Il y a une phrase d’Adam Wathan qui m’a frappé et à laquelle je repense depuis deux jours, depuis qu’il l’a publiée. Il l’a écrite avant-hier, le lendemain du jour où il a licencié les trois quarts de son équipe d’ingénierie. C’était en réponse à une pull request sur GitHub, une de ces requêtes techniques apparemment anodines qui passent normalement inaperçues. Mais la réponse de Wathan n’était pas technique. C’était un cri de douleur déguisé en explication rationnelle.
Pour celles et ceux qui ne le connaîtraient pas, Wathan est le créateur de Tailwind CSS, l’un des frameworks les plus utilisés au monde pour le développement web. Si vous avez travaillé en frontend ces dernières années, vous avez probablement croisé Tailwind. Il est partout, avec 75 millions de téléchargements par mois. C’est le rêve de l’open source réalisé : un projet gratuit, aimé par la communauté, qui avait trouvé un modèle soutenable pour exister. Avait. Parce que ce modèle est aujourd’hui en miettes, et la raison devrait nous alarmer et nous faire poser des questions.
Le revenue de Tailwind Labs s’est effondré de 80 %. En un an. Pas parce que le projet décline, au contraire, il n’a jamais été aussi populaire. Il s’est effondré parce que l’IA a changé la manière dont les développeurs utilisent le logiciel. Et cette chose, quand j’y pense, me fait beaucoup plus peur que n’importe quelle autre conséquence de l’IA dont on parle d’habitude.
Pour comprendre ce qui s’est passé, il faut remonter quelques années en arrière et regarder comment fonctionnait le modèle de business de Tailwind. Le framework est open source, gratuit, accessible à tous. Mais l’équipe a aussi créé Tailwind UI, une bibliothèque de composants premium qu’ils vendent. C’est un des modèles classiques de l’open source : tu offres quelque chose de gratuit et de précieux, tu construis une communauté, et un pourcentage de cette communauté finit par acheter les produits payants. En 2020, Tailwind UI a fait 500 000 dollars dans les trois premiers jours après le lancement. En cinq mois, il avait dépassé deux millions. En 2024, l’équipe avait grandi à huit personnes, avec des salaires de 250 000 à 300 000 dollars pour les ingénieurs. C’était l’exemple vivant que l’open source soutenable est possible.
Le cri de douleur de Wathan
Et puis l’IA est arrivée.
Depuis 2023, le trafic vers la documentation de Tailwind a baissé de 40 %. Pas parce que les développeurs ont arrêté d’utiliser Tailwind. Au contraire, l’utilisation est à un niveau record. Mais quand vous avez besoin d’un composant Tailwind, vous n’allez plus sur tailwindcss.com. Vous ouvrez Copilot, ou Claude, ou Cursor, et vous lui dites « fais-moi un button avec Tailwind ». Et l’IA vous le génère. Instantanément. Sans jamais toucher au site officiel.
Voilà le point qui m’obsède : la documentation, c’était le funnel. C’était le moment où les développeurs découvraient qu’il existait aussi Tailwind UI, la version premium. Mais si les développeurs ne visitent jamais la documentation, ils ne découvrent jamais les produits payants. Le funnel a été complètement court-circuité. Les IA ont retiré l’intermédiation, cette friction productive qui permettait aux projets open source de monétiser.
Wathan le dit avec une clarté qui fait presque mal :
Tailwind grandit plus vite que jamais et est plus grand que jamais, et notre revenue a baissé de presque 80 %. Pour l’instant, il n’y a pas de corrélation entre rendre Tailwind plus facile à utiliser et rendre soutenable le développement du framework.
J’ai relu cette phrase plusieurs fois. Pas de corrélation entre améliorer ton produit et le rendre soutenable. C’est la mort du modèle. C’est la fin d’une ère.
Le funnel court-circuité
La pull request qui a déclenché tout cela était une demande d’ajouter un fichier llms.txt au dépôt de Tailwind. C’est un standard émergent, une manière de rendre la documentation plus facilement lisible pour les Large Language Models. D’autres projets l’ont déjà adopté. Ça paraît anodin, presque évident. Mais Wathan l’a fermée avec une explication qui est devenue un manifeste involontaire de la crise de l’open source.
Nous avons des problèmes plus importants à régler, comme lever des fonds pour maintenir le business à flot. Rendre notre documentation plus lisible pour les LLM ne fera que réduire encore les visites sur la documentation, et moins d’utilisateurs découvriront nos produits payants, ce qui réduira encore la soutenabilité de notre business.
Certains l’ont critiqué. Ils lui ont dit que le message qu’il envoie est égoïste, qu’il met l’argent devant le service à la communauté. Mais c’est ici que la situation devient vraiment tragique, parce que Wathan a raison. Il a complètement raison. Et il n’y a pas d’option gagnante.
Pas de choix gagnant
J’ai essayé de penser aux options qu’il aurait devant lui, et aucune ne fonctionne.
Si tu bloques les LLM, si tu ajoutes des règles agressives dans le robots.txt, si tu empêches les crawlers d’OpenAI, d’Anthropic et de Google de scrapper la documentation, que se passe-t-il ? Les LLM cessent de connaître ton projet. Les développeurs qui utilisent les assistants IA ne reçoivent plus de suggestions basées sur ta documentation. Ton projet devient invisible à une époque où 84 % des développeurs utilisent des outils IA. Tu perds ta base utilisateurs. Tu perds en pertinence. Tu perds tout.
Si tu ne bloques pas les LLM, tu laisses les bots scraper librement. Les LLM s’entraînent sur tes contenus. Ils deviennent excellents pour générer du code utilisant ton framework. Les développeurs adorent. Mais ils ne visitent jamais ton site. Ils ne découvrent jamais tes produits payants. Le revenue s’effondre. Tu dois licencier l’équipe. Le projet devient insoutenable.
Si tu ajoutes llms.txt pour « aider » les LLM, tu rends la documentation encore plus facile à digérer pour les IA. Les LLM deviennent encore meilleurs à répondre sans envoyer les utilisateurs sur ton site. Tu accélères ta propre obsolescence économique. C’est comme aiguiser le couteau de celui qui te poignarde.
Pas de choix gagnant. C’est littéralement un cercle vicieux mortel. Et ce qui me fait frémir, c’est que ce n’est pas seulement Tailwind.
Ce n’est pas que Tailwind
Stack Overflow, la Mecque des questions de programmation pendant vingt ans, a vu les soumissions s’effondrer des pics de 200 000 par mois en 2014 à moins de 50 000 fin 2025. 47 % des utilisateurs actifs quotidiens ont simplement disparu. Aujourd’hui, 81 % des développeurs utilisent ChatGPT (ou des alternatives) pour poser les questions qu’ils posaient avant sur Stack Overflow. Le trafic s’est effondré même après que Stack Overflow a bloqué GPTBot puis levé le blocage pour un partenariat avec OpenAI. Rien n’a changé : les utilisateurs ont déjà changé de comportement.
Business Insider a enregistré des baisses de trafic entre 40 et 48 %. Les « zero-click searches », ces requêtes où l’utilisateur obtient la réponse directement sur la page de résultats sans cliquer sur aucun site, représentent désormais 62 % de toutes les recherches. 2025 a été baptisée « the organic traffic crisis ».
Read the Docs, GNOME, SourceHut, LWN, Fedora, tous des projets open source, tous assiégés par les crawlers IA. GNOME GitLab a connu des indisponibilités significatives. Ils ont dû mettre en place des reverse proxies avec des proof-of-work challenges pour bloquer les bots les plus agressifs. Mais c’est une bataille perdue d’avance, parce que les bots deviennent de plus en plus sophistiqués, paient des comptes pour avoir l’air humain, falsifient les empreintes TLS.
Certains essaient de trouver des issues. Cloudflare a lancé « Pay Per Crawl » en juin 2025. L’idée est élégante : au lieu de bloquer ou laisser passer gratuitement, tu peux faire payer les crawlers IA à chaque requête. Tu utilises le code de réponse 402, « Payment Required », resté dormant pendant des décennies. Cloudflare agit comme intermédiaire et tu fixes un prix par requête. Sur le papier, cela pourrait déplacer plus de deux milliards de dollars des entreprises IA vers les éditeurs d’ici 2027.
Mais il y a un problème : ça ne marche que si un nombre critique d’éditeurs l’adopte. Si tu es le seul à mettre un paywall, les entreprises IA t’ignorent et vont ailleurs. Un classique problème de coordination, et historiquement l’écosystème open source n’a jamais été doué pour se coordonner sur ce genre de chose.
Le chapitre suivant : model collapse
Il y a un aspect de cette histoire que je trouve particulièrement inquiétant et que peu remarquent. Si les développeurs cessent de poster des questions sur Stack Overflow, s’ils cessent d’écrire de la documentation technique détaillée parce que « de toute façon, l’IA la génère », sur quoi s’entraîneront les futurs modèles d’IA ?
C’est un problème de circularité. Les LLM actuels se sont entraînés sur des décennies de contenus humains de haute qualité : tutoriels écrits avec soin, questions et réponses sur des forums, documentation technique détaillée. Mais si cette source se tarit, faute d’être économiquement soutenable, que se passe-t-il ? Les IA commencent à s’entraîner sur des outputs générés par d’autres IA. C’est le phénomène du « model collapse », et il conduit à une dégradation progressive de la qualité.
Wathan lui-même en a fait l’expérience. Il a essayé d’utiliser Claude pour ajouter le mode sombre à plus de 600 composants de Tailwind UI. Il a dit que les résultats étaient si inconsistants que revoir et corriger le travail de l’agent a pris plus de temps que de tout faire à la main depuis le début. Même pour des tâches apparemment simples, les LLM actuels ont des limites évidentes en l’absence de documentation de qualité.
Plus j’y pense, plus je me convaincs qu’il n’y a pas de solution win-win ici. Ou en tout cas, pas une qui préserve l’actuel modèle de l’open source soutenable.
Les modèles de monétisation traditionnels — open core, SaaS hosting, premium add-ons, services professionnels — étaient tous fondés sur un présupposé : qu’il y ait un moment de contact avec l’utilisateur. Un moment où l’utilisateur prenait connaissance de ton projet, visitait ta documentation, voyait ta marque, découvrait tes produits commerciaux. Ce moment était le funnel. C’était là que tu pouvais convertir des utilisateurs gratuits en clients payants.
Les outils IA ont complètement court-circuité ce funnel. Les développeurs ne « visitent » plus rien. Ils demandent à Copilot et Copilot génère le code. L’IA est devenue un intermédiaire total entre les utilisateurs et les projets open source. Et cet intermédiaire ne paie pas de commissions.
Si améliorer ton produit ne mène pas à une meilleure soutenabilité économique, le projet est destiné à mourir ou à être absorbé par une big tech qui peut se permettre de le maintenir sans le monétiser.
La fin d’une ère
Pendant que je réfléchissais, je me suis retrouvé avec plus de questions que de réponses. Et ce sont des questions lourdes, qui me tiennent éveillé.
L’open source peut-il survivre sans le soutien des big tech ? Si les projets ne parviennent plus à monétiser, seuls ceux sponsorisés par Google, Meta, Microsoft survivront. Mais est-ce vraiment de l’open source, si c’est contrôlé par des corporations ? Ou est-ce simplement du « source-available » avec une aura de communauté ?
Faut-il un nouveau contrat social ? Certains parlent de traiter l’open source comme une « digital public infrastructure » et de la financer par des fonds publics. Mais quel gouvernement veut financer des milliers de projets logiciels ? Et qui décide de ce qui mérite le financement ?
Les fournisseurs d’IA devraient-ils payer pour les données d’entraînement ? Intuitivement, cela paraît juste. Mais comment l’implémenter ? Avec quel mécanisme légal ? Et si les données sont publiées sous licence open source, comment imposer un paiement sans violer les principes mêmes de l’open source ?
Cette transition est-elle temporaire ou permanente ? Peut-être que dans quelques années émergeront de nouveaux modèles de business qu’on ne parvient même pas à imaginer aujourd’hui. Ou peut-être pas. Peut-être assistons-nous à la fin d’une ère, et ce qui viendra après sera radicalement différent de tout ce que nous connaissions.
Il y a une ironie presque comique dans cette tragédie. Tailwind est victime de son propre succès. Les LLM sont si bons à générer du code Tailwind précisément parce que Tailwind a fait un travail exceptionnel pour créer une documentation claire, des exemples concrets, une communauté active. Toutes ces données de haute qualité ont parfaitement entraîné les IA. Mais cette qualité est aujourd’hui l’arme qui le tue.
C’est comme si tu avais passé des années à créer le meilleur cours de programmation du monde, gratuit, accessible à tous. Et ensuite quelqu’un construit un robot qui regarde toutes tes vidéos, mémorise tout, et commence à répondre aux questions des étudiants à ta place. Plus ton cours est bon, plus le robot est efficace. Et toi, tu restes là, à regarder les étudiants cesser de visiter ton site, parce qu’ils ont le robot.
Je ne sais pas s’il existe une issue à ce cercle vicieux. Je ne sais pas si Wathan parviendra à sauver Tailwind Labs. Je ne sais pas ce qu’il arrivera à tous les autres projets open source qui se retrouvent dans la même situation.
Ce que je sais, c’est que nous sommes face à un point de bascule. L’IA a promis de démocratiser le développement logiciel, de rendre la programmation accessible à tous. Et probablement, d’une certaine manière, elle le fait. Mais le coût pourrait être l’infrastructure entière des projets open source, de la documentation de qualité, des communautés d’experts qui pendant des décennies ont rendu cette démocratisation possible.
Quand le dernier projet open source soutenable mettra la clé sous la porte, sur quoi s’entraîneront les IA du futur ? Une question à laquelle je n’ai pas de réponse. Et peut-être que le fait même qu’il n’y ait pas de réponse évidente est ce qu’il y a de plus inquiétant.
Peut-être ce que nous vivons est le moment où l’écosystème open source découvre qu’il a été trop généreux, trop ouvert, trop confiant. Notre secteur est le seul à avoir décidé que la connaissance et l’innovation devaient être distribuées publiquement. Il a offert de la connaissance au monde pendant des décennies, en bâtissant les fondations sur lesquelles repose presque tout le software moderne. Et aujourd’hui, cette connaissance a été extraite, traitée, transformée en produits commerciaux qui en sont les concurrents directs.
Ce n’est la faute de personne en particulier, peut-être. C’est le résultat inévitable d’incitations désalignées, d’un modèle économique qui récompensait l’ouverture sans considérer les conséquences à long terme. Mais le résultat est le même : toute une génération de développeurs qui a construit des choses incroyables pourrait se retrouver sans les moyens de continuer à le faire.
Et cela, pour quelqu’un comme moi qui a toujours cru au pouvoir de l’open source, est tout simplement dévastateur.
Ce qu'il faut retenir
Ce n’est pas un choix entre bloquer ou laisser passer les crawlers : les deux options mènent à la même fin, c’est un cercle vicieux mortel.
Si les développeurs cessent d’écrire de la documentation et que Stack Overflow se vide, sur quoi s’entraîneront les modèles futurs ? Le model collapse est le chapitre suivant.
Ne survivront que les projets sponsorisés par les big tech — mais est-ce encore de l’open source si c’est contrôlé par les corporations ?
Questions & réponses
Quel est le cercle vicieux que l'IA déclenche sur l'open source ?
Les LLM ont été entraînés sur des millions de dépôts open source, sans compensation ni attribution. Aujourd’hui, les développeurs demandent aux LLM d’écrire du code au lieu de consulter les projets originaux. La visibilité, les dons, les contributions, les rapports de bugs — qui sont le carburant économique et social de l’open source — diminuent. Les mainteneurs brûlent moins de ressources, mais aussi moins de feedback, moins d’engagement, moins de soutenabilité. Le cycle qui tenait la communauté en vie s’éteint.
Pourquoi Adam Wathan (Tailwind) a-t-il sonné l'alarme ?
Parce qu’il voit les chiffres de première main. Le trafic vers la documentation des projets populaires baisse pendant que les requêtes vers les LLM montent. Les développeurs obtiennent des réponses « assez bonnes » sans visiter le site du projet, sans voir le bouton Sponsor, sans rencontrer la communauté qui fait du projet plus qu’un bout de code. Pour lui, ce n’est pas une intuition — c’est un graphe en chute.
Les LLM peuvent-ils remplacer les communautés open source ?
Non, et c’est le point le plus inquiétant. Les LLM reproduisent du code provenant de dépôts mais ne peuvent pas le maintenir, le faire évoluer, le corriger. Quand on confie au LLM la connaissance et que l’original s’effondre, le LLM perd sa propre source de mise à jour. C’est comme scier la branche sur laquelle on est assis, mais plus lentement : les dégâts apparaîtront dans deux ou trois ans d’entraînement sur ses propres outputs.
Que peuvent faire développeurs et entreprises pour briser le cycle ?
Développeurs : quand le LLM vous donne une solution, allez à la source, vérifiez, mettez une étoile, envisagez un don ou un sponsor. Entreprises qui construisent sur des LLM : soutenir explicitement les projets open source utilisés (Anthropic a lancé certaines initiatives, mais c’est peu). Régulateurs : envisager des obligations d’attribution et de compensation pour les données d’entraînement — comme dans d’autres industries (musique, édition) où le cycle créatif doit être préservé.
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