En générant du code à partir de multiples sources des logiciels libres, le vibe coding détourne en même temps nombre d’utilisateurs des personnes qui ont créé ces logiciels. Les financements, les rapports de bugs et les discussions s’amenuisent en parallèle à la destruction des communautés d’utilisateurs, constatent des chercheurs en économie.

« Dans le modèle commercial traditionnel [de l’open source], où les revenus des développeurs dépendent entièrement de l’engagement direct des utilisateurs, l’écosystème open source ne peut survivre à l’adoption généralisée de l’IA », affirment quatre chercheurs en économie.

Dans une étude mise en ligne sur la plateforme de preprint arXiv et non relue par leurs pairs, Miklós Koren, Gábor Békés, Julian Hinz et Aaron Lohmann, constatent que l’arrivée du vibe coding sur le marché du logiciel a eu des conséquences importantes sur les logiciels libres.

Les deux premiers sont chercheurs en économie à l’Université de Centre Europe (située à Budapest, cofondée et financée par George Soros). Julian Hinz est pour sa part à l’université allemande de Bielefeld et comme Aaron Lohmann, il travaille aussi pour le think tank allemand Kiel Institute.

En suivant le déclin de Stack Overflow ?

Les plateformes de discussions autour du code sur lesquelles les IA génératives ont aussi été entrainées, ont été touchées avant, à l’image de Stack Overflow. Si les volte-face de Stack Overflow à propos de l’IA ont sans doute eu des effets, en 2024, des chercheurs montraient les liens entre l’arrivée massive des LLM dans les outils de développement et la baisse de partage de connaissance sur la plateforme.

• Stack Overflow se cherche un nouveau look pour une nouvelle vie

Pour illustrer un effet similaire sur les projets open-source, ces quatre chercheurs citent un message récent d’Adam Wathan, responsable de l’entreprise Tailwind Labs qui édite le projet Tailwindcss. Ce dernier explique que son entreprise a licencié 75 % de son équipe en raison de « l’impact brutal » de l’IA.

« Le trafic vers notre documentation a baissé d’environ 40 % depuis début 2023, malgré la popularité croissante de Tailwind », explique-t-il suite à une pull request qui demandait l’ajout d’une fonctionnalité permettant l’optimisation de l’utilisation de cette documentation par les modèles de langage. « Cette documentation est le seul moyen pour les gens de découvrir nos produits commerciaux, et sans clients, nous ne pouvons pas nous permettre de maintenir le framework ».

La monétisation sur la découverte du projet menacée

Les économistes expliquent dans leur étude que tous les projets open-source qui veulent monétiser leur logiciel ne s’appuient pas sur la même stratégie : « Une grande partie des activités monétisées liées aux logiciels libres concerne les services aux entreprises : le segment des grandes entreprises représentait plus de 69,0 % du marché des services open source en 2022 ».

Mais ils ajoutent qu’ « en revanche, une grande partie de l’utilisation des logiciels libres concerne la production en petites équipes et individuelle, où l’adoption peut être élevée, mais où la monétisation repose sur la découverte par le biais des canaux communautaires plutôt que sur des achats formels ». Et ce sont notamment ces projets, comme Tailwind, qui selon eux se trouvent menacés par le vibe coding.

Un détournement des utilisateurs par l’IA

Dans cet article, les économistes modélisent mathématiquement cet écosystème de l’open source reliant l’adoption des logiciels par les utilisateurs aux gains des développeurs. Puis ils ajoutent à leur modélisation l’arrivée du vibe coding. Ils regardent ensuite comment le marché évolue au sein de cette modélisation, et si les développeurs ne monétisent leur travail que via l’engagement direct et non via des alternatives s’appuyant sur l’IA (par exemple en faisant payer l’accès à des API), des dons ou autres.

De cette modélisation, les quatre chercheurs concluent qu’ avec le vibe coding, « les utilisateurs peuvent adopter plus facilement les paquets, et les développeurs peuvent s’appuyer plus efficacement sur le code existant » et la productivité augmente.

Mais « le canal de détournement de la demande fait passer les utilisateurs d’une interaction directe (lecture de la documentation, dépôt de rapports de bogues, collaboration avec les responsables de la maintenance) à une utilisation médiatisée par l’IA ». Dans les modèles commerciaux open source traditionnels basés sur la visibilité et l’engagement, ce détournement érode la base de revenus qui soutient la contribution.

Un changement de modèle économique plutôt qu’un ralentissement de l’adoption de l’IA ?

Dans leurs remarques, ces quatre chercheurs se positionnent contre un ralentissement de l’adoption de l’IA, car « les avantages sont trop importants et la technologie trop utile », mais ils plaident plutôt pour une adaptation des modèles économiques des petites entreprises d’open-source qui ne s’appuient actuellement que sur les interactions directes. Transferts directs, modes de monétisation alternatifs mais aussi et surtout « la redistribution au niveau des plateformes » sous forme de « Spotify de l’open source », seraient, selon eux, des solutions viables.

Encore faut-il, pour cette dernière solution évoquée, que la communauté de l’open-source accepte de lier directement une grande partie de ses revenus à un ou des acteurs centraux qui dirigeraient ces plateformes.