J’adore les LLM, mais pas le battage médiatique

• Les LLM, les voitures autonomes, les modèles de génération vidéo et les agents de code sont réellement utiles et passionnants, mais l’auteur n’adhère pas à la peur et au battage médiatique apocalyptique qui les entourent
• Le discours selon lequel, une fois la fenêtre d’opportunité refermée, on deviendrait une sous-classe permanente relève moins du fait que d’un battage destiné à angoisser les gens pour les attirer à San Francisco
• Il rejette les projections qui font passer les LLM d’un autocomplétion avancée, d’un compilateur intelligent ou d’un moteur de recherche amélioré à une superintelligence appelée à dominer l’univers, et estime que les progrès de l’IA proviennent surtout de la loi de Moore et des avancées générales de l’informatique plutôt que d’un groupe particulier
• Les agents de code modifient la manière de programmer et augmentent la productivité dans une certaine mesure, mais ils peuvent accroître la fatigue cognitive, et les résultats du vibe coding contiennent encore beaucoup de code de mauvaise qualité
• L’IA s’inscrit dans le prolongement de la révolution informatique, et les LLM sont des outils qui aident les développeurs, comme find/replace, Stack Overflow ou les expressions régulières, mais leur utilité ne se traduit pas automatiquement par une captation de valeur par les laboratoires d’IA de pointe

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Entre progrès de l’IA et battage médiatique

• Après s’être concentré sur le hacking entre 2007 et 2014, l’auteur a consacré l’ensemble de sa carrière à l’IA et se réjouit des progrès des nouveaux LLM, des voitures autonomes, des modèles de génération vidéo et des agents de code
• En exécutant opencode sur un GLM-5.2 en local et en lui donnant l’instruction install tmux with the geohot configuration, l’installation a fonctionné, ce qu’il considère comme un exemple montrant que l’année du desktop Linux est enfin arrivée
• Le battage médiatique auquel il s’oppose se divise en deux catégories
  • Le discours selon lequel la fenêtre d’opportunité se refermerait, condamnant à une sous-classe permanente ou à un retard irrattrapable, constitue un battage négatif destiné à rendre les gens anxieux
  • La logique qui saute d’une autocomplétion avancée, d’un compilateur intelligent ou d’un moteur de recherche amélioré à un scénario de superintelligence où tout changerait soudainement est un saut logique caricatural, et il affirme qu’un tel événement ne se produira pas
• La présentation sur la superintelligence en 2016 et le film de 1991 Terminator 2, où les machines prennent le contrôle du monde, montrent que cette idée n’a pas été inventée récemment par un groupe particulier
• Il reconnaît que l’IA pourrait créer une valeur immense, mais estime qu’elle ne sera pas captée directement par les laboratoires au point de justifier la valorisation des laboratoires de pointe
• Il juge qu’au cœur des arguments contre l’open source, il n’y a ni la sécurité ni la Chine, mais la peur de la banalisation en bien générique
  • Les progrès de l’IA proviennent principalement de la loi de Moore et des avancées générales de l’informatique, plus que de laboratoires particuliers
  • Si ce fait était largement reconnu, les investisseurs pourraient cesser d’apporter des milliards de dollars ; les laboratoires ont donc, selon lui, une forte incitation à le dissimuler

Ce que vaut réellement la productivité apportée par les agents de code

• Dans le passé, avec The Eternal Sloptember, il a peut-être jugé trop sévèrement les capacités de programmation des modèles, et reconnaît désormais que la manière même de programmer est en train de changer
• Les propos de Linus Torvalds comparent des agents qui multiplieraient la productivité en programmation par 10 à des compilateurs qui l’auraient multipliée par 1 000
  • Il considère que 10x comme 1 000x sont des estimations extrêmes
  • À mesure que sa maîtrise des modèles progresse, il est convaincu d’obtenir effectivement un certain gain de productivité
  • L’usage des modèles est une nouvelle compétence à apprendre en soi, et il teste depuis longtemps différents modèles en continu
• Les agents de code conservent néanmoins des limites claires
  • Les modèles peuvent accroître la fatigue cognitive, ce qui impose de les utiliser avec précaution
  • Les productions issues du vibe coding restent de faible qualité, et on ne voit pas clairement où se trouvent les nouveaux logiciels correspondant réellement aux gains de productivité annoncés
• Malgré cela, les modèles restent des outils utiles pour assister le développement, au même titre que find/replace, Stack Overflow ou les expressions régulières, et l’IA s’inscrit elle aussi dans le prolongement de la révolution informatique

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Réactions sur Hacker News

• La phrase « ce n’est pas que l’IA ne crée pas une grande valeur, c’est que les laboratoires de pointe ne capteront pas cette valeur » résume de façon concise leur comportement et la raison pour laquelle ils essaient de faire payer leurs meilleurs modèles au prix du token
  Avec les abonnements actuels, qui donnent des tokens généreux mais limités pour 100 à 200 dollars par mois, la plupart des particuliers et des entreprises choisiraient facilement des modèles de pointe. Mais si le prix au token devient 10 à 100 fois plus élevé que celui des modèles open ou des modèles de pointe d’il y a un mois, c’est une autre histoire. Je ne dépenserais pas 1 000 dollars par mois pour le meilleur modèle, encore moins 10 000, et mon employeur non plus ne paierait jamais 10 000 dollars, même s’il pourrait peut-être aller jusqu’à 1 000
  Pour justifier les valorisations actuelles, il faudrait que tout le monde paie 100 fois plus qu’aujourd’hui, mais cela n’arrivera pas tant que n’importe qui pourra fabriquer ce type de modèle. OpenAI comme Anthropic cherchent une solution, et Anthropic en particulier essaie de faire passer Fable à une tarification à l’usage. Mais le 5.6 Sol d’OpenAI est assez bon pour concurrencer Fable et reste utilisable dans l’abonnement à 20 dollars par mois, donc il n’y a pas de véritable moat pour empêcher cette transition. Si Anthropic coupe réellement l’accès à Fable dans ses formules d’abonnement dans quelques jours, le marché pourrait largement revenir vers OpenAI
  Le marché n’acceptera pas des coûts assez élevés pour rendre rentables les investissements frontier

  • Moi aussi, j’ai commencé à me tourner plus souvent vers les modèles locaux. Pour les tâches où les modèles locaux ne sont pas à la hauteur, j’utiliserai les modèles de pointe aux prix actuels, mais s’ils inversent finalement les conditions tarifaires et demandent 1 000 à 2 000 dollars par mois, cela n’en vaut pas la peine
    Dans mon cas d’usage, les modèles n’ont même pas besoin de beaucoup progresser. J’ai essayé Fable quelques fois, sans vraiment trouver de raison de le choisir, et Opus faisait la même chose pour bien moins cher. Si les modèles deviennent une commodité, la question intéressante sera de savoir qui voudra encore assumer les énormes coûts d’entraînement. Ces coûts finiront par baisser, mais probablement pas assez vite pour que ces entreprises tiennent jusque-là
  • Ce qui est drôle avec Fable, c’est qu’il risque fort d’être dépassé d’ici un ou deux mois. En lançant tout un drame de non-divulgation qu’ils auraient pu éviter s’ils n’avaient pas prétendu qu’il était dangereux, tout en continuant malgré tout à en autoriser l’accès, ils ont pratiquement gaspillé leur faible avance
    Il aurait été intéressant qu’ils le fassent payer plus cher dès le départ pour tester jusqu’où le marché pouvait suivre, plutôt que de faire languir les gens jusqu’à ce qu’il soit dépassé par le modèle suivant
  • On ne peut pas sous-estimer la force des modèles suffisamment bons. Même si GLM5.2 n’est pas aussi performant que les modèles de pointe, il peut être assez bon pour répondre à la plupart, voire à toutes, de nos exigences
  • Je me demande vraiment si ce sont les meilleurs modèles. Sans mythos, Anthropic n’est-il pas plutôt troisième
    OpenAI a repris l’avantage récemment, mais au prix d’un modèle géant dont le coût par token est absurdement élevé. Personne n’a besoin d’un tel modèle. C’est un peu comme si NVIDIA ou Intel vantaient les meilleures performances en jeu tout en consommant bien plus d’énergie par frame que les produits concurrents
  • Pour être précis, la période d’utilisation par abonnement de Fable a de nouveau été prolongée jusqu’au 19 juillet

• Au moins, le nouveau logiciel magique né de ce gain de productivité tourne en privé dans mon homelab
  On dirait qu’on est entrés dans l’ère du « construis exactement ce que tu veux ». Si un projet open source ne fait pas ce que l’on veut, il suffit de le forker ou d’en faire une nouvelle version, et c’est devenu trop facile
  Cela dit, je m’inquiète un peu pour l’avenir de l’open source. Avant, maintenir un fork demandait déjà des efforts, donc il valait la peine de renvoyer les changements vers l’upstream. Aujourd’hui, cet équilibre a beaucoup changé. Beaucoup de projets durcissent leurs conditions de contribution et certains sont ouvertement hostiles à l’IA, ce qui n’est pas incompréhensible. Mais à mesure que l’adoption de l’IA progresse, il semble de moins en moins probable que les améliorations soient rendues à la communauté

  • Il faut se rappeler que le code est gratuit au sens de « chiot gratuit ». La valeur des communautés du libre et de l’open source n’était pas le code en lui-même, mais la documentation partagée et le savoir transmis oralement qui rendent les logiciels utiles, exploitables et à jour
  • Il y a de fortes chances de finir bientôt dans un enfer de maintenance. La partie difficile et pénible, ce n’est pas le codage, c’est le fait de devoir rouvrir et retoucher chacun de ces petits projets chaque fois qu’une modification mineure est nécessaire, et à long terme cela devient un travail énorme et ingrat. Même avec l’IA, cela ne deviendra probablement pas beaucoup plus facile
  • Il n’y a une bonne raison de forker un projet actif que si l’on est soi-même le seul utilisateur de ce fork et que la modification dont on rêve est vraiment indispensable. J’ai vu bien trop de forks inutiles de projets populaires, au point de penser qu’il vaut mieux rester sur l’original, même s’il n’est pas parfait
  • Il faut toujours suivre les changements upstream et résoudre les conflits de fusion. Sinon, il faudra demander à un LLM de corriger toutes les CVE de son fork
  • Même si ces nouveaux outils permettent désormais d’écrire tout ce code, l’idée que tous les particuliers et toutes les entreprises se seraient entendus comme dans un immense complot pour ne produire que du logiciel privé sans rien publier ne paraît pas très crédible

• Pour ma part, mon gain de productivité a surtout servi à créer des logiciels simplifiés à usage unique pour des besoins très précis
  On peut tout construire avec des LLM, mais il faut savoir soi-même quoi construire et réfléchir à chaque comportement. Sinon, le LLM remplit le tout d’un bric-à-brac façon saucisse. Il suffit de voir la qualité inégale des logiciels livrés par des entreprises valorisées en milliers de milliards de dollars pour constater que les modèles restent encore irréguliers et limités. L’avenir est une saucisse

  • Même si je peux faire du pain chez moi, si cela coûte 10 fois plus cher et que le goût est mauvais, je n’ai pas envie de consacrer du temps à maîtriser la fabrication du pain quotidien. Comme activité occasionnelle pour se faire plaisir, pourquoi pas, mais sur le long terme je préfère volontiers soutenir quelqu’un qui a consacré plus de temps et d’efforts que moi à perfectionner la solution
    Ainsi, je n’ai plus à me soucier de ce problème et je peux me concentrer sur ce que j’ai vraiment envie de faire

• En 2024-2025, je ressentais la même chose. Mais cela a commencé à changer après l’arrivée de Sonnet 4, et Opus 4.5 a représenté un nouveau saut
  J’ai l’impression que tout s’accélère et que le calendrier attendu se compresse. D’une certaine manière, j’envie l’auteur du billet original, prêt à « tout miser » contre l’ASI. En vérité, je ne sais pas non plus où tout cela va finir, et je ne pense pas que quiconque le sache

  • L’auteur du billet original ne disait pas qu’il misait tout sur le fait que l’ASI n’arriverait pas du tout. Il disait qu’il pariait contre l’idée qu’une ASI surgirait comme un éclair dans le ciel et détruirait notre chance d’accéder à la richesse qu’elle créerait

• Moi aussi, j’aime les LLM, mais le coût m’inquiète. Ils bénéficient encore tous de fortes subventions, mais a-t-on la garantie qu’on pourra faire tourner sur un ordinateur personnel un modèle de niveau Opus 4.8 avant que les grands laboratoires d’IA n’augmentent leurs prix ?

  • Au contraire, je pense que les laboratoires de pointe dégagent des marges substantielles par unité d’inférence.
    Le coût d’exploitation de modèles proches de la frontière est déjà observable. Des acteurs indépendants se sont réorientés vers une activité consistant à proposer ce type de modèles à des prix raisonnables, et sur OpenRouter ils concurrencent les labos de pointe avec des tarifs bien plus bas.
    Si l’on peut faire tourner un modèle de niveau Opus 4.8 sur un ordinateur personnel, alors un datacenter pourra le servir à bien moindre coût sur son propre matériel. Je parierais donc que les prix ont plus de chances de fortement baisser que d’augmenter.
  • Même avec le prix de la RAM rapide actuellement très gonflé, on peut déjà faire tourner à peu près un modèle local de niveau Sonnet 4.5 pour moins cher qu’une voiture neuve. Ce n’est peut-être pas la réponse espérée, mais c’est une option viable, et on peut aussi imaginer une petite coopérative IA où plusieurs développeurs partagent un serveur équipé de deux RTX Pro 6000.
    DeepSeek V4 Pro est peu cher via à peu près n’importe quelle API, et DeepSeek V4 Flash coûte environ 0,09 $ par million de tokens en entrée et 0,18 $ par million de tokens en sortie, donc c’est pratiquement gratuit. Et ce n’est généralement même pas un prix issu de subventions.
    Comme configuration locale plus réaliste, Qwen3.6 27B sur une ou deux Nvidia 3090 d’occasion est étonnamment correct. Il faut lui donner des instructions claires et on ne peut pas l’utiliser pour du vibe coding entièrement automatisé, mais pour un programmeur qui intervient directement, c’est assez pratique.
  • Il est difficile d’exiger une garantie, mais si une concurrence saine se maintient, il est très probable que l’offre et la demande se rencontrent à un point raisonnable. Le fait qu’on puisse toujours conserver des modèles ouverts de son côté, lui, reste certain.
  • On dit que dans deux ans sortira un Mac Studio 1,5 To de RAM, et ce sera sans doute suffisant pour faire tourner un modèle de niveau Opus. Le prix sera probablement d’environ 50 000 $.
    Si l’IA locale se généralise vraiment, cela pourrait devenir l’un de ces achats qu’on finance à crédit, comme une voiture.
  • Aujourd’hui, à cause des subventions sur les modèles de pointe, la demande se concentre surtout sur une intelligence plus élevée. Si ces subventions prennent fin, la demande pour une efficacité-prix par unité d’intelligence augmentera fortement, et comme le marché compte de nombreux acteurs, certains y répondront.

• J’aimerais être d’accord avec l’idée du « nouvel outil ajouté à la boîte à outils de l’artisan logiciel professionnel », mais il faut penser aux cotons-tiges.
  Même quand il est écrit « ne pas utiliser pour se nettoyer les oreilles », la plupart des gens n’ont envie de s’en servir que pour ça. En pratique, cela finit soit en « utilisation irresponsable des cotons-tiges », soit en « absence totale d’utilisation », et le « bon usage » ne représente qu’une infime part de l’ensemble.

  • Les cotons-tiges ont en réalité été conçus pour nettoyer les oreilles. S’il est écrit de ne pas le faire, c’est pour éviter d’être poursuivi en justice chaque fois que quelqu’un se blesse à l’oreille.

• Il a dit que son billet de mai, « eternal sloptember », avait peut-être été trop sévère : https://geohot.github.io/blog/jekyll/update/2026/05/24/the-e...
  Je me demande quelle partie lui paraît avoir été trop sévère. Ça me semble toujours assez juste, et je pense que le texte sera toujours bien jugé avec le temps.

  • Contrairement à la phrase « Introduire des agents IA dans le développement logiciel sera l’une des erreurs les plus coûteuses de l’histoire de ce secteur. Les agents ne savent pas programmer, et il faut de plus en plus longtemps pour s’en rendre compte », il semble désormais penser que les agents savent programmer, au moins un peu.

• Personne n’en parle, mais Terminator 2 n’est pas une histoire où les machines prennent le contrôle du monde. Cela s’est déjà produit ou est sur le point de se produire, mais au final les humains battent les machines. Skynet essaie de l’empêcher en voulant tuer John Connor, et c’est le cœur du film.
  C’est aussi l’histoire de John qui cherche, à travers le T800, une figure parentale. Il ne l’a pas trouvée chez ses parents adoptifs ni chez sa mère devenue distante. C’est dommage, on dirait que cette personne n’a pas vraiment vu le film. C’est pourtant un grand classique.

  • Le plus grand roleplayer de tous les temps.

• Il y a de bonnes raisons de ne pas aimer les marchands et leur marketing, mais ceux qui fabriquent ne sont pas des marchands. Ceux qui fabriquent utilisent tous les outils disponibles.

  • Geohot fait aussi partie de ceux qui ont essayé de devenir des marchands. Il a peut-être simplement changé d’attitude parce que ses affaires n’ont pas marché.

• Il n’est pas nécessaire d’aller sur Twitter pour utiliser des LLM et s’exposer à des gens qui parlent de « classe inférieure permanente ». J’aime Internet, mais j’ai l’impression que plus que jamais il faut choisir consciemment les sites qu’on visite.

  • Ces gens ne sont pas seulement sur Twitter. Ils sont aussi ici, au travail, et ils apparaîtront à la prochaine soirée. Dans une certaine mesure, j’ai l’impression qu’ils sont impossibles à éviter.
  • L’atmosphère de contre-exagération malveillante qu’on voit ici est assez déplaisante. Je pense qu’elle vient du fait que beaucoup de gens vont délibérément chercher des opinions auxquelles moi je ne suis pas exposé.
    Des théories du complot absurdes sur les datacenters et la situation financière des entreprises concernées partent de Bluesky ou d’Instagram et finissent souvent par arriver jusqu’à moi en passant par ici. En revanche, je n’ai jamais vu directement cette vague irrésistible d’exagération à laquelle ils prétendent s’opposer. Je lis aussi Scott Alexander, mais il est bien plus prudent que ce que les gens décrivent.
  • Je me demande s’il y a encore sur Xitter des gens qui se plaignent de la fracture de classe. J’y vais rarement aujourd’hui, mais même avant je n’y voyais pas ça.