Il n’y a pas si longtemps, réduire une longue chaîne d’opérations à trois clics ressemblait presque à l’aboutissement ultime. Aujourd’hui, même ces trois clics ont disparu.
Le « monsieur aux trois clics » a tellement bien amélioré son propre processus qu’il a fini victime de son BPR. Ouvrir un autre ordinateur, demander une modification à Codex, vérifier le résultat, aller sur GitHub, changer de contexte et surveiller les coûts ont eux aussi pratiquement quitté le quotidien.
Côté humain, il reste peu de choses : discuter avec l’IA, chercher, réfléchir puis, lorsqu’un échange mérite d’être conservé, taper environ deux caractères pour appeler une instruction enregistrée et l’envoyer. Ensuite, rédaction, 12 langues, QA, mise à jour du dépôt et publication passent dans le système.
Vu de l’extérieur, cela peut ressembler à « une idée arrive et elle est exécutée le jour même ». En réalité, une grande partie de la réflexion, des comparaisons et des critères ont été construits avant. L’exécution est rapide parce que le coût de décision a été payé d’avance.
1. Quand trois clics semblaient être l’ultime étape
Réduire une suite de tâches manuelles à trois clics est déjà une énorme amélioration. Mais une fois les gros frottements supprimés, les trois petits clics auparavant négligeables deviennent le plus gros frottement restant.
Une nouvelle question apparaît : « Pourquoi faut-il encore qu’un humain fasse ces trois clics ? » Le héros d’hier peut devenir le poste superflu de demain.
2. Puis le monsieur aux trois clics a été licencié
La première automatisation accélère le travail. La suivante réduit la quantité de travail. Plus loin encore, elle supprime la raison pour laquelle ce travail doit exister.
Le monsieur aux trois clics n’a pas été supprimé parce qu’il travaillait mal. Au contraire, il a tellement standardisé son poste qu’il a créé les conditions permettant au système de fonctionner sans lui.
3. Codex et GitHub ont eux aussi quitté le devant de la scène
Autrefois, il fallait encore ouvrir le PC, demander des modifications à Codex, contrôler le résultat, corriger, ouvrir GitHub et vérifier l’état. Chaque changement d’écran, d’outil et de contexte ajoutait une petite taxe mentale.
Aujourd’hui, Codex ressemble davantage à un spécialiste de maintenance appelé lors d’une panne ou d’une grosse refonte qu’à un opérateur permanent. GitHub est devenu une infrastructure en coulisses. Ne plus ouvrir GitHub tous les jours signifie qu’il est enfin devenu un vrai backend.
4. Le travail actuel : « conversation → deux caractères → terminé »
L’interface principale est la conversation : creuser une question, consulter des sources publiques ou des recherches lorsque c’est utile, tester des objections, changer d’angle et structurer sa pensée.
Lorsqu’un échange mérite de devenir un article, environ deux caractères font apparaître l’instruction enregistrée. Envoyer. La partie humaine est presque terminée.
Même le « monsieur du copier-coller de modèle » est devenu un poste honorifique de deux frappes. Ces deux frappes sont une validation éditoriale, pas de la rédaction.
5. Quand l’IA commence à supprimer le travail de l’IA
Humain travaille → IA travaille → la demande à l’IA devient standard → le standard se déclenche automatiquement → l’IA traite les exceptions → certaines exceptions deviennent des règles.
IA : « Qu’est-ce que je fais aujourd’hui ? »
Système : « Rien, sauf si quelque chose casse. »
Ce n’est pas une singularité technologique au sens strict. Il vaut mieux parler d’automatisation récursive ou de second ordre : l’exploitation de la couche automatisée devient à son tour la prochaine cible.
6. Pourquoi ce système est plus facile à maintenir dans la durée
Ouvrir un ordinateur, changer de service, se rappeler une procédure, vérifier le résultat puis revenir ailleurs sont de petites frictions qui prélèvent un droit d’entrée à chaque démarrage.
Si la connaissance apparaît déjà dans une conversation ordinaire et peut entrer dans la chaîne de production avec deux caractères, la session séparée « maintenant je dois écrire un article » disparaît presque.
Le sous-produit de la réflexion et de la recherche devient du stock de contenu. La valeur profonde de l’automatisation est aussi de réduire les moments où l’on dira : « C’est pénible, je le ferai demain. »
7. Le travail qui reste au patron est le jugement de valeur
Plus besoin de toucher les fichiers à chaque fois, de lancer les traductions à la main ou de chercher le bouton de publication. Il reste à décider ce qui est intéressant, ce qui mérite d’être conservé, quel niveau de qualité exiger et quoi améliorer ensuite.
« Ça, c’est bon. » Deux caractères. « Transforme-le en actif. » L’usine démarre derrière.
Un article n’est pas un actif financier et ne garantit pas de revenus. Mais transformer une conversation ou une recherche éphémère en matière consultable, réutilisable et actualisable crée un stock de contenu numérique cumulable à valeur potentielle.
8. Les compétences durables : amélioration et conception du travail
Plus l’IA progresse, moins « savoir utiliser tel outil d’IA » constitue un avantage durable, car la manière de l’utiliser peut elle-même être automatisée.
Les compétences plus robustes sont en amont : repérer le gaspillage, définir le but, fixer des critères de qualité, classer les exceptions, décider quoi automatiser, choisir où conserver une validation humaine et demander : « Cette étape doit-elle vraiment exister ? »
Une IA cent fois plus rapide qui exécute un processus inutile produit du gaspillage cent fois plus vite. La meilleure amélioration ne rend pas une tâche plus rapide : elle supprime la raison pour laquelle cette tâche existe.
9. Explorer comme P, stabiliser comme J
Le MBTI n’est ici qu’une métaphore légère, pas un diagnostic. Le côté exploratoire demande « Il n’y a pas mieux ? », « Quel autre angle existe ? », « Peut-on changer l’hypothèse de départ ? ». L’exploitation exige aussi de fixer des règles, conditions et exceptions.
Explorer → découvrir mieux → figer en règle → automatiser → remettre en question l’utilité même de cette règle ou étape. Explorer comme P, stabiliser comme J, puis revenir casser comme P.
10. Agir le jour même n’est pas agir impulsivement
La vitesse visible peut tromper. Il y a souvent beaucoup de réflexion en amont : information accumulée, comparaisons, scénarios d’échec et critères personnels.
Réfléchir en profondeur → structurer → construire les critères à l’avance → franchir le seuil → mettre en œuvre le jour même. Les observateurs ne voient que la dernière étape. Le coût de décision avait déjà été payé.
11. L’« ultime » est révisé encore et encore
Trois clics semblaient réellement presque ultimes et, pour le système de l’époque, ils étaient excellents. Mais l’amélioration a surtout des fins locales.
100 étapes → 10. « Ultime ! »
10 → 3. « Cette fois, vraiment ultime ! »
3 → 1. « Il ne reste plus rien ! »
1 → « Cette étape unique est-elle nécessaire ? »
Quand le plus gros goulot disparaît, le deuxième devient le premier. Chaque « ultime » dépassé montre que le système est devenu plus lisible.
12. Faut-il aussi supprimer les deux derniers caractères ?
Pas forcément. S’il ne s’agissait que d’un geste mécanique, sa suppression serait logique. Mais ces deux caractères valident une décision éditoriale : cet échange mérite de devenir un article.
Supprimer cette porte revient à déléguer aussi la sélection. Le volume peut augmenter, le bruit également.
Il faut supprimer le travail inutile, pas la volonté humaine. Les deux derniers caractères ressemblent davantage à une signature qu’à un emploi.
13. Conclusion : supprimer le travail plutôt que seulement l’accélérer
De nombreuses tâches manuelles sont devenues trois clics. Les trois clics ont disparu. L’utilisation routinière de Codex a disparu. GitHub est passé en coulisses. La commande standard ne demande plus qu’environ deux caractères.
Ce qui reste côté humain se situe en amont : conversation, réflexion, angles, conception, jugement de valeur et amélioration. La vitesse ne vient pas du fait de moins réfléchir, mais de réfléchir plus tôt, conserver les bonnes décisions sous forme de règles et ne pas repayer le même coût de décision.
Trouver un angle → réfléchir → concevoir → agir → observer → améliorer → standardiser → remettre le standard lui-même en question.
Le monsieur aux trois clics est parti. Codex est presque devenu un intervenant d’astreinte. Le monsieur du modèle travaille deux caractères. Et le patron continue de discuter avec l’IA pendant que l’usine augmente tranquillement le stock en arrière-plan.
