Un ami à moi dirige une entreprise de services logiciels avec 1 200 employés en 2025. La semaine dernière, il m'a dit que ce nombre est maintenant de 600. Une réduction de 50 % des effectifs. Pas à cause d'un marché en déclin, mais à cause d'une technologie en plein essor. À la suite de l'explosion de l'IA menée par DeepSeek, la moitié de son personnel est devenu soit redondant, soit "non-initié à l'IA"—incapable de suivre le nouveau front. Bien qu'il soit prévisible que l'IA remplace certains emplois, l'ampleur de cette réduction a été un choc. Ce n'est plus une prévision ; c'est un post-mortem de l'ancienne façon de travailler. J'ai également ressenti ce changement dans mon propre flux de travail. Dans le passé, lorsque j'avais besoin d'une analyse de produit ou d'une plongée approfondie dans l'industrie, je le déléguais à un chercheur. Aujourd'hui ? Je me tourne vers ma pile d'IA—Surf (@SurfAI), Gemini, ChatGPT... La sortie est si fidèle et immédiate que j'ai cessé de demander à mon équipe des "recherches préliminaires". Demander à un humain de faire ce qu'une IA peut faire en 30 secondes n'est pas seulement inefficace—c'est un gaspillage de leur talent. Par conséquent, le niveau requis pour les chercheurs a été considérablement élevé. La phase de "collecte d'informations", qui prenait auparavant 80 % du temps, est maintenant compressée en 20 % grâce à l'IA. Les 80 % restants doivent désormais être consacrés à une pensée de niveau supérieur : synthétiser les résultats de l'IA, explorer des insights nuancés et appliquer le jugement humain. L'IA ne va pas seulement prendre des "emplois" ; elle va prendre les parties de nos emplois qui nous faisaient agir comme des machines. Les 50 % qui restent ne seront pas ceux qui travaillent le plus dur, mais ceux qui peuvent ajouter une couche de "soul" humain et de jugement stratégique au-dessus de la sortie de l'IA.