Coinbase a doublé son utilisation de l'intelligence artificielle pour écrire le code de la plateforme depuis avril, le PDG Brian Armstrong annonçant mercredi que l'IA génère désormais plus de 40 % du code de la plateforme d'échange de crypto-monnaies. Armstrong a fixé un objectif ambitieux pour que l'IA produise la moitié de tout le code d'ici octobre.
À savoir :
- Le pourcentage de code généré par l'IA de Coinbase a plus que doublé depuis avril 2024, atteignant plus de 40 % du code total de la plateforme.
- Le PDG Brian Armstrong a licencié des ingénieurs qui ne pouvaient pas justifier de ne pas utiliser les outils d'intégration de l'IA juste une semaine après avoir rendu leur utilisation obligatoire.
- La société maintient un recrutement agressif avec plus de 150 postes d'ingénieurs ouverts, près de la moitié de ses 350 offres d'emplois étant axées sur des rôles techniques.
Transformation de la plateforme par l'intelligence artificielle
Armstrong a souligné la mise en œuvre responsable des outils de codage AI tout en reconnaissant les limitations dans différents domaines d'activité. "Évidemment, cela doit être revu et compris, et toutes les zones de l'entreprise ne peuvent pas utiliser le code généré par l'IA", a-t-il posté sur la plateforme de médias sociaux X. "Mais nous devrions l'utiliser de manière responsable autant que possible."
Cette intégration rapide suit le virage stratégique de Coinbase vers la création d'employés "AI-Natifs" plutôt que de remplacer ses 4 200 employés.
Cette approche contraste fortement avec les inquiétudes répandues de l'industrie concernant le déplacement par l'IA. Les commentaires de Armstrong sont venus environ un mois après que l'entreprise ait annoncé que la transformation de la main-d'œuvre était une priorité.
Les ingénieurs de Coinbase utilisent désormais régulièrement des outils de développement alimentés par l'IA, y compris Copilot, Claude Code et Cursor pour les opérations quotidiennes. Armstrong a décrit des gains d'efficacité sans précédent lors d'une récente apparition dans un podcast. "Cela a permis des réussites profondes qui n'étaient pas possibles il y a 12 mois, comme des ingénieurs individuels réusinant, mettant à niveau ou construisant de nouveaux codes en quelques jours au lieu de mois."
L'application de l'adoption de l'IA par le PDG s'est révélée décisive face aux employés résistants. Armstrong a révélé qu'il avait mis fin à des ingénieurs incapables de fournir une justification valable pour éviter d'utiliser des outils d'intégration de l'IA. Cette action a eu lieu juste une semaine après la publication d'un mandat pour l'ensemble de l'entreprise dans les canaux Slack.
Poussée de recrutement en pleine évolution de l'industrie
Malgré l'augmentation de l'automatisation, Coinbase continue d'étendre sa main-d'œuvre technique avec près de 350 offres d'emplois actuelles. Les postes d'ingénierie et de développement représentent environ la moitié de ces opportunités, avec 93 visant spécifiquement des rôles d'ingénierie backend.
De nombreuses descriptions de postes d'ingénierie présentent de manière proéminente des exigences en matière d'IA ou mentionnent l'intelligence artificielle dès le début dans les détails du poste.
L'expérience client représente la plus grande catégorie d'embauche non technique avec 56 postes disponibles.
La stratégie de recrutement reflète des dynamiques de marché plus larges affectant l'emploi dans le secteur des crypto-monnaies. Les recruteurs du secteur rapportent un resserrement significatif des marchés d'emploi crypto depuis 2022, attribuant une grande partie de cette tendance à l'IA attirant les talents et le capital loin des entreprises blockchain.
Le fondateur de CryptoJobsList, Raman Shalupau et la chercheuse Stefi Kiemeney ont expliqué le paysage concurrentiel dans une récente analyse de l'industrie. "Les développeurs et entrepreneurs suivent l'argent et l'excitation, et en ce moment l'IA absorbe les deux," ont-ils noté.
Comprendre les technologies clés
La génération de code par l'intelligence artificielle implique des systèmes d'apprentissage machine analysant des modèles logiciels existants pour produire du code de programmation fonctionnel. Ces systèmes peuvent créer tout, des fonctions simples aux cadres d'applications complexes. Des outils populaires comme GitHub Copilot utilisent de grands modèles linguistiques entraînés sur des milliards de lignes de dépôts de code public.
L'ingénierie backend fait référence au développement côté serveur qui gère les opérations de base de données, l'authentification des utilisateurs et la gestion des API. Ces rôles nécessitent généralement une expertise dans des langues de programmation comme Python, Java ou JavaScript ainsi que des compétences en gestion de base de données.
Le terme "AI-Natif" décrit les travailleurs qui intègrent les outils d'intelligence artificielle comme pratique standard plutôt que de les considérer comme des aides supplémentaires. Cela représente un changement fondamental dans la méthodologie de travail dans les secteurs technologiques.
Contexte du marché et implications futures
Le calendrier d'intégration qu'Armstrong a décrit reflète des taux d'adoption accélérés à travers le secteur technologique. Les grandes entreprises, y compris Microsoft, Google et Amazon, ont rapporté des initiatives de codage AI similaires avec des degrés de succès d'implémentation variés.
Les marchés des crypto-monnaies ont connu une volatilité significative depuis 2022, affectant les schémas d'embauche et les flux d'investissement.
Le financement du capital-risque traditionnel s'est de plus en plus orienté vers les startups IA, créant une concurrence pour les talents techniques entre les entreprises crypto et IA.
Les prédictions récentes sur le déplacement des emplois par l'IA ont suscité un débat considérable parmi les économistes et les leaders technologiques. Certaines prévisions suggèrent une disruption massive de la main-d'œuvre, tandis que d'autres soutiennent que l'IA améliorera principalement la productivité plutôt que d'éliminer entièrement les postes.
Réflexions finales
L'intégration agressive de l'IA par Coinbase représente un pari significatif sur la technologie de génération de code automatisée au sein de l'industrie de la crypto-monnaie. L'objectif d'octobre de l'entreprise de 50 % de code généré par l'IA, combiné à un recrutement technique continu, suggère une stratégie axée sur l'augmentation plutôt que de remplacer les développeurs humains. Que cette approche s'avère réussie pourrait influencer les schémas d'adoption à travers le secteur technologique plus large.