- Les paiements en ligne centrés sur PayPal restent largement inchangés, et il n’y a pas eu de véritable innovation
- Bitcoin et les cryptomonnaies ont semblé être une nouvelle innovation, mais ont fini par devenir des objets de spéculation au lieu de remplir leur objectif initial
- La centralisation des grandes plateformes et la maximisation des revenus publicitaires ont affaibli la diversité et la créativité du web
- Les LLM (grands modèles de langage) et l’IA générative ne sont plus qu’une « machine qui fabrique n’importe quoi », ce qui affaiblit la valeur et l’authenticité de l’information
- Une culture du Whatever (« peu importe », « n’importe quoi ») se diffuse dans toute la société, au point de faire perdre de son sens à la création et à l’action directe
Introduction : pourquoi les ordinateurs ne sont plus amusants
- Le titre initial était « La nostalgie du temps où les ordinateurs étaient amusants », mais une cause de fond se cache derrière le fait que la technologie soit devenue ennuyeuse
- Dans l’histoire récente, ce phénomène traverse les systèmes de paiement en ligne, la structure du web, les contenus et l’adoption de nouvelles technologies
Paiement en ligne et absence de véritable innovation
- Dans les années 2000 aux États-Unis, PayPal était le seul moyen d’envoyer de l’argent sur Internet
- PayPal imposait des règles d’utilisation strictes et gelait comptes et fonds pendant six mois en cas d’infraction
- Les utilisateurs se plaignaient souvent, mais faute d’alternative, le pouvoir de cet « intermédiaire » restait très fort
- L’arrivée de Bitcoin vers 2010 a suscité beaucoup d’espoirs, mais dans les faits, la spéculation, les arnaques et la logique d’investissement ont pris le dessus, si bien qu’il ne s’est pas imposé comme moyen de paiement du quotidien
- Les micro-transferts dans le navigateur, les fonctions de pourboire sur les sites web, etc., ne se sont toujours pas concrétisés
- Les autres moyens de paiement dépendent eux aussi de Stripe et PayPal, sans changement ni innovation réels
Cryptomonnaies, NFT et culture du « Whatever »
- Derrière la diffusion des cryptomonnaies et des NFT, il y a moins l’utilité réelle de la technologie qu’une psychologie d’investissement selon laquelle on devient riche si la courbe statistique monte
- L’accent est mis non sur les usages réels, la dimension artistique ou la structure technique, mais sur le fait de « convaincre les autres pour faire monter la valeur »
- Cette approche a donné naissance à une culture du « Whatever »
- Même sans substance ni contenu, il suffit qu’il y ait quelque chose à acheter
- Sur des plateformes comme Twitter, il est devenu banal de voir d’innombrables grifters pousser des Whatever sans valeur
Transformation du web, centralisation et perte de créativité
- Le web d’origine était rempli de créations personnelles et de diversité, mais
- comme il était peu pratique de suivre et de fréquenter une multitude de sites, l’attention s’est concentrée sur quelques grandes plateformes (Twitter, Reddit, etc.)
- La centralisation et la gratuité apparente des plateformes ont fait émerger la question des coûts d’exploitation
- Les grandes plateformes, pour maximiser l’exposition publicitaire, sont obsédées par l’engagement,
- et ne demandent plus aux créateurs que du simple contenu placé autour de la publicité
- Résultat : prolifération accélérée de « contenus sans contenu » — pièges à clics, textes optimisés pour les moteurs de recherche, blogs répétitifs et creux
- Même les sites consacrés à l’écrit, à la vidéo ou au jeu ont perdu leur singularité, ne laissant plus que le SEO et la publicité
IA générative, LLM et réalisation technique du « Whatever »
- Les LLM les plus récents, Copilot et le code généré automatiquement produisent « tout ce qu’on veut », mais
- au lieu d’apporter de vraies informations ou des solutions créatives, ils enchaînent surtout des phrases statistiquement plausibles
- La vérification des réponses et de leur exactitude est laissée à l’utilisateur, ce qui ajoute du bruit et de la confusion
- Les entreprises forcent l’ajout de fonctions LLM dans toutes les applications
- En pratique, aucune amélioration d’usage ni aucun gain de productivité n’est réellement démontré
- Microsoft va jusqu’à imposer que l’adoption de l’IA soit prise en compte dans l’évaluation des employés, illustrant ironiquement une focalisation sur l’adoption en elle-même plutôt que sur une expérience utilisateur réellement transformée par l’outil
La machine à « Whatever » et la valeur en tant qu’outil
- Contrairement aux outils traditionnels (calculatrice, scie, etc.), les LLM n’exécutent pas une fonction déterminée ;
- ils fournissent à chaque entrée un « n’importe quoi » qui semble aléatoire ou statistiquement valable
- Au-delà des bénéfices de l’automatisation, ils révèlent de nouvelles limites de praticité et de fiabilité
- L’expérience utilisateur se dégrade au contraire, et tout critère clair sur l’adoption et la valeur de l’IA disparaît
- Même entre utilisateurs, coexistent à la fois l’idée qu’il serait anormal de ne pas utiliser cet outil et un doute persistant sur son utilité réelle
Le sens de la création et la socialisation de sa remplaçabilité
- La diffusion des LLM et de l’IA générative propage l’illusion d’un monde où « n’importe qui peut fabriquer n’importe quoi »
- En musique, en arts visuels ou à l’écrit, chacun peut produire un résultat en très peu de temps, mais
- la technologie elle-même devient le seuil minimal du résultat, ce qui affaiblit la signification créative propre à chacun
- À l’image des comptes IA de Facebook, qui retiennent les gens avec de faux « centres d’intérêt » et de faux « contenus »,
- cela aboutit en réalité à une standardisation, une simplification et une moyennisation par réduction des coûts de production
- Il existe un risque que le progrès technique ne débouche pas sur une extension ou une démocratisation de la créativité, mais sur une diffusion de l’indifférence et du non-sens
Conclusion : qu’est-ce qui rend quelque chose précieux ?
- Le progrès technique, au-delà du simple fait de « produire n’importe quoi », encourage un climat où la valeur même du fait de faire quelque chose soi-même devient insignifiante
- Le texte exprime son inquiétude face à la perte de valeur de l’acte de faire et de fabriquer en lui-même
- Plus la culture du « Whatever » s’étend, plus l’immédiateté du travail, la créativité et le sens s’effacent
- Indépendamment de la technologie, le texte pointe le problème d’une société où disparaît la joie de faire et de créer soi-même
- Avec une critique acerbe de l’IA générative et des entreprises concernées (par exemple OpenAI),
- il souligne que la véritable création ne naît pas du « Whatever », mais d’un acte volontaire et d’une attention réelle
- Le message final est : « Fabriquez-le vous-même. Fabriquez n’importe quoi. »
- Avec l’espoir que, lorsque ce résultat est partagé sur le web, il porte en lui un vrai sens et une vraie joie
1 commentaires
Avis Hacker News
Je suis globalement d’accord avec tous les avis mentionnés plus haut.
Mais ce qui m’inquiète le plus — et que ce texte n’aborde pas vraiment, ou seulement du bout des lèvres —, c’est l’impact sur les débutants et sur le processus d’apprentissage.
Par exemple, on voit apparaître des situations où « des gens qui semblaient autrefois vraiment aimer faire quelque chose révèlent qu’en réalité ils voulaient juste un truc qui fabrique quelque chose d’à peu près similaire dès qu’ils expriment ce qu’ils veulent ».
J’ai vu sur Twitter quelqu’un se vanter en disant : « J’ai fait un album entier en 3,5 heures, avec la pochette aussi ; pourquoi s’embêter à le faire soi-même quand on peut utiliser cette “machine à faire facile” ? »
Pour un débutant, il est naturel de ne pas avoir envie de faire des choses difficiles ; quand on rate ses dessins, qu’on n’arrive même pas à sortir un son correct d’une guitare, et qu’il existe une machine qui donne un résultat parfait rien qu’en disant « dessine notre chat dans le style Pokémon », c’est évidemment bien plus séduisant pour un enfant de 12 ans que de passer des années à peiner pour devenir à peine convenable.
Mais jusqu’ici, il n’y avait pas d’autre option, donc à force de répéter des dessins médiocres et des essais maladroits, on finissait par sentir la valeur de l’effort, ce qui créait un cercle vertueux menant finalement à une vraie compétence.
Mais si, à l’échelle de toute la société, on abreuve pendant des années les ados de messages du type « pas besoin de dessiner, ne fais rien de difficile, demande à ChatGPT », via la pub, les médias et les salles de classe, ça fait peur d’imaginer où cela peut nous mener.
Les gens essaient d’expliquer de multiples façons en quoi les LLM seraient différents des technologies précédentes (comme dans le billet d’origine), mais au fond ce n’est qu’une commodité de plus.
Depuis les débuts de la civilisation, l’humanité a toujours cherché des moyens plus simples et plus confortables.
La technologie n’a jamais empêché ceux qui voulaient vraiment se concentrer et développer leur niveau.
Même avec l’apparition de la voiture, les records du monde du 100 mètres ont continué de tomber ; même si les ordinateurs peuvent calculer pi avec des dizaines de millions de décimales, les records de calcul mental et de mémorisation continuent eux aussi d’être battus.
Quand on voit que des sports comme le powerlifting se portent très bien, penser que le dessin va disparaître à cause des LLM ou des modèles de diffusion n’a aucun sens.
Il y a 15 ans, j’ai appris le japonais en traduisant mot à mot, dictionnaire en main, des interviews et des blogs de mes artistes préférés ; aujourd’hui je vis et je travaille au Japon.
Maintenant, il suffit d’appuyer sur un bouton sous le tweet d’un artiste pour avoir une traduction instantanée (généralement correcte, même si une fois sur dix elle est complètement fausse).
C’est une bonne innovation pour les fans étrangers, mais si j’avais grandi dans cet environnement, je me demande si j’aurais seulement eu la motivation d’apprendre.
Je suis entièrement d’accord avec ce que tu as écrit : au fond, ce que les humains veulent, c’est « simplement » faire apparaître dans leur tête ce qu’ils désirent, sans aucun effort.
C’est dangereux parce que tout nous est présenté devant les yeux dans un emballage luxueux, et que disparaissent l’accumulation des apprentissages et le progrès qu’on n’obtient qu’après des dizaines d’échecs et de tâtonnements.
J’ai l’impression que le processus même de « l’apprentissage » commence réellement à disparaître.
Si quelqu’un dépend de l’IA pendant des années puis qu’elle disparaît soudainement, il risque de ne plus pouvoir rien faire par lui-même, de devenir incompétent même pour des tâches de base.
C’est l’une des raisons pour lesquelles je vois l’engouement autour de l’IA de manière très critique.
Si je continue à m’en tenir aux anciennes méthodes, c’est parce que je comprends pleinement la valeur de lire de vrais livres, d’essayer soi-même, d’échouer, puis de recommencer.
Il n’existe pas d’autre chemin vers un véritable apprentissage.
Je me demande si la génération actuelle comprend cette valeur, et si la suivante pourra encore la comprendre.
Une consolation possible, c’est que nous allons peut-être être forcés d’adopter un regard neuf sur la manière dont nous avons, ou non, traité nos vieilles idées fixes concernant l’apprentissage, l’utilisabilité, la gestion de l’inconfort, et les systèmes d’éducation, d’emploi et de formation.
Avant, les exigences de l’emploi et du salaire poussaient les gens dans ces filières ; mais si la compréhension réelle, l’expertise et la qualité en elles-mêmes commencent à être reconnues comme des valeurs, il se peut qu’on doive davantage se soucier de la capacité du système à cultiver et à utiliser ces qualités.
Mais mon intuition, c’est que nous sommes pris dans un tourbillon culturel extrêmement violent, et que nous entrons dans une époque où plus rien ne peut être tenu pour acquis.
En vérité, certaines de nos « batailles » ont peut-être été perdues il y a longtemps déjà, au moment où nous nous engagions sur la voie de l’informatique moderne.
Si nous nous reposons excessivement sur l’IA sans préserver la technique et les compétences, c’est un très gros problème.
Comme avec l’externalisation industrielle, on finit par perdre complètement la capacité de faire soi-même et par dépendre entièrement des autres.
À l’arrivée du WWW, on croyait que l’accès à toute l’information allait éclairer les gens ; en réalité, sans apprentissage, ils ne savent pas distinguer la bonne information et sont plus facilement attirés par de la mauvaise information qu’ils croient pourtant comprendre.
Même si un LLM donnait toutes les réponses à tous les problèmes, si nous sommes trop ignorants et incapables pour reconnaître ces réponses, nous finirons par délaisser l’IA pour revenir vers des informations que nous comprenons et auxquelles nous faisons confiance, même si elles sont fausses.
D’une certaine façon, ce n’est pas nouveau ; on voit ce phénomène depuis longtemps déjà dans le rapport à la science.
Quand quelque chose devient trop complexe et trop difficile à vérifier, les gens cessent de lui faire confiance et se tournent vers d’autres sources.
Chaque fois qu’un éditeur de code ferme automatiquement les parenthèses ou les guillemets, ça m’agace énormément.
Ça ne fait gagner aucun temps, et comme ça se comporte souvent mal, ça me fait même faire plus de manipulations.
Je ne comprends vraiment pas pourquoi quelqu’un a inventé cette fonctionnalité à l’origine.
De toute façon, il faut appuyer sur une touche pour sortir de la zone, donc que je tape simplement la parenthèse ou que j’appuie sur une flèche, il n’y a aucun vrai raccourci.
Peut-être qu’en théorie ça aide à garder plus souvent une syntaxe valide, notamment pour le highlighting de chaînes ou le LSP, mais au final le taux d’erreur est trop élevé pour que ce soit vraiment utile.
Après des années de pair programming avec des collègues, j’ai constaté que beaucoup de gens ne sont pas très à l’aise au clavier.
Certains trouvent même pénible de taper une parenthèse fermante, au point de déplacer la main vers la souris pour cliquer et sortir.
La fonction qui ajoute automatiquement des guillemets de chaque côté quand on sélectionne un bout de texte et qu’on appuie une fois sur guillemet, elle, est pratique.
Mais en mode de saisie normal, c’est souvent agaçant.
À propos du « ça se trompe souvent », je me demande dans quels cas exactement.
Si ça ferme automatiquement la parenthèse ou l’accolade que j’ouvre, ce n’est pas toujours correct ?
Sur un clavier norvégien, les accolades sont un peu pénibles, mais grâce à cette fonctionnalité, quand j’écris du code avec cinq niveaux d’imbrication, un simple
ctrl+shift+enterme complète toutes les parenthèses et remet le curseur au bon endroit, ce qui est plus pratique que de tout fermer à la main.Avant, je détestais cette fonctionnalité, mais depuis que j’ai compris qu’on peut simplement taper le guillemet fermant sans qu’il soit dupliqué, ça ne me dérange plus.
C’est agaçant quand l’éditeur se prend un peu trop pour un « outil intelligent » et s’emmêle, mais ce n’est pas si fréquent.
En réponse à l’idée que ce n’est pas pratique puisque le code devient souvent invalide, je me demande si ce n’est pas une vague imitation de l’édition structurée.
Certains éditeurs ont un mode qui garde toujours une syntaxe correcte, et dans ce genre d’environnement cette fonctionnalité est indispensable.
En voyant l’analogie avec « vivre dans un futur à l’européenne où la banque a nativement une fonction “envoyer de l’argent à une personne” », je me suis souvenu que lorsque PayPal est arrivé pour la première fois en Australie, j’étais plutôt perplexe quant à son utilité.
C’était parce qu’on pouvait déjà faire des virements directs via la banque en ligne.
Puis PayPal a fait du lobbying auprès du gouvernement pour rendre notre système bancaire « plus inconfortable » afin de pouvoir concurrencer, un peu comme Uber l’a fait ensuite.
En Europe, PayPal a obtenu une licence bancaire officielle au Luxembourg.
Dans l’UE, les avantages de PayPal étaient : (1) les transferts sont instantanés, donc on n’a pas à attendre un ou deux jours comme avec un virement bancaire ; (2) on ne révèle pas ses coordonnées bancaires au destinataire.
Le premier avantage est d’ailleurs en train de disparaître avec la généralisation des virements SEPA instantanés.
En réalité, j’ai du mal à comprendre cette partie.
Dans l’UE non plus, les transferts n’étaient pas si simples.
Nous n’avions nous aussi que des systèmes comme SWIFT ou CHAPS, et ce n’est que bien après PayPal qu’on a eu quelque chose d’aussi rapide que SEPA.
J’ai vraiment aimé ce texte.
Un passage en particulier m’a beaucoup parlé.
Avant, j’étais le genre de personne capable de résoudre n’importe quel obscure script à coup de google-fu, de rtfm et de persévérance.
Mais avec les LLMs, ce genre de compétence a pratiquement disparu, et je trouve triste que tout le monde fasse désormais de la même manière.
En pratique, quand quelqu’un arrive en disant « je ne savais pas comment faire, alors j’ai demandé à ChatGPT qui m’a donné 200 lignes, mais ça ne marche pas », ça ne me donne pas envie d’aider.
Moi aussi je code tous les jours avec des LLM et je suis globalement d’accord avec le fond de l’article.
J’ai même travaillé directement sur des projets DeFi et NFT dans la crypto, et malgré les jugements moqueurs du type « blanchiment d’argent / criminalité », je trouve quand même la technologie intéressante.
Je n’ai pas l’impression que mes compétences aient totalement disparu, puisque je continue encore à résoudre les choses avec Google et rtfm.
Je continue aussi à corriger le code bancal produit par les LLMs, et je ne pense pas que ce soit uniquement mauvais.
Le vrai problème, c’est qu’on est entré dans une époque où la dette de qualité du code se déverse à une vitesse énorme.
Les LLM se trompent tellement souvent que les compétences de recherche Google ne risquent pas de disparaître.
Dire que tout le monde serait devenu un génie grâce aux LLM est faux.
Les humains comprennent toujours les failles du système, corrigent les données et en font un usage actif.
C’est comme si on disait que puisque Word corrige les espaces et l’orthographe, tout le monde accepte automatiquement toutes ses corrections ; c’est un raisonnement absurde.
Le vrai problème, c’était plutôt qu’on ait dû continuer à se battre avec des obscure shell et des outils Unix façon années 80.
Le fait que ce genre de choses soit remplacé par les LLM et l’automatisation est plutôt bienvenu.
Heureusement qu’on évolue enfin vers des outils plus conviviaux.
Je suis plutôt d’accord avec l’ensemble au début, mais je n’aime pas la vision excessivement sombre, et je ne pense pas qu’il soit très utile de réduire les gens à l’ignorance et à la cupidité.
Au contraire, je trouve impressionnant qu’ils arrivent malgré tout à bien vivre dans cet environnement.
Et il serait dommage d’écarter tous les usages des LLM comme inutiles ; il faut reconnaître qu’en tirer parti correctement est aussi une compétence.
Bien sûr, l’IA est souvent utilisée à contre-emploi, mais ce n’est pas parce qu’on l’utilise mal qu’elle est entièrement inutile.
Je suis d’accord avec la conclusion : il faut faire, essayer, construire soi-même.
Je pense surtout que le statu quo relève d’un comportement mimétique.
Aujourd’hui, dès que quelqu’un dit « c’est ça, le futur », les autres ont envie d’y croire tel quel et de se jeter dedans d’une manière ou d’une autre, puis d’autres les regardent et se disent « moi aussi je dois y aller », et ainsi de suite.
C’est pourquoi il y a en réalité très peu de projets vraiment nouveaux ou originaux dans le monde de l’IA.
Beaucoup de ceux qui y participent ne s’intéressent pas vraiment à ce qu’ils construisent ; ils courent uniquement après davantage d’argent et d’influence, poussés par la cupidité et l’anticipation.
Donc au final, je pense que « la bêtise inconsciente et la cupidité » décrivent assez bien la situation.
J’ai le sentiment que l’idée selon laquelle « c’est déjà un grand réconfort de voir que les gens vivent bien malgré cet environnement » perdra de plus en plus sa force à mesure que le monde glissera vers un effondrement plus grave.
On voit partout, ces temps-ci, des réactions défensives du type « tous les usages des LLM sont inutiles ».
Il faut certes écouter d’autres positions, y compris les arguments éthiques, mais nier aveuglément la réalité n’est pas une réponse.
Même les modèles gratuits sont utiles.
Ils ont un peu plus de contraintes, mais restent pratiques.
Je ne partage pas les avis sur les LLM, mais j’ai trouvé le billet très bien écrit, avec un ton clair, matière à réflexion, et ce caractère de « site web avec une personnalité » qu’on voit rarement aujourd’hui.
J’ai cliqué sans en attendre grand-chose, mais pendant toute la lecture j’ai retrouvé avec plaisir une ambiance de vieil Internet.
Si les micropaiements mentionnés dans le texte existaient vraiment, j’aurais bien envoyé quelque chose à l’auteur, mais il n’y a qu’un abonnement, ce qui est dommage.
Eevee écrit vraiment très bien, mais ce texte ne me frappe pas autant que les précédents.
On y sent un style plus proche de Twitter/Bluesky, une forme de petite méchanceté légère et de consommation d’actualité, ce qui lui donne moins de personnalité que ses anciens billets.
Tout à fait d’accord.
Il y avait tellement de tirets cadratins que j’ai soupçonné un texte généré par IA.
(PS : l’auteur utilisait déjà les tirets cadratins avant l’arrivée de GPT, donc c’est bien son style.)
En lisant sur le blog que le bitcoin pourrait finir par devenir une monnaie, j’espère vraiment que non.
Dans ce cas, l’argent des perdants ne ferait que financer les gains de ceux qui sont entrés plus tôt.
En réalité, je pense que tous ceux qui prétendent que le bitcoin deviendra une « vraie monnaie », surtout ceux qui veulent même y mettre les retraites nationales, sont des escrocs.
Je ne pense pas que ce soit ce que souhaite l’auteur du blog, mais même le simple souhait vague que « si le bitcoin devenait une vraie monnaie… » revient au fond à cautionner ce type d’arnaque.
Vu que des fonds publics comme les retraites affluent déjà vers le bitcoin, je pense que tous les banquiers et politiciens qui soutiennent cela devraient être punis.
Si les cryptomonnaies doivent vraiment mener à un avenir meilleur, le bitcoin devra sans doute perdre beaucoup de valeur.
Le bitcoin est presque « gelé », dans un état où il est difficile de le faire progresser, et le réseau qui résoudra vraiment ce problème sera probablement autre chose.
Ethereum continue d’essayer de résoudre ses problèmes de scalabilité, mais c’est aussi pour cela qu’il attire énormément d’arnaques.
J’aimerais demander ce que l’auteur veut réellement.
Au fond, la conclusion, c’est la liberté générale en matière de finance et de transferts d’argent.
Autrement dit, il veut pouvoir envoyer facilement de l’argent à n’importe qui, quelle qu’en soit la raison.
Par exemple, il veut pouvoir payer facilement des gens pour des dessins sur mesure (par exemple des commandes de furry porn).
Un citoyen américain devrait aussi pouvoir sous-traiter facilement un travail de développement à un freelance iranien, et ce genre de choses devrait devenir plus simple.
Aujourd’hui, cette liberté de transfert est bloquée par le contrôle « moral et diplomatique concret » des gouvernements, ou par l’ingérence des banques et des réseaux de cartes.
Par exemple, Visa/Mastercard refusent les paiements dans certains secteurs comme le contenu adulte.
C’est en grande partie à cause de cet environnement que les gens ordinaires ont commencé à s’intéresser à une monnaie numérique libéralisée et décentralisée, attirant au passage une foule d’escrocs.
La vraie question, c’est : comment réaliser un cash numérique sûr sans centralisation ?
Si les gens obtenaient le bitcoin en le minant eux-mêmes au lieu de simplement l’acheter, est-ce que cela semblerait plus légitime ?
La question, c’est : si l’on crée une pièce décentralisée à offre limitée, comment la distribuer « équitablement » ?
Si le système actuel de monnaie centralisée était l’équivalent d’un logiciel propriétaire payant et monopolistique de Microsoft, peut-on critiquer la transition vers quelque chose comme Linux, de l’open source qui, au départ, profite surtout à certains développeurs et premiers participants ?
Continuer à payer un abonnement (l’inflation) pour utiliser un logiciel centralisé est-il vraiment préférable à acheter GNU/Linux en une fois pour le posséder à vie ?
Le web est déjà rempli de « trucs quelconques », donc je ne comprends pas pourquoi tant de gens s’enthousiasment encore pour ce genre de plateformes.
Internet était vraiment amusant autrefois, et maintenant c’est frustrant de voir même des gens que je respectais se faire aspirer par des systèmes qui ne font que leur prendre du temps.
À cause de cela, j’essaie moi-même de rester à l’écart de ces plateformes, mais j’ai l’impression de devenir un marginal.
Je ne partage pas la partie « emballement » de l’auteur sur l’IA.
C’est fatigant de voir les LLM forcés dans trop de domaines, mais comme outils de développement ils sont réellement tellement efficaces que c’en est fou.
Sur les tâches de programmation répétitives, quelques lignes d’explication suffisent pour automatiser le travail, ce qui fait vraiment gagner énormément de temps.
En réalité, ce texte m’a surtout semblé être une lamentation contre un type de personnes que l’auteur n’aime pas (celles qui veulent tout plateformiser, celles qui avancent par inertie sans esprit critique, etc.).
Il les traite d’« esclaves des plateformes, dépourvus d’autonomie », mais au final nous sommes tous là à aller lire le blog de quelqu’un d’autre.
Même si l’auteur déteste les LLM, de plus en plus de gens vont bientôt pouvoir assimiler l’information aussi facilement que lui, et les LLM finiront aussi par remplacer sa capacité à transmettre efficacement cette information à d’autres.
Même si les LLM sont pathétiques aujourd’hui, ils vont continuer à progresser et compenser autrement les problèmes que l’auteur pointe du doigt.
D’un point de vue plus large, la « culture de masse » a toujours été caractérisée par la légèreté et l’approximation, et aujourd’hui c’est tout Internet qui est absorbé par cette logique de masse.
Dès qu’une chose, même rare, est mise en ligne, elle devient la chose de tout le monde.
Cela a aussi un côté positif : l’asymétrie d’information diminue, et les « mauvaises personnes » ont un peu moins de facilité qu’avant à tromper les autres.
Les réseaux basés sur la publicité, comme les réseaux sociaux, finiront un jour par disparaître peu à peu.
Mais nous n’en sommes encore qu’aux premiers stades de cette prise de conscience, donc des problèmes sociaux comme les fake news vont encore durer un certain temps.
À la question « les autres ne font-ils que des projets pleins de petites listes et de rebalancing binary tree ? », la vraie raison pour laquelle les LLM sont populaires en programmation n’est pas qu’ils sont bons pour “résoudre” des problèmes, mais qu’ils sont efficaces pour reproduire facilement des variantes de problèmes déjà résolus mille fois.
La majeure partie du travail dans l’industrie consiste justement à résoudre encore et encore des variantes des mêmes problèmes existants.
Ce n’est pas du NIH (not invented here), c’est plutôt que la réutilisation du code elle-même est un problème difficile.
En pratique, la vraie valeur réside dans la résolution de problèmes uniques et dans l’« architecture » qui combine ces solutions, mais à l’échelle d’une base de code unique, la part de ces éléments n’est pas si grande.