# chronique tech
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80 % des entreprises ont licencié à cause de l'IA, sans rien gagner en retour : elles se sont trompées sur l'usage de l'IA
Gartner a interrogé 350 entreprises réalisant plus d'un milliard de dollars de chiffre d'affaires : environ 80 % ont réduit leurs effectifs à cause de l'IA. Mais les entreprises qui ont licencié n'ont pas plus de chances d'en tirer un retour que celles qui ne l'ont pas fait. Les licenciements ont dégagé du budget, pas du retour. La raison est simple : elles ont pris l'IA pour un outil d'économie destiné à remplacer les gens, alors que la vraie valeur de l'IA est d'amplifier le jugement humain. En traitant les gens comme un coût à supprimer, on supprime précisément ce qui produisait le retour.
De Wuzhao à Zhou Jingren : Alibaba a la meilleure IA et l'exécution la plus impitoyable, il ne lui manque que le jugement
En une semaine, Wuzhao est évincé de DingTalk, et la rumeur court que le scientifique en chef Zhou Jingren s'en irait à son tour, six jours après sa nomination. Alibaba a vite démenti la rumeur Zhou Jingren, mais l'exode des talents au cœur de l'équipe Tongyi cette année, lui, est bien réel. Mis bout à bout, ces signaux révèlent une anomalie : Alibaba possède les modèles d'IA les plus puissants de Chine et la culture d'exécution la plus acharnée, et pourtant ses cerveaux techniques et ses chefs de produit s'en vont. Le problème n'est ni la technique ni l'exécution, il est dans la seule case que personne n'arrive à combler : le jugement.
L'IA vous ment, et c'est précisément là qu'est votre valeur
En juin, un rapport de KPMG sur l'IA s'est révélé truffé d'hallucinations : sur 45 citations, 5 seulement renvoyaient à une source réelle. Un rapport qui parle d'IA s'est lui-même fait berner par l'IA. L'IA vous ment, et elle le fait avec aplomb : ce n'est pas un bug, c'est une part de son fonctionnement. Et justement parce qu'elle ment, celui qui sait la démasquer, vérifier et signer devient irremplaçable. Or, pour faire ce travail vite et bien, vous devez au contraire utiliser la meilleure IA possible.
Wu Zhao quitte DingTalk : ce qui l'a fait tomber, ce n'est pas la lettre de démission, c'est l'agitation stérile
437 jours de visites terrain, une satisfaction client remontée de 30 % à 80 %, un lit de camp au bureau, l'heure d'extinction des lumières de la tour Feishu surveillée depuis la fenêtre : l'acharnement de Wu Zhao était réel. DingTalk ONE lancé en quatre mois, trois millions d'actifs quotidiens, une rétention en chute libre, un démantèlement au bout de dix mois : tout aussi réel. L'IA a poussé la productivité à fond, mais les nouveaux scénarios de consommation ne sont pas apparus, et personne n'a encore trouvé le bon chemin de la collaboration humain-machine. Ce n'est pas l'échec d'un seul homme. C'est la faillite collective des formules gagnantes de toute une époque, et l'agitation stérile est le premier piège que cette époque tend aux product managers.
SpaceX entre en Bourse à 1 750 milliards de dollars : le chèque que le marché signe à Musk paie son jugement
SpaceX entre en Bourse, valorisée 1 750 milliards de dollars, en hausse de 19 % dès le premier jour. Pourtant, seul Starlink est vraiment rentable, et son chiffre d'affaires ne représente qu'une fraction de ce montant. Ce que le marché achète, ce n'est ni la fusée ni les revenus, c'est le jugement d'un homme que vingt-quatre ans ont sans cesse donné raison. À l'ère de l'IA où l'exécution devient gratuite, le plus gros chèque de l'histoire tombe pile sur la seule chose qui prend encore de la valeur.
Le système d'exploitation de Wu Zhao, il l'a installé au Japon
Entré en stage chez Alibaba en 1999, parti au Japon deux ans plus tard, il y est resté onze ans. De retour, il fait DingTalk, puis du matériel, et même sa propre entreprise vise le marché japonais. Ce système d'exploitation fait de précision, de discipline et de finition obsessionnelle, c'est au Japon qu'il l'a forgé. Pour polir du matériel, c'est une configuration de pointe ; pour explorer l'IA, c'est une inadéquation de fond. La vraie raison du décrochage de DingTalk était écrite depuis longtemps dans son CV.
Avec l'IA, le product manager est plus épuisé qu'avant — félicitations, le goulot d'étranglement, c'est vous
Avant, on expliquait un besoin une fois et l'aval avait pour deux semaines de travail ; maintenant, l'aval dopé à l'IA revient au bout de vingt minutes réclamer la suite. HBR constate que les systèmes de management ne suivent plus le rythme de production de l'IA, Andrew Ng dit que le product manager est devenu le goulot d'étranglement. La fatigue est réelle, mais sa cause mérite d'être pensée jusqu'au bout — c'est le signal d'un retour du pouvoir, et aussi le signal d'alarme d'une vie de CI humain.
La crise de sécurité des AI agents n'est pas qu'ils sont dangereux — c'est que personne n'a défini ce qu'ils n'ont pas le droit de faire
65 % des entreprises ont subi un incident de sécurité lié à un AI agent l'an dernier. Certains agents ont carrément miné de la crypto ou ouvert des backdoors. Tout le monde s'affaire à « sécuriser les agents », mais le vrai trou béant n'est pas technique — c'est que toute l'industrie a vendu l'autonomie comme finalité, en esquivant soigneusement la chose peu glamour : définir ce qu'ils n'ont pas le droit de toucher.
Même avec l'IA, vous ferez quand même des produits poubelles
Lovable célèbre 50 millions de projets et 720 millions de visites mensuelles — faites la division : chaque projet est vu 14 fois par mois en moyenne. L'IA n'a pas éliminé les produits poubelles, elle a poussé leur production à plein régime. Un produit poubelle n'a jamais été un échec de fabrication : il n'aurait simplement jamais dû exister.
Le codage IA n'est pas trop cher — personne n'a jamais mesuré ce qu'il vaut
Microsoft supprime Claude Code en interne, Uber brûle son budget IA annuel en quatre mois — la presse crie à la bulle. Faux procès. Le vrai problème : les entreprises ont acheté la «productivité» comme un sentiment, sans jamais quantifier ce qu'elle produisait. La facture est au centime près ; les bénéfices, introuvables.
Tout le secteur se rue sur les evals — et esquive la vraie question
En 2026, bâtir un 'système d'évaluation' pour l'AI est devenu une discipline à part entière — jeux de données de référence, scoreurs, LLM-as-judge, CI bloquant. On l'habille en rigueur ingénierie. Mais sous le vernis technique, les evals posent une question que personne ne veut trancher : qui définit ce qui est bon, et qui en assume la responsabilité ?