Shiwen Dialogue 046 | L'IA tue la tâche unique, pas le freelance

Petit dialogue d’ouverture

Shiwen: Yongliang, d’où vient cette étude ?

Yongliang: Les éditeurs sont OpenAI et Upwork, qui est l’une des plus grandes plateformes de matching pour les travaux indépendants au monde. L’étude fait partie de la série « Work at the Frontier » d’OpenAI, publiée le 10 novembre sur le site officiel d’OpenAI. Il faut clarifier la portée des données : les données utilisées par ChatGPT couvrent du janvier 2025 au juin 2026, tandis que la comparaison avec Upwork couvre la première moitié de 2025 et la deuxième moitié de 2026. Toutes ces données sont issues de la plateforme Upwork et ne représentent pas le marché des travaux indépendants dans son ensemble. L’ampleur du marché est également indiquée par Upwork : son « 2026 Future Workforce Index » indique que 38 % des travailleurs américains qualifiés exercent un travail indépendant, et une étude précédente estimait que les travaux intellectuels dans le domaine des travaux indépendants avaient généré 1,5 trillion de dollars de revenus aux États-Unis en 2024. Ces chiffres sont tirés de parties prenantes.

Shiwen: Comment cette étude a-t-elle été diffusée ?

Yongliang: Très faiblement. Lorsqu’elle a été publiée sur Hacker News, elle n’avait que 29▲ et 19 commentaires, avec peu de discussions dans le monde technique. Mais je pense que ce contraste lui-même contient beaucoup d’informations : une étude avec une bonne base de données, mais publiée par des fournisseurs d’IA et des plateformes de matching, suscite le doute chez les gens avant de l’examiner. De plus, parmi les dizaines de commentaires, plusieurs personnes sont vraiment des travailleurs qui s’occupent de ces projets, ce qui donne une impression de détails plus solides que le texte principal de l’étude. Aujourd’hui, nous allons suivre cet ordre : d’abord, discuter de ce qu’elle a découvert, puis écouter les professionnels, et enfin, voir ce qui ne doit pas être cru.

Q1 : La substitution n’est pas complète, c’est une « transfert »

Shiwen: Quelle est la découverte la plus importante de cette étude ?

Yongliang: Ce n’est pas que « l’IA remplace les travaux indépendants », mais plutôt que la substitution et le transfert se produisent en même temps. Ils ont comparé la structure d’utilisation de ChatGPT avec la structure de demande sur Upwork : la rédaction représente une proportion beaucoup plus élevée dans l’utilisation de ChatGPT que dans les demandes sur Upwork, tandis que les vidéos et les animations sont le contraire, avec moins d’utilisation de ChatGPT mais une augmentation des demandes sur Upwork. Sur 63 catégories de travail, 43 montrent un modèle où les activités courantes sur ChatGPT perdent de la part, tandis que les activités moins courantes gagnent en part. Les 20 autres cas sont le contraire. OpenAI reconnaît elle-même que l’utilisation de ChatGPT ne peut pas expliquer seule les changements dans les demandes de travaux indépendants.

Shiwen: Alors, comment l’expliquer ?

Yongliang: Ils ont introduit un concept appelé « capacité surplombante » : l’utilisation actuelle de ChatGPT ne reflète que la manière dont les gens ont l’habitude d’utiliser, et non toute la gamme de tâches que l’IA peut soutenir. En d’autres termes, il y a un fossé entre ce que le modèle peut faire et ce que les gens lui demandent de faire. Les changements dans les demandes sont dus aux habitudes des gens, pas aux limites de capacité du modèle. Je reconnais l’honnêteté de ce concept, car il admet que la substitution observée actuellement n’est que la première vague, une substitution qui se produit selon les habitudes. Mais il faut aussi voir son autre aspect : ce concept donne aux fournisseurs une position où ils peuvent attaquer ou se défendre. Actuellement, avec moins de substitution, on peut dire que les habitudes ne suivent pas ; à l’avenir, avec plus de substitution, on peut dire que la capacité est réalisée. Le concept lui-même est valable, mais il faut être prudent lorsqu’on l’utilise pour faire des prédictions.

Shiwen: Y a-t-il des chiffres spécifiques pour les catégories ?

Yongliang: Le rapport ne fournit que des variations de parts, en pourcentage. Le commentateur HN, yorwba, a effectué une conversion : la part des tâches de rédaction a diminué de 0,57 point de pourcentage à 1,27 %, soit une baisse d’environ 31 %. Il faut établir une ligne rouge claire : le rapport ne fournit aucune variation absolue, donc des affirmations telles que « les travaux indépendants ont diminué » ou « ont augmenté » ne peuvent être déduites de cette étude. Ceux qui les transmettent exagèrent.

Q2: Qu’est-ce qui est devenu plus cher : de l’achat de tâches à l’achat d’intégrations

Shiwen: Ce qui a diminué, ce sont les tâches individuelles. Alors, qu’est-ce qui a augmenté ?

Yongliang: Les travaux nécessitant une combinaison de compétences plus variées. L’étude fournit deux preuves. Premièrement, d’ici la fin 2025, les clients demandent l’aide de l’IA pour différents types de travaux : développement de robots de conversation, production vidéo, automatisation marketing, intégration d’applications, etc. La diversité des tâches liées à l’IA a augmenté de 45 % par rapport au début 2023, passant d’environ 14,6 tâches courantes équilibrées à environ 21,2. Deuxièmement, ils ont cité un exemple : une tâche nécessitait que l’IA génère des vidéos, des montages vidéo et des graphiques dynamiques, fournis par le même travailleur indépendant. Auparavant, cela pouvait représenter trois commandes distinctes.

Shiwen: Et le prix ? La capacité d’intégration est-elle vraiment devenue plus chère ?

Yongliang: Selon l’étude, les offres horaires pour les projets liés à l’IA sont similaires à celles des autres travaux, mais les budgets fixes sont plus importants et les heures de travail nécessaires sont plus nombreuses. OpenAI interprète cela comme le fait que les parties avec des budgets plus élevés reflètent un champ d’action plus large. Notez cette formulation : « partie reflétée », ils n’ont pas dit que les prix supérieurs provenaient de la rareté des compétences, mais simplement que le champ d’action s’est élargi. C’est une phrase relativement modérée dans le rapport.

Shiwen: Dans la section des commentaires, il y a une interprétation qui semble plus directe ?

Yongliang: Oui, je pense que l’interprétation du commentateur armcat est plus tranchante que le rapport lui-même : l’IA commercialise les « tâches individuelles », tout en augmentant la demande pour ceux qui peuvent intégrer ces tâches en un produit complet. Ce qui est commercialisé n’est pas cher, c’est la combinaison qui vaut de l’argent. Cela correspond aux données du rapport : la part des travaux individuels a été prise par ChatGPT, tandis que la diversité des tâches intégrées entre différents domaines augmente. L’observation de civicsquid complète cela : certaines catégories sont simplement traitées par ChatGPT, comme la rédaction, l’illustration, le support technique ; d’autres continuent à publier des tâches et à embaucher des personnes, surtout pour des compétences interdisciplinaires. La ligne de démarcation entre embaucher ou non des personnes se trouve dans la capacité d’un outil à gérer une tâche entière en une seule fois.

Q3: Le son le plus réel dans les commentaires : nettoyer le désordre causé par l’IA

Shiwen: Que disent les professionnels eux-mêmes ?

Yongliang: C’est la partie la plus précieuse des commentaires. Le travailleur indépendant aavci dit que, de son point de vue, beaucoup de nouvelles commandes sont « un nettoyage du désordre causé par l’IA », et non de nouvelles opportunités à partir de zéro. tapvt est encore plus dur : auparavant, c’était le désordre dû aux équipes de développement bon marché qui devait être nettoyé par moi, maintenant c’est le désordre causé par le développement guidé par l’IA. La même tâche, mais les commentaires dans le code ne sont pas aussi amusants. jamestimmins dit avoir fait ce genre de travail, soulignant que gérer un grand dépôt de code est une grande challenge, mais nettoyer le désordre est aussi intéressant.

Shiwen: Est-ce que c’est un nouveau type de travail ?

Yongliang：J’ai dirigé une équipe de 70 personnes et j’ai géré des systèmes laissés par d’autres. C’est mon expérience, pas une statistique : il y a toujours eu des situations chaotiques à gérer, mais l’AI a changé la vitesse à laquelle ces situations se créent. Avant, une équipe externalisée mettait un mois pour créer un problème, maintenant une personne avec l’aide de l’AI peut le faire en une semaine. Avec trop de problèmes, remplir ces trous devient une source stable de demande. Ce point n’est pas mentionné dans le rapport, car il ne correspond pas à la narration selon laquelle « l’AI crée de nouvelles demandes », mais c’est vrai pour les professionnels : le code généré par l’AI semble fonctionnel, mais ce qui manque, c’est la finalisation de l’ingénierie, les tests, les limites, la maintenabilité. Ce sont justement les aspects opposés à la capacité d’intégration.

Shiwen：Y a-t-il une autre perspective ?

Yongliang：Oui, sur ce qui refuse d’être confié à l’AI. Eatonphil affirme qu’il continue de payer des dessinateurs humains, car les dessins créés par l’AI nuisent à la image de marque. Spacechild1 est d’accord, et pour une entreprise valant des centaines de milliards, l’utilisation de l’AI pour les dessins est particulièrement dérangeante. Cela complète la situation du Q2 : ce qui est commercialisé, c’est le travail « suffisant ». Les aspects liés à la marque, à l’esthétique, à la responsabilité, qui nécessitent une signature humaine, sont en réalité plus dépendants de personnes concrètes.

Q4 : Doutez d’abord de la position, puis regardez le contenu

Shiwen：C’est le moment de parler des points sur lesquels on ne croit pas. Quelles sont les intérêts financiers dans cette étude ?

Yongliang：Les deux parties publiant le rapport ont une motivation narrative de « l’AI crée de nouvelles demandes ». OpenAI est le vendeur de l’AI ; plus les clients voient l’AI utile, mieux elle se vend. Upwork est une plateforme de coordination : plus les commandes sont variées et les budgets élevés, plus elle touche. Ainsi, cette étude ne répond pas structurellement à la question la plus importante. Le commentateur HN, darrinm, a pointé du doigt que le rapport évite de dire si le volume de travail et le salaire total des travailleurs indépendants augmentent ou diminuent, et quel est l’augmentation ou la diminution. La critique de plbnk est plus sévère, elle soupçonne que le rapport est superficiel, comme un génération par agent, et pourrait même être écrit pour apaiser les lecteurs. Cette accusation n’a aucune preuve, je ne la transmets pas comme une vérité, mais elle reflète la première réaction des lecteurs à ce type de recherches collaboratives. ActionHank dit qu’il est fatigué de voir ces entreprises s’immiscer dans tous les sujets.

Shiwen：Alors, cette étude peut-elle encore être utilisée ?

Yongliang：Oui, mais à une échelle réduite. Mon critère de jugement est le suivant : c’est de l’expérience, pas une statistique. Les données publiées par les parties intéressées peuvent servir de référence, mais leur ampleur doit être réduite, et les conclusions doivent être vérifiées par soi-même. Dans cette étude, j’ai pris en compte les changements structurels : les parts de marché diminuent pour les tâches individuelles, tandis que la diversité des tâches augmente, car cela va à l’encontre de leurs motivations commerciales et n’est pas caché. Ce qui me fait douter, c’est toutes les interprétations implicites selon lesquelles « le marché devient plus grand ». Un autre rappel : sur HN, il y a seulement 29▲, ce n’est pas un sujet très discuté, c’est presque personne qui lit. Nous l’avons écrit parce que c’est une perspective, pas à cause de la popularité.

Q5 : Trois recommandations pour ceux qui acceptent les commandes et ceux qui en passent.

Shiwen：Pour ceux qui gagnent leur vie en utilisant leurs compétences, quelles sont tes suggestions ?

Yongliang：Trois. Premièrement, vérifie si ta tâche peut être résolue en une fois : si ton produit peut être créé avec une seule conversation de ChatGPT, et que les données de part de marché te signalent déjà un danger, ne attends pas que la plateforme t’apprenne. Deuxièmement, opte pour des tâches combinées : l’article dans le rapport sur « l’AI générant des vidéos, des montages et des graphiques en une seule personne » est un modèle. Apprends une compétence adjacente pour te transformer de « performer une tâche » en « responsable du produit livré ». Troisièmement, transforme la signature en actif : l’avertissement d’Eatonphil nous montre que certains sont prêts à payer plus cher pour « des personnes concrètes ». La signature, la réputation, la responsabilité, ce que l’AI ne peut pas offrir.

Shiwen: Qui est responsable de l’envoi des tâches ? Lorsqu’une entreprise embauche des personnes pour effectuer des travaux, la logique change-t-elle également ?

Yongliang: Oui, cela change. Avant, je recrutais des personnes et fournissais des services externes en tarif basé sur une seule compétence : ceux qui savent rédiger des textes ou couper des vidéos étaient payés séparément. Maintenant, la méthode appropriée est de facturer en fonction des capacités combinées : il faut payer pour quelqu’un capable de coordonner les efforts, d’utiliser l’IA et de transformer des éléments fragmentés en un produit acceptable. Ceux-là doivent être payés en fonction de la portée de leur travail, pas en fonction du temps consacré. Dans le rapport, l’augmentation du budget fixe et du temps de travail est le reflet de cette logique. Il faut également ajouter une règle de gestion : l’IA accroît la vitesse de création des problèmes, donc les critères d’acceptation doivent augmenter. Sinon, les frais réduits liés aux services externes deviendront des coûts internes de nettoyage, et c’est ce que les développeurs d’IA gagnent.

Shiwen: Une conclusion en une phrase ?

Yongliang: Ce qui doit être retenu dans cette étude, ce n’est pas un seul pourcentage, mais la ligne de séparation : les tâches que l’outil peut accomplir en une seule fois deviennent moins précieuses avec le temps ; c’est le travail qui nécessite que des personnes combinent des éléments fragmentés pour créer un produit complet et qui est prêt à signer pour les résultats qui vaut de l’argent dans l’ère de l’IA. Les données leur appartiennent, mais c’est vous qui décidez.

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Signé : Yongliang