Aujourd’hui, j’ai pris la difficile décision de réduire la taille de Coinbase d’environ 14 %

• Coinbase a indiqué dans un e-mail envoyé à l’ensemble des employés qu’elle allait réduire ses effectifs d’environ 14 % et ajuster sa structure de coûts ainsi que son mode de fonctionnement pour s’adapter au marché baissier et au rythme de travail accéléré par l’IA
• Coinbase estime disposer de suffisamment de capital et de sources de revenus, mais considère que son activité reste très volatile et qu’elle se trouve actuellement dans un marché baissier ; avec l’IA, de petites équipes très concentrées peuvent livrer plus vite, et ne pas agir représenterait le plus grand risque
• L’organisation sera aplanie à un maximum de 5 niveaux sous le CEO/COO, et les dirigeants devront dans certains cas gérer directement plus de 15 personnes afin d’avancer plus vite avec des équipes plus petites et mieux alignées sur le contexte
• Tous les dirigeants devront aussi être de solides contributeurs individuels, et Coinbase veut transformer sa manière de travailler avec des talents AI-native capables d’orchestrer des essaims d’agents et des expérimentations de pods plus petits comme les « one person teams »
• Les personnes concernées par les suppressions de postes recevront un e-mail personnel et une invitation à un entretien, leur accès aux systèmes sera supprimé le jour même, et les employés américains recevront au minimum 16 semaines de salaire de base, plus 2 semaines par année d’ancienneté, la prochaine acquisition de leurs actions de rémunération, ainsi que 6 mois de COBRA

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Décision de licenciement chez Coinbase et contexte

• Coinbase a annoncé dans un e-mail adressé à l’ensemble des employés qu’elle allait réduire ses effectifs d’environ 14 %
• Cette décision résulte de la combinaison de deux facteurs
  • Situation de marché : Coinbase dispose de suffisamment de capital, ses sources de revenus sont diversifiées et l’entreprise est en mesure de traverser une période difficile, mais son activité reste fortement volatile d’un trimestre à l’autre et se trouve actuellement dans un marché baissier
  • Changements liés à l’IA : des ingénieurs livrent en quelques jours avec l’IA ce qui demandait auparavant plusieurs semaines à une équipe, des fonctions non techniques déploient aussi du code de production, et de nombreux flux de travail sont en cours d’automatisation
• Coinbase veut ajuster dès maintenant sa structure de coûts afin de devenir une organisation plus agile, rapide et efficace lors de sa prochaine phase de croissance
• L’entreprise estime que l’IA change profondément la vitesse à laquelle de petites équipes concentrées peuvent accomplir des choses, et que Coinbase comme toutes les autres entreprises se trouvent à un point d’inflexion
• L’entreprise considère que ne pas agir est le plus grand risque et veut refaçonner Coinbase en une organisation lean, fast, AI-native

Évolution du mode de fonctionnement et soutien aux employés concernés

• Coinbase veut aller au-delà d’une simple réduction d’effectifs et baisse des coûts, et transformer en profondeur sa manière d’opérer

• Réduction des niveaux hiérarchiques

  • L’organisation sera aplanie à un maximum de 5 niveaux sous le CEO/COO
  • L’entreprise estime que les niveaux hiérarchiques ralentissent l’exécution et génèrent des coûts de coordination
  • À l’avenir, elle vise de petites équipes capables d’aller vite et partageant largement le même contexte
  • Les dirigeants assumeront davantage de responsabilités et pourront, selon les cas, avoir plus de 15 personnes en direct report
  • Cette réduction des niveaux s’inscrit aussi dans une structure de coûts plus basse capable de fonctionner dans tous les cycles de marché

• Suppression des managers purs

  • Tous les dirigeants chez Coinbase devront aussi être des contributeurs individuels solides et actifs
  • Les managers devront fonctionner comme des player-coach, en travaillant directement avec leur équipe

• Pods AI-native

  • Coinbase prévoit de concentrer son organisation autour de talents AI-native capables de gérer des essaims d’agents pour produire un fort impact
  • L’entreprise expérimente aussi des pods plus petits, y compris des « one person teams » dans lesquels une seule personne assume à la fois les rôles d’ingénieur, de designer et de product manager
  • Coinbase veut se réorganiser autour d’une nouvelle manière de travailler qui exploite l’IA dans tous les domaines de l’activité

• Employés concernés

  • Les personnes concernées par les suppressions de postes recevront dans l’heure des informations complémentaires par e-mail personnel ainsi qu’une invitation à rencontrer leur HRBP et un dirigeant senior de leur organisation
  • Leur accès aux systèmes Coinbase sera supprimé le jour même
  • L’entreprise estime que, même si cela peut sembler brutal et abrupt, c’est une mesure nécessaire pour protéger les informations des clients

• Aide à la transition

  • Les employés américains recevront au minimum 16 semaines de salaire de base, 2 semaines supplémentaires par année d’ancienneté, la prochaine acquisition de leurs actions de rémunération, ainsi que 6 mois de COBRA
  • Les employés titulaires d’un visa de travail recevront une aide de transition supplémentaire
  • Les employés hors des États-Unis recevront un soutien similaire conformément aux exigences locales et aux obligations de consultation
  • Aux équipes qui restent, Coinbase rappelle avoir traversé quatre crypto winters en 13 ans, être entrée en bourse et avoir construit la plateforme la plus digne de confiance du secteur
  • Les perspectives de long terme pour l’entreprise et pour le secteur n’ont pas changé, pas plus que sa mission de construire un nouveau système financier afin d’accroître la liberté économique

[GN⁺]

Commentaires sur Hacker News

• Ça m’a toujours dérangé qu’une entreprise puisse licencier quelqu’un pour pratiquement n’importe quelle raison, et surtout pouvoir mentir sur cette raison
  Je me dis souvent qu’il faudrait une obligation légale de présenter des preuves à l’appui du motif du licenciement. La raison n’a pas besoin d’être admirable ou noble, mais au minimum l’information rendue publique devrait être exacte. En ce moment, on dirait que les entreprises s’en servent comme d’un prétexte IA pour supprimer des postes

  • Dans l’histoire, la raison de tous les licenciements, c’est la réduction des coûts, et c’est évident pour tout le monde. Je ne vois pas très bien quelle autre explication pourrait satisfaire les gens

• Le passage disant que « les leaders sont responsables de bien plus de choses, et peuvent avoir plus de 15 collaborateurs directs… tous les leaders chez Coinbase doivent être de solides contributeurs individuels, proactifs. Les managers doivent être comme des joueurs-entraîneurs qui mettent les mains dans le cambouis avec leur équipe » m’a marqué
  Ça veut dire qu’on donne plus de reports directs aux managers restants, tout en leur demandant aussi de faire beaucoup de travail qui n’est pas du management. Même en ne faisant que du management, plus de 15 reports directs, c’est déjà beaucoup trop, et il n’y a aucun moyen d’avoir assez de temps pour répondre correctement aux besoins de chacun. L’email de licenciement lui-même est plutôt bien écrit, mais je n’aurais pas envie de travailler dans une entreprise qui évolue comme Coinbase. Des équipes non techniques qui déploient du code en production, ou des trucs comme des « AI-native pods », très peu pour moi. J’aime bien l’idée des équipes d’une seule personne, et je comprends que les entreprises tâtonnent encore pour savoir comment s’adapter aux LLM, mais là ça va trop loin. Cela dit, le package de départ pour les personnes licenciées a l’air plutôt solide
  https://news.ycombinator.com/item?id=48021843

  • Il faudrait peut-être revenir à l’époque d’avant Google et de la tech à gros budget, avant qu’on transforme le management en « si tu es manager, tu ne dois pas contribuer techniquement »
    Aujourd’hui, les managers passent leur temps à parler à d’autres managers et à faire des 1:1 hebdomadaires, avec tout le travail administratif que ça implique. Il y a déjà eu beaucoup d’articles sur les couches managériales qui ne produisent rien tout en se donnant de l’importance. Avant, un manager, c’était soit le meilleur ingénieur de l’équipe, soit quelqu’un qui voulait une promotion, et on attendait toujours de lui qu’il reste un contributeur à plein temps, respecté directement pour ses compétences techniques. Maintenant, manager ou director peut juste vouloir dire MBA dans un domaine complètement différent, plus de politique interne et plus de réunions inutiles. On n’a pas besoin de 1:1 hebdomadaires pour vérifier les émotions, ni de couches de managers qui se synchronisent entre eux pour prendre des décisions politiques favorables à leur carrière, ni d’une couche supplémentaire de gardiens du temple. Je ne dis pas que tous les managers sont mauvais, mais cette comédie est allée beaucoup trop loin
  • C’est aussi la partie qui m’a sauté aux yeux. Que sont devenus les temps où un manager à plein temps gérait environ 8 personnes ?
    Donc maintenant l’IA doublerait la bande passante de communication avec les reports, et doublerait aussi le temps libre ? À mon avis, la forme d’équipe la plus efficace, c’est une cellule de trois personnes. L’une d’elles est légèrement instable
  • J’ai géré 12 personnes pendant quelques mois, et c’était vraiment difficile. J’ai fait un gros burn-out alors que je n’avais absolument aucun travail de contributeur individuel
    S’il avait fallu assumer ces responsabilités en plus, je n’arrive même pas à imaginer comment j’aurais pu consacrer assez de temps à l’équipe
  • Rien qu’avec 30 minutes de 1:1 par semaine pour chaque report, tu perds déjà une journée entière de travail
    Et en plus, si tu es aussi contributeur individuel, il faut soutenir les gens qui utilisent le code que tu as écrit, et analyser puis approuver les décisions prises par tes reports
  • Je me demande aussi pourquoi ils utilisent la métaphore du joueur-entraîneur. Combien y a-t-il eu de joueurs-entraîneurs vraiment couronnés de succès en ligue majeure ? S’il y en a si peu, ce n’est pas pour rien

• Au lieu d’appeler ça « AI First », j’aurais préféré qu’ils disent franchement : « nous avons surrecruté et le prix du bitcoin s’est effondré »

• Je vais peut-être me faire incendier, mais à ce niveau-là, je trouve que c’est un email de licenciement plutôt bon
  Il explique les raisons, détaille d’abord ce que recevront les personnes qui partent, les remercie, et s’adresse aussi à celles qui restent. Les licenciements sont difficiles, et je ne suis même pas sûr que ce soit le bon choix. Je n’aurais pas envie d’avoir 15 reports directs tout en déployant régulièrement du code en production. Mais au bout du compte, c’est le rôle d’un CEO de prendre ce genre de décisions. Ce seront les résultats qui trancheront. D’ici un an environ, on verra comment Coinbase s’en sort avec cette nouvelle orientation et on saura si c’était intelligent ou stupide. Le temps dira s’il y a un départ massif des talents, une grosse faille de sécurité, ou si l’entreprise continue comme d’habitude avec des profits meilleurs que prévu

  • Cet email semble généré à 100 % par IA. Je viens justement de corriger des phrases similaires dans une doc Claude Code que j’écris, et des tournures du style « nous ne sommes pas simplement X, nous sommes fondamentalement Y » sont des signaux beaucoup trop évidents. Au moins, ils appliquent ce qu’ils prêchent
  • Mettre ça sur le dos de l’IA peut aussi être une façon d’amortir le choc, même si ce n’est pas la vraie raison. Ça sonne comme le récit à la mode que les investisseurs ont envie d’entendre
  • J’ai du mal à être d’accord avec « c’est un plutôt bon email de licenciement », et la fin est assez maladroite
    Juste après s’être adressé à ceux qui vont « partir », c’est-à-dire être virés, il explique que Coinbase sera plus fort et en meilleure santé grâce à cela. Difficile, dans ce cas, de ne pas comprendre que ceux qui partent représentaient la partie malsaine. Peut-être que le CEO ne le pense pas vraiment et cherche seulement à réduire les coûts, mais l’implication qui se dégage du texte est assez déplaisante

• Quand ils disent vouloir se concentrer sur les « talents AI-native », est-ce que c’est un code pour dire « on va virer tous les plus âgés » ?
  Si je comprends bien, on peut dire qu’on veut recruter uniquement des gens à l’aise en anglais, mais pas uniquement des locuteurs natifs. Exiger d’être natif peut discriminer plusieurs groupes protégés. Ça me semble similaire ici. La maîtrise peut être une exigence légitime du poste, mais attendre des gens qu’ils aient intégré dès le départ les workflows de cette année, c’est de la discrimination liée à l’âge. Je n’attends pas d’une entreprise crypto qu’elle ait une conduite éthique, et je ne serais pas triste si elle disparaissait dans des procès

  • AI-native, donc quelqu’un qui n’a jamais rien fait sans l’aide d’un LLM, j’imagine
    Ça ne m’inspire pas du tout confiance, et ça ressemble plutôt au type d’employé que j’aimerais éviter aussi longtemps que possible
  • Je ne suis pas d’accord. Je fais partie des plus âgés de mon équipe, et pourtant je suis celui qui s’adapte le mieux à l’IA
    Pour moi, AI-native désigne quelqu’un qui adopte l’IA et apprend à l’utiliser de façon appropriée
  • Non, clairement pas. Être plus âgé n’empêche absolument pas d’être AI-native
  • Je me demande pourquoi tu pars du principe que les personnes plus âgées seraient en retard sur le sujet de l’IA
  • Dans beaucoup de secteurs du business américain, j’ai l’impression que les pratiques non éthiques et illégales sont presque la norme par défaut
    Plutôt que « disparaître dans des procès », ça finit plus souvent en arbitrage obligatoire et en « règlement approprié »

• L’entreprise où je travaille s’est effondrée d’une manière assez similaire. Ça a commencé par de grandes réductions d’effectifs liées à l’IA, et maintenant elle survit à peine
  Les managers font du vibe coding, et tout le monde touche à la prod. Je comprends l’argument selon lequel l’argent ne rentrait pas assez. Mais quand je lis des phrases comme « des talents AI-native gèrent des flottes d’agents », j’ai envie de crier. Embauchez-moi. Je vous expliquerai pourquoi ça ne peut pas marcher

  • Tu peux aussi nous l’expliquer ici ?

• La formule « les employés recevront au minimum 16 semaines de salaire de base, plus 2 semaines par année d’ancienneté, la prochaine acquisition d’actions, et 6 mois de COBRA » me paraît assez généreuse, même en ayant connu plusieurs vagues de licenciements dans de grandes entreprises tech

  • Pour les lecteurs hors des États-Unis, COBRA signifie Consolidated Omnibus Budget Reconciliation Act
    Cette loi donne aux salariés et à leurs familles qui perdent leur couverture santé le droit de choisir, pendant une période limitée, de conserver les prestations de leur assurance santé collective dans certaines situations, notamment en cas de perte d’emploi volontaire ou involontaire, de réduction du temps de travail, de changement d’emploi, de décès ou de divorce
    https://www.dol.gov/general/topic/health-plans/cobra
  • C’est absurdement généreux
    Quand j’ai été licencié il y a trois ans, je n’ai eu que deux semaines de salaire et un mois de COBRA. C’était une boîte tech, mais pas une grande
  • La partie COBRA me surprend. Je croyais que c’était toujours 18 mois
    De toute façon, c’est l’employé qui paie l’intégralité, donc limiter COBRA n’a pas vraiment de sens

• La phrase « des équipes non techniques déploient désormais du code en production et de nombreux workflows sont automatisés » me gêne
  Brian, si tu passes par là, tu peux développer ? Quel genre de personnel non technique déploie exactement quel code en production ? Je n’ai pas d’actions Coinbase, mais je me demande même si c’est très judicieux pour une société cotée de dire ça publiquement. Si j’étais actionnaire, ça m’inquiéterait

  • J’ai travaillé chez Coinbase. Brian ne donne pas plus d’explications en interne non plus
    Il nous renvoyait vers ses posts sur Twitter. Je suis resté quatre ans grâce à de bons managers, mais Brian est parmi les pires dirigeants que j’aie connus
  • Les gros allocateurs institutionnels adorent sincèrement entendre ce genre de choses
    On leur vend l’idée que presque toutes les entreprises tech de taille moyenne ou grande sont gravement en sureffectif, et qu’en réduisant les effectifs et en passant en mode AI first, elles peuvent devenir des machines à cash incroyables tout en stoppant la dilution liée à la rémunération en actions. J’entends ce discours du côté sell-side, chez les investisseurs activistes et chez les gens qui gèrent les allocations sur les marchés privés
  • Mon entreprise fait ça aussi. L’équipe marketing peut produire des modifications de code pour le site marketing, le blog et les landing pages avec l’agent web de Cursor
    L’agent modifie le code et ouvre une pull request sur GitHub, puis l’équipe technique la relit avant de la merger. L’équipe marketing est composée presque entièrement de non-techniciens
  • C’est le pire. On dirait que la pensée façon Dario s’est propagée à une couche totalement incompétente
    En même temps, pour une boîte crypto, ce n’est pas vraiment surprenant. C’est l’endroit où l’on adopte les pires idées pour essayer de devenir riche le plus vite possible. Les ICO et les NFT sont ce qui se rapproche le plus de la situation actuelle où l’on prétend avoir « résolu le codage »
  • Ça va sûrement très bien se passer /s
    Le type d’investisseurs attirés par la crypto est probablement aussi réceptif à ce genre de choses. On dirait une poignée de main entre les frères de la crypto et les frères de l’IA

• En réalité, Coinbase gagne son argent grâce au volume de transactions, et comme on est en marché baissier des cryptos, les revenus ont diminué
  Donc pour rester rentable ou répondre aux attentes des investisseurs, il faut réduire les coûts. L’IA peut peut-être aider à améliorer la productivité, mais la raison de fond, ce n’est pas l’IA

  • J’ai du mal à croire à l’histoire des licenciements à cause de l’IA. C’est un prétexte pratique, et les entreprises semblent assez bien s’en tirer avec ça
    Si l’IA augmente vraiment la productivité, ne faudrait-il pas embaucher plus d’ingénieurs et de profils techniques pour capter cette valeur ? Sinon, c’est un peu comme dire : « nous sommes une entreprise tech qui ne saurait pas quoi faire même avec plus de super ingénieurs »
  • Oui. COIN publie ses résultats le soir du 7 mai
    Le T4 2025 a été le premier trimestre depuis plusieurs années avec un bénéfice par action négatif. Les estimations des analystes pour le T1 2026 sont aussi majoritairement orientées à la baisse. Cette « décision difficile » ressemble à une manœuvre préventive avant une mauvaise publication de résultats
  • En ce moment, l’IA est le bouc émissaire parfait pour les licenciements. Ça permet de réduire l’impact sur le cours de l’action et sur la confiance des investisseurs
    Coinbase est clairement très exposée à un marché boursier secoué par les tensions politiques et l’incertitude économique, donc licencier paraît évident
  • L’IA n’est qu’un prétexte pour le grand public. La vraie raison n’a rien à voir : c’est du mauvais leadership
  • L’emballage est habile. C’est « l’IA est tellement productive qu’on peut réduire les effectifs »
    et pas « les revenus baissent donc on doit réduire les effectifs »

• La phrase « au cours de l’année écoulée, j’ai vu des ingénieurs utiliser l’IA pour déployer en quelques jours ce qui prenait auparavant des semaines à une équipe » n’est pas juste
  Ce qu’on a réellement vu, c’est des ingénieurs utiliser l’IA pour déployer en quelques jours quelque chose qui ressemble à ce qu’une équipe aurait mis des semaines à produire auparavant. Après quelques itérations de la fonctionnalité, on se rend compte que ce qui a été livré n’est en fait pas du tout la même chose. Même le compilateur C d’Anthropic avait l’air impressionnant au départ, comme si un humain y aurait passé beaucoup plus de temps, mais au final il s’est révélé difficile à transformer en quelque chose de vraiment exploitable. Quand on parle de « talents AI-native qui gèrent une flotte d’agents pour avoir un impact massif », on parle surtout de gens qui déploient du code qu’ils ne comprennent pas, et qui sont donc incapables de corriger les erreurs d’architecture produites par les agents. Au bout d’un an environ, ce genre de logiciel devient impossible à faire évoluer, et c’est là que ça deviendra vraiment intéressant. L’IA peut aider les développeurs logiciels de multiples façons, mais pas de cette manière-là

  • Il est clair que l’IA apporte un certain gain de productivité, mais les affirmations de x10, x100, x1000 relèvent encore d’une forme d’exubérance irrationnelle
    Produire du logiciel prototype allait déjà vite, et maintenant c’est extrêmement rapide. Mais ces LLM ressemblent à Happy Gilmore : ils envoient la balle sur le green en un coup, mais le petit jeu est très suspect, donc ils tournent autour du trou. Leur avantage tient à la possibilité de paralléliser, mais il faut quand même relire ce qui sort. Sinon, on se retrouve avec une tour de télévision en ruine crachant des flammes au sommet du mât pendant qu’on lutte contre des alligators
  • Je suis ingénieur, j’embauche d’autres ingénieurs, et je dirige une entreprise qui déploie des logiciels utilisables par de petites structures
    Nous faisons ça tous les jours. Désolé, mais nous déployons vraiment en quelques jours des choses qui prenaient des semaines auparavant
  • Je me demande pourquoi ceux qui avancent ce genre d’affirmation n’apportent jamais de preuves
  • Je l’ai déjà dit hier, mais je vais le redire. Qu’est-ce que vous croyez que déploient aujourd’hui les organisations qui s’appuient massivement sur l’IA ?
    La plupart des développeurs ne construisent pas des systèmes critiques de pointe à bas niveau. L’IA est excellente pour ce développement fonctionnel plus courant. Toutes les entreprises que je connais personnellement ont livré rapidement, ces sept derniers mois, des fonctionnalités utilisées chaque jour par des millions de personnes. C’est aussi le cas de mon équipe, et nous comprenons les limites du code généré par IA. Avec un peu d’expérience, on voit facilement les bons et les mauvais côtés, et on planifie donc de manière à pouvoir faire évoluer le logiciel généré par IA. En janvier 2025, je n’aurais pas dit la même chose, mais maintenant la situation a beaucoup changé, et ça fonctionne déjà
  • C’est possible. Je le fais régulièrement
    J’ai réellement construit et livré en moins d’une semaine plusieurs fonctionnalités qui auraient auparavant pris des mois. Une bonne partie d’entre elles étaient centrées sur les LLM, et les LLM peuvent littéralement faire leur propre évaluation et leur propre optimisation. On part d’une fonctionnalité générale, on crée des données synthétiques adversariales, on implémente la fonctionnalité, on l’optimise, puis on découvre de nouveaux axes d’amélioration. Ce qui aurait pris des mois à toute une équipe il y a un an est maintenant un travail de 2 à 3 jours