Pourquoi les tech bros deviennent obsédés par le goût

Le goût, nouveau mot-clé de la tech

Dans l’ère de l’IA, le terme « goût » est devenu un cri de ralliement à Silicon Valley, employé pour désigner ce qui différencie un produit qui marche d’un produit qui disparaît. Des figures comme Paul Graham ou des fondateurs d’outils de design comme Koen Bok invoquent aujourd’hui le « goût » comme critère central. Exemple concret : des applications se présentent comme des bibliothèques de contenus « à votre goût » et promettent d’apprendre vos préférences via des recommandations automatisées.

• Usage marketing : positionner un produit comme « tasteful » pour séduire les early adopters.
• Usage produit : guider la roadmap en se basant sur des choix esthétiques et fonctionnels perçus comme supérieurs.
• Usage stratégique : faire du goût un moat (avantage concurrentiel) prétendu.

Goût et profit : quand la sensibilité devient capital

Pour les investisseurs et entrepreneurs, le goût n’est pas seulement culturel, il est économique : il sert à deviner ce qui se vendra. Marc Andreessen et d’autres V.C. estiment que le tri des bonnes idées restera une compétence clé même avec des outils puissants d’IA. Exemple : un produit jugé « au goût du jour » peut lever des fonds plus facilement et attirer des partenariats.

• Décision d’investissement : le goût comme critère de sélection.
• Monétisation : packaging et image vendables via un design soigné.
• Démarque : prétendre une esthétique unique pour fidéliser l’utilisateur.

L’IA démocratise la production — mais intensifie le choix

L’accès facilité à des assistants et modèles comme des générateurs de code, de texte ou d’images rend possible la création en masse ; la question devient alors quoi produire. Exemples concrets : un développeur utilise un assistant de code pour prototyper rapidement un service ; un entrepreneur lance un chatbot-médiateur de rencontres. Face à cette prolifération, le goût est présenté comme l’élément déterminant pour se distinguer.

• Outils accessibles : génération de contenu, assistants métiers, personnalisation.
• Choix de produit : l’IA réduit les barrières techniques, pas les décisions stratégiques.
• Risques : surproduction et dilution de la valeur si le goût est mal défini.

La récupération artisanale : quand l’IA s’habille en hipster

Les entreprises d’IA tentent souvent d’enrober leurs technologies d’une esthétique « artisanale » pour les rendre désirables — on en voit des exemples précis : pop-up cafés organisés par des start-ups, publicités au style rétro montrant des mains humaines, ou merchandising « thinking » pour humaniser la machine. Ce phénomène, que l’on peut qualifier de taste-washing, vise à masquer l’automatisation et la complexité technique par une aura de chaleur humaine.

• Pop-ups et événements : donner une expérience IRL pour légitimer une techno distante.
• Publicité stylisée : filmer des gestes humains pour vendre un produit algorithmique.
• Merchandising : accessoires et codes culturels pour cultiver une communauté.

Les limites : le goût reste une affaire humaine

Même s’il imite des styles, l’IA ne ressent pas : elle synthétise des patterns extraits de données. Les philosophes classiques rappellent que le goût implique un mouvement intérieur, une capacité à être ému par la beauté — qualité qu’aucun modèle statistique n’a encore. Exemples illustratifs : générateurs de texte très convaincants qui restent incapables d’expliquer une préférence authentique ; modèles d’art qui reproduisent des motifs sans expérience émotionnelle.

• Absence d’émotion : pas de ressenti, seulement des corrélations.
• Biais des données : goût simulé qui reflète des tendances historiques ou des échos de la demande.
• Fragmentation : écosystèmes en ligne qui brouillent la capacité des utilisateurs à développer un jugement stable.

Agir : recommandations pour créateurs, investisseurs et utilisateurs

Plutôt que de laisser le « goût » devenir un simple mot-marketing, il est utile d’adopter des pratiques concrètes pour préserver une esthétique authentique et responsable. Exemples d’actions : audits de provenance des données, design participatif, transparence sur le rôle de l’IA dans la création.

• Transparence : indiquer quand un contenu est généré par IA et quelles données ont servi.
• Design participatif : impliquer communautés et experts culturels pour affiner le goût.
• Éthique et régulation : définir des normes pour éviter l’usurpation de styles et la manipulation.