Voici ma thèse : à mesure que les outils d'IA abaissent l'effort nécessaire pour produire du logiciel, la difficulté se déplace de la construction vers le choix du bon problème et l'accès au marché. C'est une lecture issue de ma pratique, pas une loi générale sur l'industrie.

J'ai écrit ce texte dans le cadre de mon travail chez Ekioo. C'est une réflexion personnelle nourrie par les produits que je construis et les choix auxquels je suis confronté pendant leur développement.

La commoditisation de l'infrastructure logicielle

Dans mon travail, j'utilise l'IA pour accélérer des tâches comme l'authentification, les paiements, les migrations de base de données, la documentation d'API ou les pipelines CI/CD. Le gain varie selon le contexte, la dette technique et le niveau de contrôle attendu.

Cette accélération permet d'explorer plus vite une idée. Elle ne garantit ni la stabilité du produit, ni sa sécurité, ni son adoption. Ces qualités demandent toujours du jugement, des tests et du temps.

Mon intuition est que cette facilité technique intensifie la concurrence : si davantage de personnes peuvent tester une idée, la simple existence d'une fonctionnalité distingue moins durablement un produit.

Ce qui ne se commoditise pas

Ce qui me paraît résister à la commoditisation, c'est la compréhension fine d'un problème spécifique, la relation de confiance avec les utilisateurs et la capacité à prendre des décisions produit cohérentes. Ce sont des actifs qui se construisent dans le temps.

J'en tire une règle de travail : la distribution et la confiance méritent autant d'attention que la technologie. Copier une fonctionnalité ne reproduit pas automatiquement une audience, une réputation ou une relation client.

La question des token vendors

Une autre question guide mon analyse : dans un écosystème construit sur des modèles facturés à l'usage, quelle part de la valeur revient aux fournisseurs d'infrastructure et quelle part reste aux produits qui les utilisent ? La réponse dépend des coûts, des prix et de la capacité de chaque produit à créer une valeur propre.

Je préfère donc traiter l'idée des « vendeurs de tokens » comme une hypothèse économique à tester au cas par cas, et non comme une victoire automatique des fournisseurs.

Les implications pratiques

Avant de construire, je pose deux questions : « Est-ce que quelqu'un veut payer pour cela ? » et « Pourquoi choisir ce produit plutôt qu'une autre solution ? »

Dans ma pratique, clarifier ces réponses tôt évite de confondre vitesse de construction et validation du marché. L'IA peut accélérer une expérimentation technique ; elle ne fournit pas, à elle seule, la preuve d'une demande.

Ma conclusion est volontairement prudente : la vitesse technique reste utile, mais elle ne suffit pas. Je cherche un avantage plus durable dans la compréhension du problème, la qualité de la relation avec les utilisateurs et la capacité à apprendre plus vite qu'un simple cycle de copie de fonctionnalités.