Le prompt engineer s’efface et le cerveau revient

Le 21 juillet, Anthropic a diffusé une capture d’écran de Claude où une fenêtre propose d’enregistrer votre écran pendant que vous travaillez. Vos clics, votre frappe et votre voix partent chez le modèle, qui en tire une compétence réutilisable^[1]. Deux étiquettes discrètes, en bas de l’image, racontent le reste de l’histoire, « démonstration enregistrée, 23,4 s » et « enregistré sous /file-expenses ». Vingt-trois secondes de vidéo pour apprendre un métier, ou du moins le bout de métier que personne ne revendique.

La fonction s’ouvre aux abonnements Pro, Max et Team, dans l’application de bureau^[1:1]. Jusque-là, apprendre un savoir-faire à Claude supposait d’écrire un fichier markdown à la main^[2], avec ses consignes et son en-tête, exercice qui décourageait à peu près tout le monde sauf les gens qui aiment ça, moi compris. Désormais vous faites la chose une fois en la commentant à voix haute, et la machine rédige le fichier pour vous. Ce petit déplacement en dit plus long que la plupart des annonces de modèles, puisqu’il ne s’attaque plus à la puissance de l’IA mais au fossé qui la sépare de ceux qui n’ont ni terminal ni patience.

Les agents descendent de leur terminal

Claude Code, l’outil qui a fait basculer une bonne partie de mon quotidien et une part non négligeable de mon budget, est né en février 2025 sous la forme la moins hospitalière qui soit, une ligne de commande. Il a fallu attendre novembre pour qu’Anthropic le glisse dans une application de bureau avec ses arborescences de fichiers et ses panneaux de suivi^[3], puis janvier 2026 pour que naisse Cowork, pensé dès l’origine pour les gens dont le métier n’est pas d’écrire du code, et le 7 juillet dernier pour que l’ensemble migre vers le web et le téléphone, avec des tâches qui continuent de tourner pendant que vous fermez le portable^[4]. Ce sont ces agents besogneux qui ont fini par faire basculer le trafic du web du côté des machines, et les voilà qui frappent à la porte des non-techniciens.

Les chiffres publiés au passage valent le détour. Sur 1,2 million de sessions observées en mai chez plus de 600 000 organisations, le développement logiciel ne pèse que 8,7 % des usages, loin derrière les opérations métier à 33,4 % et la production de contenus à 16,4 %^[4:1]. Un outil né dans un terminal pour développeurs passe donc l’essentiel de ses journées dans des tableurs et des comptes rendus, ce qui est probablement la meilleure nouvelle de l’année pour qui croyait l’IA réservée à une caste.

La maison n’est pas seule sur ce chemin. OpenAI avait dégainé le 18 juin une fonction jumelle dans Codex, où une démonstration filmée devient elle aussi une compétence rejouable, sur Mac uniquement et hors Espace économique européen, ce qui nous laisse pour l’instant le loisir d’en admirer la vidéo de présentation^[5]. Google a ouvert Workspace Studio, où l’on décrit en langage courant ce qu’on veut automatiser dans Gmail ou dans Drive avant que Gemini ne fabrique l’agent correspondant, sans une ligne de code ni de syntaxe à retenir^[6]. Mistral, enfin, a rebaptisé Le Chat en Vibe et y a installé ses propres compétences pour les tâches qui reviennent^[7]. Quand quatre concurrents partent dans la même direction en six semaines, ce n’est plus une intuition, c’est une bascule.

Un détail achève de la rendre lisible. La spécification de ces compétences, publiée par Anthropic en décembre 2025 comme standard ouvert, a été adoptée dans la foulée par OpenAI, Google, Microsoft et GitHub^[8]. Le fichier que Claude écrit tout seul en vous regardant travailler est exactement celui que je rédige à la main pour ce blog. Nous fabriquons le même objet, lui en vingt-trois secondes, moi en une soirée.

Le prompt engineer n’aura pas fait long feu

Souvenez-vous du printemps 2023, quand la presse annonçait l’avènement du prompt engineer, ce spécialiste dont le métier consisterait à formuler les requêtes à la place des autres. L’engouement se mesure encore dans les archives d’Indeed, où les recherches pour ce poste sont passées de deux par million en janvier 2023 à cent quarante-quatre en avril, avant de retomber autour de vingt ou trente et de s’y installer^[9]. Trois ans plus tard, Microsoft a interrogé 31 000 salariés dans 31 pays sur les postes que leur entreprise envisageait de créer, et le prompt engineer y figure en avant-dernière position^[10].

Deux mouvements l’ont emporté en même temps. Les modèles ont d’abord appris à deviner l’intention derrière une consigne bancale, si bien que la formule magique d’hier ne rapporte plus grand-chose, puis les outils ont absorbé la technique jusqu’à la rendre invisible, ce que l’enregistrement d’écran pousse à son terme puisqu’il ne reste littéralement rien à rédiger. La compétence, elle, ne disparaît pas pour autant, seul l’intitulé de poste s’évapore. Savoir cadrer une demande reste utile, comme reste utile le fait de taper vite au clavier, sans que personne ne songe à en faire une profession. Ceux qui y ont perdu ne sont pas les mauvais rédacteurs de consignes, ce sont ceux qui ne savaient faire que ça.

Je n’y vois aucune raison de m’attrister, plutôt le contraire. Un métier consistant à parler correctement à une machine est un métier de rustine, dont l’existence même signale que l’outil est mal fichu. Sa disparition rend du temps à des questions autrement plus intéressantes.

Ce qu’aucun modèle n’a jamais eu envie de faire

C’est ici que le sujet cesse d’être théorique pour moi. Je suis conseiller et chef de projet, pas développeur, et ce qui me plaît dans ce travail tient dans une seule opération, recueillir un besoin mal formulé pour le transformer en quelque chose qui serve vraiment. Le code, je le lisais sans le produire, et mes idées mouraient donc à l’étape précise où il aurait fallu les fabriquer.

Elles ne meurent plus. Meetingtime chronomètre les temps de parole et les sujets d’une réunion pour qu’elle se termine à l’heure, Couplecards pioche des cartes d’activités quand la routine s’installe dans un couple, et Taster range mes films, mes jeux et mes lectures en une vitrine filtrable. Trois applications que j’utilise pour de bon, nées de trois agacements précis, et qui n’existeraient pas si l’outil était resté l’affaire des ingénieurs. J’y ai ajouté l’habitude de fabriquer mes présentations en HTML plutôt qu’en diapositives, parce qu’une fois qu’on a goûté au fait de faire soi-même, on ne s’arrête plus au premier essai.

Or aucun modèle n’aurait eu l’idée de Meetingtime, pour la raison qu’aucun modèle n’a jamais vu une réunion partir en vrille pendant quarante minutes. Les machines recombinent des motifs appris, exercice où elles nous dépassent depuis longtemps, tandis que l’envie naît d’une contrariété vécue, d’une lubie ou d’un souvenir. Le déplacement est là, et il est réjouissant. La valeur ne tient plus à la manière de formuler la demande, elle se loge dans le fait d’avoir quelque chose à demander. À l’heure où chacun se demande par quoi il sera remplacé, on nous tend précisément les outils qui permettent d’y répondre.

À condition de garder le cerveau branché

Encore faut-il ne pas confondre la facilité avec la dispense de réfléchir, et les premières études sur la question invitent à la prudence. Une équipe du MIT Media Lab a fait rédiger des dissertations à cinquante-quatre volontaires sous électroencéphalogramme, les uns avec ChatGPT, les autres avec un moteur de recherche, les derniers sans rien. Les utilisateurs du modèle affichent la connectivité cérébrale la plus faible des trois groupes, peinent à citer leur propre texte et en revendiquent moins la paternité, phénomène que les chercheurs ont baptisé « dette cognitive »^[11]. L’étude attend encore son évaluation par les pairs et demande donc à être prise pour ce qu’elle est, un premier signal plutôt qu’une démonstration.

Le second vient de Microsoft Research et de Carnegie Mellon, qui ont interrogé 319 travailleurs du savoir sur 936 tâches réelles menées avec une IA. Six sur dix reconnaissent mobiliser moins d’esprit critique qu’auparavant, surtout sur les tâches routinières, et la corrélation la plus parlante tient en une phrase, plus l’on fait confiance à la machine, moins l’on réfléchit, quand la confiance en soi produit l’effet inverse^[12]. On délègue son jugement d’autant plus volontiers qu’on se croit incapable de faire mieux.

La démocratisation des fonctions avancées coupe donc dans les deux sens. Elle nous rend un temps considérable, et il n’appartient qu’à nous de décider si nous le rendons à la réflexion ou si nous le dépensons à ne plus penser du tout. Personne ne tranchera à notre place, sûrement pas l’éditeur du logiciel, dont le métier consiste à nous en faire consommer davantage.

Reste la question que je retourne depuis cette capture d’écran, et elle n’a rien de technique. Si Claude apprend mes gestes en vingt-trois secondes de vidéo, qu’est-ce que je compte faire des heures qu’il me rend ? La réponse ne viendra ni d’Anthropic, ni d’OpenAI, ni d’aucune capture d’écran sur fond vert d’eau. Elle réclame précisément l’effort que la machine nous épargne, ironie que je trouve plutôt bien tournée.