Publié le 6 janvier 2024 08h39:00. L’essor fulgurant et la chute tout aussi rapide du métier d’« ingénieur de prompts » illustrent la volatilité du marché du travail à l’ère de l’intelligence artificielle, et mettent en lumière un phénomène prévisible : le cycle de vie du battage médiatique technologique.
- Le métier d’ingénieur de prompts, apparu avec l’avènement de l’IA générative, a connu une ascension salariale spectaculaire avant de s’effondrer en moins de deux ans.
- Ce phénomène s’inscrit dans le « cycle de vie du battage médiatique », un modèle développé par Gartner qui décrit les étapes inévitables d’une nouvelle technologie.
- Les avancées de l’IA, notamment sa capacité à comprendre l’intention humaine, ont rendu obsolète la nécessité d’intermédiaires spécialisés dans la formulation de requêtes.
Dans le monde en constante évolution de la technologie, certains métiers émergent avec promesses de richesse et de prestige, tandis que d’autres disparaissent, relégués aux oubliettes de l’histoire. L’exemple récent de l’« ingénieur de prompts » est particulièrement frappant. Après avoir suscité un engouement considérable au début de l’année 2023, avec des salaires atteignant jusqu’à 335 000 dollars américains (environ 300 000 €), ce métier est devenu un symbole de ce que les experts en analyse technique appellent « la victime idéale du cycle de vie du battage médiatique ». Comment une profession a-t-elle pu connaître une ascension et un déclin aussi rapides en si peu de temps ?
Pour comprendre ce qui est arrivé aux ingénieurs de prompts, il faut revenir sur le concept du « cycle de vie du battage médiatique », initialement développé par Gartner, un cabinet américain de recherche et de conseil, dans les années 1990. Selon Gartner, toute nouvelle technologie traverse cinq phases : l’« étincelle d’innovation », une montée en flèche vers le « sommet des attentes », un creux de « désillusion », avant d’atteindre finalement un « plateau de productivité ». Ce cycle s’applique non seulement aux technologies, mais aussi aux emplois.
L’essor de l’ingénierie de prompts a coïncidé avec l’explosion de l’intelligence artificielle et de ses nombreux modèles. Ces ingénieurs étaient chargés de formuler des requêtes dans un langage que l’IA pouvait comprendre afin d’obtenir les résultats souhaités. L’ascension de ce métier a été fulgurante, atteignant son apogée en quelques semaines seulement. Les salaires ont grimpé en flèche, et la demande a explosé. Mais la chute a été tout aussi rapide, survenant en moins de 24 mois.
335 000 dollars : le sommet de l’illusion
Le lancement de ChatGPT et l’avènement de l’IA générative ont révélé les difficultés des utilisateurs à diriger ces nouveaux outils pour obtenir des résultats précis. C’est alors qu’est apparu le besoin d’intermédiaires capables de « chuchoter à la machine », c’est-à-dire de formuler des requêtes claires et efficaces. L’intérêt pour ce métier a atteint son paroxysme lorsque, en 2023, des plateformes d’information économique telles que Bloomberg et Business Insider ont rapporté une offre d’emploi d’Anthropic, un concurrent d’OpenAI, pour un « ingénieur de prompts et de bibliothèques », avec un salaire annuel compris entre 175 000 et 335 000 dollars américains.
Ce chiffre astronomique a alimenté la conviction que l’ingénierie de prompts était « l’emploi du siècle », réservé à ceux qui maîtrisaient les « mots magiques ». Mais l’ascension a été de courte durée. Les entreprises qui développent ces modèles, telles que Google, Microsoft et OpenAI, ont rapidement réalisé que s’appuyer sur des ingénieurs de prompts constituait un frein à l’adoption massive de la technologie. Selon une analyse de l’IEEE Spectrum (Institute of Electrical and Electronics Engineers), les nouvelles générations de modèles d’apprentissage linguistique (LLM) sont désormais capables de comprendre « l’intention humaine » sans nécessiter une formulation technique précise. L’IA prend ainsi le rôle de l’ingénieur. Par exemple, avec le modèle DALL-E 3, un utilisateur n’a plus besoin de rédiger une description technique complexe pour obtenir une image, car le modèle reformule automatiquement la demande en une « commande de programmation » précise.
Cette transformation rapide avait été anticipée par Sam Altman, PDG d’OpenAI, qui avait déclaré lors d’une réunion avec l’investisseur Reed Hoffman que « l’ingénierie de prompts n’est pas un travail à long terme ». Il avait souligné que l’objectif était d’atteindre une interaction complètement naturelle avec la machine, basée sur une communication directe :
« L’utilisateur ne doit pas apprendre le langage de la machine, mais plutôt la machine doit comprendre le langage des humains. »
Sam Altman, PDG d’OpenAI
Dans une analyse publiée par la Harvard Business Review à la mi-2023, le professeur Oguz A. Akar du King’s College de Londres a affirmé que se concentrer sur l’ingénierie de prompts était une stratégie vouée à l’échec. Il a écrit dans son article intitulé « L’ingénierie de prompts est morte… vive la formulation du problème », soulignant que la véritable compétence qui restera est la capacité à définir et à formuler clairement un problème, tandis que la tâche de formuler des requêtes techniques sera assurée par des algorithmes de plus en plus intelligents.
Aujourd’hui, avec l’émergence de modèles de raisonnement avancés tels qu’OpenAI o1 et Gemini 1.5, capables de réfléchir et de s’auto-corriger, la prophétie du « cycle de vie du battage médiatique » s’est réalisée. Le métier d’ingénieur de prompts est tombé du sommet des salaires imaginaires pour atteindre le stade de la « productivité », mais d’une manière différente : il n’est plus un emploi à part entière, mais une compétence de base attendue de tous les employés – qu’ils soient écrivains, programmeurs ou spécialistes du marketing – tout comme nous sommes aujourd’hui capables d’utiliser les moteurs de recherche sans nous considérer comme des « ingénieurs de recherche ». L’intelligence artificielle s’est avérée trop intelligente pour laisser les clés du jeu entre les mains de quelques spécialistes, et a réussi à inventer une fonction, puis à l’automatiser complètement et à la supprimer, dans l’un des cycles technologiques les plus rapides de l’histoire moderne.