Comment former vos équipes à l’IA efficacement

Une formation à l’IA sur mesure pour un impact sur l’entreprise

Si votre entreprise investit dans l’IA, et elle devrait le faire, vous savez déjà que la formation de vos équipes n’est pas facultative. Mais une formation générique ne suffira pas. Les approches ponctuelles du développement des compétences font perdre du temps, manquent leur cible et ralentissent votre véritable objectif : la transformation de l’entreprise. L’approche la plus intelligente consiste à dispenser une formation adaptée à chaque rôle. Des équipes différentes ont besoin de capacités d’IA différentes. Le marketing n’a pas besoin des mêmes outils ou connaissances que l’ingénierie logicielle, et les équipes d’assistance ne bénéficieront pas de la même formation que les scientifiques des données. Vous recherchez la pertinence plutôt que le volume. C’est là que se trouvent les bénéfices.

Il existe trois principes de conception immédiats pour une formation efficace à l’IA. Premièrement, adaptez les programmes en fonction de la fonction. Deuxièmement, liez l’apprentissage à l’impact sur le client, ce qui permet aux équipes de se concentrer sur les résultats, et pas seulement sur la nouveauté technologique. Troisièmement, introduisez un certain degré de concurrence saine. C’est une simple question de psychologie. Les gens poussent plus fort lorsque les progrès sont visibles et que les incitations sont réelles.

Les dirigeants doivent s’en préoccuper car une formation non ciblée entraîne un gaspillage des budgets d’exploitation et une absence d’amélioration des indicateurs de performance. Une formation bien faite augmente rapidement le retour sur investissement, accélère les délais d’exécution, améliore la connaissance du client et réduit les problèmes d’intégration. Elle favorise l’adoption parce que les employés comprennent le « pourquoi » et y voient une valeur personnelle. Lorsque vous rendez l’IA directement utile dans leur secteur d’activité, vous brisez l’inertie.

Par ailleurs, le développement des compétences en matière d’IA ne doit pas être considéré comme un problème technique. C’est un problème d’entreprise. Si vous ne déléguez cette tâche qu’aux responsables informatiques, vous risquez de passer à côté d’un levier stratégique. Les entreprises leaders coordonnent l’apprentissage de l’IA à partir de la direction générale et des chefs de service pour s’assurer qu’il se traduit par des actions dans toutes les fonctions.

Concentrez-vous sur l’intention, pas sur l’échelle. Alignez l’apprentissage sur la performance. C’est ainsi que l’IA passera du statut de mot à la mode à celui de valeur ajoutée.

L’IA générative modifie les rôles des développeurs

L’IA générative modifie la façon dont les développeurs travaillent chaque jour. Le processus traditionnel de développement de logiciels (planification, rédaction, test) n’est plus le même lorsque de grands modèles de langage et des outils de codage assistés par l’IA entrent en jeu. Aujourd’hui, les développeurs ne se contentent pas d « écrire du code. Ils affinent les messages-guides, examinent les résultats générés par l’IA et intègrent des itérations plus rapides basées sur les recommandations de l’IA. L » étendue de leur rôle évolue de la simple mise en œuvre à la collaboration entre l’homme et l’IA.

Selon une étude d’InfoWorld, 72 % des développeurs utilisent déjà des outils d’IA générative. développeurs utilisent déjà des outils d’IA générativeet près de la moitié d’entre eux le font quotidiennement. Il ne s’agit pas d’une adoption théorique, mais bien d’une adoption opérationnelle. Certaines équipes ont vu le taux d’achèvement des tâches augmenter de 26 % grâce aux assistants de codage IA. Cela signifie moins de retards, des boucles de rétroaction plus étroites et une meilleure vélocité des sprints. Et d’ici 2028, on prévoit que 75 % des développeurs baseront une partie de leur travail sur des outils assistés par l’IA tels que le vibrocodage.

Vous n’avez pas à vous demander si l’IA est en train de remplacer les développeurs humains. Ce n’est pas la voie à suivre. Il s’agit plutôt d’accélérer le processus, de rendre les équipes plus productives et les flux de travail plus efficaces. L’IA se charge de l’échafaudage répétitif afin que les développeurs puissent se concentrer sur la qualité du produit, les exigences de l’utilisateur et l’intégration du système. Vous libérez des talents hautement rémunérés de tâches qui diluent leur impact.

Pour les dirigeants qui prennent des décisions en matière de ressources, cette tendance signifie que vous devez repenser la façon dont vous évaluez la productivité du développement. Les mesures basées uniquement sur le volume de production ou la fermeture des tickets risquent de passer à côté de la valeur réelle. L’implication de l’IA change l’équation. Les développeurs ont besoin de nouvelles compétences en matière de composabilité, de raisonnement sur les données et de clarté. Votre recrutement, votre formation et votre planification de projet doivent refléter ce changement.

Ne vous contentez pas d’intégrer les outils, adaptez la culture. Les équipes logicielles ont besoin d’espace pour expérimenter et échouer rapidement avec la genAI afin d’en tirer réellement profit. Cela nécessitera de l’intention, du leadership et une redéfinition des mesures de succès. Mais les organisations qui y parviendront constateront des gains d’efficacité qui se répercuteront sur l’ensemble du cycle de vie du produit.

Équilibrer le remaniement de code assisté par l’IA et la supervision humaine

L’IA peut remanier le code, et dans certains cas, elle devrait le faire. Mais laisser l’IA s’en charger sans jugement humain présente un risque. Les outils d’IA peuvent réécrire le code pour améliorer la structure, les performances ou la maintenabilité, mais ces outils ne sont pas connectés à toutes les nuances opérationnelles : les dépendances du système, la logique métier, les cas limites et l’intention de l’ingénieur. C’est là que les développeurs humains restent essentiels. Ils apportent leur connaissance du domaine, leur connaissance du contexte et leur capacité à évaluer les compromis, autant d’éléments que l’IA ne comprend pas aujourd’hui.

InfoWorld a clairement abordé cette question lorsqu’il a discuté des principaux remaniements de code. Les trois recommandations ont impliqué une exécution manuelle de la part du développeur. Cela en dit long. Les organisations qui expérimentent des outils de remaniement par l’IA comptent encore sur des ingénieurs expérimentés pour vérifier les résultats et garantir la stabilité. Si l’IA peut suggérer des nettoyages ou réorganiser des fonctions plus rapidement que la plupart des équipes, elle ne sait pas quels raccourcis peuvent provoquer des régressions ou introduire une dette technique. C’est une décision que les humains doivent encore prendre.

Les dirigeants doivent mettre en balance la vitesse et la fiabilité. Il est facile d « être impressionné par la rapidité avec laquelle les outils d’IA peuvent fournir du code restructuré, mais l’automatisation non contrôlée conduit à de plus gros problèmes plus tard, en particulier dans les environnements d’entreprise avec des couches de systèmes existants et des exigences de conformité. L’objectif n’est pas d » éviter l’utilisation de l’IA, mais de structurer les contributions de l’IA dans un cadre qui préserve la qualité.

Pour les dirigeants, cela signifie investir dans la gouvernance de l’utilisation de l’IA dans l’ingénierie, les révisions de code, l’application des normes et les outils d’audit. Les changements rapides ne suffisent pas s’ils compromettent les tests, la sécurité ou la compatibilité. La supervision humaine est la différence entre l’accélération et la perturbation. Si vous trouvez le bon équilibre, vous obtiendrez à la fois sécurité et rapidité. Si vous corrigez trop, votre dette technique augmentera plus vite que votre produit.

Le codage de l’IA est puissant, mais il n’est pas autonome. Vous avez toujours besoin d’humains aux commandes. Cela ne changera pas de sitôt, et c’est une bonne chose.

Principaux faits marquants

• Adaptez la formation à l’IA en fonction du rôle pour favoriser la pertinence et l’adoption : Les dirigeants devraient structurer la formation à l’IA en fonction de fonctions spécifiques, se concentrer sur l’impact mesurable sur les clients et intégrer une légère compétition interne pour maintenir l’engagement des équipes et leur focalisation sur les résultats.
• L’IA générative modifie rapidement les responsabilités des développeurs : Les dirigeants doivent repenser les mesures de productivité des développeurs et soutenir le renforcement des compétences dans l’ingénierie rapide de l’IA et l’intégration agile de l’IA, car plus de 70 % des développeurs utilisent déjà l’IA générative, dont 48 % quotidiennement, avec une augmentation de 26 % de l’achèvement des tâches.
• Le remaniement de code assisté par l’IA nécessite une supervision humaine : Si l’IA peut accélérer les améliorations structurelles du code, les dirigeants doivent veiller à ce que des ingénieurs expérimentés assurent une surveillance pour éviter les bogues, les régressions et les pertes de qualité, en particulier dans les environnements complexes ou réglementés.