Charbon & Wafer

Ces dernières années, plusieurs agences tech du Nord ont traversé de sérieuses difficultés. Les Fabricants, eux, ont continué leur activité et repris une partie de celle d'IKOMOBI.

Pourquoi leur modèle tient-il ?

Je suis allé poser la question à Ben et Alexis. Mais ils sont aussi venus défendre une conviction : le métier de développeur peut retrouver de l'intérêt en remettant le client et ses problèmes au centre du travail.

Chez eux, le développeur n'est pas simplement celui qui mange des tickets Jira et produit des lignes de code. Il doit comprendre un métier, interroger les besoins, tester les hypothèses et parfois décider que la bonne solution n'est pas de développer un logiciel.

Et cette manière de travailler existait bien avant l'arrivée de l'IA générative.

Alors j'ai sorti l'octogone.

Huit angles pour mettre leur conviction à l'épreuve : la valeur économique du code, le coût des agents, l'avenir des juniors, la transmission des compétences, la documentation générée, les code reviews et la place de celles et ceux qui aiment encore écrire du code.

On découvre une organisation construite autour de la coopération, du partage des connaissances et du contact avec les utilisateurs.

Mais aussi des questions qui restent ouvertes : comment former les seniors de demain ? Qui bénéficie vraiment des gains de productivité de l'IA ? Et que deviennent les développeurs dont la passion est précisément d'écrire du code ?

Ben et Alexis ne prétendent pas avoir trouvé la réponse universelle. Ils apportent leur réponse, forgée dans leur manière de travailler.

Et je crois que c'est exactement ce qu'il nous faut pour continuer à explorer ce métier.

Les invités : Ben, CTO, et Alexis, Lead Developer chez Les Fabricants.

Pour aller plus loin :

Les Fabricants — https://www.lesfabricants.io/

Dans Charbon & Wafer : « Ce métier est devenu chiant » et « Personne ne monte dans un avion piloté par Claude ».

FISSURE, c'est le format de confrontation d'idées de Charbon & Wafer. Une thèse, des contre-arguments et la possibilité de changer d'avis.

Une production Saleté Sincère, présentée par Damien Cavaillès.

Je paie 200 euros par mois pour Codex et 1 200 euros par an pour un serveur. Et maintenant, un SaaS à vingt balles par mois, je trouve ça cher.

Alors, pour envoyer mes vidéos et mes photos à mes clients, j’ai construit une station spatiale : le Colossus Sincère.

Dans cette capsule, je raconte pourquoi je voulais quitter WeTransfer, mes essais décevants avec ProjectSend et comment un agent a codé mon outil pendant la nuit. La première recette ? Sur mon iPhone, via Tailscale, en sortant du TGV.

Depuis, Colossus gère mes livraisons, détecte les paires RAW/JPEG et prépare les ZIP. Un outil fait pour mon boulot, sans ambition d’en faire un SaaS pour le monde entier. Avec les trucs qui marchent, ceux qui coincent et la question qui reste : est-ce que je gagne vraiment du temps ?

Je teste aussi un format plus court dans Charbon & Wafer pour raconter ces explorations entre deux épisodes longs. Dites-moi si ça vous plaît et ce que vous auriez fait autrement.

OCCT, c’est le logiciel qui pousse les processeurs et les cartes graphiques jusqu’à leurs limites pour vérifier qu’ils tiendront vraiment.

Derrière cet outil bien connu des geeks, il y a Adrien Mercier. Il l’a créé lorsqu’il était étudiant et l’a développé le soir pendant dix-sept ans avant de fonder OCBase. Aujourd’hui, une équipe de huit personnes travaille depuis Douai et Taïwan avec des acteurs comme Intel, AMD ou la NASA.

Adrien raconte le million de téléchargements de la première année, le passage du projet étudiant à l’entreprise, puis le Computex de Taipei qui a tout fait basculer. Il parle aussi d’un Threadripper reçu après une rencontre improbable, de cartes graphiques qu’on peut faire chanter, de logiciel gratuit, d’enshittification et de processeurs testés avant même leur sortie.

On termine sur la communauté qui a façonné OCCT, le build in public et les limites de l’IA lorsqu’elle s’attaque au code système.

Charbon est le format de Pas de charbon, pas de wafer consacré aux récits de travail.

Ressources

OCCT : https://www.ocbase.com/

Télécharger OCCT : https://www.ocbase.com/download

Adrien Mercier : https://fr.linkedin.com/in/adrien-mercier-159560195

La démonstration des cartes graphiques qui chantent : https://www.ocbase.com/misc/coil.whine.mp4

Présentation d’OCCT : https://www.youtube.com/watch?v=NbS62cjn6wc

L’enshittification, par Cory Doctorow : https://pluralistic.net/2022/11/28/enshittification/

« Le sachiez-vous : OCCT est français » : https://hardwareand.co/actualites/breves/le-sachiez-vous-occt-est-francais

Entretien, réalisation et montage : Damien Cavaillès.

🖤 Production Saleté Sincère Postez vos commentaires sur https://saletesincere.fr

Une requête ChatGPT consomme plus d’eau qu’une recherche Google.

C’est le genre de phrase qu’on voit passer partout.

Et plus j’ai essayé de vérifier les chiffres, plus ça devenait compliqué : prélèvement, consommation, empreinte… On compare très vite des choses qui n’ont pas le même périmètre.

Mais surtout : Google et ChatGPT ne font pas forcément le même boulot.

Et avec les agents, ça devient encore plus bizarre. Ils ne remplacent pas seulement du travail que je faisais avant. Ils me permettent aussi de faire des trucs que je n’aurais jamais pris le temps de faire.

Donc je me suis posé une autre question :

si demain je n’avais plus que 10 % des tokens que j’utilise aujourd’hui, lesquels est-ce que je garderais ?

Dans ce Wafer, on parle d’eau, de recettes végé, de prise de poste, de Claude Code, de semi-remorque pour aller chercher le pain, d’OpenRouter, de Stripe et de datacenters.

Pas pour décider si « l’IA est écologique ».

Pour essayer de comprendre ce qui mérite vraiment du calcul.

Webinar GEO et tourisme, 8 septembre :

Notes, précisions et bibliographie

Empreinte eau de l’IA. L’estimation citée au début vient de Li, Yang, Islam et Ren. Leur travail projette pour 2027 4,2 à 6,6 milliards de m³ de prélèvements d’eau liés à la demande mondiale d’IA, soit environ la moitié des prélèvements annuels du Royaume-Uni. Il s’agit bien de water withdrawal, pas de toute l’eau effectivement consommée.

Prélèvements britanniques ≠ empreinte eau britannique. Dans l’épisode, je mélange parfois les unités en parlant. Le point important est la différence de périmètre : une étude estime l’empreinte de consommation du Royaume-Uni à 86 milliards de m³/an, dont 74 % à l’extérieur du Royaume-Uni via les chaînes d’approvisionnement. Cette étude est ancienne et sert ici d’ordre de grandeur, pas de mesure 2026.

Les “cinq gouttes” de Gemini. Google estime qu’en mai 2025 le prompt texte médian dans Gemini Apps représentait 0,26 ml d’eau, environ cinq gouttes, et 0,24 Wh. Google précise que ces résultats varient avec les modèles et les usages et qu’ils n’ont pas été vérifiés par un tiers indépendant.

Et ChatGPT ? Je dis dans l’épisode que certaines requêtes ChatGPT peuvent consommer « beaucoup plus ». Il faut nuancer cette formulation : Sam Altman avance de son côté environ 0,34 Wh et 0,000085 gallon d’eau, soit environ 0,32 ml, pour une requête moyenne ChatGPT. Contrairement au travail de Google, cette estimation est publiée sans méthodologie détaillée permettant une comparaison propre. Les deux chiffres ne permettent donc pas de conclure à un ratio universel ChatGPT/Gemini.

Viande et eau. L’ordre de grandeur couramment cité pour le bœuf est d’environ 15 500 litres d’empreinte eau par kg en moyenne mondiale. C’est une empreinte globale intégrant notamment l’alimentation de l’animal, et pas 15 500 litres tirés directement d’un robinet par l’éleveur.

Visioconférence. L’exemple sert surtout à parler de valeur et d’alternative. Une étude publiée en 2021 estimait qu’une heure de streaming ou de visioconférence pouvait représenter 2 à 12 litres d’eau, selon les hypothèses et le service. Ces chiffres sont anciens et le point de comparaison pertinent reste ce que la visioconférence remplace éventuellement, notamment un déplacement.

Stripe et OpenRouter. Stripe a annoncé le 19 août 2026 avoir conclu un accord pour acquérir OpenRouter. L’annonce officielle ne donne pas de prix ; Reuters rapporte, sur la base de ses sources, un montant d’un peu plus de 8 milliards de dollars.

OpenRouter annonce traiter plus de 10 000 milliards de tokens par jour, sur plus de 400 modèles, pour plus de 10 millions de développeurs et d’entreprises. Sa couche de routage permet notamment d’arbitrer selon le prix, le débit, la latence et la disponibilité.

Patrick Collison résume assez directement la logique qui m’intéresse dans cet épisode : les tokens sont devenus une unité économique centrale pour les entreprises qui construisent avec l’IA, et leur potentiel dépend de la bonne utilisation de ressources de calcul rares.

Argon. Petite correction à mon expérience mentale : l’argon n’est en réalité pas un gaz rare au sens de sa disponibilité atmosphérique. Il représente environ 0,94 % de l’atmosphère et en est le troisième gaz le plus abondant. L’image que je cherche dans l’épisode est celle d’une ressource industrielle suffisamment contrainte ou chère pour obliger à arbitrer son utilisation.

OVHcloud et l’extinction incendie. Quand je parle d’OVH et de l’absence d’extinction au gaz, je fais référence au datacenter SBG2 détruit en 2021, dont le rapport des pompiers indiquait l’absence de système automatique d’extinction. Ce n’est plus une généralité valable pour les infrastructures OVHcloud : le SBG5 construit ensuite dispose notamment d’un système d’extinction au gaz certifié APSAD R13.

Groupes électrogènes des datacenters. L’Uptime Institute indiquait en 2023 que la quasi-totalité des systèmes d’alimentation de secours des datacenters reposaient encore sur des groupes diesel, même si d’autres solutions progressent.

Gaz européen. Au moment de l’enregistrement, les stocks européens étaient autour de 62 %, contre 74 % un an auparavant. Cette situation ne s’explique pas uniquement par la baisse des flux russes : prix élevés, géopolitique et tension sur le marché mondial du gaz et du LNG jouent également.

🖤 Production Saleté Sincère

J’ai eu honte d’avoir codé une feature avec Claude.

Pas parce qu’elle était mauvaise.

Mais au moment où j’ai dit “ce n’est pas moi, c’est Claude”, j’ai senti quelque chose bouger.

La confiance venait de se déplacer.

Personne ne monte dans un avion piloté par Claude si personne dans le cockpit ne sait reprendre les commandes.

Dans cet épisode, je réponds à mon épisode précédent, “Ce métier est devenu chiant”, avec une note plus lumineuse pour l’été.

Une récente interview de Kent Beck m’a rappelé une chose simple : le développement logiciel ne consiste pas seulement à produire du code. C’est aussi construire de la compréhension, des liens, des tests, des rituels, et surtout de la confiance.

Claude produit du code très vite.

🖤 Production Saleté Sincère

Le vide ne refroidit pas. Il isole.

Je pensais qu’un datacenter dans l’espace serait plus facile à refroidir.

Après tout, dans l’espace, il fait froid.

Sauf que non.

Le vide ne refroidit pas. C’est même un excellent isolant.

Un datacenter transforme de l’électricité en calcul, puis en chaleur. Sur Terre, on évacue cette chaleur avec de l’air, de l’eau, des échangeurs et des infrastructures. En orbite, il faut surtout rayonner cette chaleur dans le vide.

Dans cet épisode solo, je pars du satellite datacenter AI1 de SpaceX pour parler de thermodynamique, d’orbite basse, de Starlink, de Dyson Sphere, de Halo et d’un sujet beaucoup plus politique : ce qui arrive à un bien commun quand une entreprise privée arrive la première.

Parce que l’espace paraît infini.

L’orbite basse, elle, ne l’est pas.

00:00 - C’est thermodynamiquement stupide

Je reprends mes notes après l’enregistrement pour remettre les bons chiffres et les sources. Parce que forcément, comme je n’ai pas mis mon script par écrit, je ne retrouve pas les bons chiffres quand j’enregistre.

Vous inquiétez pas, ils sont pires.

Reuters indiquait le 11 juin 2026 que SpaceX avait levé 75 milliards de dollars lors de son IPO, au prix de 135 dollars par action, pour une valorisation initiale de 1,77 trillion de dollars.

Quelques jours plus tard, Reuters évoquait une valeur de marché autour de 2,52 trillions de dollars.

Sources :

https://www.reuters.com/legal/transactional/spacex-shares-tumble-post-ipo-frenzy-loses-steam-2026-06-18/

Dans l’épisode, je parle d’un satellite d’environ 250 mètres une fois déployé. Le bon ordre de grandeur public est plutôt :

En vrai, j’avais peur d’un satellite futur avec 30 ou 50 m² de radiateurs.

L’enfer est déjà là : AI1 annonce 110 m² de radiateurs déployables.

Et 110 m², c’est très concret. C’est une bande de 100 mètres de long sur un peu plus d’un mètre de large.

Source :

Pour donner un ordre de grandeur, NVIDIA donne le DGX H100/H200 à 10,2 kW maximum.

Un serveur IA haut de gamme, c’est déjà l’équivalent d’un gros radiateur électrique. Un rack IA moderne peut monter beaucoup plus haut.

Source :

Space.com indiquait qu’au 1er juin 2026, SpaceX avait déployé environ 10 413 satellites Starlink, dont 10 397 opérationnels.

Le suivi de Jonathan McDowell permet de consulter l’historique orbital des satellites Starlink.

Sources :

https://planet4589.org/space/con/star/stats.html

Je dis que SpaceX “met littéralement la Terre à l’ombre” avec un gigawatt de datacenters orbitaux.

On ne va pas vraiment mettre la Terre à l’ombre.

L’image sert à montrer l’absurdité d’échelle et la privatisation du bien commun.

La formulation plus juste serait :

on va pourrir l’orbite basse avec des infrastructures solaires orbitales, des systèmes de refroidissement, des radiateurs impossibles à maintenir, des risques orbitaux et des externalités sur un espace commun déjà très occupé.

On a déjà accepté Starlink.

Est-ce qu’on va accepter ça aussi ?

🖤 Production Saleté Sincère

On construit des data centers IA de plusieurs gigawatts pour transformer de l’électricité en tokens.

La promesse est simple : plus de compute, plus de génération, plus de productivité, plus de croissance. Arthur Mensch en fait un produit en croix. NVIDIA pousse le data center jusque sur le bureau. Anthropic prépare le moment où le token devra devenir une ligne de revenu.

Mais une question reste ouverte : est-ce que ces infrastructures serviront encore le bon problème quand elles seront là ?

Si les World Models déplacent le centre de gravité de l’IA vers la simulation, l’action et la compréhension du monde physique, une partie de la ruée actuelle pourrait ressembler à une archéologie industrielle prématurée.

Dans cet épisode solo de Pas de charbon, pas de wafer, je parle de pyramides électriques, de tokens, de data centers, de valeur ajoutée et de Linus Torvalds. Parce qu’une sortie générée n’est pas encore de la valeur. La valeur commence quand quelqu’un comprend, vérifie, assume et transforme cette sortie en travail réel.

🖤 Production Saleté Sincère

C’est un épisode qui colle pas avec les précédents. J’essaie un nouveau format. Que j’avais pas prévu. J’essaie une bande son que j’avais retenue sur ma première pige, mais pas utilisée ensuite.

C’est un épisode qui réfléchit à comment on réfléchit. Comment on réfléchit avec un LLM ou non. Qui parle des Worlds Models de Yann Lecun et de ce que ça emprunte à la psychologie. Qui réfléchit à la litterature, la science derrière la réfléxion. On parle de dual thinking et de metacognition.

Bref, c’est un épisode que tu peux pas écouter si t’es en train de réfléchir à autre chose. Par contre si t’es en train de conduire, de courrir, ou de pédaler. Et que tu veux que ton cerveau passe la 3e pour rester éveillé, c’est le bon endroit.

Chapitres :

📚 Pour aller plus loin

Si cet épisode vous parle, voici quelques textes et auteurs pour creuser.

Comprendre Système 1 / Système 2

Daniel Kahneman — Thinking, Fast and Slow (2011)

Pourquoi on s’arrête trop tôt

Valerie A. Thompson — Intuition, Reason, and Metacognition (2011)

Pourquoi on sent qu’il y a un problème

Wim De Neys — Conflict Monitoring in Dual Process Theories of Thinking (2012)

Comprendre la confiance et la lucidité

Stephen M. Fleming — Metacognition and Confidence: A Review and Synthesis (2024)

Comprendre la métacognition côté vécu (TCC)

Adrian Wells — Metacognitive Therapy for Anxiety and Depression (2009)

Comprendre les bases de la métacognition

John H. Flavell — Metacognition and Cognitive Monitoring: A New Area of Cognitive-Developmental Inquiry (1979)

Thomas O. Nelson & Louis Narens — Metamemory: A Theoretical Framework and New Findings (1990)

Comprendre les world models (sans fantasmer)

Yann LeCun — A Path Towards Autonomous Machine Intelligence (2022)

🖤 Production Saleté Sincère

Le métier a changé.

À coder sans péril, on triomphe sans gloire.

Au début, c’était excitant le vibecoding.

C’est ça dont on parle dans cet épisode.

🖤 Production Saleté Sincère

Claude ne paiera pas votre dette technique.

Parce que la dette la plus chère n’est déjà plus dans le code.

On peut régénérer du legacy.

Mais ça ne change rien à ce qui bloque vraiment.

La dette s’est déplacée.

Elle est dans le métier qu’on n’a jamais vraiment formalisé.

Pendant que le coût du code baisse,

Et pendant qu’on parle d’IA comme d’un sujet logiciel,

énergie, eau, infrastructure, géopolitique.

Le Cloud n’est pas abstrait.

Alors si certaines dettes deviennent moins chères à rembourser…

où est passée la vraie dette ?

🖤 Production Saleté Sincère