L’IA facilite la création de logiciels. Mais comment leur trouver une place ?

Le plaisir de créer rencontre d’autres critères de réussite

Je me suis amusé à construire Mnemory, que j’utilise quotidiennement, et PlugWit, plus conceptuel. Ce plaisir compte. Fabriquer un outil permet d’apprendre, de donner forme à une intuition et parfois de résoudre son propre problème. Dans mes réseaux physiques et numériques, je rencontre aussi régulièrement des créateurs frustrés : leurs outils fonctionnent, ils peuvent avoir une réelle pertinence, mais ils sont peu utilisés ou achetés. Ce témoignage personnel ne constitue pas une enquête représentative. Il fait néanmoins émerger une question qui dépasse le code.

Nous démocratisons les moyens de créer sans garantir la rencontre avec les usages. La puissance supplémentaire oblige à mieux choisir ce que nous construisons, pour qui, et avec quels moyens d’adoption et de continuité. Un logiciel peut rendre service à son auteur sans trouver un marché. Une exploration peut développer une compétence sans déboucher sur une entreprise. Confondre ces finalités conduit à juger toutes les expériences selon un résultat commercial qu’elles ne cherchaient pas nécessairement.

La déception apparaît quand le plaisir de fabriquer devient, sans autre examen, une promesse de demande. Le créateur connaît le chemin parcouru et les difficultés résolues. L’utilisateur potentiel ne voit que la place que cet outil pourrait prendre dans sa journée. Ces deux regards ne mesurent pas la même réussite. Les rapprocher exige de sortir de l’atelier et d’observer ce qui mérite réellement un changement d’habitude.

Des barrières qui s’abaissent sans faire disparaître les suivantes

Ce déplacement des difficultés accompagne l’histoire numérique. Internet et le Web ont facilité l’accès à l’information, la publication et les relations à distance. Le CERN rappelle que Tim Berners-Lee a inventé le Web en 1989 et que son logiciel a été mis dans le domaine public le 30 avril 1993. Le Web est un service développé sur Internet, pas un autre nom du réseau. Son ouverture constitue un repère technique et institutionnel ; elle ne suffit pas à expliquer toute la démocratisation économique qui a suivi.

Les outils et plateformes numériques ont ensuite élargi les possibilités de produire, vendre, diffuser et organiser une activité. L’IA générative peut étendre certaines capacités de réalisation : explorer une idée, écrire du code, préparer une interface, tester une approche. Cette lecture souligne des effets dominants. Elle ne décrit pas trois époques étanches : le Web appartient au numérique, les outils antérieurs facilitaient déjà la production, et l’IA donne aussi accès à des compétences.

Chaque ouverture rend certains projets possibles tout en laissant d’autres contraintes au premier plan. Pouvoir publier ne garantit pas d’être lu ; pouvoir ouvrir une boutique ne garantit pas une clientèle. Pouvoir réaliser un logiciel ne lui attribue pas une place dans l’organisation d’autrui. Cette continuité historique évite de traiter chaque frustration comme une anomalie propre à l’IA. Elle invite aussi à chercher ce que la nouvelle capacité change vraiment dans le projet.

L’exosquelette digital élargit notre rayon d’action

J’emploie l’image d’un exosquelette digital pour désigner cette extension des capacités. Une personne ou une petite équipe peut explorer davantage de pistes et réaliser certaines tâches auxquelles elle n’aurait pas consacré les mêmes moyens auparavant. La métaphore garde un humain aux commandes : il fixe les objectifs, vérifie et assume les conséquences. Elle ne désigne ni un concept scientifique établi ni une étape dont nous connaîtrions la suite.

Le bénéfice dépend de la tâche, des compétences et des exigences du service. Une première version obtenue rapidement ne prouve ni sa sécurité, ni sa fiabilité, ni sa maintenabilité. Dès que d’autres personnes s’y fient, il faut aussi gérer les erreurs, les évolutions et les interruptions. C’est l’un des enjeux de la complémentarité entre humain et IA : organiser une contribution utile demande davantage que juxtaposer une personne et un outil.

L’enquête publiée par l’OCDE en novembre 2025, menée fin 2024 auprès de plus de 5 000 PME de sept pays, hors France, donne un éclairage limité mais utile. Parmi les PME utilisant l’IA générative, 65 % déclarent une amélioration des performances des collaborateurs, contre 26 % une augmentation des revenus. Ce sont des déclarations, pas des effets causaux mesurés ni une photographie de la France en 2026. Elles rappellent que mieux réaliser et mieux valoriser relèvent de questions différentes.

Si davantage de créateurs peuvent proposer davantage de solutions, chacune doit encore trouver du temps, de l’attention et une raison d’être conservée. L’abondance possible des outils rend cette question plus pressante ; elle ne démontre pas, à elle seule, une saturation générale des marchés.

Un outil utile doit encore devenir prioritaire

Le concurrent d’un nouveau logiciel peut être un service installé, un fichier, une procédure imparfaite ou la décision de ne rien changer. Une solution connue possède un avantage concret : on sait comment travailler avec elle. Le bénéfice proposé par son remplaçant doit se comprendre, inspirer confiance et justifier le temps du changement. La gratuité retire un prix d’achat ; elle ne retire ni l’apprentissage, ni la migration, ni l’incertitude sur la continuité.

Un exemple fictif permet de préciser le problème. Une petite structure essaie un outil qui transforme ses comptes rendus en tâches. La démonstration convainc, mais l’équipe doit ensuite corriger les attributions, transférer les actions vers son logiciel habituel et expliquer le nouveau circuit. L’outil peut réussir sa fonction tout en ajoutant une étape au travail collectif. Améliorer encore la génération ne résoudra pas forcément cette difficulté d’insertion.

Il faut donc distinguer la découverte, l’essai, l’usage répété, le paiement et la fidélité. Une inscription indique une curiosité ou une intention. Un achat peut répondre à une promesse sans devenir une habitude. Un usage régulier peut rendre un service précieux sans financer l’exploitation. Lire ces signes séparément permet de choisir la prochaine question au lieu de transformer chaque signal favorable en validation du projet entier.

La compréhension du bénéfice compte également. Le créateur décrit volontiers les fonctions ; l’utilisateur cherche ce qui changera pour lui, dans une situation précise. L’écart peut se résoudre par une explication, un accompagnement ou une modification du produit. Il peut aussi révéler que le besoin est moins prioritaire qu’espéré. Cette dernière conclusion est difficile à recevoir quand fabriquer reste la partie la plus stimulante de l’aventure.

Fabriquer et accéder au marché ne donnent pas les mêmes avantages

Une fonctionnalité ajoutée à un grand logiciel bénéficie d’une relation, d’un contrat et d’un environnement existants. Un outil autonome doit justifier son adoption propre. Cela ne signifie pas que les grands éditeurs peuvent accumuler impunément des fonctions inutiles : complexité, maintenance et incompréhension peuvent aussi peser sur leur offre. Leur point de départ diffère toutefois de celui d’un nouvel entrant qui doit construire la confiance avant même le premier usage.

On peut ainsi formuler une hypothèse : lorsque certaines barrières techniques baissent, la relation client et la distribution peuvent prendre davantage de valeur dans la réussite d’un projet. Cet avantage ne revient pas automatiquement aux plateformes établies. Un expert métier ou une petite structure proche d’un besoin précis peut connaître les contraintes, parler le langage des utilisateurs et proposer un accompagnement qu’une offre généraliste fournit difficilement.

La commercialisation comprend ce travail de connaissance et de relation. Choisir un public, comprendre ses arbitrages, rendre le bénéfice crédible et montrer que le service pourra continuer font partie de l’offre. Réduire le problème à « mieux vendre » ferait disparaître les obstacles que la vente ne corrige pas : besoin secondaire, organisation incompatible ou service trop fragile. Parfois, la bonne décision consiste à modifier le périmètre ou à intégrer l’outil dans une relation existante.

Une nuance économique est nécessaire. Si la fabrication demande moins d’effort, l’effort commercial peut représenter une part plus importante du total sans augmenter en valeur absolue. Une répartition différente ne prouve pas une explosion des coûts d’acquisition. Elle peut simplement rendre visible un travail que la difficulté technique occupait jusque-là dans notre attention.

Choisir ce qui mérite de durer

La capacité à entreprendre reste une ouverture enthousiasmante. Toute expérimentation n’a pourtant pas à devenir une entreprise. Aimer fabriquer ne signifie pas vouloir consacrer son activité à commercialiser, accompagner et exploiter un service. L’usage personnel, l’association avec un partenaire ou l’intégration à une offre existante peuvent être des issues cohérentes. Elles méritent d’être choisies selon la finalité poursuivie, sans transformer l’absence de marché immédiat en absence de valeur.

Ce repère change la prochaine étape. Si le besoin reste incertain, observer une situation de travail peut être plus instructif qu’une nouvelle interface. Si l’essai convainc mais ne se répète pas, il faut comprendre ce qui empêche le retour. Si l’usage s’installe sans paiement, la question porte sur la valeur économique et sur celui qui en bénéficie. Aucun seuil universel ne remplace cet examen : la preuve attendue dépend du projet, de ses engagements et des moyens disponibles.

Cette discipline prolonge la question de ce que nous voulons faire de la puissance que l’IA nous donne. Elle préserve le plaisir de créer tout en lui donnant un interlocuteur : le réel dans lequel l’outil devra vivre. Elle permet aussi de renoncer à une fonction, de conserver un outil pour soi ou de chercher une autre forme de diffusion sans considérer ces choix comme des reculs.

Sommes-nous au début de cette transformation ou dans sa banalisation ? Les interfaces peuvent devenir courantes dans certains milieux tandis que leurs effets économiques et organisationnels restent émergents. Il n’est pas nécessaire de placer tout le mouvement sur une courbe unique pour agir. Nous pouvons déjà examiner ce que notre capacité nouvelle permet, ce qu’elle ne résout pas et les responsabilités qu’elle ouvre.

Quel outil avez-vous créé ou essayé qui semblait utile, mais n’a jamais trouvé sa place — et qu’est-ce qui a réellement manqué ?

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