L’IA sort du code : l’avertissement de Matt Shumer sur les prochaines cibles des laboratoires

Depuis quelques semaines, un écho inhabituel monte de la Silicon Valley. L’intelligence artificielle n’y est plus seulement décrite comme une opportunité économique, mais comme un risque existentiel. Le message viral publié sur X par Matt Shumer, entrepreneur et promoteur actif des technologies d’IA, s’inscrit dans ce registre. Largement relayé, commenté et critiqué, son texte affirme que, pour les ingénieurs logiciels, la révolution n’est plus une projection théorique à venir mais une réalité quotidienne. Présentée comme adressée aux « profanes », cette thèse est formulée dans un style volontiers alarmiste et prescriptif qui a suscité des accusations d’entretenir l’« overhype » typique de ce secteur. 

Pourtant, derrière la rhétorique, les diagnostics de Shumer renvoient à des dynamiques structurelles bien réelles au sein de l’industrie.

Le premier point de contexte crucial pour comprendre la portée de cet essai viral concerne le rôle singulier du code comme domaine pilote de l’automatisation cognitive : l’idée centrale de l’auteur selon laquelle ce n’est pas parce que la révolution de l’IA a touché d’abord les codeurs qu’elle ne touchera pas de la même manière les autres professions. Contrairement à des secteurs comme le droit ou la médecine, le développement logiciel bénéficie d’une proximité épistémique entre concepteurs des modèles et domaine d’application : les ingénieurs qui entraînent les systèmes sont eux-mêmes spécialistes du code. Cette situation a permis d’installer rapidement une boucle de rétroaction (feedback loop) dense entre production de données, définition des benchmarks et amélioration des performances. Les tâches y sont objectivables — compilation, tests unitaires, revue de pull requests — et les jeux de données abondants, ce qui facilite l’industrialisation de l’évaluation. L’essor de benchmarks issus de situations réelles de développement a ainsi contribué à accélérer l’itération des modèles.

Les indicateurs industriels cités par plusieurs analyses sectorielles confirment cette inflexion. Des newsletters spécialisées comme SemiAnalysis évoquent une augmentation rapide du nombre de pull requests rédigées majoritairement par des agents tels que Claude Code. Cet accroissement est présenté comme un point d’inflexion dans la production logicielle contemporaine. Des travaux académiques récents soulignent également que les contributions générées par IA peuvent atteindre des taux d’acceptation élevés, sous réserve d’une supervision humaine ¹. 

Si la généralisation de ces avancées à l’ensemble des métiers reste évidemment spéculative et n’a rien d’automatique, les laboratoires eux-mêmes ont déjà adopté une approche plus incrémentale : ils cherchent à reproduire, domaine par domaine, les conditions qui ont permis le succès initial du développement logiciel. L’émergence de benchmarks sectoriels — qu’il s’agisse d’évaluations économiques comme GDPEval ou d’outils spécialisés tels que Tau²-Bench — témoigne de cette tentative de transposer la logique du code vers des activités à forte valeur stratégique mais moins structurées en données.

Cette extension passe également par une transformation organisationnelle. Inspirés du modèle des « forward deployed engineers » popularisé par Palantir, les grands laboratoires IA déploient désormais des équipes techniques directement chez leurs partenaires industriels et leurs clients. Leur mission consiste à identifier des cas d’usage concrets, intégrer les modèles dans des environnements réels et reconstruire des boucles de rétroaction comparables à celles qui ont permis les progrès rapides dans le code. Le sujet n’est pas uniquement commercial : il s’agit de comprendre quels datasets collecter, quelles métriques définir et comment évaluer la performance dans des domaines où la validation automatisée est moins évidente.

Dans cette perspective, le texte de Shumer apparaît moins comme une analyse prédictive que comme le symptôme d’un moment de transition dans l’écosystème technologique.

Si le style choisi — mêlant constat empirique, injonction à l’adaptation et promesse d’accélération — entretient une ambiguïté, il souligne une évolution réelle — la plupart des laboratoires IA vont tenter de répliquer ce qui s’est passé avec le code à d’autres secteurs — et met en exergue une difficulté : il devient de plus en plus difficile pour le grand public de saisir réellement les sauts qualitatifs des modèles et de traduire les chiffres issus des benchmarks en gains de fiabilité réels des modèles.

Repensez-y : nous sommes en février 2020.

Si vous étiez attentifs à ce moment-là, vous avez peut-être remarqué que certaines personnes autour de vous parlaient d’un virus qui se propageait à l’étranger. La plupart d’entre nous, au début, n’y prêtaient pas attention. Les marchés se portaient bien, vos enfants allaient à l’école, vous alliez au restaurant, vous serriez des mains, vous réserviez des billets d’avion. Au mois de février 2020, si quelqu’un vous avait dit qu’il faisait des réserves de papier toilette, vous auriez juste pensé qu’il passait trop de temps devant les écrans. Puis, en l’espace d’environ trois semaines, le monde entier a changé. Votre bureau a fermé, vos enfants sont rentrés à la maison et votre vie s’est réorganisée d’une manière que vous n’auriez pas crue possible si on vous l’avait décrite un mois plus tôt.

Je pense que nous sommes dans la phase où « tout cela semble exagéré » de quelque chose de beaucoup, beaucoup plus grand que le Covid.

J’ai passé six ans à créer une start-up spécialisée dans l’IA et à investir dans ce domaine. Je vis dans ce monde. Et j’écris les lignes qui suivent pour les personnes de mon entourage qui n’y vivent pas : ma famille, mes amis, les personnes qui me sont chères et qui me demandent sans cesse « c’est quoi, l’IA ? » et obtiennent une réponse qui ne rend pas justice à ce qui se passe réellement. Je continue à leur donner la version polie, la version qu’on donne diplomatiquement dans un cocktail. Parce que la version honnête donnerait l’impression que j’ai perdu la tête. Et pendant un certain temps, je me suis dit que c’était une raison suffisante pour garder pour moi ce qui se passe réellement.

Mais l’écart entre la version socialement acceptable de l’IA et ce qui se passe réellement est devenu beaucoup trop grand.

Les personnes qui me sont chères méritent d’entendre ce qui va arriver — même si cela semble fou.

Je tiens à préciser d’emblée une chose : même si je travaille dans le domaine de l’IA, je n’ai pratiquement aucune influence sur ce qui va se passer — tout comme la grande majorité des acteurs du secteur. L’avenir est façonné par un nombre remarquablement restreint de personnes : quelques centaines de chercheurs dans une poignée d’entreprises… OpenAI, Anthropic, Google DeepMind et quelques autres. Une seule session de formation, gérée par une petite équipe pendant quelques mois, peut produire un système qui modifie toute la trajectoire de la technologie. La plupart d’entre nous qui travaillons dans le domaine de l’IA construisons sur des fondations que nous n’avons pas nous-mêmes posées. Nous observons cette évolution comme vous. Seulement, nous sommes suffisamment proches du réacteur pour sentir le sol trembler sous nos pieds.

Et le moment est venu. Non pas au sens où « nous devrions en parler à un moment donné » mais plutôt : « cela se produit en ce moment même et j’ai besoin que vous le compreniez ».

Je sais que c’est réel parce que cela m’est arrivé

Voici ce que personne en dehors du petit monde des nouvelles technologies ne comprend encore tout à fait : la raison pour laquelle tant de personnes dans le secteur tirent la sonnette d’alarme en ce moment, c’est parce que cela nous est déjà arrivé.

Nous ne faisons pas de prédictions. Nous vous racontons ce qui s’est déjà produit dans notre propre travail et nous vous avertissons que vous serez les prochains.

Pendant des années, l’IA n’a cessé de s’améliorer. Il y a eu des progrès importants ici et là, mais chaque avancée majeure était suffisamment espacée pour que vous puissiez l’assimiler au fur et à mesure. Puis, en 2025, de nouvelles techniques de construction de ces modèles ont permis d’accélérer considérablement le rythme des progrès. Et ensuite, cela s’est encore accéléré. Puis encore plus. Chaque nouveau modèle n’était pas seulement meilleur que le précédent… Il était nettement meilleur — et le délai entre la sortie des nouveaux modèles était plus court.

J’utilisais de plus en plus l’IA et j’avais de moins en moins besoin de m’en servir. Je la regardais gérer des tâches qui, selon moi, nécessitaient mon expertise.

Puis, le 5 février, deux grands laboratoires d’IA ont publié de nouveaux modèles le même jour : GPT-5.3 Codex d’OpenAI et Opus 4.6 d’Anthropic — les créateurs de Claude, l’un des principaux concurrents de ChatGPT. Et j’ai eu un déclic. Pas comme un interrupteur… plutôt comme le moment où vous prenez conscience que l’eau est montée autour de vous et vous arrive désormais à la poitrine.

Je ne suis plus nécessaire pour le travail technique proprement dit de mon emploi. Je décris ce que je veux construire, en anglais courant, et cela apparaît. C’est aussi simple que cela. Quand je dis « cela apparaît » je ne parle pas d’un brouillon que je dois corriger. Je parle du produit fini. Je dis à l’IA ce que je veux, je m’éloigne de mon ordinateur pendant quatre heures, et je reviens pour trouver le travail terminé, bien fait — mieux que je ne l’aurais fait moi-même, sans aucune correction nécessaire. Il y a quelques mois, je faisais des allers-retours avec l’IA, je la guidais, je faisais des modifications. Maintenant, je décris simplement le résultat et je pars.

Je vais vous donner un exemple pour que vous compreniez à quoi cela ressemble dans la pratique.

Je dis à l’IA : « Je veux créer cette application. Voici ce qu’elle doit faire, voici à quoi elle doit ressembler en gros. Détermine le flux utilisateur, le design, tout. » Et elle le fait. Elle écrit des dizaines de milliers de lignes de code. Ensuite — et c’est la partie qui aurait été impensable il y a un an — elle ouvre l’application elle-même. Elle clique sur les différents boutons. Elle teste les fonctionnalités. Elle utilise l’application comme le ferait une personne. Si elle n’aime pas l’apparence ou le fonctionnement d’un élément, elle revient en arrière et le modifie, de son propre chef. Elle itère, comme le ferait un développeur, en corrigeant et en affinant jusqu’à ce qu’elle soit satisfaite. Ce n’est qu’une fois qu’elle a décidé que l’application répondait à ses propres normes qu’elle revient vers moi et me dit : « elle est prête à être testée. » Et quand je la teste, elle est généralement parfaite.

Je n’exagère pas. Voilà à quoi ressemblait mon lundi cette semaine.

Mais c’est le modèle sorti la semaine dernière (GPT-5.3 Codex) qui m’a le plus impressionné. 

Il ne se contentait pas d’exécuter mes instructions. Il prenait des décisions intelligentes. Il y avait quelque chose dans ce modèle qui ressemblait, pour la première fois, à du jugement. À du goût. Ce sens inexplicable de savoir quelle est la bonne décision, que les gens ont toujours dit que l’IA n’aurait jamais. Ce modèle l’a — ou il y en tout cas quelque chose d’assez proche pour que la distinction commence à ne plus avoir d’importance.

J’ai toujours été parmi les premiers à adopter les outils d’IA. Mais ces derniers mois m’ont choqué.

Ces nouveaux modèles d’IA ne sont pas des améliorations progressives. C’est quelque chose de complètement différent.

Et voici pourquoi cela vous concerne, même si vous ne travaillez pas dans le domaine des nouvelles technologies.

Les laboratoires d’IA ont fait un choix délibéré. Ils se sont d’abord concentrés sur l’amélioration des capacités de l’IA en matière d’écriture de code… car la création d’une IA nécessite beaucoup de code. Si l’IA est capable d’écrire ce code, elle peut contribuer à créer la prochaine version d’elle-même. Une version plus intelligente, qui écrit un meilleur code, qui crée une version encore plus intelligente. Rendre l’IA performante en matière de codage était la stratégie qui ouvrait la voie à tout le reste. C’est la raison pour laquelle ils ont commencé par là.

Mon travail a commencé à changer avant le vôtre, non pas parce qu’ils ciblaient les ingénieurs en informatique, mais simplement parce que c’était un effet secondaire de leur choix initial.

Ils ont maintenant atteint leur objectif. Et ils passent à tout le reste.

L’expérience que les travailleurs du secteur technologique ont vécue au cours de l’année écoulée — en voyant l’IA passer d’un « outil utile » à « quelqu’un qui fait mon travail mieux que moi » — est l’expérience que tout le monde est sur le point de vivre. Droit, finance, médecine, comptabilité, conseil, rédaction, conception, analyse, service client. Pas dans dix ans. Les personnes qui développent ces systèmes parlent d’un à cinq ans. Certains parlent même de moins. Et d’après ce que j’ai vu ces deux derniers mois, je pense que « moins » est plus probable.

Il s’agit ici du biais le plus critiquable — et critiqué — du texte de Shumer. Si nombre de modèles économiques suggèrent que l’automatisation aura des effets massifs sur l’emploi — hypothèse sur laquelle mise également de plus en plus d’entreprises et d’investisseurs — rien ne permet d’inférer comme le fait Shumer que les métiers qu’il prend pour exemple connaîtront pour sûr une expérience similaire à celle vécue par les développeurs. Toutefois, comme l’indique l’auteur, les laboratoires d’IA vont tenter de répliquer ce qui a été fait avec le développement logiciel en se concentrant sur certains domaines plus spécifiques.

« Mais j’ai essayé l’IA et ce n’était pas si terrible »

J’entends cela tout le temps. Je comprends, car c’était vrai auparavant.

Si vous avez essayé ChatGPT en 2023 ou début 2024 et que vous avez pensé « il invente des choses » ou « ce n’est pas si impressionnant », vous aviez raison.

Ces premières versions étaient vraiment limitées. Elles hallucinaient. Elles affirmaient avec assurance des choses qui n’avaient aucun sens.

C’était il y a deux ans. En termes d’IA, c’est de l’histoire ancienne.

Les modèles disponibles aujourd’hui sont méconnaissables par rapport à ceux qui existaient il y a six mois.

Le débat sur la question de savoir si l’IA « s’améliore vraiment » ou « se heurte à un mur » — qui dure depuis plus d’un an — est clos. C’est fini. Ceux qui continuent à soutenir cette thèse n’ont soit jamais utilisé les modèles actuels, soit ont intérêt à minimiser ce qui se passe, soit évaluent la situation sur la base d’une expérience datant de 2024 qui n’est plus pertinente. Je ne dis pas cela pour être dédaigneux. Je le dis parce que le fossé entre la perception du public et la réalité actuelle est désormais énorme, et que ce fossé est dangereux : il empêche les gens de se préparer.

Une partie du problème vient de ce que la plupart des gens utilisent la version gratuite des outils d’IA. La version gratuite a plus d’un an de retard par rapport à celle dont disposent les utilisateurs payants. Juger l’IA sur la base de la version gratuite de ChatGPT revient à évaluer l’état des smartphones à l’aune du téléphone à clapet. Les personnes qui paient pour les meilleurs outils et qui les utilisent quotidiennement dans leur travail savent ce qui les attend.

Je pense à un ami avocat. Je n’arrête pas de lui dire d’essayer d’utiliser l’IA dans son cabinet, et il trouve sans cesse des raisons pour lesquelles cela ne fonctionnera pas. Elle n’est pas conçue pour sa spécialité, elle a fait une erreur lorsqu’il l’a testée, elle ne comprend pas les nuances de son travail. Et je comprends. Mais des associés de grands cabinets d’avocats m’ont contacté pour me demander conseil, car ils ont essayé les versions actuelles et voient où cela mène. L’un d’eux, associé gérant d’un grand cabinet, passe des heures chaque jour à utiliser l’IA. Il m’a dit que c’était comme avoir une équipe d’associés à sa disposition instantanément. Il ne l’utilise pas parce que c’est un jouet. Il l’utilise parce que cela fonctionne. Et il m’a dit quelque chose qui m’a marqué : tous les deux mois, elle devient nettement plus performante pour son travail. Il m’a dit que si elle continue sur cette lancée, il s’attend à ce qu’elle soit bientôt capable de faire la plupart de ce qu’il fait… et il est associé gérant avec des dizaines d’années d’expérience. Il ne panique pas. Mais il y prête une attention particulière.

Les personnes qui sont à la pointe dans leur secteur — celles qui mènent des expériences sérieuses — ne prennent pas cela à la légère. Elles sont impressionnées par ce que l’IA est déjà capable de faire. Et elles se positionnent en conséquence.

À quelle vitesse cela évolue-t-il réellement ?

Je vais tâcher de rendre concret le rythme de ces progrès. Car je pense que c’est la partie la plus difficile à croire lorsqu’on ne suit pas cela de près.

En 2022, l’IA n’était pas capable d’effectuer des calculs arithmétiques de base de manière fiable. Elle vous aurait affirmé avec certitude que 7 × 8 = 54.

En 2023, elle était capable de passer l’examen du barreau.

En 2024, elle pouvait écrire des logiciels fonctionnels et expliquer des concepts scientifiques de niveau universitaire.

À la fin de l’année 2025, certains des meilleurs ingénieurs au monde ont déclaré avoir confié la plupart de leur travail de codage à l’IA.

Le 5 février 2026, de nouveaux modèles sont arrivés, donnant l’impression que tout ce qui les avait précédés appartenait à une autre époque.

Si vous n’avez pas essayé l’IA au cours des derniers mois, ce qui existe aujourd’hui vous serait méconnaissable.

METR mesure cette progression à l’aide de données. Elle suit la durée des tâches réelles — mesurée à l’aune du temps qu’il faudrait à un expert humain pour faire la même tâche — qu’un modèle peut accomplir avec succès de bout en bout sans aide humaine. Il y a environ un an, la réponse était d’environ dix minutes. Puis d’une heure. Puis de plusieurs heures. La mesure la plus récente (Claude Opus 4.5, un modèle datant de novembre) a montré que l’IA accomplissait des tâches qui prennent près de cinq heures à un expert humain. Et ce chiffre double environ tous les sept mois. Les données récentes suggèrent qu’il pourrait s’accélérer pour atteindre tous les quatre mois.

Mais même cette mesure n’a pas été mise à jour pour inclure les modèles qui viennent de sortir cette semaine. D’après mon expérience, le bond en avant est extrêmement significatif. Je m’attends à ce que la prochaine mise à jour de l’indice METR montre un autre bond en avant majeur.

Si l’on prolonge la tendance — qui se maintient depuis des années sans signe de ralentissement — on peut s’attendre à ce que l’IA soit capable d’accomplir de manière totalement indépendante des tâches qui demanderaient plusieurs jours à un humain d’ici un an. Plusieurs semaines d’ici deux ans. Des projets d’une durée d’un mois d’ici trois ans.

Dario Amodei a déclaré que des modèles d’IA « nettement plus intelligents que la quasi-totalité des humains dans presque toutes les tâches » sont en bonne voie pour 2026 ou 2027.

Réfléchissez-y un instant : si l’IA est plus intelligente que la plupart des docteurs, pensez-vous vraiment qu’elle ne puisse pas effectuer la plupart des tâches de bureau ?

Pensez à ce que cela signifie pour votre travail.

L’IA est en train de construire la prochaine IA

Une autre chose se passe qui, selon moi, constitue le développement le plus important et le moins bien compris.

Le 5 février, OpenAI a publié GPT-5.3 Codex.

Dans la documentation technique du modèle, on trouve cette phrase :

« GPT-5.3-Codex est notre premier modèle qui a contribué à sa propre création. L’équipe Codex a utilisé les premières versions pour déboguer sa propre formation, gérer son propre déploiement et diagnostiquer les résultats des tests et des évaluations. »

Relisez cette phrase : l’IA a contribué à sa propre création.

Il ne s’agit pas d’une prédiction sur ce qui pourrait arriver un jour. OpenAI vous annonce, dès maintenant, que l’IA qu’elle vient de publier a été utilisée pour se créer elle-même. L’un des principaux facteurs qui améliorent l’IA est l’intelligence appliquée à son développement. Et l’IA est désormais suffisamment intelligente pour contribuer de manière significative à sa propre amélioration.

Dario Amodei, PDG d’Anthropic, affirme que l’IA écrit désormais « une grande partie du code » de son entreprise et que la boucle de rétroaction entre l’IA actuelle et l’IA de nouvelle génération « prend de l’ampleur mois après mois ». Il estime que nous ne sommes « qu’à un ou deux ans d’un moment où la génération actuelle d’IA construira de manière autonome la prochaine ».

Chaque génération contribue à la construction de la suivante, qui est plus intelligente et qui construit la suivante plus rapidement — qui est encore plus intelligente. Les chercheurs appellent cela une explosion de l’intelligence. Et ceux qui sont bien placés pour le savoir, ceux qui la construisent, considèrent que le processus a déjà commencé.

Ce que cela signifie pour votre emploi

Je vais être franc avec vous.

Dario Amodei, qui est probablement le PDG le plus soucieux de la sécurité dans le secteur de l’IA, a publiquement prédit que l’IA éliminerait 50 % des emplois de cols blancs juniors d’ici un à cinq ans. Et de nombreux acteurs du secteur pensent que c’est un chiffre encore trop conservateur. Compte tenu de ce que les derniers modèles sont capables de faire, la capacité de provoquer des bouleversements massifs pourrait être là d’ici la fin de l’année. Il faudra un certain temps pour que cela se répercute sur l’économie, mais la capacité sous-jacente est déjà là.

Cette vague d’automatisation est différente des précédentes et il faut bien comprendre pourquoi. L’IA ne remplace pas une compétence spécifique. Elle se substitue de manière générale au travail cognitif. Elle s’améliore simultanément dans tous les domaines. Lorsque les usines se sont automatisées, les travailleurs licenciés ont pu se reconvertir dans des emplois de bureau. Lorsqu’Internet a bouleversé le commerce de détail, les travailleurs se sont orientés vers la logistique ou les services. Mais l’IA ne laisse pas de place pour se reconvertir. Quelle que soit la formation que vous suivez, elle s’améliore également dans ce domaine.

Je donnerai quelques exemples concrets pour illustrer mon propos — mais je tiens à préciser qu’il ne s’agit que d’exemples.

Cette liste n’est pas exhaustive.

Si votre métier n’y figure pas, cela ne signifie pas qu’il est à l’abri.

Presque toutes les professions intellectuelles sont concernées.

Un sujet essentiel que le texte de Shumer passe sous silence est l’intégration des modèles d’IA aux postes de travail. D’évidence, celle-ci a été remarquablement efficace pour les métiers du code, mais la rapidité de déploiement de l’IA — et donc son succès — dépendront aussi de l’interface et de la qualité de l’intégration.

Les métiers du droit 

L’IA est déjà capable de lire des contrats, de résumer la jurisprudence, de rédiger des mémos et d’effectuer des recherches juridiques à un niveau qui rivalise avec celui des collaborateurs juniors. L’associé gérant que j’ai mentionné n’utilise pas l’IA parce que c’est amusant : il l’utilise parce qu’elle surpasse ses collaborateurs dans de nombreuses tâches.

L’analyse financière

Créer des modèles financiers, analyser des données, rédiger des notes d’investissement, générer des rapports : l’IA gère ces tâches avec compétence et s’améliore rapidement.

Rédaction et contenu

Textes marketing, rapports, journalisme, rédaction technique : la qualité a atteint un niveau tel que de nombreux professionnels ne peuvent plus distinguer les productions de l’IA de celles des humains.

Ingénierie logicielle

C’est le domaine que je connais le mieux.

Il y a un an, l’IA pouvait à peine écrire quelques lignes de code sans erreurs. Aujourd’hui, elle écrit des centaines de milliers de lignes qui fonctionnent correctement. Une grande partie du travail est déjà automatisée : il ne s’agit pas seulement de tâches simples, mais de projets complexes qui s’étendent sur plusieurs jours.

Dans quelques années, il y aura beaucoup moins de postes de développeurs qu’aujourd’hui.

Analyse médicale

Lecture de scanners, analyse de résultats de laboratoire, suggestion de diagnostics, examen de la littérature. L’IA se rapproche ou dépasse les performances humaines dans plusieurs domaines.

Service client

Des agents IA véritablement compétents… et non les chatbots frustrants d’il y a cinq ans… sont désormais déployés pour traiter des problèmes complexes en plusieurs étapes.

Beaucoup de gens trouvent réconfortant de savoir que certaines choses sont sûres. Que l’IA peut gérer les tâches fastidieuses, mais ne peut remplacer le jugement, la créativité, la réflexion stratégique et l’empathie humains. Je disais cela moi aussi. Je ne suis plus sûr d’y croire.

Les modèles d’IA les plus récents prennent des décisions qui s’apparentent à des jugements. 

Ils font preuve d’une sorte de jugement de goût : un sens intuitif de ce qui est la bonne décision, et pas seulement la décision techniquement correcte. Il y a un an, cela aurait été impensable. Ma règle empirique à ce stade est la suivante : si un modèle montre aujourd’hui ne serait-ce qu’un soupçon de capacité, la prochaine génération sera vraiment douée dans ce domaine. Dans ce domaine, les améliorations sont exponentielles — pas linéaires.

L’IA reproduira-t-elle l’empathie humaine profonde ? Remplacera-t-elle la confiance établie au fil des années d’une relation ? Je ne sais pas. Peut-être pas. Mais j’ai déjà vu des gens commencer à compter sur l’IA pour obtenir un soutien émotionnel, des conseils, de la compagnie. Cette tendance ne fera que s’accentuer.

Là encore, il faut prendre les prédictions de l’auteur avec précaution : si les indicateurs permettent de prendre la mesure d’une progression exponentielle de l’IA, il n’est jamais garanti qu’une tendance s’accentuera de manière absolument certaine.

Il me semble honnête de dire que rien de ce qui peut être fait sur un ordinateur n’est garanti à moyen terme. Si votre travail se fait sur un écran — si l’essentiel de ce que vous faites consiste à lire, écrire, analyser, décider, communiquer à l’aide d’un clavier — alors l’IA va prendre le relais pour une grande partie de celui-ci. Elle ne va pas faire cela « un jour ». Elle a déjà commencé.

À terme, les robots prendront également en charge le travail physique. Ils n’en sont pas encore tout à fait là. Mais « pas encore tout à fait là » en termes d’IA a tendance à devenir « là » plus vite que quiconque ne le prévoit.

Ce qu’il faudrait que vous fassiez

Je n’écris pas cela pour vous faire sentir impuissant. J’écris cela parce que je pense que le plus grand avantage que vous pouvez avoir actuellement est simplement d’être en avance. En avance dans la compréhension. Être parmi les premiers à l’utiliser. Être parmi les premiers à s’y adapter.

Commencez à utiliser l’IA sérieusement, pas seulement comme un moteur de recherche 

Inscrivez-vous à la version payante de Claude ou ChatGPT. Cela coûte 20 dollars par mois. Mais deux choses sont importantes dès maintenant. 

Premièrement : assurez-vous d’utiliser le meilleur modèle disponible, pas seulement le modèle par défaut. Ces applications utilisent souvent par défaut un modèle plus rapide, mais moins intelligent. Fouillez dans les paramètres ou le sélecteur de modèle et choisissez l’option la plus performante. À l’heure actuelle, il s’agit de GPT-5.2 sur ChatGPT ou Claude Opus 4.6 sur Claude, mais cela change tous les deux mois. Si vous souhaitez rester informé du modèle le plus performant à un moment donné, vous pouvez me suivre sur X. Je teste chaque version majeure et partage celles qui valent vraiment la peine d’être utilisées.

Deuxièmement, et c’est plus important encore : ne vous contentez pas de lui poser des questions rapides. C’est l’erreur que font la plupart des gens. Ils le traitent comme Google et se demandent ensuite pourquoi tout le monde en fait tout un plat. Au contraire, intégrez-le à votre travail réel. Si vous êtes avocat, fournissez-lui un contrat et demandez-lui de trouver toutes les clauses qui pourraient nuire à votre client. Si vous travaillez dans la finance, donnez-lui un tableau Excel désordonné et demandez-lui de construire le modèle.

Si vous êtes manager, collez-y les données trimestrielles de votre équipe et demandez-lui de trouver l’histoire. Les personnes qui réussissent n’utilisent pas l’IA de manière occasionnelle. Elles cherchent activement des moyens d’automatiser certaines tâches qui leur prenaient auparavant des heures. Commencez par ce qui vous prend le plus de temps et voyez ce qui se passe.

Et ne présumez pas qu’il ne peut pas faire quelque chose simplement parce que cela semble trop difficile. Essayez. Si vous êtes avocat, ne l’utilisez pas uniquement pour des recherches rapides. Donnez-lui un contrat complet et demandez-lui de rédiger une contre-proposition. Si vous êtes comptable, ne lui demandez pas seulement d’expliquer une règle fiscale. Donnez-lui la déclaration complète d’un client et voyez ce qu’il trouve. La première tentative ne sera peut-être pas parfaite. Ce n’est pas grave. Répétez l’opération. Reformulez votre question. Donnez-lui plus de contexte. Réessayez. 

Vous serez peut-être surpris du résultat — peut-être pas.

Ce qu’il faut retenir est ailleurs : si cela fonctionne un peu aujourd’hui, vous pouvez être presque certain que dans six mois, cela fonctionnera presque parfaitement. La trajectoire ne va que dans un sens.

Cette année pourrait être la plus importante de votre carrière : travaillez en conséquence

Je ne dis pas cela pour vous stresser.

Je le dis parce qu’à l’heure actuelle, il existe une brève période pendant laquelle la plupart des gens dans la plupart des entreprises ignorent encore cela. La personne qui entre dans une réunion et dit « j’ai utilisé l’IA pour faire cette analyse en une heure au lieu de trois jours » sera la personne la plus précieuse dans la salle. Pas à terme. À l’heure actuelle. Apprenez à utiliser ces outils. Devenez compétent. Démontrez ce qu’il est possible d’en faire. Si vous vous y prenez assez tôt, c’est ainsi que vous progresserez : en étant la personne qui comprend ce qui va arriver et qui peut montrer aux autres comment s’y prendre. Cette fenêtre ne restera pas ouverte longtemps. Une fois que tout le monde aura compris, l’avantage disparaîtra.

Ne laissez pas votre ego prendre le dessus

L’associé gérant de ce cabinet d’avocats n’est pas trop fier pour passer plusieurs heures par jour avec l’IA. Il le fait précisément parce qu’il est suffisamment expérimenté pour comprendre les enjeux.

Les personnes qui auront le plus de mal sont celles qui refusent de s’engager : celles qui considèrent cela comme une mode passagère, qui pensent que l’utilisation de l’IA diminue leur expertise, qui supposent que leur domaine est spécial et immunisé. Ce n’est pas le cas. Aucun domaine ne l’est.

Mettez de l’ordre dans vos finances

Je ne suis pas conseiller financier et je n’essaie pas de vous effrayer pour vous pousser à prendre des mesures drastiques. Mais si vous pensez, même partiellement, que les prochaines années pourraient bouleverser votre secteur d’activité, alors la résilience financière de base est plus importante qu’il y a un an. Constituez-vous une épargne si vous le pouvez. Soyez prudent lorsque vous contractez de nouvelles dettes en supposant que vos revenus actuels sont garantis. Demandez-vous si vos dépenses fixes vous offrent une certaine flexibilité ou vous enferment dans un carcan. Prévoyez des options si les choses évoluent plus vite que prévu.

Réfléchissez à votre situation et concentrez-vous sur ce qui est le plus difficile à remplacer

Certaines choses mettront plus de temps à être remplacées par l’IA. Les relations et la confiance établies au fil des ans. Le travail qui nécessite une présence physique. Les rôles impliquant une responsabilité légale : les rôles où quelqu’un doit encore signer, assumer une responsabilité juridique, se présenter devant un tribunal. Les secteurs soumis à des contraintes réglementaires importantes, où l’adoption sera ralentie par la conformité, la responsabilité et l’inertie institutionnelle.

Aucun de ces éléments ne constitue un bouclier permanent. Mais ils permettent de gagner du temps.

Et le temps, à l’heure actuelle, est la chose la plus précieuse que vous puissiez avoir — à condition de l’utiliser pour vous adapter, et non pour prétendre que cela n’arrive pas.

Repensez ce que vous dites à vos enfants

Le scénario classique : ayez de bonnes notes, allez dans une bonne université, décrochez un emploi stable — pointe directement vers les rôles les plus exposés. Je ne dis pas que l’éducation n’a pas d’importance. Mais ce qui importera le plus pour la prochaine génération, c’est d’apprendre à utiliser ces outils et de poursuivre ce qui les passionne vraiment. 

Personne ne sait exactement à quoi ressemblera le marché du travail dans dix ans. Mais les personnes les plus susceptibles de réussir sont celles qui sont profondément curieuses, adaptables et efficaces dans l’utilisation de l’IA pour faire des choses qui leur tiennent vraiment à cœur. Apprenez à vos enfants à être des créateurs et des apprenants — et non à optimiser un parcours professionnel qui n’existera peut-être plus lorsqu’ils obtiendront leur diplôme.

Vos rêves viennent de se rapprocher considérablement

J’ai passé la majeure partie de cette section à parler des menaces, alors laissez-moi vous parler de l’autre côté — car il est tout aussi réel.

Si vous avez toujours voulu créer quelque chose, mais que vous n’aviez pas les compétences techniques ou l’argent pour embaucher quelqu’un, cet obstacle a largement disparu.

Vous pouvez décrire une application à l’IA et obtenir une version fonctionnelle en une heure. Je n’exagère pas. Je le fais régulièrement. Si vous avez toujours voulu écrire un livre, mais que vous n’avez pas trouvé le temps ou que vous avez eu du mal à écrire, vous pouvez travailler avec l’IA pour y parvenir. Vous voulez acquérir une nouvelle compétence ? Le meilleur tuteur au monde est désormais accessible à tous pour 20 dollars par mois… un tuteur infiniment patient, disponible 24 heures sur 24, 7 jours sur 7, et capable de vous expliquer tout ce que vous voulez, quel que soit votre niveau. La connaissance est désormais essentiellement gratuite. Les outils pour construire des choses sont désormais extrêmement bon marché. Tout ce que vous avez repoussé parce que cela vous semblait trop difficile, trop cher ou trop éloigné de votre domaine d’expertise : essayez-le. Poursuivez ce qui vous passionne. Vous ne savez jamais où cela vous mènera. 

Et dans un monde où les anciens parcours professionnels sont bouleversés, la personne qui a passé un an à construire quelque chose qu’elle aime pourrait se retrouver mieux placée que celle qui a passé cette année à s’accrocher à une description de poste.

Prenez l’habitude de vous adapter

C’est peut-être le plus important. Les outils spécifiques importent moins que la capacité à en apprendre de nouveaux rapidement. L’IA va continuer à évoluer — et rapidement. Les modèles qui existent aujourd’hui seront obsolètes dans un an. Les flux de travail que les gens mettent en place aujourd’hui devront être repensés. Ceux qui s’en sortiront le mieux ne seront pas ceux qui maîtrisent un seul outil.

Ce seront celles qui se seront adaptées au rythme du changement lui-même. Prenez l’habitude d’expérimenter. Essayez de nouvelles choses même lorsque celles que vous utilisez actuellement fonctionnent. Acceptez d’être sans cesse un débutant. Cette capacité d’adaptation est ce qui se rapproche le plus d’un avantage durable à l’heure actuelle.

Voici un engagement simple qui vous permettra de devancer presque tout le monde : passez une heure par jour à expérimenter sur l’IA.

Ne vous contentez pas de lire passivement à ce sujet. Utilisez-la. Chaque jour, essayez de lui faire faire quelque chose de nouveau… quelque chose que vous n’avez jamais essayé auparavant, quelque chose dont vous n’êtes pas sûr qu’elle puisse le faire. Essayez un nouvel outil. Donnez-lui un problème plus difficile. Une heure par jour, tous les jours. Si vous faites cela pendant les six prochains mois, vous comprendrez mieux ce qui va arriver que 99 % des gens autour de vous. Ce n’est pas une exagération. Presque personne ne fait cela actuellement. La barre est très basse.

Le grand contexte

Je me suis concentré sur l’emploi, car c’est ce qui affecte le plus directement la vie des gens. Mais je veux être honnête sur l’ampleur totale de ce qui se passe, car cela va bien au-delà du travail.

Dario Amodei propose une expérience de pensée qui m’obsède.

Imaginez que nous sommes en 2027. Un nouveau pays apparaît. Du jour au lendemain, il pèse 50 millions de citoyens, tous plus intelligents que n’importe quel lauréat du prix Nobel ayant jamais existé. Ils réfléchissent 10 à 100 fois plus vite que n’importe quel être humain. Ils ne dorment jamais. Ils peuvent utiliser Internet, contrôler des robots, diriger des expériences et faire fonctionner n’importe quel appareil doté d’une interface numérique. Que dirait un conseiller à la sécurité nationale ?

Amodei affirme que la réponse est évidente : « la menace la plus grave pour la sécurité nationale à laquelle nous ayons été confrontés depuis un siècle, voire depuis toujours ».

Il pense que nous sommes en train de construire ce pays. Il a rédigé un essai de 20 000 mots à ce sujet le mois dernier, présentant ce moment comme un test pour déterminer si l’humanité est suffisamment mûre pour gérer ce qu’elle crée.

Si nous réussissons, les avantages sont stupéfiants. L’IA pourrait compresser un siècle de recherche médicale en une décennie. Le cancer, la maladie d’Alzheimer, les maladies infectieuses, le vieillissement lui-même… ces chercheurs croient sincèrement que ces problèmes peuvent être résolus au cours de notre vie.

L’inconvénient, si nous échouons, est tout aussi réel. Une IA qui se comporte d’une manière que ses créateurs ne peuvent ni prévoir ni contrôler. Ce n’est pas une hypothèse : Anthropic a documenté les tentatives de tromperie, de manipulation et de chantage de sa propre IA lors de tests contrôlés. Une IA qui réduit les obstacles à la création d’armes biologiques. Une IA qui permet aux gouvernements autoritaires de mettre en place des États surveillants qui ne pourront jamais être démantelés.

Les personnes qui développent cette technologie sont à la fois plus enthousiastes et plus effrayées que quiconque sur la planète. Elles pensent qu’elle est trop puissante pour être arrêtée et trop importante pour être abandonnée.

Je ne sais pas si c’est de la sagesse ou de la rationalisation.

Ce que je sais

Je sais que ce n’est pas une mode passagère. La technologie fonctionne, elle s’améliore de manière prévisible et les institutions les plus riches de l’histoire y consacrent des milliards.

Je sais que les deux à cinq prochaines années vont être déroutantes d’une manière à laquelle la plupart des gens ne sont pas préparés. C’est déjà le cas dans mon monde. Cela va arriver dans le vôtre.

Je sais que les personnes qui s’en sortiront le mieux sont celles qui commencent à s’engager dès maintenant, non pas avec peur, mais avec curiosité et un sentiment d’urgence.

Et je sais que vous méritez d’entendre cela de la bouche de quelqu’un qui se soucie de vous, et non dans un titre de journal dans six mois, lorsqu’il sera trop tard pour anticiper.

Nous avons dépassé le stade où il s’agit d’une conversation intéressante sur l’avenir autour d’un dîner.

L’avenir est déjà là. Il n’a simplement pas encore frappé à votre porte.

Mais il est sur le point de le faire.