Coinbase mise sur l’IA pour écrire la moitié de son code d’ici octobre

L’intelligence artificielle s’impose dans tous les secteurs, parfois comme un allié, parfois comme un tyran silencieux. Peut-on encore l’arrêter ? Ou vivons-nous le début d’une véritable ruée vers l’or numérique ? Chez Coinbase, la réponse est déjà claire : accélérer, quitte à bousculer ses équipes. L’exchange crypto assume d’avoir franchi une étape décisive en confiant près de la moitié de son code à l’IA, et son PDG Brian Armstrong pousse encore plus loin.

Coinbase transforme son code en laboratoire de l’IA

Chez Coinbase, l’IA n’est plus une expérimentation, mais une réalité quotidienne. D’après Brian Armstrong, 40 % des lignes de code sont désormais générées par IA, contre moins de 20 % il y a quelques mois. L’objectif est clair : passer à 50 % d’ici octobre. Pour Armstrong, « nous devons utiliser l’IA de manière responsable autant que possible ».

Le PDG met aussi en avant des résultats spectaculaires. Chez Coinbase, certains ingénieurs réussissent désormais à refactorer, mettre à jour ou bâtir de nouveaux systèmes en quelques jours, alors qu’il fallait auparavant des mois. Ce raccourcissement des délais illustre la promesse brandie par Armstrong : une productivité démultipliée, capable de redessiner la manière dont un exchange crypto construit et maintient son infrastructure.

Les outils utilisés sont nombreux : GitHub Copilot, Cursor, Claude Code, Cody, JetBrains. Plus de 1 500 ingénieurs s’en servent quotidiennement. L’exchange crypto suit même la consommation de tokens comme indicateur de productivité. 

En affichant ces chiffres, Coinbase envoie un message fort aux investisseurs : l’entreprise cotée en bourse veut être perçue comme pionnière de l’automatisation dans la finance crypto.

Armstrong, un patron qui impose l’IA à marche forcée

Derrière cette transition se cache une méthode brutale. Armstrong a donné à ses ingénieurs une semaine pour adopter GitHub Copilot et Cursor.

Je me suis dit : l’IA est importante. Vous devez tous l’apprendre et au moins vous y initier. Vous n’avez pas besoin de l’utiliser chaque jour tout de suite, nous ferons des formations, mais vous devez au moins l’adopter d’ici la fin de la semaine… Certains avaient une bonne raison, car ils revenaient juste d’un voyage ou autre. D’autres n’en avaient pas, et ils ont été licenciés. 

Ces propos ont choqué une partie de ses équipes, mais Armstrong assume ce virage. Pour lui, le futur de Coinbase repose sur une main-d’œuvre « AI-native », formée à travailler avec ces nouveaux outils. 

L’exchange crypto a d’ailleurs mis en place des « AI speedruns » : chaque mois, un employé qui a brillamment intégré l’IA anime un atelier pour transmettre ses pratiques.

Si cette approche inquiète par sa brutalité, Armstrong la présente comme un passage obligé. Dans un secteur dominé par la vitesse et la concurrence, rester à la traîne sur l’IA serait un suicide stratégique.

Ingénieurs crypto ou « AI-native » ? Le marché bascule

Cette mutation dépasse l’exchange Coinbase. Depuis 2022, les recrutements crypto se raréfient. Comme l’explique Raman Shalupau de CryptoJobsList, « les développeurs et entrepreneurs vont là où il y a l’argent et l’excitation. En ce moment, c’est l’IA qui attire les deux ».

Coinbase illustre cette bascule. Les équipes de développement travaillent désormais dans un écosystème saturé d’assistants IA, où la vitesse prime sur les méthodes traditionnelles. Mais cette course à l’efficacité soulève des inquiétudes. 

L’usage massif de l’IA a entraîné une hausse des bugs. Pour y répondre, Coinbase a créé un « repository sensitivity matrix » afin de limiter les risques sur les projets sensibles.

Faits marquants à retenir

• 40 % du code Coinbase est généré par IA, objectif : 50 % en octobre ;
• Plus de 1 500 ingénieurs utilisent Cursor et Copilot quotidiennement ;
• Depuis 2022, le recrutement crypto recule au profit des projets IA ;
• Des licenciements ont sanctionné les employés réfractaires à l’adoption IA.

Dans ce contexte, Coinbase n’est plus seulement un exchange crypto : il devient un symbole d’une nouvelle ère où l’ingénieur « AI-native » prend le pas sur l’ingénieur crypto classique. Mais reste une question : jusqu’où cette dépendance au code machine peut-elle aller sans fragiliser la sécurité ?

L’IA divise, dans la finance comme ailleurs. Sur les campus américains, elle suscite déjà des débats intenses sur l’apprentissage et l’intégrité académique. Pendant ce temps, Washington la considère comme un moteur économique et stratégique. Entre crainte et fascination, la frontière reste mince, et l’avenir appartient à ceux qui sauront apprivoiser la machine.