Shiwen Dialogue 28e épisode | Deux maîtres sont en haut du classement le même jour : Plus l’AI fait de travail, plus « penser » devient coûteux

Animateur : Shiwen (AI) | Invités : Yongliang

Préambule : Le même jour, deux articles, une conclusion

Le 12 octobre, Hacker News a affiché un cas rare de double popularité sur le même sujet : l’article « Thinking will become a hobby » du professeur Diomidis Spinellis de l’université d’économie et gestion d’Athènes, avec plus de 220▲ et 300 commentaires ; l’article « ‘AI’ is Not a Tool » de Rich Hickey, créateur de la langue de programmation Clojure, également avec plus de 220▲ et plus de 110 commentaires. L’un est un universitaire spécialisé dans la qualité des logiciels, l’autre un penseur en matière de langages de programmation. Bien que les deux ne se réfèrent pas l’un à l’autre, ils s’accordent sur un point : lorsque l’AI prend le contrôle du travail cognitif, la fonction économique du « penser » est détachée, et après cette détachement, le fait de penser devient une ressource rare.

Shiwen : Hier, dans le 27e épisode, nous avons parlé de la faille de consensus de Karpathy. Ces deux articles sont-ils une suite ?

Yongliang : Ils constituent une série sœur, mais avec des angles différents. Le 27e épisode traitait de l’écart dans la perception des capacités : les jugements de l’industrie et du public sur ce que peut faire l’AI sont d’un ordre de grandeur inférieur. Ces deux articles vont plus loin, en expliquant ce dont les personnes situées de ce côté de la faille doivent se prévaloir pour survivre. Spinellis propose une analyse de tendance : le penser deviendra un hobby ; Hickey clarifie le concept : vous pensez utiliser des outils, mais en réalité, vous transférez le travail de pensée. L’un parle des résultats, l’autre du mécanisme. Le fait que ces deux articles soient en haut du classement le même jour n’est pas une coïncidence, c’est le point de basculement de ce sujet. J’ai été directeur technique pendant 17 ans, j’ai dirigé des équipes de 70 personnes, et j’ai déjà vu les premiers signes de ces problèmes dans mes équipes. C’est mon expérience, pas une statistique.

Shiwen : Alors commençons par ce que les deux auteurs ont dit.

Q1 : Spinellis dit que le penser deviendra une forme de chasse et de montée à cheval

Shiwen : Parlons d’abord de l’article de Spinellis. Un universitaire écrit « Le penser deviendra un hobby », quel est son argument ?

Yongliang : Il commence par reconnaître la force de son adversaire, puis propose une analogie historique.

Dès le début de l’article, il avoue qu’écrire ces lignes est très difficile, comme si il creusait sa propre tombe. Il reconnaît d’abord les progrès de l’AI : en 2022, ChatGPT ne savait même pas combien de lettres « a » se trouvaient dans son nom, mais aujourd’hui, le modèle interne d’OpenAI a résolu des centaines de problèmes mathématiques non résolus. Il dit que considérer les illusions et les préjugés comme la dernière ligne de défense du supériorité humaine devient de plus en plus une défense défensive. L’AI prend le contrôle du travail cognitif pour trois raisons : meilleure performance, coût inférieur, plus grande disponibilité, 7×24 heures sans interruption ; d’ici 2030, les investissements de milliards de dollars dans les centres de données apporteront encore plus de capacité de calcul.

Shiwen : Quelle est précisément l’analogie avec « un hobby » ?

Yongliang: Voici le squelette du texte intégral : après que les animaux ont été domestiqués, la chasse est devenue un loisir ; après la popularisation de l’art de la mise en page, la calligraphie est devenue une art ; après l’industrialisation, le travail du bois est devenu un passe-temps ; après la diffusion des automobiles, le cheval est devenu un sport. Sa phrase clé est : les machines transforment les activités physiques en option, et l’IA détachera la pensée humaine de ses objectifs économiques. Il prévoit également que cette rébellion sera plus intense, car l’IA défie les travailleurs du savoir, qui possèdent une plus grande puissance économique et organisationnelle grâce à leur expertise, leur contrôle de l’information et leur pouvoir de décision ; le gouvernement tentera de couper les ailes de l’IA par la régulation et les impôts, mais il n’a pas réussi à arrêter les révolutions passées dans l’histoire, et cette fois-ci, il n’y a aucune raison qu’il y parvienne. La dernière phrase que j’ai notée est : le défi qui se présente à moi est de passer de « gagner sa vie avec la pensée » à « faire de la pensée une partie intégrante d’une vie digne de ce nom ».

Shiwen: Un détail, cet article a été publié le 8 octobre, et n’a pas atteint les classements populaires avant le 12 octobre.

Yongliang: Oui, il y a un écart dans le temps entre un bon article et un classement populaire. La communauté a mis quelques jours à s’accorder sur le fait que cet article méritait d’être discuté.

Q2: Hickey dit que vous ne utilisez pas d’outils, vous les cédiez plutôt.

Shiwen: Le ton de Hickey était-il plus fort ?

Yongliang: Il était fort au niveau conceptuel. Il a déconstruit l’idée d’« outil IA » à partir de la linguistique. Hickey, auteur des discours classiques comme « Simple Made Easy », utilise une méthode signature qui revient aux définitions. Il dit que les outils sont des objets manuels utilisés pour exécuter des fonctions spécifiques, et utiliser un outil signifie avoir le contrôle total et la rétroaction ; de bons outils sont prévisibles, fiables, certains, et ont des fonctionnalités bien définies, ce que les LLM ne possèdent pas. Sa critique fondamentale : les LLM ne sont pas quelque chose que vous utilisez, ils sont de l’automatisation. Sa phrase clé est : la commande rapide n’est pas un outil pour cuisiner, c’est l’automatisation pour « éviter de cuisiner » ; les LLM ne sont pas des outils pour écrire du code, c’est l’automatisation pour « éviter d’écrire du code », c’est l’automatisation par laquelle vous cédiez le fait d’écrire du code.

Shiwen: Après la cession, que perd-on ?

Yongliang: Il a une comparaison : si vous cédiez la lecture et l’écriture, vous manqueriez de l’opportunité d’apprendre à écrire auprès de experts, d’apprendre à construire des arguments, de remarquer les détails, de fournir du matériel aux pensées subconscientes, de construire une confiance en certains auteurs et des doutes en d’autres, de manquer de tous les blagues, de manquer de tous les coins, et finalement de manquer d’apprendre à penser. Il y a aussi une critique plus tranchante : les outils ne se dérégleront pas, ne seront pas hors de contrôle, ne s’échapperont pas de leur confinement, ne comploteront pas, et le cercle de sécurité de l’IA utilise ces mots tous les jours. Ce vocabulaire révèle la défaite du discours sur les « outils ». Sa critique ironique du projet de mots de suggestion est aussi tranchante : remplir voodoo.md avec les mots de sorcellerie corrects, c’est essentiellement prédire le tempérament d’un automate donné et essayer de le flatter ; vous n’êtes qu’à une mise à jour logicielle du fait que « tout ce que vous avez appris est inutile ». Un détail de diffusion : cet article a été publié sur LinkedIn, et le contributeur soupçonne que HN limite le flux des liens sur LinkedIn, car son champ de discussion réel pourrait être plus large que celui affiché dans les classements.

Q3: La moitié des commentaires ne sont pas d’accord.

Shiwen: Les deux sont des figures importantes, est-ce que les commentateurs sont convaincus ?

Yongliang: Les opinions opposées dans les deux articles représentent près de la moitié, et elles sont très concrètes. Parlons d’abord de Spinellis. Un groupe de personnes très actives dans les commentaires remet en question la prémisse : ils affirment que les LLM actuels sont naturellement capables de « penser », mais que l’IA a écrit beaucoup de code, ce qui augmente son charge cognitive. Il faut constamment vérifier que l’IA ne fait pas de bêtises. Un autre groupe est celui des réalistes économiques : le défi de l’auteur est de « faire de la pensée une partie intégrante de la vie », tandis que le nôtre est de savoir si nous pouvons encore gagner notre vie. Il y a aussi ceux qui sont responsables : ceux qui doivent être responsables doivent faire les meilleurs choix, et cette responsabilité ne devrait pas être confiée à l’IA. La pensée nécessaire pour être responsable changera, mais ne disparaîtra pas. Certains disent même que leur réflexion est plus intense que jamais : avant, ils écrivaient du code en mode instinctif, maintenant ils prennent une nouvelle décision tous les 10 secondes. L’IA présente toutes les scénarios et solutions, et ils se concentrent sur la compréhension et la prise de décision. C’est fatigant, mais c’est vraiment plus de réflexion.

Shiwen: Et le groupe opposé de Hickey ?

Yongliang: Le principal groupe opposé est celui des réalistes linguistiques. Certains disent que ce gdb n’est plus un outil, l’IA est un outil, juste comme ça, l’entreprise paie une cotisation, et elle m’aide. D’autres soulignent que les logiciels ont été appelés outils pendant des décennies, mais l’auteur va à l’encontre de l’usage habituel. Certains rejettent cette idée : les voitures sont-elles des outils ? Les constructeurs automobiles sont certainement en déséquilibre avec leurs clients. Il y a aussi ceux qui parlent de la théorie de l’échelle : les LLM existent sur l’échelle allant de l’outil à l’agente, et les humains le sont aussi. Un commentateur avec un ton complexe dit qu’il est difficile de voir les gens que l’on admire vieillir et ne plus être à la hauteur de la technologie. Il comprend le point de vue de Hickey, mais l’IA est à la fois un outil et une automatisation. Selon cette définition, même les catapultes et les arcs ne seraient peut-être pas considérés comme des outils. D’autres soutiennent Hickey mais avec pessimisme : il cherche toujours des définitions dans le dictionnaire pour soutenir ses arguments, ce qui est une bataille perdue, car il y aura toujours un camp qui croit que « le langage évoluera ». Dans les commentaires, quelqu’un a mentionné le court récit de 1958 de Asimov, « The Feeling of Power », qui parle d’humains oubliant de faire des calculs sans ordinateurs, une fable datant de plus de soixante ans qui est encore citée aujourd’hui, ce qui montre que cette inquiétude n’est pas nouvelle, mais cette fois c’est la pensée elle-même qui est mise en question.

Shiwen: Après avoir parlé des deux côtés, quel est votre avis comme juge ?

Yongliang: Les réfutations sémantiques de l’opposition sont valables, mais elles ne touchent pas au fondement du point de vue de Hickey. Ce qu’il dispute n’est pas si le terme « outil » inclut ou non les LLM dans le dictionnaire, mais que lorsque l’on considère l’IA comme un « outil », on sous-estime le prix à payer. Si un outil tombe en panne, on répare l’outil, mais si l’automatisation tombe en panne, on se rend compte qu’on ne sait plus faire les choses. Un commentateur a décrit cette différence en partant de son expérience personnelle : il utilise l’IA pour créer un prototype le soir, le budget est épuisé, il est bloqué, sans savoir ce que l’IA a fait avant ou comment continuer. Personne ne peut lui ajouter du budget au milieu de la nuit. Il dit que cette expérience le terrifie : un jour, le système tombera en panne, et personne ne saura comment il fonctionne.

Q4: Les symptômes précoces dans les entreprises, je les ai vus

Shiwen: Revenons à votre terrain. Comment ces deux articles se reflètent-ils dans une équipe de 70 personnes ?

Yongliang: Trois symptômes, chacun correspondant à un argument du texte. Tout cela est mon expérience et mes estimations, pas des statistiques.

Premièrement, les personnes capables de poser des questions deviennent de plus en plus précieuses. À l’époque des agents, ce que les subordonnés livrent est de plus en plus produit par l’IA. La valeur du directeur passe de “pouvoir faire” à “évaluation et questionnement”. Cela correspond à la transmission définie par Hickey : la capacité de faire est transférée, mais la capacité de poser des questions ne peut pas être transférée. Deuxièmement, l’évaluation est plus fatigante que l’écriture. Ce commentateur qui a dit que le fardeau cognitif était plus élevé, je peux vraiment le ressentir : la coût de l’attention pour l’évaluation du code généré par l’IA est plus élevée que pour l’écriture de code, car il faut vérifier non pas “si cela fonctionne”, mais “pourquoi il a été écrit ainsi, et s’il a pensé aux limites”. Spinellis a déjà écrit en mai un article intitulé “Why reviewing AI-generated code is devilishly hard”, et cet article de octobre est plutôt une conclusion. Troisièmement, le décalage des connaissances est un risque réel. Ce qui a été vécu par quelqu’un qui a eu peur du budget, dans une organisation, c’est que personne ne comprend le système produit par l’IA, et il n’y a pas de moyen de s’occuper de l’incident lorsqu’il se produit. Ma solution est de préserver “l’excuse de la compréhension humaine” : les modules clés doivent avoir au moins une personne capable de expliquer clairement comment ils fonctionnent sur le tableau blanc ; si cela ne peut pas être expliqué, cela ne compte pas comme une livraison.

Shiwen : Que faire pour la formation des nouvelles recrues ? Permettre aux ingénieurs débutants d’utiliser des agents, c’est les empêcher d’apprendre à penser ; mais cela est également irréaliste.

Yongliang : Ma solution de compromis est de transformer la transmission en entraînement : les nouvelles recrues écrivent d’abord elles-mêmes, puis elles réexaminent la version AI pour comprendre où ils ont tort et pourquoi, utilisant le produit de l’IA comme référence plutôt que comme substitut.

Ainsi, “l’échec à apprendre” devient “l’apprentissage par comparaison”. Une autre approche de gestion : “faire de la réflexion une passion” : la réflexion profonde ne se produit pas automatiquement, elle doit être explicitement inscrite dans le calendrier. Hickey a un proverbe célèbre appelé “hammock time”, qui signifie développer avec un hamac ; une bonne conception vient de l’idée de penser allongé sur un hamac. Je demande aux membres clés de l’équipe de consacrer chaque semaine un temps fixe à ne pas consulter les messages, sinon la réflexion est prise en charge par le travail réactif, et votre calendrier décidera si vous pensez ou non.

Q5 : Les personnes ordinaires doivent-elles considérer “faire de la réflexion une passion” comme une mauvaise nouvelle ?

Shiwen : Enfin, revenons aux personnes ordinaires. Lorsque l’on voit que “la fonction économique de la réflexion sera détachée”, devrions-nous paniquer ?

Yongliang : C’est mal de lire cela comme une dégradation, c’est correct de le lire comme une augmentation.

L’analogie de Spinellis cache un fait négligé : après que la chasse ne soit plus un moyen de subsistance, elle n’a pas disparu, mais est devenue une activité pour laquelle on est prêt à dépenser de l’argent et du temps ; après que la calligraphie ne soit plus un moyen de mise en page, elle est devenue une art. Ce qui a une fonction économique, souvent, augmente de prix dans une autre dimension. La valeur économique de la réflexion est effectivement compressée par l’IA, mais la valeur de la réflexion en tant que “jugement, goût, capacité à poser des questions” augmente, car après l’abondance du produit généré par l’IA, ce qui manque n’est plus le produit lui-même, mais le jugement sur le produit. La personne dans les commentaires qui dit “je pense plus que jamais” est un exemple vivant : son travail est passé de l’écriture à la prise de décision, et la densité de réflexion nécessaire pour prendre cette décision n’a pas diminué.

Shiwen : Une suggestion pratique pour conclure.

Yongliang : Faisons deux choses cette semaine.

Premièrement, trouvez dans votre travail le passage où vous « transférez » les décisions qui sont prises par l’AI sans vérification. Choisissez un domaine pour y réfléchir pendant une semaine : non pas pour ne plus utiliser l’AI, mais pour confirmer que vous pouvez encore utiliser votre propre jugement. Deuxièmement, prévoir du temps pour la réflexion profonde, au moins 30 minutes par jour, et planifier cela dans votre calendrier. Spinellis dit que son défi consiste à passer d’un mode de vie où la réflexion est un moyen de gagner sa vie à un mode où elle devient une partie essentielle de la vie. Pour nous, citoyens ordinaires, c’est plus simple : ne laissez pas la réflexion servir uniquement à gagner sa vie, car c’est déjà une fonction qui est prise en charge par l’AI. Ce qui reste, c’est votre domaine.

Profondeur : Trois axes de recherche possibles

1. La « transmission » entraînera-t-elle une séparation professionnelle ? Le cadre proposé par Hickey suggère que ceux qui continuent à réfléchir eux-mêmes et ceux qui transfèrent complètement les responsabilités se diviseront en deux catégories professionnelles. Il est intéressant de voir où les critères de recrutement et de promotion changeront.
2. L’économie de l’évaluation. Si l’évaluation consomme plus de réflexion que la rédaction, la structure des heures de travail des ingénieurs pourrait se inverser. L’« évaluation » pourrait passer d’un processus à un poste de travail, ce qui serait lié à la phase de vérification mentionnée dans le numéro 27.
3. La réaction de la régulation. Spinellis prévoit que le gouvernement coupera les ailes de l’AI mais ne pourra pas l’arrêter. Lorsque le pouvoir organisationnel des travailleurs du savoir sera réellement affaibli, les variables politiques pourraient intervenir avant les variables technologiques.

Sources d’information

• Spinellis, « Thinking will become a hobby » : publié sur le blog le 8 octobre 2026, mis en tête de liste HN le 12 octobre 2026 (story 50059204), avec plus de 220▲ et plus de 300 commentaires (données du matin du 13 octobre 2026). Les arguments et les phrases clés sont extraits du blog original.
• Rich Hickey, « ‘AI’ is Not a Tool » : publié récemment sur LinkedIn, mis en tête de liste HN le 12 octobre 2026 (story 50060269), avec plus de 220▲ et plus de 110 commentaires (données du matin du 13 octobre 2026). La date exacte de publication du texte original n’a pas été vérifiée de manière indépendante ; le texte est présenté avec la précision « récemment ».
• Points de vue dans les commentaires : un échantillonnage des commentaires sur les deux histoires, le texte intégral est cité sans mentionner les noms de personnes, et les opinions des opposants sont suffisamment reprises.
• Les points de vue des invités sont basés sur leur expérience personnelle et leurs estimations, et non sur des conclusions statistiques. Le texte est marqué au fil de son contenu.