Vous connaissez le job de payment engineer ? Ce métier n’existait même pas il y a 3 ans et aujourd’hui, les paiements en ligne sont devenus tellement complexes qu’il existe carrément une nouvelle catégorie de développeurs… Et au centre de cette petite révolution, il y a Hyperswitch , un projet open source qui est en train de servir de base à toute une génération de spécialistes des paiements.

Sorti en 2022, Hyperswitch est une plateforme d’orchestration de paiements écrite en Rust. Le pitch marketing vous dira que c’est le “Linux des paiements”, un outil modulaire, flexible, open source, mais dans les faits, ça permet surtout de connecter votre boutique en ligne à +50 processeurs de paiement différents via une seule API… Stripe, Adyen, PayPal, tout ce que vous voulez.

Le projet est développé par Juspay, une boîte indienne qui gère déjà les paiements de 400 entreprises et traite 175 millions de transactions par jour et quand ils ont décidé d’open-sourcer leur infrastructure, ils ont vraiment tapé dans le mille ! Rien que le dépôt GitHub affiche maintenant plus de 36 000 étoiles, ce qui est assez dingue pour un outil d’infrastructure B2B.

Et cela arrive au bon moment parce que les paiements en ligne sont devenus un cauchemar technique. Entre les différents processeurs, les méthodes de paiement locales (UPI en Inde, WeChat Pay en Chine, Bancontact en Belgique), les réglementations qui changent, les taux d’autorisation qui varient selon les pays, les frais cachés qui s’accumulent et les webhooks qui plantent au pire moment, il faut vraiment être un spécialiste pour s’y retrouver.

C’est un peu ce qui s’est passé avec le terme DevOps il y a 10 ans. J’sais pas si vous vous souvenez, mais au début c’était juste un buzzword. Puis Docker et Kubernetes sont arrivés, la complexité a explosé, et boom, aujourd’hui tout le monde cherche des ingés DevOps. Même délire avec les “data engineers” quand les boîtes ont commencé à avoir des pétaoctets de données à gérer.

Hé bien les paiements suivent la même trajectoire. Vous ne pouvez plus juste intégrer Stripe et oublier le problème. Si vous faites du volume, vous devez optimiser vos coûts (car les frais peuvent varier de 1 à 3% selon le processeur), améliorer vos taux d’autorisation (parfois 5 à 10 points de différence entre processeurs), gérer le retry intelligent quand une carte est refusée, faire de la réconciliation automatique…etc.

Bref, vous avez besoin d’un spécialiste.

Et c’est exactement ce que fait Hyperswitch qui indirectement forme des ingénieurs en paiement, car quand vous passez 6 mois à bidouiller Hyperswitch , à comprendre comment fonctionne le routing intelligent ou la réconciliation automatique, vous devenez au bout d’un moment spécialiste des paiements.

C’est un peu le même coup qu’a fait Red Hat avec Linux, ou HashiCorp avec Terraform. Vous créez une communauté de gens qui connaissent votre outil à fond, et les membres de cette communauté deviennent ensuite vos meilleurs ambassadeurs et des experts d’un domaine qui recrute à tour de bras. Hyperswitch surfe donc sur cette vague en proposant son outil en self hosting pour l’auto-hébergement ou du managé qu’ils gèrent pour vous. Et c’est clairement un business model qui a fait ses preuves.

Bref, si vous êtes développeur et que vous cherchez une niche où vous spécialiser, les paiements c’est visiblement un secteur qui monte. Et comme Hyperswitch est open source, vous pouvez vous former gratuitement en installant leur stack. Au pire, vous aurez appris quelques trucs utiles et au mieux, vous découvrirez un nouveau métier…

Vous gagnez combien avec la pub sur votre site ??

On est d’accord, c’est dérisoire, et pendant ce temps, Google et Facebook se gavent en revendant votre contenu et l’attention de vos lecteurs à leurs clients. Le modèle est cassé, tout le monde le sait , mais personne n’avait de solution viable… enfin, jusqu’à maintenant.

Matthew Prince, CEO de Cloudflare, vient en effet d’annoncer le lancement du Net Dollar , un stablecoin adossé au dollar américain conçu pour les micropaiements instantanés. Son objectif c’est donc de tuer le modèle publicitaire et le remplacer par du pay-per-use généralisé. Comme ça, terminé le “gratuit financé par la pub”, et bonjour le web à 0,01 euro l’article.

1 Net Dollar = 1 dollar US, puisque c’est un stablecoin adossé au dollar. Il n’y a donc pas la volatilité de Bitcoin et pas de spéculation. C’est vraiment fait pour les transactions, pas l’investissement.

Ainsi, chaque fois qu’un agent IA accède à votre contenu, il paie automatiquement quelques centimes de manière instantanée et cela peu importe où vous vous trouvez… Par exemple, vous êtes en France, un agent IA lit votre article au Japon, et hop vous recevez 0,01 dollar dans la seconde.

On évite ainsi les virements qui mettent du temps, les commissions abusives (coucou Paypal), les seuils minimums avant de prendre le pognon et si ça nous amuse, on peut même facturer 0,0001 dollar par requête API ce qui ne serait pas exemple pas possible avec Visa qui de toute façon prend 0,30 dollars de frais fixes. Là avec Net Dollar, on va pouvoir descendre à des fractions de centimes…

Par exemple, si je me tape dans le mois 50 000 agents IA qui viennent lire un de mes articles, et que je leur facture 0,01 euro par lecture, ça me fait 500 euros dans la poche. Et pour les dev, c’est pareil. Vous pouvez proposer une API gratuitement sans crouler sous les requêtes abusives. Là vous enclenchez un micro-paiement à 0,0001 dollar par requête, comme ça, chacun peut payer à la hauteur de sa consommation. Même chose pour les photographes ou les graphistes, quand une IA utilisera votre photo pour illustrer une de ces réponses….etc.

Bref, c’est plutôt cool pour les créateurs.

Maintenant reste à savoir qui va vraiment payer car ce n’est pas vraiment très clair ? Est ce uniquement les IA de OpenAI, Anthropic, Google qui vont passer à la caisse ? Ou est ce qu’à terme, les humains vont devoir créditer leur navigateur pour pouvoir surfer sur les sites web ? Honnêtement, je n’en sais rien mais si on tombe dans un monde où chaque site exige quelques centimes, je pense que chacun va y réfléchir à deux fois avant de cliquer sur un lien.

Et comme on est sur de la blockchain privée, je vous laisse imaginer le flot de données que ça va apporter à Cloudflare. Ils sauront exactement quel article vous avez lu, ou quel API vous avez utilisé. C’est pas forcement très cool.

Bref, je ne sais pas si le Net Dollar va révolutionner le web, finir de l’achever ou terminer comme toutes ces initiatives qui n’ont jamais décollé, mais à un moment, faudrait qu’on se pose la question de savoir si on préfère se farcir des bannières de pub ou payer 1 centime pour lire un article…

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Je pense qu’on est tous d’accord… vieillir c’est inévitable.

Hé bien visiblement, l’Académie Chinoise des Sciences n’était pas d’accord et ils viennent de le prouver avec des singes. Oui, de vrais singes, et pas des modèles informatiques ou des cultures de cellules dans des boîtes de Petri. Leurs macaques crabiers ont rajeuni pour de vrai !

Pour parvenir à ce résultat, ils ont bidouillé des cellules souches humaines afin de les rendre résistantes à la sénescence. La sénescence, c’est quand vos cellules arrêtent de se diviser et se mettent en mode zombie. Elles ne sont pas mortes, mais elles foutent le bordel en balançant des molécules inflammatoires partout. En gros, elles font vieillir tout le reste.

Les chercheurs ont donc pris le gène FoxO3 , un des rares gènes associés à la longévité qui marche vraiment chez tous les organismes tels que les vers, les mouches, les souris et les humains. Et si vous avez la bonne version de ce gène, vous avez 1,9 fois plus de chances de vivre au-delà de 95 ans. Du coup, ils ont introduit deux petites mutations dans ce gène, et hop, nous voilà avec des cellules souches qui résistent au vieillissement.

Ils ont donc testé ça sur des macaques crabiers âgés de 19 à 23 ans. À l’échelle humaine, c’est comme des gens de 60 à 70 ans. Ainsi, durant 44 semaines, soit environ 3 ans en équivalent humain, ils ont injecté ces cellules toutes les deux semaines et le résultat est assez dingue.

Les singes traités ont retrouvé la mémoire, leur cerveau a arrêté de rétrécir, et leurs os se sont reminéralisés. Toutes analyses ont ainsi montré que plus de 50% des 61 types de tissus analysés ont rajeuni. Le système reproductif, la peau, les poumons, les muscles, l’hippocampe. Tout a pris un coup de jeune !!

Le plus impressionnant, c’est que les horloges épigénétiques, ces outils de machine learning qui analysent l’ADN pour déterminer votre âge biologique, ont estimé que les neurones immatures avaient rajeuni de 6 à 7 ans. Et les ovocytes de 5 ans. Pas mal pour 44 semaines de traitement.

Pour bien capter comment ça fonctionne, il faut comprendre que FoxO3, c’est un peu le chef d’orchestre de la résistance au stress cellulaire. Il active des gènes qui protègent vos télomères, ces petits capuchons au bout de vos chromosomes qui raccourcissent à chaque division cellulaire et il booste aussi la télomérase, l’enzyme qui rallonge les télomères. Chez les porteurs de la variante longévité de FoxO3 , on voit donc émerger une protection contre le raccourcissement des télomères et des niveaux plus élevés de télomérase.

En plus, FoxO3 gère le stress oxydatif. Vous ne le savez peut-être pas, mais vos cellules produisent des radicaux libres quand elles respirent, et ces trucs endommagent tout ! FoxO3 active donc des antioxydants pour faire le ménage. Il joue aussi un rôle dans l’autophagie, ce processus où vos cellules recyclent leurs composants défectueux. Bref, c’est un gène qui fait plein de trucs utiles pour pas vieillir trop vite.

Cette année, d’autres équipes ont aussi trouvé des cocktails chimiques qui inversent l’âge des cellules en moins d’une semaine, sans toucher à l’ADN. Et une autre étude a utilisé le microARN miR-302b pour réactiver des cellules sénescentes et leur faire retrouver leur fonction . Chez les souris, ça a augmenté la durée de vie médiane de 892 à 1029 jours.

38% de réduction du risque de mort, c’est pas rien.

Bon, évidemment, tout ça c’est en labo mais les chercheurs chinois rapportent qu’il n’y a eu aucun effet secondaire grave chez les singes, et les cellules modifiées semblent même avoir des propriétés suppressives de tumeurs. Mais bon, concernant les effets à long terme, on ne les connaît pas encore. Et passer des singes aux humains, c’est jamais aussi simple qu’on voudrait…

À noter que ce type de recherche ouvre aussi des perspectives pour traiter les maladies neurodégénératives. Bah oui, si vous pouvez rajeunir les neurones de 6 ans, vous pouvez peut-être ralentir Alzheimer ou Parkinson. Même chose pour l’ostéoporose, les maladies cardiovasculaires, toutes ces saloperies qui viennent avec l’âge.

En attendant, les sénolytiques, ces médicaments qui éliminent les cellules sénescentes, sont déjà en essais cliniques pour des maladies comme la fibrose pulmonaire et l’arthrose. Les inhibiteurs de SASP , qui ciblent les signaux inflammatoires des cellules zombies, sont aussi en court de test pour Alzheimer et le cancer. Bref, on commence à avoir plusieurs approches qui marchent.

Voilà, donc si vous vous demandiez si on pouvait vraiment inverser le vieillissement, bah la réponse est oui, apparemment on peut. Maintenant reste à voir si ça marche aussi bien chez les humains et surtout combien ça va coûter. Parce que bon, se faire injecter des cellules souches génétiquement modifiées toutes les deux semaines pendant des années, ça risque de ne pas être donné…

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Vous vous souvenez quand ChatGPT est sorti fin 2022 ? La panique dans les open spaces, les titres clickbait sur la fin du travail tel qu’on le connaît, votre vieux cousin qui vous expliquait pépouse que dans 6 mois tous les devs seraient au chômage ?

Bon ben voilà, Yale vient de publier une étude qui remet les pendules à l’heure . Et je vous spoile un peu : 33 mois après le lancement de ChatGPT, le marché du travail n’a toujours pas implosé.

Cette étude a pris le temps d’analyser les données au lieu de surfer sur la panique ambiante et Martha Gimbel et son équipe du Budget Lab de Yale ont ainsi passé au crible l’évolution de l’emploi américain depuis novembre 2022, et leurs conclusions sont plutôt rassurantes. Enfin, rassurantes dans un sens. Parce que si vous êtes un jeune diplômé en début de carrière, l’histoire est un poil différente. Mais j’y reviens après.

L’idée de départ de l’étude est assez simple. On a vécu des bouleversements technologiques majeurs par le passé tels que l’arrivée des ordinateurs au bureau dans les années 80, l’explosion d’Internet à la fin des années 90. Et à chaque fois, c’est la même apocalypse annoncée, la même angoisse collective… Du coup, les chercheurs se sont demandé : est-ce que cette fois c’est vraiment différent ? Est-ce que l’IA générative change le marché du travail plus vite que les révolutions technologiques précédentes ?

Pour répondre à ça, nos petits chercheurs ont utilisé un truc qu’ils appellent l’indice de dissimilarité. En gros, ça mesure à quel point la répartition des métiers dans l’économie change au fil du temps. Par exemple si 7% de travailleurs en 2002 devaient changer d’occupation pour retrouver la même répartition qu’en 1996, l’indice est de 7 points de pourcentage. C’est une façon de quantifier le bordel causé par une nouvelle technologie.

Et alors, résultat des courses ?

Et bien le marché du travail américain change effectivement un peu plus vite depuis ChatGPT qu’il ne changeait pendant les périodes de comparaison, mais vraiment pas de beaucoup. On parle d’environ 1 point de pourcentage de différence par rapport à l’époque de l’adoption d’Internet. Si vous regardez les graphiques, les courbes sont presque superposées donc vraiment de quoi déclencher l’état d’urgence.

Et quand les chercheurs y ont regardé de plus près, ils se rendu compte que cette accélération avait même commencé avant la sortie de ChatGPT. En fait, dès 2021, la répartition des métiers changeait déjà à ce rythme-là, donc attribuer ces changements à l’IA générative, c’est un peu hasardeux. C’était peut-être juste la reprise post-COVID, le télétravail qui a tout boulversé, ou une combinaison de facteurs qu’on ne comprend pas encore bien.

Les chercheurs ont aussi regardé secteur par secteur pour voir si certaines industries se faisaient plus défoncer que d’autres. Logiquement, si l’IA tape fort, ça devrait se voir dans les secteurs les plus exposés : l’information (journalisme, data processing), la finance, les services aux entreprises. Effectivement, ces secteurs ont connu des changements plus marqués que la moyenne.

Rien que le secteur de l’information (auquel j’appartiens) a vu son mix d’emplois pas mal bousculé mais quand on remonte dans le temps, on se rend compte que ce secteur en particulier a toujours été volatil. Ses emplois changent constamment, depuis bien avant l’IA générative car c’est un secteur qui se transforme en permanence. Maintenant, difficile de dire si l’IA accélère vraiment la tendance ou si c’est comme d’hab…

Et histoire de mettre encore un peu plus les choses en perspective, Jed Kolko de la Harvard Business Review a démontré que les changements actuels du marché du travail sont ridiculement faibles comparés à ce qu’on a connu dans les années 40 et 50. À l’époque, les bouleversements liés à la guerre et à la reconstruction faisaient bouger les lignes à une vitesse hallucinante mais aujourd’hui, on est sur une petite brise tranquille en comparaison.

Après il y a quand même un truc qui fait peur dans cette étude. Car même si globalement le marché du travail tient le coup, il y a une catégorie de travailleurs qui morfle… Ce sont les jeunes diplômés en début de carrière . Erik Brynjolfsson, un économiste de Stanford et spécialiste de l’IA, a publié en août dernier une étude complémentaire qui fait vraiment froid dans le dos.

En analysant les données de paie d’ADP (le plus gros fournisseur de logiciels de paie aux États-Unis), il a découvert que l’emploi des jeunes travailleurs (22-25 ans) dans les métiers les plus exposés à l’IA a chuté de 6% depuis fin 2022, pendant que l’emploi des travailleurs plus âgés dans les mêmes métiers augmentait de 6 à 9%.

C’est énorme comme écart… Ça représente une baisse relative de 13% pour les débutants par rapport aux seniors. Et dans certains secteurs comme le dev logiciel et le service client, la chute est encore plus brutale. C’est environ 20% de baisse pour les juniors entre fin 2022 et juillet 2025, alors que les seniors voyaient leur emploi progresser.

Brynjolfsson explique pourquoi les jeunes sont plus touchés, et c’est plutôt logique quand on y pense. En fait, les grands modèles de langage comme ChatGPT sont entraînés sur des livres, des articles, du contenu trouvé sur Internet. C’est exactement le genre de connaissances théoriques qu’on acquiert à l’université avant d’entrer sur le marché du travail, du coup, il y a un gros chevauchement entre ce que savent les LLM et ce que savent les jeunes diplômés tout frais démoulus de la fac.

Alors que les travailleurs expérimentés, eux, ont autre chose à offrir. Des années de pratique, des soft skills, une compréhension fine des dynamiques d’entreprise, un réseau professionnel…etc. Bref, des trucs qu’un LLM ne peut pas (encore) reproduire (mais votre tour viendra aussi, soyez en certains).

Résultat, les entreprises gardent ou embauchent des seniors et utilisent l’IA pour combler le gap qui était traditionnellement comblé par des juniors.

Par contre, dans les métiers où l’IA vient juste assister les travailleurs sans les remplacer, on ne voit pas cette différence entre les jeunes et les vieux.

Les chercheurs de Yale n’ont donc trouvé aucune corrélation entre l’exposition à l’IA (données OpenAI/Anthropic) et les changements d’emploi. Les métiers très exposés ne perdent pas plus d’emplois que les autres.

Il y a également une autre étude intéressante qui est sortie récemment. OpenAI a analysé 1,5 million de conversations de ses 700 millions d’utilisateurs actifs par semaine et en juin 2024, 47% des échanges concernaient le travail. Un an plus tard, ce chiffre est tombé à 27% ce qui fait que 73% de l’usage de ChatGPT est personnel, et pas professionnel.

Alors peut-être que l’IA générative trouve plus facilement sa place dans nos vies perso (aide aux devoirs, recettes de cuisine, conseils de voyage) que dans le monde du travail où les process sont plus complexes, les enjeux de sécurité plus importants, et l’intégration plus difficile, je ne sais pas… Ou peut-être que les entreprises sont juste plus lentes à l’adopter. C’est difficile à dire.

Mais bon, maintenant on sait que pour le moment, ça ne sert à rien de paniquer car les métiers changent, oui, mais pas plus vite que lors des précédentes révolutions technologiques. Et surtout, les changements qu’on observe ont commencé avant même ChatGPT, donc difficile de tout mettre sur le dos de l’IA.

Par contre, si vous êtes un étudiant qui s’apprête à entrer sur le marché du travail, vous devez être conscient que la compétition est plus rude qu’avant car l’IA ne vole peut-être pas tous les jobs, mais elle semble voler des points d’entrée traditionnels dans certains métiers.

Quoiqu’il en soit, les chercheurs de Yale prévoient de mettre à jour leur analyse régulièrement pour suivre l’évolution car une photo à un instant T ne suffit pas pour prédire le futur, et les effets pourraient s’accélérer. Ou pas. On verra bien…

En attendant, voici mes quelques conseils à deux balles… Si vous êtes en début de carrière, ne misez pas tout uniquement sur vos connaissances théoriques. Développez des compétences pratiques, construisez un portfolio de projets concrets, apprenez à bosser en équipe, améliorez votre communication (les fameux soft skills). Bref, lancez vous dans tout ce qui vous différencie d’un LLM. Et paradoxalement, apprendre à bien utiliser l’IA pourrait aussi être un énorma plus. Si tout le monde a accès à ChatGPT mais que vous savez l’utiliser mieux que les autres, ça peut faire la différence !

Et si vous êtes une entreprise, peut-être qu’il faut réfléchir à deux fois avant de shooter tous les postes juniors. Car oui, l’IA peut faire certaines tâches de base et vous faire économiser du temps et du pognon, mais former des petits jeunes c’est aussi investir dans votre pipeline de futurs seniors. Hé ouais…

Parce que si demain, tout le monde arrête d’embaucher des débutants, dans 10 ans, il n’y aura plus d’experts…

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