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Aaron Levie
pdg @box - Libérez la puissance de votre contenu grâce à l’IA
La raison pour laquelle l'IA ne va pas éliminer des emplois de la manière dont certains le prédisent est que nous faisons constamment l'erreur de penser que lorsque nous rendons quelque chose plus efficace, il faut proportionnellement moins d'offre.
Il s'avère que dans un nombre significatif de domaines, de meilleurs niveaux de productivité signifient en réalité une demande accrue pour ce service. C'est tout le sens du paradoxe de Jevons.
Lorsque le coût de faire du travail diminue, la demande pour celui-ci augmente. Et généralement, il y a beaucoup plus de demande refoulée que nous ne le réalisons.
Lorsque l'IA augmente la production dans ces domaines, abaissant ainsi les coûts par unité de production, la demande va augmenter de manière inattendue. Cela est vrai dans les soins de santé, le code, les services juridiques, le marketing et dans de nombreux autres secteurs.



Andrej Karpathyil y a 8 heures
"L'IA ne remplace pas les radiologues" bon article
Attente : des progrès rapides dans la reconnaissance d'images par l'IA vont supprimer des emplois en radiologie (par exemple, comme l'a prédit Geoff Hinton il y a presque une décennie). Réalité : la radiologie se porte bien et est en croissance.
Il y a beaucoup de prédictions, à mon avis naïves, sur l'impact imminent de l'IA sur le marché du travail. Par exemple, il y a environ un an, on m'a demandé par quelqu'un qui devrait mieux savoir si je pense qu'il y aura encore des ingénieurs logiciels aujourd'hui. (Spoiler : je pense que nous allons y arriver). Cela se produit de manière trop large.
Le post détaille pourquoi ce n'est pas si simple, en utilisant l'exemple de la radiologie :
- les références ne sont pas du tout assez larges pour refléter des scénarios réels.
- le travail est beaucoup plus multifacette que la simple reconnaissance d'images.
- réalités de déploiement : réglementation, assurance et responsabilité, diffusion et inertie institutionnelle.
- paradoxe de Jevons : si les radiologues sont accélérés par l'IA comme outil, une demande beaucoup plus importante apparaît.
Je dirai que la radiologie n'était pas, à mon avis, l'un des meilleurs exemples à choisir en 2016 - c'est trop multifacette, trop risqué, trop réglementé. En cherchant des emplois qui vont beaucoup changer en raison de l'IA à court terme, je regarderais ailleurs - des emplois qui ressemblent à la répétition d'une tâche routinière, chaque tâche étant relativement indépendante, fermée (ne nécessitant pas trop de contexte), courte (dans le temps), indulgente (le coût de l'erreur est faible), et bien sûr automatisable compte tenu des capacités actuelles (et numériques). Même dans ce cas, je m'attendrais à voir l'IA adoptée comme un outil au début, où les emplois changent et se restructurent (par exemple, plus de surveillance ou de supervision que de travail manuel, etc.). Peut-être qu'à l'avenir, nous trouverons un meilleur et plus large ensemble d'exemples de la façon dont tout cela se déroule dans l'industrie.
Il y a environ 6 mois, on m'a également demandé de voter si nous aurons moins ou plus d'ingénieurs logiciels dans 5 ans. Exercice laissé au lecteur.
Post complet (l'ensemble de la newsletter The Works in Progress est assez bon) :
94,27K
Malgré ce que vous entendez, les emplois qualifiés ne disparaissent pas à cause de l'IA.
Les agents IA permettent à un travailleur qualifié de produire significativement plus de résultats par unité d'entrée. La valeur que vous pouvez produire avec l'IA est corrélée à votre capacité à générer le bon prompt, à la capacité de revoir la sortie, à savoir quelle partie modifier et corriger, et à savoir comment décrire la correction.
Nulle part cela n'est plus vrai qu'en programmation en ce moment. Les meilleurs ingénieurs que je connais, qui codent depuis le plus longtemps, s'amusent en fait plus que jamais à coder en ce moment.
La raison en est qu'ils peuvent aller plus loin et plus vite que jamais auparavant. Et parce qu'une grande partie du travail ennuyeux et désagréable est désormais gérée par le modèle.
La programmation est le premier domaine où nous voyons cela se concrétiser, mais nous pouvons nous attendre à des résultats similaires dans tous les domaines au fil du temps.

Thariqil y a 23 heures
Le codage agentique est une compétence qui s'améliore avec vos connaissances techniques.
Les meilleurs ingénieurs que je connais sont bien meilleurs que moi pour utiliser Claude Code aussi.
40,88K
Grâce aux agents d'IA, les startups qui émergent aujourd'hui ont beaucoup plus de levier qu'à tout autre moment de l'histoire.
En général, vous pouvez agir beaucoup plus rapidement que les entreprises établies en tant que toute nouvelle société, mais les entreprises établies ont plus d'échelle et de ressources que vous. Donc, au moment où vous avez une bonne idée, vous êtes toujours limité en ressources pour l'exécuter. Et vous n'avez pas facilement accès aux meilleurs talents dans de nombreux autres domaines.
Les agents d'IA neutralisent enfin cette différence inhérente. Une entreprise ou une équipe de 5 ou 10 personnes peut désormais avoir la production d'une équipe de 50 d'il y a seulement quelques années.
Cela offre un énorme avantage tant pour les nouvelles startups que pour les équipes prêtes à reconfigurer leur mode de fonctionnement.
Nous sommes encore en train de comprendre toutes les implications, mais c'est un excellent moment pour commencer quelque chose - ou repenser votre fonctionnement - pour tirer parti de ce nouveau levier.

a16z24 sept., 22:30
Aaron Levie (@levie) : « Je vois ces jeunes de 19 et 20 ans… tout le monde abandonne. »
Pourquoi ? Parce qu'ils peuvent construire à 100x. Cette nouvelle cohorte évolue avec une vitesse sans précédent, réduisant les cycles et réécrivant ce à quoi ressemble la création d'entreprise en 2025.
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