Certains moments sont particulièrement agréables.

Ce n’est pas en regardant une conférence de presse, ni en regardant une vidéo de démonstration.

C’est un après-midi où, en traitant du travail, en marquant des données, en laissant tourner un programme, vous vous rendez soudain compte — le lag a disparu, les processus agaçants aussi, tout fonctionne de manière étonnamment fluide.

Ce sentiment, c’est comme attendre un système comme Kite.

L’ambition de Kite ne consiste pas à rendre l’IA plus bruyante, plus flashy, plus protagoniste. Au contraire. Il veut rendre l’IA plus « capable », mais cette capacité doit être particulièrement concrète. Pas celle qui se contente de crier des slogans, mais celle dont on se rend compte qu’on ne peut plus s’en passer une fois qu’on l’utilise.

En fin de compte, la logique de Kite est très simple :

L’IA ne devrait pas rester là à attendre qu’on lui donne une confirmation.

L’IA doit pouvoir agir, juger et gérer toute seule, dans un cadre de règles claires.

Mais qu’en est-il des systèmes actuels ? La plupart ne fonctionnent pas ainsi.

La configuration par défaut d’Internet est : les gens doivent être toujours en ligne. Il faut cliquer, il faut approuver, il faut attendre. Cette logique n’a pas changé depuis des décennies.

Mais la situation évolue. L’IA commence à prendre en charge une grande quantité de tâches fragmentées et à haute fréquence. Ces tâches sont trop petites pour que l’humain y prête attention, mais dès qu’elles se bloquent, tout le système s’effondre.

Que fait Kite ? Il inverse cette hypothèse.

Sa supposition est :

La plupart du temps, ce n’est pas l’humain qui fait le travail.

Il faut donc repenser la conception de base.

Le règlement doit être rapide. Le paiement doit être peu coûteux. Le processus ne doit pas nécessiter trop de cérémonies.

Vous pouvez l’imaginer comme un cahier partagé. Des lignes écrites avec de petites transactions. Pas de file d’attente, pas de fenêtres de confirmation. On écrit et on part. La simplicité à l’extrême.

L’argent n’est qu’un problème superficiel. La vraie difficulté réside dans : comment faire en sorte que l’IA puisse agir de manière autonome en étant suffisamment sûre ? Comment concevoir des règles qui soient à la fois flexibles et contrôlables ? Comment architecturer un système capable de soutenir cette transition radicale d’attente passive à exécution proactive ?

Ce n’est pas une simple mise à niveau technologique. C’est une refonte complète de la pensée systémique.