Brent Fitzgerald revient de quelques semaines loin de son ordinateur. À l’ouverture, onze onglets cmux l’attendent. Plusieurs contiennent des agents arrêtés au milieu de tâches professionnelles, personnelles ou quelque part entre les deux.1

Ce n’est pas un benchmark. C’est peut-être justement pour ça que le détail mérite d’être gardé.

L’agent promet de réduire le coût d’exécution d’une idée. Quand ce coût tombe, on peut lancer plus de choses. Et soudain le problème n’est plus de savoir comment faire. Il devient de décider ce qui mérite réellement d’être fini.

Chaque idée peut maintenant devenir une obligation

Fitzgerald décrit ses onglets comme de petites dettes. Des projets qu’il pensait devoir automatiser, des outils personnels à moitié utiles, des conversations qu’il ne relira probablement pas. Il ne prétend pas que l’IA produit cet effet chez tout le monde. Il raconte le sien.1

Ce qui change avec les agents est la facilité du démarrage.

Avant, une idée de petit logiciel personnel rencontrait vite une résistance : installer le projet, comprendre une API, écrire le premier écran, déboguer. Cette friction éliminait beaucoup d’idées moyennes avant qu’elles deviennent des projets.

Un agent peut enlever une partie de cette friction. C’est formidable pour la bonne idée. Pour les quinze autres, cela fabrique quinze branches supplémentaires à surveiller.

Fitzgerald formule aussi une perte plus subtile. Ses projets personnels servaient auparavant à apprendre et bricoler. En accélérant vers le résultat, il dit avoir parfois sauté précisément la partie qui lui donnait du plaisir : l’apprentissage.1

Le raccourci a donc réussi techniquement et raté son objectif humain.

La productivité peut créer son propre travail

Il décrit une boucle assez familière en 2026 : utiliser des outils capables de rendre le travail plus rapide pour construire des systèmes qui permettent d’utiliser encore davantage ces outils.1

Un agent supervise un autre agent. Un dashboard suit les tâches parallèles. Une mémoire résume les sessions. Une notification rappelle qu’un agent attend une décision. On finit par avoir construit une petite entreprise dont le seul salarié humain passe son temps à faire du management.

Cela ne signifie pas que le parallélisme est mauvais. Sur une migration, une recherche large ou cinq tâches réellement indépendantes, il peut être très utile. Le problème arrive lorsque la capacité disponible devient une raison suffisante pour créer du travail.

La question « est-ce que je peux déléguer ça ? » remplace alors discrètement « est-ce que ça vaut la peine de le faire ? ».

Revenir à une délégation étroite

La partie la plus intéressante du billet est que Fitzgerald ne termine pas en supprimant ses outils.

Il raconte avoir lancé un agent sur un projet professionnel après son retour. Mais la mission est étroite : parcourir codebases, wikis, schémas et conversations, signaler les trous et proposer des pistes. Il fournit le contexte et garde le travail de décision.1

Cette forme d’usage ressemble moins à un employé autonome qu’à une fonction coûteuse appelée au bon moment.

C’est une distinction utile pour concevoir nos propres workflows. Un agent peut être très bon pour absorber une masse de contexte pénible, comparer des fichiers ou préparer des options. Cela ne crée pas automatiquement une raison d’ouvrir une nouvelle initiative.

L’expression « human in the loop » présente souvent l’humain comme le dernier contrôle d’un système largement automatisé. Fitzgerald inverse la formule : l’humain est la boucle, et l’agent n’y entre que ponctuellement.1

C’est moins spectaculaire qu’un terminal avec onze tâches en parallèle. C’est aussi beaucoup plus proche d’une journée qu’on a une chance de terminer.