À propos de l’auteur
Kent McCrea possède plus de 15 années d’expérience à la tête de l’une des principales entreprises de dotation en personnel au Canada, fournissant des services‑conseils et des solutions de main‑d’œuvre à bon nombre des plus grandes organisations nord‑américaines. À mesure que les capacités de l’IA se perfectionnent et se généralisent, il apporte une perspective unique sur l’évolution du paysage de la dotation en personnel, grâce à une connaissance approfondie des tendances émergentes du marché et des mutations du secteur.
J’ai déjà écrit au sujet des développeur·ses qui négocient des budgets de jetons dans leur rémunération et du fait que l’accès à l’intelligence artificielle (IA) devient indissociable de l’identité d’un·e créateur·rice. Lorsque les outils sont identiques, mais que l’accès aux jetons est rationné, tout ce que nous croyions savoir sur l’évaluation des talents, la définition des postes et le maintien en poste du personnel devient plus complexe.
Cependant, la question de la rémunération est peut‑être la partie la plus simple. Je gardais sous le coude un article de Will Manidis intitulé Tool Shaped Objects (tous les liens se trouvent dans les commentaires) que j’ai transmis à un·e collègue. Cela a suscité une discussion qui m’a amené à revoir les postulats sous‑jacents à toute cette première publication.
Manidis commence par une histoire au sujet de maîtres artisans japonais qui passent des jours à préparer des lames forgées à la main pour produire des copeaux si fins qu’ils en deviennent translucides. Les copeaux sont magnifiques. Ils sont également, dans une perspective pratique, dénués de valeur. Une dégauchisseuse électrique accomplit le même travail en une fraction du temps. La lame existe pour permettre au rituel d’exister.
Il appelle cela un « objet en forme d’outil » : quelque chose qui donne l’impression d’être un outil, procure indéniablement la sensation qu’un travail est effectué, mais qui ne produit pas réellement de travail. L’activité constitue le résultat. Selon lui, l’IA représente la version la plus sophistiquée jamais créée de ce phénomène, car elle peut produire la sensation de n’importe quoi.
Ajoutez à cela ce qui se passe dans chaque entreprise avec laquelle je discute. Les cadres supérieur·es encouragent leurs équipes à adopter l’IA. L’urgence est réelle. Je la ressens moi aussi. Cependant, une urgence dépourvue de direction mène inévitablement à une chose : des piles de copeaux très coûteuses.
Nous contribuons même à renforcer cette dynamique. Toute la discussion autour du budget de jetons repose sur une hypothèse implicite : davantage, c’est mieux. Cependant, le chercheur en IA Andrej Karpathy (à qui l’on doit le terme vibe coding) vient de condenser un algorithme GPT complet en 243 lignes de Python pur. Moins, c’est parfois plus. Mesurer la productivité de l’IA selon le volume de jetons revient à évaluer la qualité d’un code en comptant les lignes (les développeur·ses qui lisent ceci en grincent déjà des dents).
Manidis prend soin de préciser que l’IA accomplit bel et bien un travail réel. La frontière entre un outil et un objet en forme d’outil n’est pas franche, elle s’étend sur un continuum. Il est tout simplement facile de ne pas remarquer le moment où l’on bascule d’un côté à l’autre.
À l’ère des créateur·rices utilisant l’IA, relier un résultat à son incidence dépasse désormais le cadre d’une simple bonne pratique. Cette capacité constitue désormais une compétence essentielle. Les personnes qui s’épanouissent ne seront pas celles qui produisent le plus avec l’IA. Les personnes qui s’épanouissent seront plutôt celles capables d’expliquer ce que l’IA a produit, les résultats que cela a permis d’obtenir et les raisons pour lesquelles cela comptait.
Cette aptitude passe rapidement du statut d’élément distinctif à celui d’attente minimale.
Je recommande vivement le texte de Manidis. Il a su exprimer avec précision une intuition que je ressentais sans parvenir à la formuler clairement; la lecture en vaut vraiment la peine.
Je suis curieux : avez‑vous déjà vécu un moment « copeaux » avec l’IA? Un moment où vous avez constaté, dans votre travail ou celui d’un·e collègue, que le résultat semblait impressionnant, mais que l’effet n’était pas au rendez‑vous?
