Coinbase a doublé l'utilisation de l'intelligence artificielle pour écrire le code de sa plateforme depuis avril, le PDG Brian Armstrong annonçant mercredi que l'IA génère désormais plus de 40% du code de la bourse de cryptomonnaies. 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 justifier d'éviter les outils d'intégration de l'IA une semaine seulement après avoir imposé leur utilisation.
- L'entreprise maintient une embauche agressive avec plus de 150 postes d'ingénieurs ouverts, soit près de la moitié des 350 postes ouverts axés sur des rôles techniques.
Transformation de la plateforme grâce à l'intelligence artificielle
Armstrong a souligné la mise en œuvre responsable des outils de codage par l'IA tout en reconnaissant les limitations dans différents domaines d'activité. « Évidemment, cela doit être examiné et compris, et toutes les zones de l'activité ne peuvent pas utiliser le code généré par l'IA », a-t-il posté sur la plateforme sociale X. « Mais nous devrions l'utiliser de manière responsable autant que possible. »
L'intégration rapide suit le pivot stratégique de Coinbase vers la création d'« employés natifs de l'IA » plutôt que de remplacer ses 4 200 employés.
Cette approche contraste fortement avec les préoccupations répandues de l'industrie concernant le déplacement de l'IA. Les commentaires d'Armstrong sont venus environ un mois après que la société a annoncé la transformation de la main-d'œuvre comme un objectif principal.
Les ingénieurs de Coinbase utilisent désormais couramment des outils de développement alimentés par l'IA, notamment Copilot, Claude Code et Cursor pour les opérations quotidiennes. Armstrong a décrit des gains d'efficacité sans précédent lors d'une récente apparition à un podcast. « Cela a permis des histoires de succès profondes qui n'étaient pas possibles il y a 12 mois, comme des ingénieurs seuls refactorant, améliorant ou construisant de nouveaux codebases en jours au lieu de mois. »
L'application par le PDG de l'adoption de l'IA s'est avérée décisive lors de la gestion des membres du personnel résistants. Armstrong a révélé qu'il a licencié des ingénieurs qui n'ont pas réussi à fournir une justification adéquate pour éviter les outils d'intégration de l'IA. Cette action a eu lieu seulement une semaine après la publication d'un mandat à l'échelle de l'entreprise dans les canaux Slack.
Poussée d'embauche au milieu des changements de l'industrie
Malgré l'augmentation de l'automatisation, Coinbase continue d'élargir sa main-d'œuvre technique avec près de 350 offres d'emploi actuelles. Les postes d'ingénierie et de développement représentent environ la moitié de ces opportunités, dont 93 ciblant spécifiquement les rôles d'ingénierie backend.
De nombreuses descriptions de poste d'ingénieur intègrent des exigences en IA ou mentionnent l'intelligence artificielle tôt dans les détails du poste.
L'expérience client représente la plus grande catégorie d'embauche non technique avec 56 postes disponibles.
La stratégie d'embauche reflète des dynamiques de marché plus larges affectant l'emploi du secteur des cryptomonnaies. Les recruteurs de l'industrie signalent un resserrement significatif sur les marchés de l'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 intelligence artificielle implique des systèmes d'apprentissage machine analysant les modèles de logiciels existants pour produire du code de programmation fonctionnel. Ces systèmes peuvent créer tout, des fonctions simples aux cadres d'application complexes. Les outils populaires comme GitHub Copilot utilisent de grands modèles linguistiques formés 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 langages de programmation comme Python, Java ou JavaScript ainsi que des compétences en gestion de base de données.
Le terme « IA-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 du lieu de travail à travers les secteurs technologiques.
Contexte du marché et implications futures
Le calendrier d'intégration qu'Armstrong a décrit reflète les taux d'adoption accélérés dans le secteur technologique. Les grandes entreprises, y compris Microsoft, Google et Amazon, ont signalé des initiatives similaires de codage par IA avec des degrés de réussite variables.
Les marchés des cryptomonnaies ont connu une volatilité significative depuis 2022, affectant les tendances d'embauche et les flux d'investissement.
Le financement traditionnel du capital-risque 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 récentes prédictions sur le déplacement des emplois par l'IA ont généré un débat considérable parmi les économistes et les leaders technologiques. Certaines prévisions suggèrent une perturbation massive de la main-d'œuvre, tandis que d'autres soutiennent que l'IA améliorera principalement la productivité plutôt que d'éliminer les postes entièrement.
Réflexions finales
L'intégration agressive de l'IA par Coinbase représente un pari significatif sur la technologie de génération de code automatisé dans l'industrie des cryptomonnaies. L'objectif d'octobre de 50% de code généré par l'IA, combiné à un recrutement technique continu, suggère une stratégie axée sur l'augmentation plutôt que sur le remplacement des développeurs humains. Que cette approche s'avère fructueuse pourrait influencer les modèles d'adoption dans l'ensemble du secteur technologique.