02L’exponentielle

La courbe ne vous attendra pas

On parle d’exponentielle à tort et à travers, jusqu’à ce que le mot ne veuille plus rien dire. Alors posons un chiffre, vérifiable, et regardons-le en face.

La courbe a une mesure

Un institut de recherche indépendant, METR, a eu une idée simple. Plutôt que de noter l’IA avec des scores d’examen, mesurer la longueur des tâches qu’une IA peut mener seule jusqu’au bout. L’étalon : le temps qu’il faut à un professionnel humain pour accomplir la même chose.

Le résultat tient en une phrase. Cette longueur double environ tous les sept mois, et de façon régulière depuis six ans. Fin 2022, à la sortie de ChatGPT, les meilleurs modèles tenaient une tâche de trente secondes. Début 2026, certains bouclent seuls des tâches qui prennent plusieurs heures à un expert. Et la tendance ne faiblit pas, elle accélère : sur la période récente, le doublement se fait plutôt tous les quatre mois. La mesure d’origine date du printemps 2025, et chaque génération sortie depuis n’a fait que confirmer la pente, voire la durcir.

×2

La longueur des tâches autonomes double tous les ~7 mois, et tous les 4 mois récemment.

30 s → h

De trente secondes fin 2022 à plusieurs heures de travail expert début 2026.

×20

Ma capacité à produire, seul, multipliée par vingt en quelques mois. Pas l’outil, la refonte de ma façon de travailler.

Voilà ce qu’est une exponentielle. Pas une pente que vous remontez tranquillement à votre rythme. Une marche qui se déplace pendant que vous décidez si vous la prenez. Le temps que votre comité de pilotage rende son avis sur l’IA, la capacité dont il débattait a doublé. Le temps que vous rédigiez la charte d’usage, elle a doublé encore.

Ce que ça donne, vu de l’intérieur

Je ne vous parle pas d’un rapport que j’ai lu. Je vous parle de ce que j’ai vécu. Ces derniers mois, j’ai multiplié par vingt ma capacité à produire. Seul. Plusieurs sites refaits entièrement, une architecture d’activité reconstruite, un ERP installé, des outils créés à partir de rien. Même avec une équipe entière, on n’aurait pas suivi. Pas en mieux, pas du tout.

Vous voulez un repère concret de la vitesse ? Un focus groupe que j’ai animé il y a quatre mois pour une recherche sur les RH me paraît déjà d’un autre siècle, tant les outils ont changé entre-temps. Et ce guide que vous lisez, du premier brainstorming jusqu’à la mise en ligne avec sa mise en forme, m’aura pris moins d’une après-midi. Soyons honnêtes sur ce que ça veut dire : je parle d’écrire et de mettre en forme une réflexion, pas de la faire surgir du néant. Une grande partie des sources est un travail de fond qui tourne chez moi depuis trois ans. L’IA n’a pas pensé à ma place. Elle a effondré le temps entre la pensée et sa forme aboutie. C’est ça, la courbe, à hauteur d’une seule personne.

Maintenant, l’honnêteté que je vous dois

Et elle va à l’encontre de ce que vous attendez d’un texte qui parle de puissance.

Le même institut, METR, a mené une autre étude. Un essai contrôlé randomisé, le protocole qu’on réserve d’ordinaire aux médicaments. Des développeurs chevronnés, sur leur propre code, des projets qu’ils connaissaient par cœur. Verdict : avec les outils d’IA du début 2025, ils ont mis dix-neuf pour cent de temps en plus. Plus lents. Et le plus troublant n’est pas là. Ces mêmes développeurs étaient convaincus d’avoir été vingt pour cent plus rapides. Près de quarante points d’écart entre ce qu’ils ressentaient et ce qui s’était réellement passé.

Une précaution s’impose, et elle est savoureuse. Cette étude a été menée avec les outils du début 2025. À l’échelle de l’IA, c’est une éternité. Et ce n’est pas moi qui le dis, c’est METR. Le même institut a refait tourner son protocole, et début 2026, sur les mêmes développeurs, le signe s’est inversé : au lieu de dix-neuf pour cent de temps perdu, ils estiment désormais un gain de l’ordre de dix-huit pour cent. La raison est limpide, l’usage des outils agentiques a explosé en 2025, et une bascule s’est produite fin 2025 avec l’arrivée de Gemini 3, puis de Claude Opus 4.7 et de GPT-5.5, qui ont fait un bond spectaculaire sur le code. Au point qu’une part croissante de ces développeurs refuseraient aujourd’hui de travailler sans. Voilà la courbe, prise la main dans le sac : une étude de référence renversée par son propre auteur en un an.

Restons honnêtes, parce que c’est ce qui sépare un fait d’un argument de vente. METR le dit, ces nouveaux chiffres sont fragiles, biais de sélection, échantillon réduit, ils retravaillent leur méthode. Et l’ensemble des études récentes dessine un éventail large, du ralentissement franc à l’accélération massive selon les développeurs, le langage et la propreté du code. Pour moi, les grandes études comme celle-ci sont déjà dépassées au moment où on les lit, parce que tout a changé en six mois. Ne retenez donc pas le pourcentage. Retenez ce qui ne périme pas : l’écart entre ce qu’on ressent et ce qui se passe vraiment. Ça, aucune nouvelle version de modèle ne l’effacera, parce que ce n’est pas une affaire d’outil, c’est une affaire d’humain.

Alors, l’IA rend-elle plus lent, ou multiplie-t-elle par vingt ? Les deux. Et c’est tout le sujet de ce guide.

Un créateur français, Micode, a posé le risque avec une formule qui a marqué les esprits : l’IA ne va pas nous remplacer, elle va nous rendre idiots. Sa thèse, dans la vidéo La Fabrique à Idiots, n’est pas que la machine prend votre poste. C’est qu’elle prend votre effort. À déléguer sans réfléchir, on s’atrophie, et on finit par confondre le texte produit avec la compétence acquise. C’est exactement le piège que révèle l’écart de perception : vous vous sentez plus fort pendant que vous vous affaiblissez.

Le levier n’est pas dans l’outil

L’outil seul ne fait rien. Branché sur une vieille façon de travailler, il ralentit, parce qu’il ajoute une charge mentale et des allers-retours permanents. On passe son temps à expliquer, à relire, à corriger. C’est exactement ce que l’étude a mesuré.

Mon x20 n’est pas venu d’un plugin que j’aurais activé un matin. Il est venu d’une refonte complète de ma manière de produire. De ce que je délègue et de ce que je garde. De la façon dont j’enchaîne les tâches, dont je découpe un problème, dont je vérifie un résultat.

Le levier n’est pas dans l’outil. Il est dans la main qui le tient, et dans la tête qui décide quoi lui confier.

C’est précisément ce qui sépare celui qui prend du retard de celui qui multiplie par vingt. Le même outil. Deux mondes.

Toute la différence est là, entre une béquille et un levier. La béquille vous porte, vous soulage de l’effort, et finit par vous atrophier. Le levier exige toujours votre force, mais il la démultiplie. Micode décrit la béquille. Je vous parle du levier. C’est le même objet, et ce sont deux destins.

Ce chapitre n’est pas une menace, c’est un tri

La courbe va continuer, que vous soyez prêt ou non. Personne ne la mettra en pause le temps que vous vous organisiez. La seule chose qui vous appartient encore, c’est de choisir de quel côté du levier vous serez.

Et ça, aucun outil ne le décidera à votre place.

Sources
  1. Mars 2025METR, Measuring AI Ability to Complete Long Tasks, mars 2025 (doublement tous les sept mois sur six ans): metr.org
  2. 2025AI Digest, A new Moore’s Law for AI agents (accélération récente vers quatre mois): theaidigest.org
  3. Juillet 2025METR, Measuring the Impact of Early-2025 AI on Experienced Open-Source Developer Productivity, juillet 2025 (dix-neuf pour cent plus lents, écart de perception). Étude volontairement présentée comme datée: outils du début 2025, dépassés depuis la bascule de fin 2025, ce qui sert la démonstration de la courbe. La leçon retenue est l’écart de perception, pas le chiffre. metr.org et arxiv.org
  4. Février 2026METR, We are Changing our Developer Productivity Experiment Design, février 2026 (sur les mêmes développeurs, l’estimation passe de -19% de temps perdu à un gain de l’ordre de 18%, explosion des outils agentiques en 2025, prudence sur les biais de sélection): metr.org
  5. 2026Ingo Eichhorst, State of AI Coding Efficiency 2026, méta-analyse (éventail des résultats du ralentissement à l’accélération selon études, langages, propreté du code): ingoeichhorst.medium.com
  6. 2025Micode, La Fabrique à Idiots, YouTube (l’IA comme béquille cognitive, le risque d’atrophie): youtube.com
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