L'industrie technologique traverse une ironie sombre qui ferait ricaner Kafka. Entre 2022 et 2024, plus de 400 000 travailleurs technologiques ont perdu leur emploi dans le monde, selon les sites de suivi des licenciements. Beaucoup de ces anciens employés se démènent maintenant comme entrepreneurs ou fondateurs, construisant des outils d'IA, des chatbots et des plateformes d'automatisation. Les mêmes personnes déplacées par l'intelligence artificielle sont maintenant ses serviteurs les plus industrieux, construisant la prochaine vague de logiciels tueurs d'emplois. Nous forgeons littéralement les balles pour notre propre peloton d'exécution. Les bases de ce désordre ont été posées avec les meilleures intentions. Stack Overflow, lancé en 2008, est devenu le plus grand référentiel de connaissances en programmation au monde, avec plus de 50 millions de questions et réponses. GitHub, acquis par Microsoft en 2018 pour 7,5 milliards de dollars, héberge plus de 100 millions de dépôts de code open source. Les développeurs ont contribué librement, croyant à la démocratisation de la connaissance. Ce que nous avons réellement fait, c'est créer le jeu de données de formation le plus complet pour les modèles d'apprentissage automatique. Codex d'OpenAI, GitHub Copilot et Bard de Google ont tous festoyé avec ce banquet de travail gratuit. Nous avons téléchargé notre expertise collective, l'avons annotée, débuguée et servie sur un plateau d'argent. Aucun vol dans l'histoire n'a nécessité moins d'efforts de la part des voleurs. Les chiffres racontent une histoire brutale. Une étude de 2023 menée par des chercheurs de Princeton, de l'Université de New York et de l'Université de Pennsylvanie a révélé que l'ingénierie logicielle figure parmi les dix professions les plus exposées à la perturbation des modèles de langage de grande taille (LLM). GitHub Copilot, lancé commercialement en 2022, écrit maintenant environ 46% du code dans les fichiers où il est activé, selon ses propres données. Les développeurs qui passaient autrefois des heures à débuguer ou à rechercher sur Stack Overflow peuvent maintenant demander à une IA et obtenir du code fonctionnel en quelques secondes. Le gain de productivité est réel, mais il en va de même pour les mathématiques inconfortables : si un ingénieur peut maintenant faire le travail de deux, les entreprises ont besoin de moitié moins d'ingénieurs. C'est ici que le paradoxe devient vraiment surréaliste. Les ingénieurs licenciés ne disparaissent pas. Ils construisent. La promotion hiver 2024 de Y Combinator a présenté des dizaines de startups IA fondées par des travailleurs technologiques récemment licenciés. Le modèle est partout : des anciens ingénieurs de Google construisant des bots de service client IA, d'anciens développeurs de Meta créant des outils de modération de contenu IA, des architectes AWS déplacés concevant des plateformes DevOps alimentées par l'IA. Nous sommes dans une course effrénée pour automatiser chaque catégorie d'emploi restante, et les personnes courant cette course sont celles qui viennent de perdre leurs propres postes. C'est comme si les survivants d'un incendie de maison construisaient des lance-flammes. C'est le syndrome de Stockholm par excellence, et il se joue dans toute l'industrie. Le syndrome de Stockholm, nommé d'après un cambriolage bancaire en 1973 en Suède où des otages ont développé des liens émotionnels avec leurs ravisseurs, décrit une réponse psychologique où les victimes développent des sentiments positifs envers ceux qui leur font du mal. Dans le monde de la technologie, nous avons formé un attachement pervers aux systèmes IA et aux entreprises qui démantèlent systématiquement notre sécurité économique. Nous les défendons, rationalisons leur comportement, et ce qui est le plus accablant, nous les aidons activement à réussir. Les ingénieurs licenciés ne s'organisent pas contre les entreprises qui les ont remplacés par des algorithmes. Au lieu de cela, ils intériorisent la logique de la perturbation, se tournent vers la construction du prochain outil d'automatisation, et se convainquent qu'ils sont entrepreneurs plutôt que complices. Nous nous sommes liés à notre ravisseur si complètement que nous faisons maintenant le travail du ravisseur volontairement. L'IA n'a même pas besoin d'être subtile à ce sujet. ChatGPT et Claude ne cachent pas ce qu'ils font. Ils admettent ouvertement avoir été formés sur des dépôts de code publics, des documentations techniques et des discussions de forum. Lorsque vous demandez à GPT-4 d'écrire un script Python, il synthétise des modèles à partir de millions de réponses Stack Overflow et de dépôts GitHub. Le modèle n'a rien inventé ; il a remixé notre production collective. Et nous continuons à le nourrir. Chaque fois qu'un développeur met du code dans un dépôt public, écrit un billet de blog technique ou répond à une question sur Reddit, il contribue aux données de formation pour le prochain modèle qui rendra ses compétences moins précieuses. Le contre-argument est que l'IA créera de nouveaux emplois, comme chaque vague précédente d'automatisation l'a fait. Mais cette fois-ci, cela semble différent. Le rythme est exponentiel, pas linéaire. L'automatisation industrielle a pris des décennies pour déplacer les ouvriers d'usine, donnant à la société le temps de s'adapter. Les assistants de codage IA sont passés de la science-fiction à omniprésents en moins de cinq ans. Et contrairement aux perturbations précédentes, qui affectaient principalement le travail manuel, cette vague touche les travailleurs du savoir qui étaient censés être en sécurité. Les avocats, comptables, radiologues, et oui, ingénieurs logiciels, regardent tous l'IA manger leur déjeuner. La différence est que les ingénieurs logiciels sont particulièrement bien placés pour accélérer leur propre disparition parce qu'ils savent comment construire les outils.
Nous Avons Construit la Guillotine et Nous Sommes Alignés pour Cela
Les ingénieurs logiciels ont passé des décennies à télécharger joyeusement chaque morceau de connaissance sur Stack Overflow, GitHub et des dépôts open source. Maintenant, l'IA a tout digéré et nous construisons frénétiquement les outils pour nous automatiser vers l'obsolescence. La plus grande autodestruction de l'histoire de la technologie continue d'accélérer.
Mon avis
Nous ne sommes pas des victimes ici. Nous sommes des complices. Chaque ingénieur qui contribue à un cadre IA open source, chaque fondateur de startup qui pivote vers "n'importe quoi propulsé par l'IA", chaque développeur qui alimente sans réfléchir la logique commerciale propriétaire dans ChatGPT pour débuguer plus vite serre le nœud coulant. La tragédie est que nous savons exactement ce que nous faisons. Nous voyons les licenciements, nous lisons les gros titres, nous regardons nos amis se démener pour des contrats, puis nous retournons construire la prochaine fonctionnalité qui automatisera trois autres emplois. C'est un syndrome de Stockholm de masse avec un contrat de capital-risque attaché. Le vrai coup de grâce ? Nous nous sommes convaincus que c'était inévitable, alors autant en tirer profit. C'est le mensonge que nous nous racontons pour continuer à coder. "Si je ne le construis pas, quelqu'un d'autre le fera." Certes, mais cela ne signifie pas que vous devez être cette autre personne. L'éthos open source, autrefois un noble effort pour partager la connaissance et construire une technologie basée sur les communs, a été militarisé en un département de R&D gratuit pour des entreprises valant des billions de dollars. Nous avons donné la carte du trésor, et maintenant nous sommes choqués que quelqu'un ait trouvé le trésor. La plus grande redistribution de richesse intellectuelle de l'histoire s'est produite tandis que nous nous félicitions de notre générosité.
Et ensuite ?
Le marché de l'emploi des développeurs se fracture en deux niveaux. Les 20% du haut deviennent des "chuchoteurs IA", des ingénieurs et affineurs de modèles hautement rémunérés qui savent extraire le maximum de valeur des LLM. Tout le monde devient jetable. D'ici 2027, attendez-vous à ce que les grandes entreprises technologiques mettent en œuvre discrètement des gels d'embauche pour les développeurs juniors. Pourquoi former quelqu'un pendant trois ans quand une IA peut faire 80% du travail et un développeur senior peut gérer les 20% restants ? L'industrie des bootcamps, qui a explosé dans les années 2010, est déjà en train de se contracter. Les bootcamps de codage pivoteront fortement vers l'IA, le MLOps et les domaines adjacents, mais même ces niches se satureront rapidement. Le véritable retournement de situation se produira lorsque l'IA commencera à s'entraîner sur du code généré par l'IA. Actuellement, les modèles apprennent à partir du code écrit par des humains. Mais à mesure que GitHub se remplit de dépôts assistés par l'IA et générés par l'IA, les futurs modèles s'entraîneront de plus en plus sur des données synthétiques. Cela crée une boucle de rétroaction qui pourrait soit accélérer exponentiellement les capacités de l'IA, soit introduire des bogues subtils et des inefficacités qui se cumulent avec le temps. Certains chercheurs appellent cela "l'effondrement du modèle". Si cela se produit, il pourrait y avoir une brève renaissance où l'expertise humaine redevient précieuse, mais seulement après qu'une défaillance logicielle catastrophique force une prise de conscience. Entre-temps, les ingénieurs licenciés continueront de construire. Les incitations sont trop fortes. Les investisseurs jettent de l'argent sur tout ce qui a "IA" dans le pitch. Le désespoir engendre la productivité. Mais surveillez la première grande réaction : une coalition de développeurs lançant un mouvement de code source fermé, refusant de contribuer aux dépôts publics, chiffrant leur travail et construisant des bases de connaissances payantes. Cela ne stoppera pas le mastodonte de l'IA, mais cela signalera la fin de l'idéalisme open source qui a défini les années 2000 et 2010. Les communs sont clôturés. La ruée vers l'or est terminée. Les survivants sont ceux qui ont réussi à revendiquer avant la fermeture du bureau des terres.
Ce que l'histoire nous apprend
La plus proche analogie historique est le soulèvement des Luddites de 1811 à 1816, lorsque les ouvriers du textile anglais ont détruit des métiers à tisser mécanisés qui menaçaient leurs moyens de subsistance. Les Luddites n'étaient pas anti-technologie ; ils étaient contre le déplacement sans compensation. Ils ont perdu. Les métiers à tisser ont gagné, les usines ont proliféré, et il a fallu des générations pour que les lois du travail et les filets de sécurité sociale rattrapent le retard. Mais voici le twist : les Luddites n'ont pas construit les métiers à tisser. Les ingénieurs logiciels d'aujourd'hui construisent les métiers à tisser, opèrent les métiers à tisser, puis se montrent surpris lorsque les propriétaires de métiers à tisser n'ont plus besoin d'eux. Un autre écho : l'automatisation des opérateurs téléphoniques au milieu du 20ème siècle. En 1950, il y avait plus de 350 000 opérateurs de standard téléphonique aux États-Unis. En 1970, la technologie de numérotation directe avait rendu la plupart d'entre eux obsolètes. Mais ces travailleurs n'ont pas conçu les systèmes de commutation automatique. Les ingénieurs logiciels sont dans la position bizarre d'être à la fois les travailleurs déplacés et les inventeurs de la technologie de remplacement. C'est comme si les opérateurs téléphoniques avaient passé leurs soirées à inventer le téléphone rotatif.
Impact sur les marches
Le marché est schizophrène à ce sujet. Les actions des grandes entreprises technologiques montent en flèche sur le battage publicitaire de l'IA. Microsoft (MSFT) a grimpé de plus de 30% l'année dernière, fortement stimulé par son partenariat avec OpenAI et l'adoption de GitHub Copilot. Nvidia (NVDA), le fabricant de puces qui alimente la formation de l'IA, a vu son action bondir de plus de 200% depuis le début de 2023, se négociant actuellement près des plus hauts historiques autour de 950 dollars par action. Les investisseurs parient sur les gains de productivité et les nouvelles sources de revenus. Mais le côté capital humain de l'équation est ignoré. Optimiste à court terme sur MSFT, NVDA, et la société mère de Google, Alphabet (GOOGL), tous se positionnant comme des leaders de l'infrastructure IA. Mais surveillez les failles dans les entreprises SaaS qui dépendent de grandes équipes d'ingénierie. Des entreprises comme Atlassian (TEAM) et GitLab (GTLB) pourraient voir une pression sur les marges si leurs propres équipes se réduisent en raison des outils IA. À plus long terme, si le chômage de masse parmi les travailleurs du savoir déclenche un ralentissement de la consommation, les actions technologiques dans l'ensemble pourraient connaître une correction. Le marché prend en compte l'utopie ; la réalité est plus désordonnée.