Tony Stoyanov, directeur technique d’EliseAI, proclame dans VentureBeat la victoire du généraliste sur le spécialiste (1). L’IA évolue si vite, explique-t-il, que les technologies arrivent à maturité en moins d’un an : mieux vaut désormais des travailleurs adaptables que des experts enfermés dans leur domaine. Par exemple, dans son entreprise, les développeurs front-end font du back-end, les ingénieurs sans expérience créent des interfaces utilisateur (2). McKinsey prophétise donc que 30% des heures de travail américaines pourraient être automatisées d’ici 2030, contraignant 12 millions de travailleurs à changer de métier. Stoyanov y voit une libération : responsabilité, raisonnement par premiers principes, adaptabilité. David Epstein et son éloge de la « Range » viennent habiller ce programme d’un vernis intellectuel : la synthèse plutôt que l’expertise, la largeur plutôt que la profondeur.
Le fantasme de tout patron capitaliste : un travailleur polyvalent, corvéable, capable de pivoter sans cesse et de se réinventer au rythme des exigences du capital et des cycles d’innovation.
Ce que Stoyanov célèbre n’est pas l’émergence d’un travailleur émancipé mais l’aboutissement d’un processus de prolétarisation cognitive. Le développeur front-end qui « se tourne vers le back-end » ne gagne pas une compétence : il perd son monopole sur l’ancienne et devient substituable à moindre coût. L’IA n’abaisse pas les barrières techniques, elle abaisse les barrières salariales : pourquoi payer un spécialiste quand un généraliste assisté produit 70 % du résultat pour 40 % du salaire ? L’adaptabilité n’est pas une vertu mais une contrainte, celle d’accepter la dévalorisation permanente de son travail.
Dans ce contexte, la « responsabilité » du travailleur — nouveau mantra patronal ? — signifie : assume seul l’obsolescence programmée de tes compétences. Le « raisonnement par premiers principes » signifie : réinvente ta pratique à chaque projet sans t’appuyer sur une expertise collective stabilisée. L’« adaptabilité » ? accepte la rotation perpétuelle sans revendication de formation ni de reconnaissance salariale. Le généraliste n’est pas le travailleur de demain mais le travailleur liquide d’aujourd’hui, celui qui accepte la précarité comme horizon indépassable.
Ce que McKinsey décrit comme une « prédiction » est en réalité un programme politique : la destruction des corps de métiers, des conventions collectives, de tout ce qui permettait aux travailleurs de s’organiser autour d’une identité professionnelle stable.
L’intérêt des travailleurs est de nature contraire. Rappel des bases : refuser la fausse alternative entre hyperspécialisation taylorienne et polyvalence atomisée : ce qu’il faut défendre, c’est l’expertise collective et transmissible, des corpus de savoirs non réductibles à des prompts | défendre le temps long de l’apprentissage contre le « moins d’un an » de Stoyanov et affirmer que certaines compétences exigent des années de maturation et que leur valeur réside précisément dans cette temporalité | organiser la reconversion collectivement plutôt que de la subir individuellement : formations payées, maintien du salaire, reconnaissance des nouvelles compétences | transformer la flexibilité imposée en droit à la mobilité choisie | documenter & socialiser les savoirs menacés dans des archives techniques vivantes, des wikis collectifs, des formations peer-to-peer qui résistent à la capture algorithmique…
Le discours du généraliste adaptable ne décrit pas une évolution technique mais naturalise comme horizon indépassable ce qui est en réalité un rapport de force. La véritable question n’est donc pas spécialiste ou généraliste, mais qui contrôle l’évolution des compétences.
Tant que ce sont les impératifs de la prédation capitaliste qui dictent quelles technologies « arrivent à maturité en moins d’un an », toute résistance organisée se heurte à la logique même du capital : celle qui transforme tout savoir stabilisé en rente à détruire, toute compétence collective en rigidité à flexibiliser.
Quand la logique financiarisée l’emporte : crise permanente et prolétarisation cognitive
Ce que Stoyanov fantasme, c’est la liquidation méthodique de ce sur quoi le capitalisme industriel a jusqu’ici bâti sa domination : la spécialisation du travail. Depuis Adam Smith (3), le capitalisme fragmente le processus productif en tâches ultra-spécialisées pour maximiser la productivité, créant des corps de métiers, des qualifications reconnues, des conventions collectives. Cette spécialisation exploitait l’expertise en la fragmentant, mais la reconnaissait comme valeur parce qu’elle générait de la plus-value. Le stoyanovisme détruit ce compromis : il ne fragmente plus le travail mais le dissout dans une polyvalence forcée sous IA où chacun doit pouvoir tout faire sans maîtriser vraiment rien (4). Mais contradiction : en automatisant les savoir-faire spécialisés pour abaisser les coûts salariaux, l’entreprise ne gagne-t-elle pas en flexibilité à court terme ce qu’elle perd en mémoire organisationnelle, en capacité d’innovation réelle, en possibilité de planification au-delà du cycle trimestriel ?
Le stoyanovisme est l’horizon du capital-risque généralisé, celui où l’extraction de valeur prime sur la création de valeur, où la revente spéculative remplace la consolidation industrielle.
Ce faisant, il radicalise les contradictions que Marx avait déjà identifiées : impossible d’accumuler durablement sur des fondations que l’on détruit à mesure qu’on les pose, mais cette fois à une vitesse et avec une intensité qui rendent la crise non plus cyclique mais permanente.
Notes
(1) Déjà, en 2024, son article « Why generalists, not specialists, are the future of AI-driven engineering » (VentureBeat, 2024) avait nourri le débat tech sur l’évolution des compétences…
(2) Le “front-end” désigne la partie visible d’une application (interfaces, design, interaction utilisateur), le “back-end” sa partie invisible (serveurs, bases de données, logique métier). Traditionnellement, ces spécialisations nécessitaient des compétences distinctes et plusieurs années d’apprentissage. Stoyanov célèbre leur fusion grâce à l’IA comme preuve de flexibilité, là où elle signale surtout la déqualification des 2 domaines…
(3) Dans Richesse des Nations (1776), Smith théorise la division du travail comme moteur de productivité (exemple de l’épingle). Il constate que la spécialisation fragmente le travail mais reconnaît implicitement qu’elle crée aussi des savoir-faire distincts…
(4) La spécialisation taylorienne était déjà une forme de prolétarisation cognitive : fragmenter le travail pour que l’ouvrier ne comprenne plus le processus global, ne maîtrise qu’un geste répétitif et perde toute vue d’ensemble. Mais cette réification conservait jusqu’ici une limite : en assignant le travailleur à une tâche ultra-spécialisée, le taylorisme créait malgré lui un savoir exclusif, fût-il minuscule, qui différenciait partiellement sa force de travail et lui donnait un minimum de pouvoir de négociation. Le stoyanovisme franchit ce seuil : il achève le processus de réification en supprimant même cette micro-expertise résiduelle. Le travailleur polyvalent assisté par IA ne possède plus aucun savoir qu’il soit seul à maîtriser, aucune compétence qui différencie sa force de travail de celle d’un autre travailleur équipé du même outil algorithmique. En somme, la prolétarisation cognitive atteint sa forme terminale : non seulement le travailleur ne comprend plus le processus global, mais il ne détient même plus de fragment de savoir sur lequel appuyer une quelconque résistance. Sa force de travail devient parfaitement indifférenciée, donc parfaitement substituable, réalisant enfin pleinement l’abstraction marchande dont la classe capitaliste rêve depuis toujours mais que les résistances matérielles du savoir-faire avaient jusqu’ici partiellement entravée…
Laisser un commentaire