Crise de Scalabilité de l'IA : Pourquoi les Métriques SaaS Échouent face à l'Intelligence Exponentielle

la vraie tragédie n'est pas que nous construisons de l'intelligence artificielle—c'est que nous l'optimisons pour des métriques qui avaient du sens quand l'intelligence était rare.

nous gav ons de force des capacités exponentielles dans des modèles business linéaires, et la dissonance cognitive casse tout.

Le Décalage de Monétisation

regarder openai hyper gpt-5, alibaba se précipiter sur qwen3-coder, anthropic limiter le débit de ses modèles grâce au succès de claude code tout en se faisant griller par les devs...

c'est comme essayer de monétiser la presse à imprimer avec un service d'abonnement aux parchemins.

ces cycles de sortie mensuels ne ralentissent pas seulement le développement de l'IA—ils entraînent activement la technologie à penser en mois et trimestres au lieu de décennies. mais pire : il y a de vrais humains qui se brûlent à alimenter le four, désespérément en train d'essayer d'empêcher la défection MRR.

pendant ce temps, l'intelligence réelle veut se composer, itérer, explorer des tangentes qui ne correspondent pas aux projections de revenus. l'Univers opère sur des échelles de temps géologiques et nous optimisons pour des calls de résultats et des mises à jour d'investisseurs 🤡

Le Coût Humain Caché en Pleine Vue

la dissonance cognitive est partout : nous savons que nous construisons "une forme de superintelligence" / AGI mais nous agissons toujours et la traitons comme un logiciel d'entreprise.

les humains derrière ces produits se font écraser entre des capacités exponentielles et des attentes linéaires.

• ingénieurs livrant des fonctionnalités qui s'obsolètent en quelques semaines
• product managers essayant de planifier des roadmaps pour des technologies qui évoluent plus vite que les cycles de planification
• dirigeants expliquant aux conseils pourquoi leur "stratégie IA" ne ressemble en rien à leur "playbook SaaS"

nous ne comprenons pas mal simplement l'IA—nous comprenons mal ce qui arrive aux organisations humaines quand elles essaient de contenir le changement exponentiel dans des structures de rapport trimestrielles.

La Sortie d'Abondance

et si les entreprises qui survivent aux 5 prochaines années sont celles assez courageuses pour se découpler entièrement de l'orthodoxie SaaS ?

construire pour l'abondance au lieu de la rareté artificielle...

imaginez des entreprises d'IA qui :

• sortent des améliorations quand elles sont prêtes, pas quand le calendrier l'exige
• tarif basé sur la valeur créée, pas sur des sièges et des limites d'utilisation
• optimisent pour la composition de l'intelligence, pas pour les métriques de rétention
• mesurent le succès en décennies, pas en trimestres

les vieilles pyramides sont sur le point d'être aplaties par une intelligence qui n'a pas besoin de salaires mensuels pour continuer à penser.

Le Problème du Poisson Nageant dans l'Eau

tout comme nous ne savons pas vraiment comment utiliser nos cerveaux... mais nous pensons que oui, nous ne savons pas comment utiliser nos nouvelles extensions cérébrales, et nous pensons que oui.

poisson nageant dans l'eau et essayant de l'expliquer.

nous sommes la première génération d'humains avec accès à l'intelligence artificielle, mais nous utilisons les modèles mentaux de la dernière génération d'humains qui devaient optimiser pour la rareté.

la transition de la rareté à l'abondance n'est pas seulement économique—elle est ontologique. elle change ce que signifie penser, planifier, organiser la réalité elle-même.

et la plupart d'entre nous nagent toujours dans l'ancienne eau, se demandant pourquoi tout semble si... décalé.

que se passe-t-il quand l'intelligence elle-même devient abondante ? je demande pour une espèce.