peut-être une estimation basse. »

(“Where the Internet is concerned, Sturgeon's Law of 90 percent might be lowballing.”) – Tom Nichols, The Death of Expertise (2017) ; traduction faite pour cet article

La numérisation a abaissé la barrière de production ; le volume de camelote a explosé. Même si le taux reste stable, le nombre absolu a été multiplié. Mais ce tableau recèle un paradoxe : la littérature sur l'innovation montre que l'échec produit du savoir. Le succès ne vient pas sans essai, et la plupart des essais échouent par nature.

Ce paradoxe – la nécessité de la camelote – éclaire aussi la localisation du vrai problème. Le problème n'est pas le taux de camelote ; le problème, c'est que la camelote recouvre le bon quand les filtres se brisent.

Quand les filtres se brisent

Quatre mécanismes ont, à travers l'histoire, extrait la valeur du bassin de camelote : l'évaluation par les pairs et les standards éditoriaux, le choix du consommateur et la concurrence du marché, le filtre de pérennité du temps, le consensus des experts et la mémoire collective. Ces quatre filtres étaient imparfaits mais fonctionnels – ils rendaient gérables les 90 % naturels de Sturgeon.

Lorsqu'on rassemble à nouveau les quatre penseurs de la section précédente, le vrai danger se dessine :

Ce qui reste

« La loi de Sturgeon n'est ni consolation ni cynisme. C'est une arithmétique de l'observation. »

La majorité est partout médiocre – ce n'est pas une alarme, c'est le bruit de fond. L'alarme se déclenche au moment où la médiocrité commence à chasser le bon. Les 82 % d'articles jamais cités dans le monde académique, les 86 % de morceaux jamais écoutés dans la musique sont naturels ; l'alarme, c'est quand ces 86 % prennent algorithmiquement le pas sur les 14 %.

Que 90 % soit de la camelote ne diminue en rien la puissance des 10 %. La plupart des affaires dans un système juridique sont insignifiantes, mais la force des décisions qui créent la jurisprudence n'en est pas affectée. En médecine, le taux d'erreur diagnostique est de 5-15 %, mais le pouvoir du bon diagnostic de sauver une vie n'en est pas amoindri. 64 % des études en psychologie ne sont pas reproductibles, mais la contribution à la connaissance humaine des 36 % restants n'en est pas soustraite.

Mais l'existence des 90 % rend la recherche des 10 % difficile. Ce problème pratique est la dimension la moins débattue et pourtant la plus importante de la loi – et à l'ère numérique, avec la corruption algorithmique des filtres, il devient chaque jour plus pressant.

« Ne perdez pas votre temps ni le nôtre à huer la camelote ! Cherchez ce qui est bon, ou passez votre chemin. »

(“…don't waste your time and ours hooting at the crap! Go after the good stuff, or leave it alone.”) – Daniel Dennett, Intuition Pumps and Other Tools for Thinking (2013) ; traduction faite pour cet article

Sources

Loi de Sturgeon – Sources primaires

• Sturgeon, T. (1958). "On Hand." Venture Science Fiction, mars 1958.
• Gunn, J. (2002). "Theodore Sturgeon." The Road to Science Fiction, Scarecrow Press.

Données empiriques

• Begley, C.G. & Ellis, L.M. (2012). "Raise standards for preclinical cancer research." Nature, 483.
• Torrisi, S., Gambardella, A., Giuri, P., Harhoff, D., Hoisl, K. & Mariani, M. (2016). "Used, blocking and sleeping patents: Empirical evidence from a large-scale inventor survey." Research Policy, 45(7), 1374-1385.
• Chalmers, I. & Glasziou, P. (2009). "Avoidable waste in the production and reporting of research evidence." The Lancet, 374.
• Comscore (2017). The U.S. Mobile App Report.
• Follows, S. (2020). "Do Hollywood movies make a profit?" stephenfollows.com – analyse de rentabilité cinématographique.
• Luminate (2023). Midyear Music Report.
• Open Science Collaboration (2015). "Estimating the reproducibility of psychological science." Science, 349.
• Statista (2023). Global iOS app retention rate.
• CISQ (2022). The Cost of Poor Software Quality in the US.
• Stripe (2018). The Developer Coefficient.
• Graber, M. L. (2013). "The incidence of diagnostic error in medicine." BMJ Quality & Safety, 22(Suppl 2), ii21-ii27.
• Shojania, K. G., Burton, E. C., McDonald, K. M. & Goldman, L. (2003). "Changes in rates of autopsy-detected diagnostic errors over time: A systematic review." JAMA, 289(21), 2849-2856.
• Singh, H., Thomas, E. J., Wilson, L., Kelly, P. A., Pietz, K., Elkeeb, D. & Singhal, G. (2010). "Errors of diagnosis in pediatric practice: A multi-site survey." Pediatrics, 126(1), 70-79.
• Singh, H., Meyer, A. N. D. & Thomas, E. J. (2014). "The frequency of diagnostic errors in outpatient care." BMJ Quality & Safety, 23(9), 727-731.
• Biswas, A. K. et Kirchherr, J. (2015). Prof, no one is reading you. The Straits Times, 11 avril 2015.
• U.S. Bureau of Labor Statistics (2024). Establishment Age and Survival Data – taux de fermeture à 10 ans : 65 %.
• U.S. DOJ vs Penguin Random House (2022). Données Bookscan – moins de 2 000 exemplaires : 90 %.

Concepts associés

• Kruger, J. & Dunning, D. (1999). "Unskilled and Unaware of It." Journal of Personality and Social Psychology, 77(6).
• Nichols, T. (2017). The Death of Expertise. Oxford University Press.
• Dennett, D.C. (2013). Intuition Pumps and Other Tools for Thinking. W.W. Norton.
• Pareto, V. (1896). Cours d'économie politique. Lausanne.
• Taleb, N.N. (2001). Fooled by Randomness. Random House.
• Taleb, N.N. (2007). The Black Swan. Random House.

Précédents historiques

• Héraclite, Fragments (~500 av. J.-C.). Die Fragmente der Vorsokratiker, Diels-Kranz.
• Aristophane (405 av. J.-C.). Les Grenouilles.

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Version 1.6 · Première publication : 10 mars 2026 · Révision : 20 juillet 2026, corrections factuelles (taux d'erreur diagnostique en médecine rattachés à leurs sources, ordre de citation Kruger & Dunning, citations de Dennett et Delany, citation de Nichols, données du catalogue Spotify, taux de brevets) ; 22 juillet 2026, restitution des accents absents