Point de vue
Le paradoxe de Jevons et la pénurie d'ingénieurs à venir
L'IA ne réduira pas la demande d'ingénieurs logiciels. Elle créera une pénurie. Voici pourquoi nous y croyons — et pourquoi cela façonne tout ce que nous construisons chez Unio Lab.
Le paradoxe
En 1865, l'économiste William Stanley Jevons a observé quelque chose de contre-intuitif : à mesure que les machines à vapeur devenaient plus efficaces, la consommation de charbon augmentait, pas l'inverse. Des machines plus efficaces n'ont pas réduit la demande pour la ressource — elles ont rendu la ressource économiquement viable pour plus d'applications, ce qui a multiplié la consommation plus vite que l'efficacité ne pouvait l'économiser.
C'est le paradoxe de Jevons. Et il s'applique, avec une régularité frappante, chaque fois qu'une technologie réduit considérablement le coût d'entrée sur un marché.
Le schéma est plus ancien que le logiciel
Quand les smartphones ont mis une caméra de qualité professionnelle dans chaque poche, le marché mondial des opérateurs caméra et monteurs professionnels a grandi. Quand Excel a automatisé les fonctions comptables, la demande de comptables et d'analystes a augmenté. Quand YouTube a fait s'effondrer l'économie de la télévision — de 5 M€ par épisode à un homme nettoyant des outils rouillés dans son garage avec 200K abonnés — il a créé un énorme nouveau marché pour les producteurs, monteurs et réalisateurs vidéo.
La même logique s'applique à chaque fois. Les chefs qui publient leurs recettes gratuitement en ligne trouvent leurs restaurants complets. Les consultants qui donnent leurs meilleures idées dans des livres sont embauchés à des tarifs plus élevés. Rendre quelque chose bon marché ne détruit pas le marché. Cela l'étend.
Excel · 1985
A automatisé les fonctions comptables de base → a augmenté la demande de comptables
Smartphones · 2007
A démocratisé la photographie → a augmenté la demande d'opérateurs professionnels
YouTube · 2005
A effondré les coûts de production TV → a augmenté la demande de talents en production vidéo
Le logiciel est le prochain
Ce qui coûtait 500 000 € et six mois d'une équipe d'ingénierie dédiée coûte maintenant 5 000 € et deux semaines. Cet effondrement des coûts signifie que le nombre d'entreprises logicielles viables ne reste pas stable — il croît de plusieurs ordres de grandeur. Les idées qui nécessitaient auparavant 100 000 utilisateurs pour atteindre le seuil de rentabilité n'en ont plus besoin que de 1 000. Le marché total adressable du logiciel s'étend plus vite que l'IA ne peut remplacer les ingénieurs en son sein.
Chacune de ces nouvelles entreprises — chacun des millions qui construiront désormais ce qu'ils ne pouvaient pas se permettre de construire avant — rencontre éventuellement le même problème : la base de code qui fonctionnait à cinquante utilisateurs casse à cinq cents. Le schéma qui avait du sens la deuxième semaine crée une crise de migration au huitième mois. L'architecture qui a été livrée rapidement devient le problème qui empêche la prochaine fonctionnalité d'être livrée.
Ce n'est pas un problème que les agents IA résolvent. C'est un problème que les ingénieurs seniors résolvent. Et il y a maintenant bien plus d'entreprises qui ont besoin de cette expertise qu'il n'y a d'ingénieurs qui la possèdent.
Pourquoi cela façonne notre façon de construire
Chez Unio Lab, nous croyons que la valeur de la rigueur d'ingénierie ne baisse pas quand l'IA réduit les coûts d'implémentation — elle monte. Quand l'IA gère le volume, ce qui reste rare est le jugement humain qui détermine si un système tiendra à l'échelle.
C'est pourquoi notre méthodologie place la spécification en premier : une définition précise et lisible par machine du système avant qu'une seule ligne de code ne soit écrite. C'est pourquoi nos ingénieurs ont sept ans ou plus d'expérience en architecture cloud-native et ingénierie de plateformes industrielles. Et c'est pourquoi nous vérifions chaque sortie générée par l'IA par rapport à un contrat avant qu'elle ne soit livrée.
Nous n'utilisons pas l'IA pour remplacer l'ingénierie. Nous l'utilisons pour rendre les parties de l'ingénierie qui comptent le plus accessibles aux équipes qui en ont besoin maintenant — rapidement, rigoureusement, sans le surcoût d'une agence de vingt personnes.
Le paradoxe de Jevons nous a déjà surpris. Nous pensons qu'il est sur le point de surprendre l'industrie du logiciel. Nous avons construit Unio Lab pour être du bon côté.
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Décrivez le problème. Nous évaluerons si c'est adapté à la livraison pilotée par spécification et nous le cadrerons en une semaine.