Les CEO qui pensent que l’IA remplace leurs employés sont tout simplement de mauvais CEO
(techdirt.com)- Les outils LLM peuvent devenir puissants lorsque les employés choisissent volontairement de les apprendre et de les utiliser comme outils d’assistance au travail, mais les imposer à toute l’entreprise avec la menace du licenciement n’est pas une bonne manière de les adopter
- Dans 4 cas rapportés au cours des 3 derniers mois, des CEO ont envoyé des messages du type, dans des e-mails adressés à toute l’entreprise, qu’il fallait apprendre immédiatement les outils d’IA sous peine d’aller chercher un autre emploi
- Des approches qui récompensent l’usage en lui-même, comme des classements de consommation de tokens, risquent d’augmenter un usage improductif plutôt que d’apprendre à bien utiliser les LLM
- Même si un CEO a créé un prototype fonctionnel ou un contrat avec des outils agentiques, le vrai travail reste nécessaire : revue de code, vérification des clauses, sécurité, conformité juridique, etc.
- La force des LLM est d’aider les employés qui savent bien s’en servir à accomplir davantage, pas de signifier qu’il faut moins d’humains
La surréaction des CEO face à l’IA
- 4 cas de CEO réagissant de manière excessive à l’IA ont été rapportés au cours des 3 derniers mois
- Dans tous les cas, des e-mails adressés à toute l’entreprise véhiculaient le message qu’il fallait apprendre et utiliser immédiatement les outils LLM, ou bien chercher un autre emploi
- Certaines entreprises ont fait venir des consultants pour apprendre à leurs équipes à utiliser ces outils, ou ont mis en place des permanences et des hackathons IA internes
- Le point commun à toutes ces situations est la pression selon laquelle, puisque l’IA est une technologie extraordinaire, les employés devraient l’utiliser en permanence dans leur travail
De mauvaises méthodes d’incitation
- Quelques entreprises ont créé des classements de consommation de tokens, ce qui est une mauvaise manière d’encourager un bon usage des LLM
- Bien utiliser l’IA suppose d’apprendre à considérer les tokens comme une ressource rare
- Si l’on considère simplement qu’une plus grande consommation de tokens est synonyme de meilleur usage, les usages improductifs peuvent facilement se multiplier
- Les outils LLM peuvent être puissants et importants, mais leur utilité réelle s’accompagne de nombreux problèmes et limites
La différence entre usage imposé et choix volontaire
- Les LLM peuvent devenir puissants lorsque les utilisateurs apprennent réellement à s’en servir et choisissent volontairement de les utiliser comme outils d’assistance au travail
- Une personne forcée d’utiliser des outils LLM n’apprendra pas à bien s’en servir
- Les employés ont eux aussi intérêt à mieux comprendre la puissance et les limites des outils d’IA
- La force des LLM réside dans le fait d’aider les employés à accomplir davantage lorsqu’ils sont bien utilisés et utilisés volontairement
Le vrai travail que les CEO ne voient pas
- Aaron Levie, CEO de Box, pourtant fervent partisan de l’IA, explique pourquoi les CEO peuvent tomber dans un emballement excessif autour de l’IA
- Les CEO sont souvent trop éloignés du travail concret nécessaire dans les dernières étapes de création de valeur avec l’IA, ce qui les rend vulnérables à une forme de « psychose de l’IA »
- Le terme « psychose de l’IA » peut prêter à confusion et a été critiqué par plusieurs psychologues et psychiatres, qui le jugent imprécis et susceptible d’aggraver le problème
- Lorsqu’ils utilisent l’IA, les CEO ne voient que les bons résultats et ne prennent pas en compte les 10 ou 20 tâches supplémentaires nécessaires pour produire des résultats durables avec des agents
- Même si un CEO dit « j’ai créé un superbe prototype de produit », une revue de code et des corrections restent nécessaires avant une mise en production réelle
- Même si un CEO dit « j’ai généré un contrat », il faut encore vérifier toutes les clauses et le relier aux contrats existants avant de l’envoyer à l’autre partie
La différence entre quelque chose qui marche et un produit à l’échelle
- « Quelque chose qui marche », « quelque chose qui marche bien », « quelque chose qui marche bien à l’échelle » et « quelque chose qui marche bien à l’échelle dans un environnement donné » sont des choses différentes
- Si les entreprises emploient autant de personnes, c’est pour traiter de petits détails importants que les CEO ne voient pas bien
- La sécurité, la conformité juridique et l’accessibilité sont des exemples de détails que les CEO négligent facilement
- Il est possible de créer quelque chose qui fonctionne avec des outils agentiques, mais fabriquer un bon produit pour le marché de masse et l’utiliser en toute sécurité demande bien plus de travail
- Les outils de coding agentique peuvent aussi aider sur certaines tâches, mais passer de « j’en ai fabriqué un » à « donc n’importe qui peut le faire » fait perdre de vue pourquoi on embauche des personnes compétentes et expérimentées
Outils personnalisés et pensée de cargo cult
- Le meilleur cas d’usage des outils LLM n’est pas forcément la création d’outils pour le marché de masse, mais celle d’outils entièrement personnalisés pour aider à accomplir des tâches spécifiques
- Si un CEO constate simplement que des employés, quelque part dans l’organisation, produisent des résultats en travaillant sur ordinateur, puis considère que sa propre création avec Claude Code relève du même travail, cela relève d’une pensée de type cargo cult
- Les étapes supplémentaires et le travail de traitement que réalisent les employés, et que le CEO ne voit pas, restent nécessaires
- Lorsqu’un CEO crée quelque chose avec un outil agentique comme Claude Code et le voit fonctionner, il peut en conclure à tort qu’un grand nombre d’employés ne sont plus nécessaires
La logique des licenciements et le récit d’entreprise
- La situation dans laquelle un CEO, après avoir totalement adhéré à la technologie IA, conclut immédiatement qu’il peut licencier la moitié de ses employés est décrite comme une forme de comédie sombre
- Les entreprises qui pensent pouvoir procéder à des licenciements massifs à cause des outils LLM découvriront bientôt qu’elles se trompent
- Ce qu’il faut, ce n’est pas moins de personnel, mais plus de personnes qui savent travailler de manière productive
- Lorsque des entreprises invoquent les LLM pour justifier des licenciements massifs, il s’agit le plus souvent d’un prétexte
- Dire « efficacité grâce à l’IA » est un récit plus facile à faire accepter à Wall Street que d’admettre un surrecrutement
Ce que les CEO devraient apprendre
- Les CEO doivent apprendre comment fonctionne la technologie, ce qui inclut la compréhension de ses limites
- Si un CEO pense qu’un prototype créé en vibe coding est prêt pour la production, il faudrait le laisser le lancer lui-même pour qu’il en voie les résultats
- Si un CEO pense qu’un contrat rédigé en vibe coding est aussi solide qu’un contrat relu par un avocat, il découvrira ce que coûtent les frais juridiques quand un problème surviendra
- Les outils d’IA sont puissants, mais un CEO qui croit qu’ils remplacent le travail des employés est un mauvais CEO
1 commentaires
Avis sur Hacker News
Cette vieille blague me revient : « 90 % du code, c’est 90 % du travail. Les 10 % restants du code, c’est encore 90 % du travail »
Depuis 1986, j’ai passé la quasi-totalité de ma vie d’adulte à lancer des produits, et l’une des premières choses que j’ai apprises, c’est que le « lancement » pèse davantage que la « conception »
Il y a une quantité énorme de travail pour livrer un produit que l’on met sur le marché sous sa propre marque et qu’il faut ensuite supporter
C’est un peu comme avoir des enfants. La conception est agréable, l’accouchement est douloureux, et les élever, c’est l’affaire de toute une vie
Je pense que c’est pareil pour les produits lancés contre rémunération
Selon eux, une nuée d’agents parcourt GitHub, Slack et les wikis pour déterminer quoi faire ensuite, puis une autre nuée d’agents s’occupe des revues de code, des tests, des fusions, des déploiements, des tests A/B et même des rollbacks
Boris a fusionné à lui seul près de 300 PR sur les une à deux dernières semaines, donc les laboratoires de pointe donnent l’impression d’avoir brisé le sceau de la productivité
Et ils parlent d’une IA récursive d’auto-amélioration si puissante et autonome que toutes les entreprises devraient se préparer à « arrêter » leurs efforts
La model card de Fable/Mythos[1] contient aussi des restrictions disant en substance que le modèle est trop puissant pour être laissé à l’usage du grand public, et qu’ils refuseront les demandes de réglage et d’entraînement du modèle
[1] We’ve implemented new interventions that limit Claude’s effectiveness for requests targeting frontier LLM development (for example, on building pretraining pipelines, distributed training infrastructure, or ML accelerator design). Using Claude to develop competing models already violates our Terms of Service, but enforcing this restriction through our safeguards avoids accelerating the actors most willing to violate these terms. Unlike our interventions for cybersecurity, biology and chemistry, and distillation attempts, these safeguards will not be visible to the user. Fable 5 will not fall back to a different model. Instead, the safeguards will limit effectiveness through methods such as prompt modification, steering vectors, or parameter-efficient fine-tuning (PEFT)
Il faut d’abord construire un produit complet riche en fonctionnalités, puis en faire une présentation extrêmement condensée qui permette de faire apparaître toutes ces fonctionnalités sur une landing page
Si un visiteur ne peut pas comprendre l’ensemble d’un produit complexe en 10 secondes, c’est déjà perdu
Un produit doit être complexe. Le marché du logiciel est déjà comme ça, et les fruits les plus faciles à cueillir ont tous été ramassés au moment où on les découvre
Il y aura certainement des gens qui gagneront de l’argent grâce à de nouvelles opportunités faciles créées par les évolutions technologiques, mais il est peu probable que ce soit vous. Vous n’aurez pas le réseau business nécessaire pour que cela se concrétise
Ça me fait aussi penser à « 90 % du jeu, c’est à moitié mental »
Il y a vraiment beaucoup de mauvais CEO. C’est d’ailleurs assez comparable aux politiciens. Devenir CEO est assez difficile, mais les compétences nécessaires pour atteindre ce poste et celles requises pour bien faire le travail ne se recoupent pas toujours
Savoir qui flatter et qui ne pas flatter, puis avoir la chance d’être là au bon moment, ça compte beaucoup
Les cas où un CEO est réellement compétent dans son travail me semblent extrêmement rares
La plupart du temps, c’est la classe laborieuse qui porte l’entreprise, et dans certains cas les employés maintiennent même l’entreprise à flot contre la volonté du CEO
Je ne dis pas que les dirigeants veulent détruire l’entreprise, mais qu’ils sont incompétents et continuent à prendre des décisions lamentables
Au fond, ce qu’il faut pour devenir CEO, c’est convaincre quelqu’un que s’il te prête de l’argent, il sera remboursé
J’ai travaillé sous les ordres de personnes vraiment atroces, du genre qui n’auraient probablement réussi aucun entretien, mais elles étaient CEO parce qu’elles avaient le talent constant d’attirer toujours plus d’argent
La plupart avaient des parents riches pour les financer, et sont entrés dans des établissements prestigieux grâce au piston des anciens élèves
Beaucoup étaient plus intelligents que la moyenne, mais absolument pas des génies
Leur richesse leur a permis d’avoir accès à un ordinateur plus tôt que les autres
On dirait qu’ils ne comprennent pas, ou ne veulent pas comprendre, qu’en moyenne ce sont avant tout des « nepo babies »
Bien sûr, être CEO d’une entreprise comme Microsoft serait très difficile et très lourd à porter à bien des égards, mais la plupart des CEO n’occupent pas ce genre de poste
D’après ma seule expérience, la plupart des CEO et CTO étaient des imbéciles qui ne connaissaient rien à rien
Cela dit, je programme depuis 25 ans et je n’ai été CEO que pendant 3 ans, donc il faut prendre ça avec un certain recul
Je pense qu’on surestime beaucoup ces titres. Au final, tout dépend de ce que fait réellement l’entreprise et de ce que ce poste exige dans cette entreprise
Le CTO d’une boîte SaaS sans grand intérêt pourrait être un jeune diplômé tout juste sorti de l’université. Il est probablement en train de faire quelque chose de trivial que n’importe qui, y compris un LLM, pourrait assembler
À l’inverse, le CTO d’un service de streaming largement utilisé, fiable, et qui traite une part significative du trafic Internet mondial, résout des problèmes bien plus intéressants et difficiles, et ses décisions ont bien plus d’importance
J’ai vu passer sur Xitter l’idée que « tout CEO qui veut remplacer des emplois par l’IA devrait commencer par remplacer sa secrétaire par une IA », et je trouve que c’est une règle parfaite
Toutes les démos d’IA ne sont au fond que des variantes d’assistant personnel, donc l’IA devrait être capable de faire ce travail, non ?
Je parie qu’il n’y aurait zéro volontaire parmi les CEO qui ont une secrétaire
Je précise que ce n’est pas une attaque contre les assistants humains. Ils font un travail utile et ne devraient pas être remplacés par l’IA
Quelqu’un chez OpenAI a dit que c’était désormais meilleur qu’un médecin. Ce n’est pas moi qui l’ai dit, c’est lui. Donc j’imagine qu’il a remplacé son propre médecin, non ?
Une IA sur mesure serait probablement assez bonne pour remplacer un CEO. Il suffit de penser à tout ce que l’entreprise pourrait faire en réduisant autant les frais généraux
Le code sera produit par des humains + une IA, et la gestion sera assurée uniquement par l’IA
Les CEO comprennent que l’IA offre un potentiel de gain de productivité. Utiliser ce gain de productivité pour réduire les effectifs, c’est une approche qui manque d’imagination
Une approche plus audacieuse serait d’utiliser ce surplus pour dépasser les attentes des clients existants, ou pour augmenter le chiffre d’affaires sans accroître les effectifs dans les mêmes proportions
Il y a vraiment beaucoup de mauvais CEO
Il y a aussi vraiment beaucoup de mauvais développeurs logiciels
Quand les deux se rencontrent, c’est le développeur logiciel qui se fait licencier
Le CEO, lui, exerce ses stock-options quelque temps plus tard et s’en va
Le CEO moderne d’une société cotée ressemble souvent davantage à un gestionnaire de hedge fund qui cherche à extraire le dernier dollar possible de la main-d’œuvre. L’IA est pour eux un levier séduisant, mais peu efficace
Si l’IA vous rend plus compétent, c’est fondamentalement comparable au fait d’avoir reçu un apport en capital
Un CEO qui voit ça et pense qu’il faut réduire les effectifs montre aussi qu’il ne sait pas comment utiliser les ressources supplémentaires
Pourquoi ne peut-on pas créer des modèles d’IA pour remplacer ces CEO-là ? Ils ont l’air de pouvoir assez bien gérer une entreprise
Et les employés qui pensent que l’IA va remplacer leur propre CEO ?