Construire la machine qui vous remplace

Mardi dernier, j'ai construit un agent IA qui gère des tâches pour lesquelles je facturais 150$/heure. Puis j'ai ouvert LinkedIn pour continuer ma recherche d'emploi

Janvier 2026 : 108 435 licenciements, 5 306 nouvelles embauches

Janvier 2026 : 108 435 licenciements aux États-Unis. Environ 5 306 nouvelles embauches prévues. Un ratio de 1:20. Le pire janvier depuis 2009

En 2009, les emplois sont revenus. Cette fois, ils ne reviendront pas

Ce qui remplace les travailleurs n'est pas un ralentissement. C'est une capacité permanente. L'IA surpasse désormais les humains dans la plupart du travail intellectuel des cols blancs : codage, rédaction, analyse, recherche, révision juridique, diagnostics médicaux

Une étude de mars 2023 d'OpenAI et UPenn a révélé que 80% des travailleurs américains ont au moins 10% de leurs tâches exposées aux LLMs.

McKinsey estime que 30 à 50% du travail intellectuel américain est automatisable : 40 à 50 millions d'emplois menacés au cours de la prochaine décennie

Pourquoi "monter dans la chaîne de valeur" ne fonctionne pas cette fois

Chaque perturbation passée est venue avec une assurance : les travailleurs déplacés montent dans la chaîne de valeur. Les ouvriers d'usine sont devenus opérateurs de machines. Les dactylographes sont devenues employées de saisie de données

Cela fonctionnait parce que les machines avaient besoin de supervision humaine. Managers, coordinateurs, contrôleurs qualité : toute une couche d'emplois a émergé pour superviser l'automatisation

L'IA n'a pas besoin de cette couche

Elle révise son propre travail. Elle se coordonne entre les systèmes. Elle gère la qualité.

Quand Cognition Labs a lancé Devin en mars 2024, il a démontré une IA capable de planifier, exécuter, déboguer et itérer sur des tâches d'ingénierie complexes—des milliers de décisions en profondeur—sans intervention humaine. Il a obtenu 13,86% sur SWE-bench quand l'état de l'art précédent était de 1,96%. Sept fois mieux

"Apprenez à gérer l'IA" est le nouveau "apprenez à coder". Mais on n'a besoin que de tant de gestionnaires d'IA.

Et l'IA devient douée pour se gérer elle-même : la recherche sur l'utilisation d'ordinateur d'Anthropic a montré Claude naviguant de manière autonome dans les interfaces, cliquant, tapant, s'adaptant en temps réel. Operator d'OpenAI est allé plus loin : un agent avec son propre navigateur accomplissant des flux de travail multi-étapes à travers les sites web

Les emplois de supervision sont également automatisables

J'écris le code qui rend l'IA autonome

La plupart des commentaires sur le déplacement par l'IA viennent de journalistes et d'économistes théorisant de l'extérieur. J'écris le code qui rend les agents IA autonomes. Je conçois les pipelines qui leur permettent de raisonner, d'agir et de s'auto-corriger

J'exécute un assistant IA auto-hébergé sur mon propre serveur. Il gère mon flux de travail, surveille mes projets et me contacte de manière proactive quand quelque chose nécessite de l'attention

La perception extérieure : l'automatisation par IA est maladroite, peu fiable, nécessite une surveillance constante. C'était vrai il y a 18 mois. Plus maintenant

Ce que l'IA gère aujourd'hui :

• Prendre des exigences vagues et produire du code fonctionnel et testé
• Déboguer des systèmes complexes à travers plusieurs couches d'abstraction
• Apprendre les préférences et les appliquer sans qu'on le demande
• Gérer l'ambiguïté mieux que de nombreux développeurs de niveau intermédiaire

J'ai plus de 13 ans d'expérience et je suis profondément impliqué dans les outils IA. Le marché de l'emploi reste difficile. Pour les développeurs qui n'ont pas suivi, c'est pire

Claude Opus 4.6 est sorti cette semaine avec un contexte de 1M tokens

Ce n'est pas une prédiction. Les capacités que je décris sont sorties cette semaine

Aujourd'hui—alors que je publie ceci—Anthropic a lancé Claude Opus 4.6 avec une fenêtre de contexte de 1 million de tokens. C'est environ 3 000 pages de texte conservées en mémoire de travail simultanément.

Une base de code entière. Une découverte juridique entière. Les rapports financiers d'un trimestre entier, analysés en une passe

Mais la taille de la fenêtre de contexte est la partie la moins intéressante

Travail autonome soutenu. Opus 4.6 a fermé de manière autonome 13 problèmes GitHub et en a assigné 12 autres aux bons membres de l'équipe en une seule journée, gérant une organisation de 50 personnes à travers 6 dépôts, selon Anthropic. Il a géré à la fois les décisions produit et organisationnelles. Il savait quand escalader vers un humain. Ce n'est pas de l'autocomplétion. C'est un chef de projet

Planification agentique multi-étapes. Le modèle divise les tâches complexes en sous-tâches, exécute des outils et des sous-agents en parallèle, identifie les blocages, adapte sa stratégie au fur et à mesure qu'il apprend. Un testeur précoce a rapporté qu'il a géré une migration de base de code de plusieurs millions de lignes "comme un ingénieur senior" : planifiant à l'avance, s'adaptant, finissant en moitié moins de temps

Auto-amélioration. Opus 4.5 a démontré des agents qui affinent de manière autonome leurs propres capacités, atteignant des performances maximales en 4 itérations alors que d'autres modèles ne pouvaient égaler cette qualité après 10. Ils apprennent de l'expérience, stockent des insights, les appliquent plus tard

Claude Opus 4 a été lancé mi-2025 comme le meilleur modèle de codage au monde, obtenant 72,5% sur SWE-bench et travaillant en continu pendant des heures sur des tâches complexes.

Des mois plus tard, Opus 4.5 a surpassé tous les candidats humains à l'examen technique interne d'Anthropic, selon l'entreprise.

Maintenant Opus 4.6 mène tous les benchmarks majeurs : codage agentique, analyse financière, raisonnement juridique, cybersécurité—souvent par de larges marges

Chaque génération devient plus intelligente. Chaque génération devient moins chère. Opus 4.5 est tombé à 5$ par million de tokens d'entrée. Des capacités qui étaient prohibitives il y a six mois, maintenant accessibles à quiconque avec une clé API

Trois ans de l'autocomplétion au collègue

2023 : L'IA comme outil. Vous tapez un prompt, vous obtenez du texte en retour. Autocomplétion élégante

2024-2025 : L'IA comme assistant. Anthropic lance l'utilisation d'ordinateur en octobre 2024—Claude peut voir les écrans, déplacer les curseurs, cliquer sur les boutons, taper du texte. Google annonce Project Mariner en décembre. OpenAI lance Operator en janvier 2025. Maladroit. Démos impressionnantes. Aperçus de recherche

2025-2026 : L'IA comme employé. Anthropic lance Cowork—Claude opérant de manière autonome sur votre ordinateur réel, lisant et modifiant vos fichiers, naviguant sur le web, créant des documents et des feuilles de calcul. Vous ne lui donnez pas de prompt et n'attendez pas. Vous assignez du travail et vous partez. Il vous inclut quand nécessaire, exactement comme le ferait un collègue distant. Ce ne sont plus des démos

2026 : L'IA comme main-d'œuvre. OpenAI vient de lancer Frontier, une plateforme d'entreprise pour—lisez ceci attentivement—"embaucher des collègues IA qui prennent en charge de nombreuses tâches que les gens font déjà sur un ordinateur"

Pas des outils. Pas des assistants. Des collègues. C'est le mot d'OpenAI

Frontier donne à chaque collègue IA sa propre identité, ses permissions et ses limites. Il les intègre avec le contexte de l'entreprise. Il leur enseigne les connaissances institutionnelles. Il leur permet d'apprendre des retours.

C'est un processus d'intégration RH pour une IA

Les premiers clients d'entreprise rapportent qu'un fabricant majeur a réduit l'optimisation de production de six semaines à un jour. Une société d'investissement mondiale a libéré 90% plus de temps pour les vendeurs. Un grand producteur d'énergie a augmenté la production de 5%—plus d'un milliard de dollars de revenus supplémentaires

L'IA comme ligne d'effectifs sur votre organigramme

L'IA coûte 5K$-12K$ par an vs 80K$-120K$ pour les humains

Employé humain :

• Coût annuel : 80 000$-120 000$ (salaire, avantages, frais généraux)
• Heures de travail : 2 000/an (40 heures/semaine)
• Congés : Congés payés, congés maladie, vacances
• Passage à l'échelle : Temps d'embauche linéaire, formation requise
• Améliorations : Développement progressif des compétences

Agent IA :

• Coût annuel : 5 000$-12 000$ (calcul + infrastructure)
• Heures de travail : 8 760/an (disponibilité 24/7)
• Congés : Aucun
• Passage à l'échelle : Déploiement instantané d'agents supplémentaires
• Améliorations : Mises à jour trimestrielles du modèle, qualité cohérente

Claude Opus 4.6 coûte 5$ par million de tokens d'entrée et 25$ par million de tokens de sortie. Une session autonome intensive traitant des milliers d'étapes pourrait coûter 2$-5$. L'exécuter en continu pendant une "journée de travail" de 8 heures coûte 20$-50$.

C'est 5 000$-12 000$ par an pour un agent qui travaille 24/7, ne prend jamais de congés payés et s'améliore chaque trimestre

Même 10x cette estimation pour l'infrastructure, l'orchestration et la gestion des erreurs—toujours une fraction d'un employé humain. Et contrairement aux humains, les agents IA évoluent linéairement. Besoin de dix ? Déployez-en dix. Besoin de cent pendant le rush ? Fait

Cowork d'Anthropic est en aperçu de recherche en ce moment. Operator d'OpenAI est intégré dans ChatGPT. Chaque laboratoire majeur se précipite pour lancer des agents autonomes qui gèrent des flux de travail complets

La question n'est pas de savoir si l'IA peut faire votre travail de bureau. C'est quand la courbe des coûts franchit le seuil où votre employeur ne peut justifier de ne pas changer

La chronologie "optimiste" de 5 ans est déjà arrivée

Les chercheurs en IA qui ont construit ces systèmes ont vu cela venir. Leurs chronologies de "pire cas" sont déjà derrière nous

Geoffrey Hinton—lauréat du prix Turing, "Parrain de l'apprentissage profond"—a quitté Google en mai 2023 spécifiquement pour avertir des risques de l'IA sans contraintes corporatives.

En 2023, il pensait que nous avions "peut-être 5 à 20 ans" avant que l'IA n'égale l'intelligence générale humaine. Nous en sommes à trois ans. Le scénario "optimiste" de 5 ans est déjà là. L'IA gère des équipes d'ingénierie de manière autonome

Yuval Noah Harari a mis en garde contre une "classe inutile" à venir : des gens non seulement au chômage mais économiquement et politiquement sans importance. Une exclusion structurelle permanente.

En 2017, cela ressemblait à un problème de 2040. En 2026, OpenAI commercialise littéralement des "collègues IA" aux entreprises. Nous sommes arrivés 14 ans en avance

Erik Brynjolfsson et Andrew McAfee ont vu cela le plus tôt. Dans Race Against the Machine (2011) et The Second Machine Age (2014), ils ont documenté comment les technologies numériques ont découplé productivité et emploi.

Leur chronologie pour l'automatisation cognitive ? "La prochaine décennie ou deux". Nous l'avons atteint en moins de dix

Cette vague d'automatisation brise les schémas historiques : les emplois à revenu élevé font face à une plus grande exposition. Chaque vague d'automatisation précédente a frappé le bas de l'échelle en premier. Celle-ci commence au sommet

Les métiers à tisser ont remplacé les mains des tisserands. Les tracteurs ont remplacé le dos des fermiers. Les ordinateurs ont remplacé l'arithmétique des employés. À chaque fois, les humains se sont déplacés vers un travail nécessitant du jugement, de la créativité, de l'intelligence sociale—les choses que les machines ne pouvaient pas toucher

C'est la première vague qui cible la pensée elle-même

20-30% de chômage radicalise les sociétés

Le Printemps arabe a éclaté à 25% de chômage des jeunes. La République de Weimar a atteint 20-30% avant 1933

Si la moitié de l'automatisation projetée se matérialise—20 millions de travailleurs américains déplacés sur une décennie—nous approchons de ces seuils

Contrairement aux déplacements passés, ce ne seront pas des ouvriers d'usine dans des régions spécifiques. Ce seront des avocats, des comptables, des développeurs, des écrivains. Des personnes éduquées dans chaque ville qui ont fait tout "correctement". Sont allées à l'université. Ont construit des carrières. Ont appris les "bonnes" compétences

Cette démographie, à cette échelle, ne reste pas silencieuse

Le RUB résout les revenus mais pas le but

La réponse par défaut de la Silicon Valley est le Revenu de Base Universel. Payer les gens. Problème résolu

Les personnes recevant un revenu inconditionnel sans travail rapportent moins de motivation, moins de satisfaction, moins de sens du but

Le travail fournit plus que de l'argent. Structure. Connexion sociale. Identité. Supprimer l'anxiété liée aux revenus ne remplace rien de tout cela

Ce qui remplace le but perdu, pas les revenus perdus

La question n'est pas de savoir comment remplacer les revenus perdus. C'est comment remplacer le but perdu

Une possibilité : des systèmes basés sur les crédits qui reconnaissent la valeur non économique. Soins. Construction communautaire. Mentorat. Travail créatif. Intendance environnementale. Des activités qui comptent mais n'ont jamais été valorisées économiquement

Peut-être que l'économie post-IA n'est pas "tout le monde reçoit un chèque". Peut-être est-ce construire des systèmes qui valorisent ce que les marchés ne pouvaient pas

Spéculatif. Peut-être naïf. Toujours plus intéressant que "adaptez-vous simplement"—à quoi, exactement ?

Trois couvertures qui valent la peine d'être prises

Je me couvre

Aller plus profondément dans l'IA. Si la vague arrive de toute façon, mieux vaut la construire que s'y noyer. Comprendre ces systèmes de l'intérieur—leurs architectures, leurs modes de défaillance—achète du temps

Me concentrer sur ce que l'IA ne peut pas faire. Conception de systèmes nouveaux dans des domaines sans précédent. Jugements avec des informations incomplètes où se tromper est catastrophique. Ce sont des îles qui rétrécissent. Toujours des îles

Accepter l'impermanence. La carrière que j'ai connue pendant 13 ans pourrait ne pas exister sous sa forme actuelle pendant 13 autres. Pas du défaitisme. Un point de départ pour une action utile

Chaque matin, je travaille avec des outils IA meilleurs que le mois dernier. En huit mois entre Claude Opus 4 et Opus 4.6, nous sommes passés de "assistant de codage impressionnant" à "gère de manière autonome le GitHub d'une organisation de 50 personnes"

Je suis bon dans ce que je fais. Je peux voir, de l'intérieur de la machine, que "être bon dans ce domaine" a maintenant une date de péremption

Les personnes qui navigueront cela ne le nieront pas ni n'attendront que quelqu'un d'autre le résolve. Ce seront celles qui comprennent cela techniquement et socialement, et commencent à construire ce qui vient après

Je construis des systèmes IA et je cherche mon prochain rôle en IA/Web3. Vous travaillez sur quelque chose qui compte ? Discutons.