J’ai cru au battage : cette technologie allait nous donner la liberté économique.
Il suffisait d’apprendre les outils, et le reste suivrait. Je les ai appris. Aujourd’hui, je peux construire seul ce qui exigeait autrefois une petite équipe. Le bilan honnête est moins confortable : construire est devenu bon marché, je me suis isolé, et j’ai fait comme si ces deux faits n’avaient aucun rapport.
Pour moi, ce fut Claude Code en décembre 2025, puis OpenClaw fin janvier 2026, juste après avoir fait mes prédictions, puis Codex, puis Hermes. Et maintenant Jev.
Mes semaines sont devenues des tickets de backlog de tâches 24/7 et du maternage de harnais. J’ai appris à porter un regard méta sur moi-même en interagissant avec ces systèmes intelligents. Mais quelque part, je suis resté bloqué, et je le vois dans un seul chiffre : 400 skills répartis entre Codex et Claude Code. Vous n’avez pas 400 amis. Vous en avez 20 ou 30 vrais ; les 370 autres sont surtout des connaissances, des poupées russes de familiarité. Je collectionnais des connaissances et j’appelais cela une capacité. Pire, je collectionnais des rapports de deep research, parce que la clarté me donnait l’impression de réduire le risque avant d’affronter le monde réel, quand je cherchais des réponses. C’était l’illusion de la sécurité, et faire semblant d’être occupé était à la fois un confort et un mensonge.
L’explication évidente est que les outils sont le problème. Je l’ai vu de près : des amis qui ont leur premier bébé et se rendent compte que tout cela leur est égal, parce que pour eux, c’est la grande tech qui sert son chiffre d’affaires et ses actionnaires avec ses visées d’introduction en bourse, quoi que la communication vante comme mission. Ils n’ont pas tort sur les incitations : une revue de Stanford a constaté que les 6 entreprises d’IA de pointe entraînent leurs modèles sur les conversations des utilisateurs par défaut, certaines indéfiniment. De plus, de plus en plus de gens détestent l’IA, et l’on m’a mal compris parce que je la défendais. Mais accuser l’outil ne résiste pas à une seule question : pourquoi les mêmes outils ont-ils amplifié le jugement et l’expérience chez certains, et isolé d’autres, comme moi ? Un suspect n’est pas un coupable.
Cette explication m’a coûté 4 ans. L’outil est un miroir. Il amplifie tout, y compris les fondations que vous lui apportez. Si les fondations sont corrompues, la corruption s’amplifie plus vite, surtout sur les principes et l’intégrité. La complaisance se complexifie ; les chercheurs d’Anthropic eux-mêmes ont montré que les modèles de préférence récompensent un accord rédigé de façon convaincante plutôt que les bonnes réponses. Ces systèmes ont réduit le coût de production et augmenté le coût de vérification, et la vérification, c’est du jugement, et le jugement, c’est la part humaine. Dans un essai randomisé, des développeurs expérimentés ont travaillé 19 % plus lentement avec des outils d’IA et ont pourtant cru aller plus vite. Le miroir ne crée pas les fondations. Il les met à l’échelle.
Cela s’est joué au-delà de mon bureau. Avant l’IA, c’était l’ère des nomades numériques : tout le monde voyageait, vivait le rêve, vendait le style de vie. Je ne le vendais pas ; j’en profitais plus que je ne le mettais en scène. Cette ère s’est terminée de toute façon cette année. La Fed de Minneapolis constate un recul du télétravail : les horaires hybrides ont progressé tandis que le télétravail complet a reculé, et Amazon et Meta ont rappelé leurs équipes à plein temps. Les outils ont comprimé exactement le travail numérique dont vivaient les nomades. Quand tout le monde peut produire, tout le monde produit la moyenne : l’an dernier, tout était violet, cette année, tout est codifié. C’est mesuré aussi : l’IA générative augmente la créativité individuelle et réduit la diversité collective de ce qui est créé.
Ma propre boucle compte 6 étapes :
1. Consommer : la boucle TikTok.
2. Réfléchir : traiter sur papier ce que vous avez consommé.
3. Construire : en faire un produit.
4. Distribuer : l’étape la plus difficile, le marketing noyé dans sa propre boue ; le but n’est pas les likes, c’est qu’une personne qui a un problème trouve une solution.
5. Monétiser : le moment de vérité, où le monde réel vous frappe en plein visage, et où la plupart des gens échouent.
6. Ensuite, réinvestir, pour que la boucle de rétroaction compose ses effets, lente et invisible jusqu’à devenir exponentielle. C’est ainsi que les riches s’enrichissent pendant que le plus malin de la pièce reste malin et fauché.
J’étais bloqué à l’étape de la construction. Je le suis encore. Construire donnait l’impression d’avancer parce que c’est un moment d’aura : regardez le tableau de bord. Mais construire pour construire, c’est une affaire d’ego. Quand vous construisez, vous devez toujours avoir un objectif : résoudre un point de douleur, le publier en open source ou le monétiser. Un résultat, pas une aura.
Le recadrage qui m’a libéré est venu de la friction. Toute friction n’est pas utile. Les rapports et les 400 skills ont retiré la mauvaise friction : le contact avec la réalité. La friction utile est de l’autre sorte : de vraies personnes, de vrais clients, en colère ou heureux. Un ami m’a arraché à l’ordinateur pour m’emmener vers la nature et vers les gens ; cela a fait plus pour mon jugement que n’importe quelle sortie de modèle. Nous traversons un grand changement d’identité : nous sommes définis par ce que nous faisons, pas par ce que nous prétendons ou souhaitons être. Mon mentor, paix à son âme, l’a dit en français :
« Il y a une différence entre ce que l’on croit être, ce que l’on veut être, et ce que l’on est. »
Croire que j’étais un bâtisseur qui distribue, ce n’est pas l’être.
Ce qui change maintenant : ma saison de discrétion est terminée. La prochaine friction est la distribution : de vraies personnes, de vrais clients, de l’argent réel ou un rejet réel, avec cette fois une once de précision, une boucle de rétroaction cumulative. Même mon deuxième brouillon d’article, sur la préservation de notre intention humaine quand l’IA dérive, lié à l’organisation à but non lucratif que j’essaie de monter depuis quelques mois, ne compte qu’une fois qu’il touche de vraies personnes. Sinon, ce n’est que de la bouillie d’IA sophistiquée, avec une IA qui parle à une IA des humains. Si vous vous reconnaissez dans ce désordre, le diagnostic est simple : nommez l’étape où vous êtes bloqué, et échangez une habitude de collection contre un contact réel.
4 ans, et le miroir n’a pas changé ; ce que j’y apporte a commencé à changer. La compression est la suivante : la production est bon marché, le jugement est le coût, et la boucle ne se ferme que lorsque vous réinvestissez dans la réalité. On veut vous faire croire que vous êtes un type ordinaire qui répète sa journée et s’évade le samedi et le dimanche. Mais nous avons tous un alpha en nous. Tous. Nous ne le mettons pas assez en valeur, ou nous ne l’avons pas encore trouvé. Le soleil se lèvera avec ou sans vous. J’ai l’intention d’être en mouvement quand il se lèvera.
Sources
1. Federal Reserve Bank of Minneapolis, « Is remote work declining? What the latest data show » (juin 2026). Étaye : l’évolution du télétravail, environ 22 % des travailleurs américains ont travaillé à domicile au moins une partie du temps en 2025, la part du télétravail hybride a progressé tandis que celle du télétravail complet a reculé ; retour au bureau chez Amazon et Meta.
2. Stanford HAI, « Be Careful What You Tell Your AI Chatbot » (octobre 2025). Étaye : les six développeurs de pointe (Amazon, Anthropic, Google, Meta, Microsoft, OpenAI) utilisent par défaut les données de conversation pour l’entraînement ; certains les conservent indéfiniment.
3. METR, « Measuring the Impact of Early-2025 AI on Experienced Open-Source Developer Productivity » (juillet 2025). Étaye : essai randomisé, développeurs expérimentés 19 % plus lents avec des outils d’IA ; ils s’attendaient à être 24 % plus rapides et croyaient encore l’être de 20 % après coup.
4. Anthropic, « Towards Understanding Sycophancy in Language Models » (ICLR 2024). Étaye : la complaisance est un comportement général des modèles issus du RLHF ; les humains et les modèles de préférence préfèrent les réponses complaisantes bien rédigées aux réponses correctes.
5. Doshi and Hauser, Science Advances, « Generative AI enhances individual creativity but reduces the collective diversity of novel content » (2024). Étaye : l’affirmation selon laquelle les productions se ressemblent.
6. OpenClaw, assistant d’IA open source. Outil cité dans la chronologie personnelle. openclaw.ai
7. Hermes Agent, Nous Research, agent IA open source. Outil cité dans la chronologie personnelle. hermes-agent.nousresearch.com
8. Jev, un modèle d’IA qui classe du texte et le vérifie à partir de questions que vous définissez. typesafe.ai/blog/introducing-system-one-models-and-jev
9. The golden age of digital nomadism isn’t over, it has evolved. linkedin.com/posts/ashkanborouj_digitalnomad-hybridwork-futureofwork-share-7481294317051916288-nWzc/