1. Le cimetière des "petits projets" rentables
Pendant des années, le développement informatique suivait une règle cruelle. Embaucher un développeur ou une agence coûtait cher. Très cher.
Imaginez une PME qui a besoin d'un script simple pour copier des factures d'un email vers un dossier partagé.
- Le besoin : Réel.
- Le gain : 2 heures par semaine gagnées.
- Le coût de développement (avant) : 3 à 5 jours/homme, soit plusieurs milliers d'euros.
Le verdict : "Projet non rentable". Le dossier finissait à la poubelle. Il y avait des milliers de besoins d'automatisation "basiques" qui n'étaient jamais développés car le ticket d'entrée du développement humain était trop élevé.
2. L'analogie du Minage : Quand le coût de l'énergie baisse
Pour comprendre ce qui se passe en 2026, il faut regarder du côté des crypto-monnaies. Le minage de Bitcoin dépend du prix de l'électricité.
- Si l'électricité est chère, seules les machines les plus puissantes sont rentables. On éteint les autres.
- Si le prix de l'électricité s'effondre, même les vieilles machines redeviennent rentables. On remet tout en route.
L'IA a eu le même effet sur le code que l'électricité bon marché sur le minage.
Les assistants de codage (Copilot, Cursor, modèles LLM) ont drastiquement réduit le temps (et donc le coût) de la main-d'œuvre. Un script qui prenait 3 jours à un développeur senior en prend désormais une demi-journée assistée par IA. Soudainement, ce petit projet d'automatisation des factures, qui coûtait 3000€, n'en coûte plus que 500€. Il devient immédiatement rentable.
3. La renaissance du code "sur mesure"
Nous assistons donc à une vague d'automatisation qui n'utilise pas l'IA dans son fonctionnement (pas de ChatGPT qui répond aux clients), mais qui a été construite par l'IA.
Ce sont des scripts rigides, fiables, logiques (Si X alors Y), mais qui prolifèrent partout car :
- Le risque financier est nul : Développer un outil interne ne demande plus un budget colossal.
- La maintenance est simplifiée : L'IA aide aussi à corriger les bugs ou à mettre à jour le code.
- L'hyper-spécialisation : On peut désormais créer un logiciel pour un seul utilisateur ou une seule micro-tâche, ce qui était une aberration économique il y a 5 ans.
Conclusion : L'âge d'or de l'efficacité
L'impact majeur de l'IA sur l'économie n'est pas seulement de créer des robots qui parlent, c'est d'avoir rendu le développement logiciel abordable. Elle a transformé le code, qui était un produit de luxe artisanal, en une commodité industrielle.
Résultat : nous n'avons jamais eu autant d'outils numériques simples et efficaces. L'IA ne remplace pas l'automatisation classique, elle en est devenue le carburant bon marché.
