L'IA rend les forts plus forts, et les faibles plus faibles

Après les vacances, en discutant avec quelques amis de leur situation, il est inévitable de parler de l'impact et des changements apportés par l'IA au travail. Voici quelques notes :
1/ Un exemple
L'ami W est un ingénieur logiciel senior. Récemment, il a intégré dans deux entreprises où il travaille un workflow d'IA qu'il a expérimenté pendant un an. Résultat : ces deux équipes techniques ont perdu 2/3 de leurs membres, mais la productivité globale du 1/3 restant n'a pas diminué, elle a même augmenté. La réalité est là : l'IA fait perdre du travail à une partie des gens.
Dans le domaine de la programmation, il devient plus difficile pour les programmeurs débutants de trouver un emploi. En revanche, ceux qui ont une certaine expérience et savent bien maîtriser divers outils d'IA voient leur productivité considérablement libérée. Capables de faire l'équivalent de dix, ce n'est plus un problème.
2/ Il faut faire quelque chose ?
W a lui aussi créé beaucoup de petits outils, tous directement conçus sous forme de prototypes dessinés à la main, qu'il a remis à Lovable. Avant, il fallait au moins engager un designer, dépenser un peu d'argent et communiquer ; maintenant, tout cela est évité, ce qui réduit considérablement les frictions, permettant de développer rapidement des petits outils sans obstacle.
Lorsque cette situation devient de plus en plus courante, beaucoup auront en eux cette idée : je dois faire quelque chose, sinon ce serait dommage.
C'est l'une des raisons pour lesquelles le vibe coding est si largement prôné.
Bien sûr, cela génère aussi beaucoup de « produits basura » sans grande valeur réelle, et une certaine auto-illusion.
L'époque où « tout le monde est chef de produit » est révolue, maintenant c'est « tout le monde est programmeur ». Du moins, ceux qui savent utiliser des outils d'IA pour coder.
3/ Deux défis
Pour les personnes sans expérience technique, les problèmes de plus en plus complexes en ingénierie et en technologie dans le vibe coding deviendront un obstacle. Surtout après un certain nombre d'utilisateurs, les problèmes de « montagnes de code » lors des itérations et mises à jour du produit, la gestion de projet et la sécurité seront mis en évidence.
De plus, comme pour les produits internet classiques, créer le produit n'est que le Jour 1. La promotion du marché, l'acquisition d'(Agents) utilisateurs et la monétisation seront les véritables enjeux.
Une « entreprise unipersonnelle » est difficile à réaliser, mais lorsque chaque étape voit une libération massive de productivité, de plus en plus de petites entreprises deviendront des licornes.
De telles entreprises existaient déjà avant l'ère de l'IA, et leurs défis sont similaires. Par exemple, le site de petites annonces Craigslist, qui fonctionnait pendant longtemps avec une seule personne ; Instagram, qui a été racheté pour 1 milliard de dollars avec seulement 12 employés.
4/ Ce qui est rare
La valeur centrale du vibe coding est que, lorsqu'il existe un besoin ou une idée précise, il permet de libérer considérablement la productivité humaine. Au moins, réaliser rapidement une démo n'est plus un obstacle.
Mais il ne peut pas répondre à la question : quels types de produits, surtout ceux ayant une valeur commerciale, valent la peine d'être créés ?
L'insight sur le besoin, ainsi que la gestion continue et fine du produit après sa création, restent toujours au cœur.
Et tout au long de ce processus, la « qualité des décisions » prises par l'humain reste cruciale.
Le responsable de la conception de Cursor a dit que même le meilleur ingénieur ne peut gérer que 4 Agents simultanément, l'humain restant un goulot d'étranglement dans la collaboration avec l'IA.
TL;DR - Les forts deviennent plus forts, les faibles plus faibles.
Pour finir, voici une image où chaque point représente 320 millions de personnes × 2 500 points = 8,1 milliards de personnes sur Terre. Le gris indique 6,8 milliards de personnes qui n'ont pas encore utilisé l'IA, le vert 1,3 milliard qui ont utilisé la messagerie gratuite avec de grands modèles, le jaune 15 à 35 millions d'utilisateurs payants de grands modèles, et le rouge cette petite poignée d'utilisateurs intensifs.
La véritable vague d'IA n'a pas encore commencé.