Paradoxe de Jevons

William Stanley Jevons observait en 1865 qu'une meilleure efficacité augmente la consommation plutôt que de la réduire. Appliquée au logiciel, la thèse se précise : si l'élasticité-prix de la demande de code dépasse 1, une production moins chère fait croître la quantité demandée plus que proportionnellement. Ceux qui l'invoquent ne sont pas d'accord sur ce qui en découle.

Le cadrage économique vient de Trésor-Éco n° 391 (DG Trésor, juin 2026) : l'exposition à l'automatisation ne détermine pas l'emploi, l'élasticité-prix le fait. Un métier substituable mais confronté à une demande élastique peut voir son emploi croître. SFEIR, en commentant cette note le 23 juillet 2026, pousse le raisonnement plus loin : les développeurs et les graphistes se situent au-dessus d'une élasticité de 1, si bien que l'argument est structurellement favorable à l'emploi des développeurs. Simon Wardley y ajoute un effet de Reine Rouge le 27 mars 2026 : les entreprises en concurrence réinvestissent chaque gain de productivité, si bien qu'une grande entreprise passe de 30 millions de lignes de code à plus d'un milliard simplement pour maintenir sa position. Philippe Ensarguet énonce le cas limite le 11 mars 2026 : lorsque le coût d'exécution tend vers zéro et que la demande devient infinie, les lignes budgétaires migrent des salaires vers le calcul.

Dave Farley lit la même courbe comme un passif. Dans sa note du 13 mai 2026, davantage de code signifie davantage de complexité, davantage de points d'intégration, davantage de comportements à évaluer, davantage de maintenance, et moins de temps restant pour comprendre le problème. Il qualifie le développement assisté par IA sans livraison continue de bombe de complexité à mèche lente.

Jevons se présente ainsi sous deux formes incompatibles : un argument selon lequel la demande de développeurs s'élargit, et un argument selon lequel ce qui s'élargit, c'est la surface de maintenance.