Pendant longtemps, j'ai eu en tête le cadre « sous l'API versus au-dessus de l'API » en construisant des technologies. Il est apparu au milieu des années 2010 dans l'économie des plateformes (par exemple Uber, Airbnb, Stripe). Il capture la façon dont les plateformes logicielles divisent le travail :
- Sous l'API = travail banalisé dicté par la plateforme : chauffeurs de gig economy courant après les algorithmes, fournissant un service. Votre rôle sert le système ; il est automatisé et à faible marge (bien que certains puissent atteindre des revenus énormes).
- Au-dessus de l'API = propriétaires de plateformes, intégrateurs ou compositeurs créatifs qui commandent les interfaces, extraient de la valeur et construisent de nouvelles choses par-dessus. Plus de levier, de jugement et de propriété. Parfois même monopole et contrôle.
Ainsi, toute une économie d'API s'est établie, avec des intégrations et des outils tout autour. Regardez simplement le marché des outils API et toutes les plateformes qui l'entourent.
Le passage de l'API à l'IA
Ces dernières années, l'analogie s'est directement appliquée à l'IA. Le nouvel « API » est le modèle de fondation, plus l'écosystème d'agents, d'outils et de plateformes en cours de construction.
- Sous l'IA = incitation (prompting), codage, génération de contenu, exécution de tâches, etc. Vulnérable au remplacement, comme l'ancien travail de gig economy.
- Au-dessus de l'IA = architecture, vérification, orchestration, jugement et traits propres à l'humain : goût, éthique, contexte, intégration novatrice. Pensez à la conception de systèmes agentiques, savoir quand/pourquoi l'IA échoue, posséder votre stack ou construire par-dessus de manière à créer une valeur défendable.
Avec l'IA, je pense même que c'est multicouche ; nous avons les fournisseurs d'IA, les personnes et entreprises créant des plateformes utilisant l'IA, et l'économie des plateformes (API) traditionnelle. Avec le temps, les couches convergeront. À l'époque des API, l'ingénierie logicielle était l'avantage ; orchestrer l'IA l'est aujourd'hui.
En regardant l'évolution technologique dans le temps, ce n'est pas nouveau
La technologie a l'habitude de grimper les niveaux d'abstraction. Chaque nouveau niveau cache la complexité en dessous, augmente la productivité au-dessus et banalise les compétences anciennes. Créant à chaque fois une nouvelle division entre « au-dessus » et « en dessous ». Cela se répète constamment :
Ère | Couche ajoutée | Ce qui a été abstrait | Impact | Nouvelles opportunités |
|---|---|---|---|---|
1940–1950 | Assembleur | Binaire brut / code machine | Des cartes perforées aux symboles | Les bidouilleurs matériels sont devenus des programmeurs logiques |
1950–1970 | Langages de haut niveau (Fortran, C) | Assembleur / détails matériels | Les « vrais » programmeurs ont résisté | Les codeurs bas niveau sont devenus des développeurs d'applications |
1970–1990 | OS, bases de données, frameworks | Mémoire, fichiers, réseaux | Les langages « jouets » sont devenus dominants | Les administrateurs système et base de données ont permis les développeurs de logique métier |
2000–2010 | Web/cloud + APIs (AWS, etc.) | Serveurs, infrastructure, mise à l'échelle | Boom de l'économie des API | Les ingénieurs ops et les développeurs sur site ont évolué vers des compositeurs d'API, des créateurs SaaS et des constructeurs de plateformes de gig economy |
2020–aujourd'hui | LLM/agents/modèles de fondation | Code, pipelines de données, cognition routinière | « Au-dessus de l'IA » | Les suiveurs d'incitations (prompt) et les rôles juniors se sont orientés vers des orchestrateurs d'IA, des juges des sorties et des propriétaires de stack |
À chaque époque, vous rencontrerez toujours des personnes sceptiques, tandis que les choses deviennent plus faciles, moins chères et plus accessibles à un public plus large. Cela pousse les gens vers un niveau supérieur. L'IA n'est que la dernière tendance de cette chronologie de l'innovation technologique.
À quoi ressemblera l'avenir ?
Qui sait ? ¯_(ツ)_/¯ Mais ce dont je suis sûr, c'est que cela ne s'arrête pas et que les choses avancent vite.
- 2 à 5 prochaines années (ère agentique) : l'IA gère davantage d'exécution. Le « sous » rétrécit à une délégation de base. Le « au-dessus » devient conception d'agents, orchestration multi-modèles, évaluations rigoureuses et workflows hybrides humain-IA. Nouvelles compétences : ingénierie de contexte, modes d'échec, possession de plateformes. Des « équipes » d'une seule personne ou de petits groupes produisent 10 fois plus de résultats en composant des incitations IA, plutôt qu'en écrivant du code.
- 5 à 10 ans et plus (AGI / quasi-ASI) : les modèles s'améliorent et s'orchestrent eux-mêmes. La division se fractalise : vous pouvez être « au-dessus » d'une couche. Par exemple, diriger des essaims d'IA mais « sous » une autre, si votre domaine est entièrement automatisé.
- Véritable ère post-IA (abondance/découplage) : si l'IA/les robots gèrent presque toute la production économique, l'ancienne division « sous/au-dessus » se dissout en grande partie pour le travail. La nouvelle frontière est méta : définition d'objectifs, éthique/gouvernance des systèmes d'IA, économies expérientielles/relationnelles, ou couches entièrement nouvelles (symbiose bio-IA, ingénierie à l'échelle spatiale, réalités simulées). L'économie se développera en un système complètement différent, déjà en préparation aujourd'hui.
Les gagnants à long terme ? Ceux qui grimpent le plus vite, possèdent leurs couches et se concentrent sur ce que l'IA ne peut pas (encore) reproduire : le jugement humain profond et la créativité. Passionné par les technologies futures, je suis curieux de voir ce que l'avenir apportera.
