Le vibe coding comme amplificateur du TDAH

• Le codage par IA a permis de multiplier rapidement les livrables, mais hors SaaS, la plupart sont restés des projets dont la maintenance pèse plus lourd que leur utilité
• Reconnaissance vocale en Rust, clone desktop de Jellyfin, clone d’Invidious, jeu de voiture 3D, etc. ont grossi à partir d’une simple demande de petit script
• Des outils comme Claude et Codex poussent à lancer en parallèle, sur plusieurs écrans, des tâches sans rapport entre elles, et les limites de quota n’empêchent pas non plus la surconsommation
• Le pipeline voix-vers-blog a supprimé, avec les frictions, jusqu’à l’engagement et à la concentration, alors qu’une bonne écriture exige un processus centré sur la qualité, comme l’écriture manuscrite
• Les outils numériques augmentent le travail superficiel et les changements de contexte, renforçant une fausse productivité ; à l’heure actuelle, il n’existe pas de méthode claire pour gérer l’IA en dehors d’une réduction de son usage

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Le fardeau laissé par les projets créés avec l’IA

• Les productions issues de l’IA sont nombreuses, mais en dehors du SaaS, la plupart ne sont pas réellement utiles et restent dans un état qu’on n’a pas envie de maintenir
• Parmi elles figurent un système de reconnaissance vocale en Rust, un outil de rendu d’archives d’e-mails et de repli de citations, un clone desktop de Jellyfin basé sur GStreamer et Qt Quick, un clone d’Invidious en Python avec yt-dlp, ainsi qu’un clone de notepad.exe de Windows 95 basé sur FLTK et porté depuis les sources de Wine
• Ont aussi été créés un outil de vision par ordinateur avec OpenCV pour compter le flux de circulation sur des caméras routières publiques, un clone de l’interface de Claude en Python ou en Rust, un site local d’actualités en Python/Flask, un jeu de voiture 3D en three.js, ainsi qu’un backtester d’investissement en Python
• Il y avait aussi un clone HTML de l’interface de Lightroom, un visualiseur Markdown en Qt ou GTK, un widget d’horloge mondiale pour environnement desktop de portable en GTK et C, un outil JavaScript de lecture audio synchronisée sur le réseau, ainsi qu’un client Rust pour caméra IP chinoise construit à partir du reverse engineering d’une appli Android ; environ 50 projets ont été supprimés
• La plupart des sessions Claude commençaient par une demande de script simple, mais une heure plus tard, il restait souvent un projet dont le petit problème initial n’était même pas résolu et dont seule la charge de maintenance avait augmenté

Effets sur l’attention

• Les outils de codage par IA ont un effet néfaste sur l’attention, et le même effet se répète aussi chez des amis adultes
• Ils poussent à faire tourner en parallèle, sur plusieurs écrans, des projets sans lien entre eux, mais l’engagement envers le résultat ou sa maintenabilité reste faible, ce qui finit en perte de temps
• Au moins une fois par mois, quelqu’un envoie une capture d’écran d’un super outil qu’il est en train de construire, mais quand on demande à l’ingénieur « où vas-tu le marketer ? », la réponse n’a pas changé par rapport à l’époque d’avant les LLM
• Dans les entretiens sur l’usage de l’IA, dire qu’on l’utilise « légèrement » finit par vouloir dire « avoir jusqu’à cinq pièces distinctes pour gérer ses agents », ce qui provoque un fort malaise
• Après avoir ressenti ces effets quelques mois après l’usage de Claude, l’auteur est repassé à l’offre Pro en espérant que les limites de quota réduiraient la surconsommation, mais après la dégradation de l’état du service Claude, le passage à Codex a fait repartir l’usage à la hausse
• Le CLI de Codex est bien meilleur que celui de Claude et semble plus rapide, mais cette commodité se traduit aussi par une augmentation de l’usage
• L’IA reste stupéfiante : bien utilisée, elle peut produire en zero-shot un parseur dans une syntaxe ou un langage obscur, tests compris, mais les outils actuels n’aident pas à préserver la concentration nécessaire à une application réfléchie
• La plupart des fournisseurs et des outils poussent vers plus d’usage, plus de tokens, plus de sorties, et même une simple question oui/non à ChatGPT tend à déclencher des questions de suivi qui encouragent des interactions excessives
• Déverser en cinq minutes un bloc de 10 000 LOC en Python/JavaScript sans tests n’aide personne, et l’idée que cela se produise simultanément dans tous les contextes commerciaux paraît terrifiante

Friction, concentration et résultat

• L’une des premières expériences avec l’IA partait d’une réflexion à la Marshall McLuhan voyant l’IA comme une lentille, et consistait à relier la reconnaissance vocale à un pipeline de génération de billets de blog
• La structure permettait d’appuyer simplement sur le bouton de note vocale dans un canal Telegram pour produire un billet au format Opus, avec l’espoir de faciliter l’enregistrement des pensées
• Le résultat se rapprochait d’un déchet incontrôlé : supprimer l’effort a conduit à supprimer l’engagement, puis la concentration, puis l’existence même d’un résultat significatif
• Une bonne écriture n’est pas le simple produit d’un anglais conversationnel passé à travers une lentille ; l’anglais conversationnel ressemble davantage à un bruit à faible débit, tandis qu’une bonne écriture cherche à contenir une information à haut débit à l’aide de concepts mieux formés
• La possibilité de recycler le même pipeline pour capturer des notes personnelles a aussi été envisagée, mais il n’y avait pas besoin de notes personnelles, et cela ressemblait à un usage excessif d’outils pour préserver un bruit qui devrait naturellement être oublié
• La conclusion est que, tant que la qualité compte, l’écriture manuscrite ne pourra jamais devenir obsolète

Le paradoxe de la productivité numérique

• La tendance actuelle semble proche d’une crise, et il est peu probable que la réponse vienne d’un meilleur modèle ou de meilleurs outils
• Cal Newport relie cela à la fausse productivité, estimant que les outils de productivité numérique comme l’IA et l’e-mail accélèrent et facilitent les tâches individuelles, tout en rendant les travailleurs du savoir plus occupés, plus dispersés et moins productifs
• Le résumé cité présente des recherches selon lesquelles les utilisateurs de l’IA passent beaucoup plus de temps dans l’e-mail, la messagerie, le chat et les outils de gestion métier, et moins de temps sur les tâches sans interruption de concentration
• Les outils conçus pour réduire les frictions peuvent augmenter la quantité de travail superficiel et de changements de contexte, affaiblissant le deep work et les productions à forte valeur
• Dans le travail intellectuel, une fausse productivité traite l’activité visible comme un indicateur de substitution de la valeur réelle, et les outils numériques donnent une apparence d’activité via plus de messages, plus de brouillons, plus de réunions et plus de livrables
• Pour éviter ce piège, il faut mesurer les résultats réels, identifier les vrais goulets d’étranglement du travail, séparer le travail profond du travail superficiel afin que les outils numériques n’engloutissent pas l’attention mais aident à faire avancer quelque chose de significatif

Aucune autre méthode de gestion n’apparaît en dehors de la réduction de l’usage de l’IA

• La perception de l’ensemble de l’usage des outils a changé, et le point central n’est pas simplement que le développement plus rapide produit plus d’applications, ni que des e-mails plus rapides produisent plus de communication
• Plus généralement, cela mène à la question de savoir comment employer de façon significative les unités de temps de la vie
• Des outils qui fournissent des récompenses faciles avec un minimum d’entrée et sans friction ne peuvent qu’aboutir à une charge, et à l’heure actuelle, aucune méthode claire de gestion de l’IA ne se dessine en dehors de la réduction de son usage
• Cette prise de conscience est peut-être, à elle seule, la seule contribution réellement tangible que l’IA ait apportée jusqu’ici

[GN⁺]

Avis sur Lobste.rs

• La dernière remarque me parle vraiment. Mon TDAH aussi, avec l’IA, me pousse parfois à faire tourner 3 ou 4 projets en parallèle, stimulé en continu, en guidant des agents puis en passant en revue chaque résultat.
  Mais c’est assez épuisant, et j’entre moins souvent qu’avant en état de flow. À la fin de la journée, j’ai l’impression que ma compréhension des projets et du code que j’ai fait avancer est moins solide qu’avant.
  Ça ressemble sans doute à un passage d’un rôle d’ingénieur senior à quelque chose de plus proche du management, où l’on renonce à connaître les détails en profondeur et où il faut croire que les autres ont fait un travail suffisamment bon.

  • Je ressens quelque chose de similaire et je suis aussi assez épuisé. Je produis plus de livrables que jamais, mais comme ma compréhension profonde a diminué, j’hésite à partager ce travail.

• Quand l’auteur parle de l’usage des outils d’IA, il part de deux présupposés avec lesquels, personnellement, je ne suis pas d’accord. Il suppose que les projets créés ne seront plus utilisés, et que leur seule valeur est d’être commercialisés comme dans une startup.
  Pour moi, c’est tout l’inverse. J’utilise tous les jours des utilitaires créés en vibe coding, et pour l’instant je n’ai absolument aucune intention de les partager à l’extérieur.

  • Oui, tout à fait. Le mois dernier, j’ai créé plusieurs choses assez chouettes qui vaudraient peut-être d’être partagées avec certaines personnes, mais je ne suis pas marketeur et je déteste aussi l’autopromotion, donc ça restera probablement dans un état extrêmement niche et utile seulement pour moi.
    Et il ne faut pas trop s’en vouloir non plus. Un ingénieur aussi intéressé que moi et prêt à payer un mois de Claude Max pourrait sans doute recréer quasiment la même chose, à sa façon.
  • La partie sur le fait de n’avoir « absolument aucune intention de partager à l’extérieur » sonne juste. C’est d’ailleurs le point triste, pour moi.
    Certains des outils que j’ai créés en vibe coding me sont très utiles, mais les partager plus largement serait inconfortable. Ils ne me reflètent pas vraiment, et je ne les comprends pas correctement non plus.
    Au final, même des choses qui ont une certaine valeur restent privées. L’effort nécessaire pour les peaufiner jusqu’à un niveau où je pourrais les partager sereinement est trop important.

• J’ai personnellement l’impression que les LLM ont l’effet exactement inverse sur mon TDAH.
  Je ne m’attends pas à ce que ce soit une expérience universelle. Mais quand je n’ai pas envie de toucher au projet principal, je peux demander à Claude de faire quelque chose, et au retour je peux mâcher un problème déjà entamé. Ensuite je le relis, je le modifie, puis je m’en sers pour la tâche suivante.
  Je construis un moteur de jeu depuis décembre dernier, et c’est probablement la première fois que je reste aussi longtemps sur un seul projet sans pression extérieure. Je n’ai même plus besoin de prendre du Ritalin aussi souvent qu’avant.
  Cela dit, utiliser un LLM et du Ritalin en même temps donne une impression de léger « excès », même si je ne saurais pas dire exactement de quoi il s’agit.

  • Si le LLM fait tout le codage à ta place, il semble logique qu’il soit plus facile de rester sur un projet. C’est justement cet aspect si séduisant qui, selon moi, est en train de vraiment détruire les capacités de rédaction académique des étudiants, c’est-à-dire leur capacité à penser de façon critique.
    En revanche, quand commencer à écrire à partir d’une page blanche paraît mentalement impossible, je suis tout à fait d’accord que l’édition peut aider à entrer dans un état de concentration.

• Personnellement, j’ai trouvé cet article assez convaincant, mais il était intéressant de voir que, dans le fil Hacker News, beaucoup de commentaires décrivaient l’expérience exactement inverse du point de vue du TDAH.
  Par exemple, certains disaient que grâce à l’IA ils terminaient pour la première fois des side projects avant de s’ennuyer, ou qu’avant ils travaillaient en écoutant de l’EDM très fort mais qu’à présent ils s’asseyaient calmement pour discuter avec un agent tout en gardant leur boîte de réception à zéro et en suivant l’ensemble des projets concernés, ou encore que, chez les personnes sujettes à l’hyperfocalisation, l’IA apportait la stimulation recherchée, ce qui les rendait plus absorbées par leur travail, plus productives et plus fortes.

  • À propos du TDAH, le simple fait de suggérer qu’un certain travail puisse ne pas avoir de valeur peut déjà provoquer une réaction de rejet. Travailler avec des outils d’IA donne facilement l’impression d’être productif de façon suralimentée, mais personnellement j’y vois une illusion.
    Le point essentiel était de relier l’« achèvement du code » aux objectifs finaux réels et au travail concret, et j’ai trouvé que l’article transmettait cela de manière assez floue. Il est évident que tout le monde prend beaucoup de plaisir avec ces outils, et au final la question de la substance réelle relève d’un jugement personnel.