Améliorez vos compétences grâce aux informations hebdomadaires d’experts de Growth Memo. Abonnez-vous gratuitement !
Suis-je toujours conseiller ? Ou un constructeur ? Je vis un moment existentiel.
Mon travail a changé à jamais d’une manière que j’essaie encore de comprendre. Il y a six mois, le vibe coding agent a franchi un seuil. Depuis, j’utilise l’IA pour augmenter considérablement mon impact.
- J’ai conçu des pages de destination de bout en bout pour une grande marque de voyage qui les a mises en production.
- J’ai automatisé la priorisation des sujets, les tests SEO et les rapports SEO pour mes clients avec des applications complètes.
- J’ai créé une gamme d’applications utiles pour moi-même, de l’automatisation du SSI (SEO Site Index trouvé dans les bimensuels Growth Intelligence Briefs) aux agents Openclaw qui m’aident dans les recherches et les graphiques.
Le travail que j’ai expédié s’est amélioré, mais il est également devenu plus difficile à définir. Mais lorsque le coût de la construction s’effondre à cause de l’IA, le jugement est la seule chose qui ne se comprime pas. Pendant ce temps, la plupart des opérateurs recrutent, budgétisent et mesurent encore comme si l’exécution était la contrainte.
Je ne suis pas seul : les entreprises d’IA atteignent 100 millions de dollars de ARR plus rapidement que jamais, en grande partie parce qu’elles sont natives de l’IA. Toute leur philosophie de développement de produits est fondamentalement différente. Bon sang, Anthropic est passé de 9 à 30 milliards de dollars en six mois et vaut désormais à peu près autant que Starbucks, Mastercard ou McDonald’s.
Et j’ai mes sentiments à propos de l’essai de Matt Schumer « Something Big Is Happening », mais avec 80 millions de vues, il a clairement touché une corde sensible.
Je souhaite donc m’inspirer de la publication de recherches cette semaine et mesurer la façon dont le codage agent change les logiciels, la distribution et personnes.
L’effet sur le logiciel
En 2024, j’ai fait une prédiction audacieuse selon laquelle les agents IA atteindraient 100 millions d’utilisateurs en 2025. J’étais en retard d’environ un an. Les agents n’ont pas atteint 100 millions d’utilisateurs en 2025, mais ils ont atteint la production en 2026, et les gains sont mesurables :
- METR a constaté un gain de temps de 1,5 à 13 fois (!) lorsque le personnel technique utilisait Claude Code.
- Une réduction de 40 % des coûts et de 60 % du temps grâce à l’IA agentique n’est pas irréaliste.
- Bain & Co estime un gain de productivité de 30 à 50 % grâce au déploiement d’agents d’IA et à l’automatisation.
Qu’arrive-t-il aux logiciels lorsque des non-ingénieurs peuvent expédier du code ?
Après que l’ETF logiciel iShares (IGV) ait chuté de 24 % au premier trimestre 2026 (la plus forte baisse trimestrielle depuis le quatrième trimestre 2008), on pouvait sentir une panique dans l’air à l’idée que l’IA rendrait les éditeurs de logiciels superflus. Mais le logiciel est bien plus que du code.
Les logiciels d’entreprise disposent de solides garde-fous contre la redondance de l’IA. Quiconque a déjà acheté un CRM ou migré vers un autre fournisseur sait à quel point cela est difficile et combien cela implique.
Les logiciels d’entreprise sont bien plus que du code. C’est le code plus l’intégration, la sécurité, la disponibilité, les ventes et le support… le tout enveloppé dans les cycles d’approvisionnement, l’examen informatique et l’approbation légale.
L’IA peut détruire n’importe lequel de ces éléments. Par exemple, un agent peut gérer une intégration, exécuter un audit de sécurité et même réserver une démo. Mais aucun agent ne se présente pour être poursuivi en justice lorsqu’un système critique tombe en panne à 3 heures du matin. La responsabilité est la partie qui ne se dissocie pas. Les entreprises ne remplacent pas cette pile ; ils construisent leurs propres agents et flux de travail d’IA par-dessus.
Les logiciels libre-service sont une autre bête. Tout le monde peut désormais créer un simple suivi des tâches au format Kanban. Personnellement, je préférerais payer quelques dollars par mois et m’épargner les tracas liés à la correction des bugs, mais c’est possible et rapide. Les produits en libre-service doivent monter en gamme. Le playbook apparaît dans les transitions vers l’entreprise de Notion, Figma et Canva.
Dans ce changement, deux archétypes se démarquent :
- Fournisseurs de données.
- Système d’enregistrements.
1. Les fournisseurs de données apportent de la valeur en créant des données auxquelles le marché ne pourrait pas accéder autrement. Ces entreprises perdent l’influence de leurs interfaces utilisateur mais la gagnent grâce à leurs données. Par exemple, disons qu’un fournisseur de données vous donne un classement sur l’App Store. L’interface utilisateur de cette entreprise se transforme lentement en friction à mesure que de plus en plus de personnes peuvent coder leurs propres tableaux de bord. Mais leurs données deviennent bien plus intéressantes. Les leviers durables des API/MCP dans ce monde sont l’exhaustivité des données, l’unicité, la stabilité et le coût. La décision logique consiste à passer à une expérience sans tête pour les premiers utilisateurs et à conserver l’interface utilisateur pour les utilisateurs existants.
2. Les systèmes d’enregistrement (SOR) sont le lieu canonique où résident les propres données d’une entreprise. Salesforce, Workday ou Coupa sont le fléau de l’existence pour de nombreuses personnes, mais ce sont des entreprises qui pèsent des milliards de dollars car elles sont extrêmement difficiles à remplacer. Le fossé est l’enchevêtrement d’autorisations, de pistes d’audit, d’intégrations, de conformité et de décennies de conventions de flux de travail construites autour de ces données. Un agent peut générer un CRM en une après-midi ; remplacer Salesforce dans un Fortune 500 est un projet de gestion du changement sur plusieurs années. Ces entreprises ont déjà commencé et continueront à utiliser davantage l’IA pour offrir de meilleures expériences utilisateur. Mais leurs leviers sont la profondeur des intégrations, la conformité et la posture d’audit, les coûts de changement et la qualité de leurs agents. Les gagnants dans l’espace SOR sont ceux dont les agents rendent le système d’enregistrement existant plus utile, et non ceux qui tentent de le remplacer.
L’effet sur la distribution
La distribution est plus importante que le produit, du moins c’est ce que dit le proverbe, mais l’obtenir en 2026 est difficile. Les plateformes ferment (en réduisant les clics et en gardant les utilisateurs à l’intérieur), et elles suppriment les opportunités de conversion ou d’établissement de relations directes avec les visiteurs en dehors de la plateforme.
- Les aperçus IA et le mode IA rendent plus de 50 % des clics redondants et maintiennent les utilisateurs sur la plate-forme Google.
- Les chatbots IA envoient une infime fraction du trafic.
- Les réseaux sociaux sont inondés, le bouche à oreille est incontrôlable et les paiements payants deviennent plus chers.
De la taxe sur les marques :
Le coût par visite a grimpé de 9,4 % rien qu’en 2025, ce qui s’ajoute à une augmentation cumulée de 30 % sur 3 ans. Les taux de conversion ont chuté de 5,1 %.
Comment obtenir la distribution dans ce monde axé sur l’IA? Deux leviers composés :
- Vitesse.
- Produit.
1. La vélocité signifie que vous exécutez plus rapidement (et mieux) que vos concurrents. Lorsque tous les canaux de distribution déclinent et qu’aucune alternative ne s’ouvre, la seule façon de croître est de mieux les exploiter. Jouez au jeu mieux que la concurrence. La vitesse d’expédition rapide devient un enjeu de table, et les idées + le calcul deviennent les différenciateurs.
PwC a découvert que l’IA accélère la production de contenu de 3 à 10 fois. En termes simples, nous devons automatiser davantage. Mais pas au détriment de la confiance. Lorsque vous perdez confiance, vous perdez la partie.
2. Le produit est le marketing actuel, avec deux effets distincts :
- L’IA voit à travers le brillant marketing. Les agents peuvent lire les listes d’ingrédients, analyser les avis et comparer les spécifications. « Nous sommes le meilleur X du monde » ne survit pas à un agent qui vérifie réellement. Mais les produits solides sont choisis de manière cohérente.
- Le produit gratuit est le nouveau sommet de l’entonnoir. Les outils autonomes qui résolvent un problème réel sont plus faciles à créer que jamais et ils s’acquièrent mieux que les publicités. Ramp Sheets oriente les utilisateurs vers le produit principal de Ramp sans budget marketing.
Lorsque le produit est le marketing, l’accent est mis sur la croissance du produit : intégration, engagement, rétention. Les produits qui connaissent la croissance la plus rapide de nos jours ont tous des mouvements de croissance axés sur les produits. Ainsi, le marketing et le développement de produits se confondent.
L’effet sur les gens
Les capacités de l’IA progressent rapidement, mais la cognition humaine… ne l’est pas. Jusqu’à ce que nous atteignions l’AGI (Dieu sait quand ; j’espère que ce ne sera pas de sitôt), la cognition humaine est ce qui limite la productivité de l’IA. Nous ne pouvons expédier que ce que nous pouvons examiner.
Les outils d’IA peuvent absorber plus de données que jamais auparavant, alors que notre capacité d’attention humaine diminue : les fenêtres contextuelles de l’IA ont été multipliées par 3 906 (!) au cours des 10 dernières années, passant de 512 à 2 millions de jetons, tandis que l’attention humaine a diminué. Nous externalisons la réflexion plus vite que nous n’apprenons à la vérifier.
Deux courbes de coûts s’affrontent : le coût de l’automatisation (dégradation exponentielle) et le coût de la vérification (goulot d’étranglement biologique). Dans « Some Simple Economics of AI », Catalini et al. affirment que les tâches dont le résultat est vérifiable seront automatisées les plus rapidement. Les travaux qui nécessitent qu’un humain les vérifie s’accumulent plus lentement. Nous allons donc automatiser plus rapidement les travaux faciles à mesurer. Je le ressens chaque fois que j’exécute quatre fenêtres de terminal à la fois : le drain de concentration est aussi élevé que le débit. À grande échelle, ce qui nous retient, c’est ce que nous pouvons relire et diriger.
Lorsque n’importe qui peut construire n’importe quoi, les limites dans lesquelles nous sommes limités changent : les compétences et les outils comptent moins. Mais le jugement, les idées et le temps décident si vous courez dans la bonne direction ou si vous tournez en rond. Il est très facile de se laisser distraire par l’IA car le coût de construction est désormais si faible.
Le jugement est la partie qui ne se comprime pas. Je peux demander à Claude Cowork une révision du contrat, mais je dois savoir ce qu’il a manqué. Claude se fera un plaisir de m’écrire un plan pour le quatrième trimestre, mais il dépend de ma lecture du marché à attaquer et de ce que mes concurrents sont sur le point de faire.
Au cours des six derniers mois, j’ai mis en œuvre plus de systèmes agents et automatisés que de travail pratique. Mes clients ont désormais accès à un logiciel unique qu’ils ne peuvent trouver nulle part ailleurs et qui résout leurs problèmes uniques.
Trois choses tendent désormais vers zéro : le coût de création d’un logiciel, le coût de production de contenu, le coût de mise en place d’un outil. Mais un autre coût est loin d’être nul : celui de savoir si tout cela est juste.
Je ne « fais » plus directement le travail au sens traditionnel du terme. Je construis maintenant la chose qui fait le travail, puis je la vérifie. Le travail qui compte maintenant est la partie que je ne peux pas confier à un agent… savoir quoi construire, quoi tuer et ce que l’agent a manqué. Et je suis ici pour comprendre ce que cela signifie – avec vous.
Plus de ressources :
