L'IA fait qu'Instacart ne s'inquiète plus de sa dette technique, selon son CTO

Ce métier ne sert plus à rien selon OpenAI : « ils ont fait leur temps »

Sam Altman a publié mardi 17 mars 2026 un message sur X remerciant les développeurs pour avoir écrit des logiciels « caractère par caractère », ajoutant qu'il lui est désormais « difficile d'imaginer » l'effort que cela demandait. Un hommage en apparence anodin, mais que de nombreux observateurs ont interprété comme un signal clair : le métier de programmeur tel qu'on le connaît appartient peut-être au passé. Ce sous-entendu arrive dans un contexte particulièrement tendu pour les professionnels du numérique. Les suppressions d'emplois s'accélèrent dans la tech, au moment même où l'IA générative s'impose comme moteur central de la production logicielle. Des outils comme Claude Code d'Anthropic, capable d'automatiser le développement de logiciels d'entreprise entiers, ou GPT-5.4 d'OpenAI, apte à générer du code et des scripts complexes, réduisent mécaniquement le besoin d'intervention humaine. Tabnine et les plugins ChatGPT complètent ce tableau avec des suggestions quasi instantanées. Les chiffres donnent le vertige. Atlassian se sépare de 1 600 personnes, Block réduit drastiquement ses effectifs, et Meta envisagerait selon The Verge le départ de près de 20 % de ses salariés. Dans chaque annonce, les dirigeants avancent le même argument : les gains liés à l'automatisation intelligente améliorent la productivité et réduisent les besoins en main-d'œuvre. Sous le post d'Altman, les réactions sont vives, certains internautes l'ont qualifié de « racaille » ou de « psychopathe », résumant un sentiment d'abandon de la part d'un secteur qui leur doit son existence. La question qui s'impose dépasse le seul symbole. Si les dirigeants de la tech attribuent les vagues de licenciements aux gains de l'IA, la responsabilité de cette transition, et l'accompagnement de ceux qu'elle déplace, reste, elle, entièrement humaine.

☕️ Quand l’IA agentique coûte plus cher que de payer ses employés humains

Les grandes entreprises technologiques font face à une équation économique qui commence à gripper sérieusement leurs ambitions d'IA : la facturation à l'usage des agents IA, calculée en tokens et non plus en abonnements forfaitaires, rend ces systèmes plus onéreux que les employés humains qu'ils sont censés remplacer ou assister. Le CTO d'Uber, Praveen Neppalli Naga, a reconnu avoir épuisé la totalité de son budget IA 2026 en seulement quatre mois. Bryan Catanzaro, vice-président en charge de l'apprentissage profond appliqué chez Nvidia, est encore plus direct : pour son équipe, le coût de la puissance de calcul dépasse désormais celui des salaires. Microsoft, après avoir encouragé en décembre dernier des milliers de ses développeurs à utiliser Claude Code d'Anthropic, vient d'annuler ces licences et les contraint à migrer vers GitHub Copilot CLI. Ce même GitHub Copilot, qui avait limité fin avril les nouveaux abonnements individuels, basculera en juin vers une facturation indexée sur la consommation réelle de tokens. Cette pression économique a engendré un phénomène pervers baptisé « tokenmaxxing » : des employés génèrent artificiellement de l'activité IA pour gonfler leurs statistiques de consommation, moins pour produire du code utile que pour paraître surproductifs aux yeux de leur hiérarchie. Amazon a fixé comme objectif que 80 % de ses développeurs utilisent l'IA chaque semaine et suit leur consommation de tokens. Meta est allé plus loin encore, avec un tableau de bord interne attribuant le statut de « Token Legend » aux plus grands consommateurs. Ce que ces pratiques révèlent, c'est que les métriques de tokens sont devenues des indicateurs de performance managériale avant d'être des mesures de valeur créée. La question de fond est structurelle : les modèles agentiques consomment beaucoup plus de tokens par tâche que les modèles classiques, et cette intensité ne sera pas compensée par la baisse des coûts unitaires. Un rapport Gartner estime que le coût d'inférence sur un LLM sophistiqué pourrait chuter de 90 % d'ici 2030, mais prévoit néanmoins que le coût total de l'IA continuera d'augmenter si la consommation progresse plus vite que la déflation tarifaire. Jensen Huang, PDG de Nvidia, imaginait récemment un futur où 100 agents IA travailleraient aux côtés de chaque employé humain de son entreprise, une vision qui semble économiquement intenable dans le modèle de facturation actuel. L'industrie se retrouve donc devant un choix structurant : soit les prix s'effondrent suffisamment vite, soit les entreprises doivent revoir radicalement leur usage de l'IA agentique, sous peine de financer des dépenses dont le retour reste difficile à démontrer.

💬 Uber qui épuise son budget IA en quatre mois, Nvidia qui dit que le compute dépasse les salaires : c'est pas un bug, c'est le modèle. Les agents consomment structurellement 10 à 100 fois plus de tokens qu'un chat classique, et aucune baisse de prix unitaire ne rattrapera ça avant 2-3 ans. Le tokenmaxxing chez Amazon et Meta, des gens qui gonflent leur conso pour paraître productifs sur un dashboard, c'est juste le signe qu'on a mis la mauvaise métrique au centre.

L’ombre de l’IA sur l’avenir des emplois : « Cela va tellement vite qu’on ne sait pas ce qu’on sera dans cinq ans »

L'intelligence artificielle redessine en profondeur les contours du marché du travail français. Alors que les entreprises hexagonales multiplient les initiatives pour intégrer des outils d'IA dans leurs processus internes, une question lancinante s'impose : quels métiers survivront à cette mutation technologique sans précédent ? La rapidité du phénomène résume à elle seule l'inquiétude ambiante, « Cela va tellement vite qu'on ne sait pas ce qu'on sera dans cinq ans ». Face à cette incertitude, les organisations françaises adoptent deux postures simultanées : développer des outils d'assistance IA sur mesure pour leurs collaborateurs, tout en cartographiant les postes jugés « à risques ». Cette double dynamique illustre la tension entre l'adoption offensive de la technologie et la gestion préventive de ses conséquences sociales. Pour les directions des ressources humaines, l'enjeu n'est plus de savoir si l'IA transformera les métiers, mais à quelle vitesse et dans quelle proportion. Les entreprises engagées dans cette réflexion anticipent des reconfigurations profondes de certaines fonctions, notamment dans les secteurs administratifs, juridiques et analytiques où l'automatisation des tâches répétitives progresse rapidement. La notion d'emplois « à risques » ne désigne plus seulement les postes manuels peu qualifiés, elle s'étend désormais à des profils intermédiaires et techniques, bousculant les certitudes d'une génération entière de travailleurs qualifiés. L'enjeu pour les acteurs économiques est désormais d'accompagner la transition plutôt que de la subir : formation continue, reconversion anticipée et co-construction humain-machine semblent s'imposer comme les piliers d'une stratégie d'adaptation. Le débat social autour de l'IA au travail s'annonce comme l'un des grands chantiers collectifs des prochaines années en France.

NewBird AI : comment le virage technologique d’Allbirds a fait bondir son action de 600 %

Le 15 avril 2026, Allbirds, fabricant américain de chaussures durables, a annoncé l'abandon total de son activité historique pour se repositionner sous le nom NewBird AI, avec pour nouvelle mission de fournir des infrastructures de calcul dédiées à l'intelligence artificielle. L'annonce a provoqué une envolée boursière spectaculaire : le titre a bondi jusqu'à 876 % en séance avant de clôturer à 16,99 dollars, soit une progression de 582 % en une seule journée depuis les 2,49 dollars du matin. Concrètement, l'entreprise a cédé l'ensemble de ses marques et actifs liés à la chaussure à American Exchange Group pour 39 millions de dollars, et a simultanément sécurisé une facilité de financement convertible de 50 millions de dollars auprès d'un investisseur institutionnel. Ces fonds serviront à acquérir des GPU haute performance et à construire une offre de type GPU-as-a-Service, c'est-à-dire la location de puissance de calcul à des entreprises souhaitant entraîner ou faire tourner des modèles d'IA. Ce pivot illustre de façon saisissante comment la pénurie mondiale de ressources de calcul est devenue un levier de création de valeur capable de transformer instantanément la perception d'une entreprise sur les marchés, même si celle-ci n'avait aucun lien historique avec la technologie. Pour les entreprises confrontées à des délais et des contraintes d'accès aux GPU chez les grands fournisseurs cloud, une offre alternative flexible représente une réponse concrète à un goulot d'étranglement structurel. NewBird AI ne cherche pas à concurrencer AWS, Google Cloud ou Azure frontalement, mais à occuper les interstices du marché : des clients qui ne peuvent pas obtenir de capacités de manière fiable ou rapide auprès des hyperscalers traditionnels. La proposition de valeur repose sur la disponibilité immédiate et des contrats de location à long terme. Allbirds avait été introduite en Bourse en novembre 2021 à 15 dollars l'action, levant près de 348 millions de dollars sur la promesse d'une marque de chaussures éco-responsables. Depuis, la trajectoire avait été régulièrement pénalisée par la baisse des ventes, des pertes croissantes et un recul d'image, ramenant le titre à moins de 3 dollars début 2026. Ce pivot radical s'inscrit dans une tendance plus large où des sociétés cotées en difficulté cherchent à capter l'enthousiasme des investisseurs pour l'IA en procédant à des rebranding agressifs, parfois sans historique technique ni infrastructure préexistante. La capacité de NewBird AI à réellement déployer des actifs GPU compétitifs et à attirer une clientèle stable face à des acteurs déjà établis dans le GPUaaS, comme CoreWeave, reste à démontrer dans les prochains trimestres.