Repenser le leadership en ingénierie à l’ère de l’IA agentique

Les indicateurs traditionnels de productivité en ingénierie perdent de leur fiabilité avec l’adoption de l’IA agentique

La première chose que remarquent de nombreuses équipes de direction après avoir adopté l’IA agentique, c’est que les indicateurs de productivité affichent soudainement des résultats exceptionnels. La vélocité des sprints augmente. Le nombre de tickets clôturés s’accroît. Davantage de pull requests sont fusionnées. Les tableaux de bord font état d’une amélioration rapide.

Le problème, c’est que ces chiffres ne reflètent plus ce que les dirigeants pensent qu’ils reflètent.

L’IA agentique est capable de générer du code en quelques secondes. Cela modifie le rapport entre l’effort d’ingénierie et le résultat obtenu. Un sprint qui livrait auparavant 50 points d’histoire peut désormais en totaliser 500, voire 5 000. Ce chiffre augmente car le logiciel est produit beaucoup plus rapidement.

Cette distinction est importante. Si les dirigeants continuent à utiliser la vélocité des sprints comme principal indicateur de la performance technique, ils risquent de prendre des décisions stratégiques majeures sur la base d’informations incomplètes. Les plans de recrutement, la réduction du nombre de prestataires, les calendriers de lancement et les priorités d’investissement risquent tous de se retrouver en décalage par rapport aux performances réelles de l’entreprise.

Les premiers bénéfices tirés de l’IA agentique proviennent souvent de la suppression des tâches répétitives. Les ingénieurs consacrent moins de temps à l’écriture de code de routine, à la préparation de la documentation ou à l’exécution de tâches administratives. Il s’agit là d’un réel gain de productivité. Mais l’élimination des tâches fastidieuses n’est qu’un début. Elle n’améliore pas automatiquement la stratégie produit, les résultats pour les clients ou l’avantage concurrentiel.

Un autre défi se pose lorsque les organisations passent trop rapidement des résultats générés par l’IA à la mise en œuvre. En l’absence de processus de validation clairs, les équipes peuvent accepter les recommandations de l’IA sans les adapter à leurs clients, à leurs produits ou à leur modèle économique. Une production plus rapide n’a de valeur que si les résultats sont corrects, pertinents et en adéquation avec les objectifs de l’entreprise.

C’est exactement ce qu’a observé John Zeren, vice-président senior chargé des technologies marketing chez Walk West, au cours de nombreux déploiements. Il a constaté que l’adoption de l’IA augmentait systématiquement la rapidité d’exécution, mais que cette augmentation reflétait principalement la suppression des tâches routinières plutôt qu’une exécution stratégique plus efficace. En l’absence d’une gouvernance plus rigoureuse et de processus opérationnels partagés, les équipes intégraient souvent directement le contenu généré par l’IA dans leur travail stratégique avant d’y appliquer le contexte métier nécessaire pour le rendre utile.

Les données du secteur confirment cette tendance.

Faros AI a analysé les données télémétriques de plus de 10 000 développeurs travaillant au sein de 1 255 équipes d’ingénierie. Les équipes recourant intensivement à l’IA ont accompli 21 % de tâches en plus et fusionné 98 % de pull requests supplémentaires. Malgré ces améliorations impressionnantes, les indicateurs globaux de performance de l’organisation sont restés stables. La production technique a considérablement augmenté, mais les résultats commerciaux mesurables ne se sont pas améliorés au même rythme.

Cela devrait modifier la manière dont les conseils d’administration et les équipes de direction évaluent les structures d’ingénierie.

Au lieu de se demander quelle quantité de code a été écrite, les dirigeants devraient se demander à quelle vitesse les décisions commerciales importantes se traduisent par des produits fiables en production. Ils devraient également évaluer la qualité des logiciels, l’impact sur les clients, les taux de défauts, le renouvellement du code, la fiabilité des déploiements et la durée du cycle entre la décision stratégique et la création de valeur pour le client.

Les organisations qui prendront conscience de cette évolution dès le début mettront en place de meilleurs systèmes de gestion. Celles qui continueront à optimiser des indicateurs obsolètes se couperont de plus en plus de la valeur réellement créée par leurs équipes d’ingénieurs.

L’IA agentique doit être considérée comme un choix architectural plutôt que comme une stratégie de réduction des effectifs

De nombreuses organisations abordent encore l’IA en se posant une seule question : combien de personnes pouvons-nous remplacer ?

Ce n’est pas la bonne question.

L’IA agentique transforme la nature du travail d’ingénierie. Elle n’élimine pas le besoin de professionnels expérimentés. Elle modifie simplement le domaine dans lequel leur expertise crée de la valeur.

L’écriture de code devient de moins en moins contraignante, car l’IA est capable de produire rapidement de grandes quantités de logiciels. La nouvelle contrainte réside désormais dans le jugement. Il faut toujours que quelqu’un décide de ce qui doit être développé, vérifie que le résultat est correct, s’assure qu’il respecte les exigences en matière de sécurité et de réglementation, et détermine s’il s’inscrit dans la stratégie à long terme de l’entreprise.

Ces responsabilités ne peuvent pas être simplement déléguées à des systèmes autonomes.

Les organisations qui réduisent leurs effectifs sans repenser leur modèle opérationnel se heurtent souvent à un nouveau problème. Elles produisent davantage de logiciels que leurs experts restants ne peuvent en examiner, valider et intégrer efficacement. La cadence de production s’accélère, tandis que la qualité des décisions devient le facteur limitant.

C’est pourquoi l’IA agentique devrait être considérée comme un investissement architectural plutôt que comme une mesure de réduction des coûts.

L’architecture ne se limite pas à la technologie. Elle englobe la gouvernance, la responsabilité des décisions, la conception des flux de travail, les processus de révision, la responsabilité et l’interaction entre les humains et l’IA. Sans ces fondements, les organisations ne font qu’automatiser leurs faiblesses existantes.

L’enquête menée par PwC en mai 2025 auprès de 308 cadres supérieurs illustre cette transition. Elle a révélé que 88 % d’entre eux prévoyaient d’augmenter leurs budgets consacrés à l’IA au cours des douze prochains mois, principalement en raison des opportunités offertes par l’IA agentique. Dans le même temps, PwC a constaté que la plupart des organisations utilisaient encore l’IA principalement pour accélérer les tâches routinières plutôt que pour transformer le mode de fonctionnement de leur entreprise.

Cet écart explique pourquoi de nombreuses initiatives en matière d’IA donnent lieu à des démonstrations impressionnantes, mais ont un impact stratégique limité.

Il est relativement facile d’augmenter les dépenses consacrées à l’IA. En revanche, repenser le mode de prise de décision d’une organisation est bien plus difficile. Cela exige des dirigeants qu’ils redéfinissent les responsabilités, mettent en place une gouvernance, investissent dans les compétences du personnel et mettent en place des processus alliant la rapidité de l’IA à la supervision humaine.

Les dirigeants doivent également repenser les mesures d’incitation.

Si les équipes d’ingénieurs sont principalement récompensées pour produire davantage de code, l’IA ne fera que les aider à produire davantage de code. Si, en revanche, elles sont récompensées pour améliorer les résultats pour les clients, réduire les risques opérationnels, accélérer l’apprentissage sur les produits et accroître la valeur ajoutée pour l’entreprise, l’IA devient alors un outil qui soutient ces objectifs au lieu de se substituer aux personnes.

Les entreprises qui tireront le meilleur parti de l’IA « agentique » ne seront pas nécessairement celles qui disposent des budgets les plus importants en matière d’IA. Ce seront celles qui repenseront leur modèle opérationnel en s’appuyant sur le jugement humain, une responsabilité clairement définie et une automatisation intelligente.

C’est là que se crée un avantage concurrentiel durable.

Le temps de transfert entre l’humain et l’agent est devenu le principal goulot d’étranglement opérationnel dans les flux de travail impliquant des agents

De nombreux dirigeants continuent de penser que le développement logiciel est limité par la rapidité avec laquelle les ingénieurs peuvent écrire du code. L’IA agentique remet en cause cette idée reçue.

Aujourd’hui, la génération de code est souvent l’étape la plus rapide du processus. Le véritable retard commence lorsque l’IA atteint un stade où elle ne peut plus continuer sans l’intervention humaine. À ce moment-là, le système attend qu’une personne disposant de l’expertise nécessaire examine le travail, prenne une décision, apporte des précisions ou valide l’étape suivante.

Ce retard est désormais en train de devenir l’un des facteurs les plus importants qui influent sur les performances techniques.

La communauté de recherche en matière d’agilité a introduit un nouvel indicateur de performance appelé « temps de transfert entre l’humain et l’agent » (Human-Agent Handoff Time). Il mesure le délai entre le moment où un agent d’IA signale qu’il est bloqué et celui où un humain reprend le travail avec succès. Dans les environnements de travail documentés, ce délai s’élève en moyenne à 5,5 heures par incident.

Ce chiffre mérite que la direction y prête attention.

Si un agent IA effectue en quelques minutes un travail d’ingénierie qui prendrait normalement plusieurs heures, mais qu’il doit ensuite attendre plus de cinq heures qu’un humain prenne une décision, l’entreprise n’a pas résolu son problème de délai de livraison. Elle a simplement déplacé le goulot d’étranglement vers une autre étape du flux de travail.

Cette évolution modifie également le rôle des ingénieurs seniors.

Leur valeur réside de plus en plus dans leur capacité à comprendre le contexte métier, à évaluer les compromis, à identifier les risques et à prendre des décisions que l’IA ne peut pas prendre de manière autonome. Ils consacrent moins de temps à écrire chaque ligne de code et davantage à diriger, valider et peaufiner le travail généré par l’IA.

De nombreuses entreprises d’ingénierie ne mesurent pas encore ces responsabilités. Les évaluations de performance continuent souvent de mettre l’accent sur les contributions au code, les demandes de fusion ou les tickets clôturés. Ces indicateurs ne tiennent pas compte du travail qui détermine de plus en plus la rapidité de livraison et la qualité du produit.

Les dirigeants devraient donc repenser la manière dont les performances des ingénieurs sont évaluées.

Les organisations devraient commencer à suivre le temps de transfert entre l’humain et l’agent, parallèlement aux indicateurs techniques traditionnels. Elles devraient identifier les sources de retard, déterminer si les experts sont surchargés et améliorer le flux décisionnel tout au long du processus de développement. Réduire ces interruptions génère souvent davantage de valeur que d’augmenter encore la production générée par l’IA.

Un autre aspect important à prendre en compte est la diffusion des connaissances.

Si seul un petit groupe d’ingénieurs expérimentés est en mesure de prendre le relais des tâches générées par l’IA, la capacité de production se concentre alors sur un nombre limité de personnes. Les organisations devraient formaliser leurs cadres décisionnels, renforcer le leadership technique au sein de toutes les équipes et améliorer le partage des connaissances afin que davantage de personnes qualifiées puissent reprendre en toute confiance les tâches générées par l’IA.

À mesure que les capacités de l’IA continuent de s’améliorer, la qualité et la rapidité des décisions humaines détermineront de plus en plus les performances en matière d’ingénierie. Les organisations qui optimisent ces interactions parviendront à une exécution plus cohérente que celles qui se concentrent uniquement sur le renforcement de l’automatisation.

Les modèles de coûts et l’architecture des flux de travail doivent évoluer pour s’adapter à l’ingénierie agentique

De nombreuses organisations continuent de prévoir un budget pour l’IA comme s’il s’agissait d’un simple abonnement logiciel.

Cette hypothèse est en train de devenir obsolète.

Les générations précédentes d’outils d’IA étaient souvent facturées par utilisateur, ce qui rendait les coûts relativement prévisibles. L’IA agentique fonctionne différemment. Les systèmes à haute autonomie consomment des ressources informatiques en fonction de leur utilisation, notamment la consommation de jetons, la complexité des tâches, la fréquence d’exécution et le nombre d’agents d’IA travaillant ensemble. L’IA devient ainsi un coût d’infrastructure opérationnelle plutôt qu’une simple licence logicielle.

Pour les équipes de direction, cela modifie la planification financière.

À mesure que l’adoption de l’IA se généralise, les dépenses d’infrastructure peuvent augmenter considérablement, même si les effectifs restent stables. Les organisations qui continuent à utiliser des modèles de budgétisation obsolètes risquent de sous-estimer leurs coûts d’exploitation, de mal évaluer leur retour sur investissement et de retarder les investissements dans les systèmes d’appui indispensables au bon fonctionnement de l’IA.

Le modèle financier doit donc évoluer parallèlement à la technologie.

La conception du flux de travail lui-même revêt une importance tout aussi grande.

De nombreuses organisations déploient de puissants outils d’IA au sein de leurs processus existants sans modifier la manière dont le travail circule au sein de l’organisation. Cela limite la valeur que l’IA peut générer. Une exécution plus rapide ne suffit pas à elle seule à améliorer les résultats si la planification, la révision et la prise de décision restent fragmentées.

Marc Sirkin, directeur de la croissance chez Walk West, a pu observer ce phénomène de près. Au départ, les équipes produisaient beaucoup plus rapidement après avoir adopté l’IA, mais la qualité laissait souvent à désirer car le contexte opérationnel n’avait pas été défini. À mesure que les équipes ont appris à fournir un contexte métier plus riche et des instructions plus claires, la qualité des résultats s’est améliorée, tant au niveau de la rédaction que de la génération d’images et de l’analyse des données. Sa conclusion était sans équivoque : la rapidité de la technologie n’a jamais été le facteur principal. C’est la qualité des instructions données à la technologie qui a déterminé la qualité des résultats.

Cela a des implications importantes pour la conception des processus de travail.

Walk West relève ce défi grâce à un processus structuré impliquant plusieurs agents. Un agent d’IA recueille les informations contextuelles et élabore le plan. Des agents spécialisés exécutent des tâches individuelles. Un agent de vérification évalue les résultats par rapport à des critères de réussite ou d’échec prédéfinis avant que le travail ne puisse se poursuivre. Cette structure réduit l’ambiguïté, améliore la cohérence et permet des transitions plus claires entre les différentes étapes du travail.

L’entreprise indique également que l’association de ce flux de travail à des frameworks tels que le référentiel GSD et à des outils comme Claude Code a permis de réduire les cycles d’itération et d’améliorer la précision des résultats dans le cadre de l’ensemble des missions menées pour ses clients.

Pour les dirigeants, l’enseignement à en tirer va bien au-delà d’une simple mise en œuvre.

Les organisations doivent définir où s’effectuent la planification, l’exécution et la validation, ainsi que qui est, en dernier ressort, responsable de chaque décision. Les systèmes d’IA gagnent considérablement en valeur lorsque ces responsabilités sont clairement attribuées, plutôt que laissées à une coordination informelle.

Les décisions d’investissement ne doivent donc pas se limiter à l’achat d’outils d’IA. Elles doivent également porter sur la refonte des processus, la gouvernance, les normes opérationnelles, les contrôles qualité et l’infrastructure technique nécessaire pour garantir une exécution fiable à grande échelle.

Les organisations qui en tireront le plus grand avantage à long terme ne se contenteront pas d’automatiser les processus existants. Elles repenseront ces processus en fonction des capacités et des limites de l’IA agentique, en veillant à ce que la rapidité aille de pair avec la qualité, la responsabilité et des résultats commerciaux cohérents.

Les talents d’ingénierie les plus précieux dans les environnements optimisés par l’IA

L’IA agentique redéfinit ce qui fait la valeur d’un ingénieur.

Pendant des décennies, les performances en ingénierie étaient étroitement liées au rendement individuel. Les responsables s’intéressaient au nombre de lignes de code, de tickets traités, de pull requests fusionnées ou de fonctionnalités livrées. Ces indicateurs reflétaient une époque où l’écriture de logiciels exigeait un effort manuel considérable.

Ce monde est en train de changer.

L’IA est désormais capable de générer du code, de la documentation, des cas de test et même des plans de mise en œuvre à une vitesse qui aurait été difficile à imaginer il y a seulement quelques années. De ce fait, l’écriture de code constitue de moins en moins un avantage concurrentiel. Il devient bien plus important de décider ce qu’il convient de développer, de définir les limites dans lesquelles l’IA doit fonctionner et de s’assurer que le résultat final répond aux objectifs de l’entreprise.

Les ingénieurs qui créent le plus de valeur sont ceux qui maîtrisent à la fois la technologie et le contexte commercial. Ils savent quelles questions poser avant de se lancer dans le travail. Ils établissent des exigences claires, définissent les contraintes techniques et opérationnelles, identifient les risques dès le début et savent déterminer quand les résultats générés par l’IA doivent être acceptés, révisés ou rejetés.

Cela marque un changement significatif dans les priorités de la direction.

Les organisations qui continuent à récompenser les ingénieurs principalement pour leur capacité à produire davantage de code risquent d’encourager des comportements que l’IA accomplit déjà efficacement. Les dirigeants devraient plutôt mettre à l’honneur les personnes qui améliorent la qualité des décisions, renforcent la gouvernance, réduisent les risques techniques et améliorent la fiabilité des livraisons assistées par l’IA.

Cette évolution a également des répercussions sur le recrutement.

L’objectif ne doit pas être de remplacer, dans la mesure du possible, des ingénieurs expérimentés par des solutions d’automatisation moins coûteuses. Les entreprises devraient plutôt constituer des équipes capables de piloter efficacement l’IA tout en assumant la responsabilité des résultats. L’expertise technique reste essentielle, mais elle doit de plus en plus être associée à l’esprit critique, à la communication, à la compréhension des produits et à un bon jugement.

L’assurance qualité illustre particulièrement bien cette transition.

Les tâches traditionnelles d’assurance qualité impliquaient souvent la réalisation d’activités de test répétitives. L’IA agentique est désormais capable de générer des plans de test exhaustifs, de rédiger des tests automatisés et d’identifier de nombreux problèmes courants avant que le logiciel ne soit soumis à des réviseurs humains. Cela réduit le recours à l’exécution manuelle tout en renforçant l’importance du contrôle humain.

Les professionnels de l’assurance qualité s’orientent donc vers des responsabilités à plus forte valeur ajoutée. Ils vérifient si les tests générés par l’IA couvrent des scénarios métier pertinents, évaluent les cas limites, analysent l’impact sur les clients et s’assurent que les logiciels répondent aux normes de qualité avant leur mise en production.

Marc Sirkin, directeur du développement chez Walk West, a résumé ce changement en affirmant que chaque poste et chaque décision de recrutement devaient être réexaminés après la mise en place d’outils autonomes, car la question centrale n’est plus de savoir « qui peut effectuer le travail », mais « qui doit être responsable du résultat ».

Cette distinction revêt une importance stratégique.

La responsabilité ne peut être déléguée à l’IA. Les organisations restent responsables de la sécurité, de la conformité réglementaire, de l’expérience client, de la résilience opérationnelle et des performances commerciales. C’est le jugement humain qui reste déterminant pour ces résultats, quel que soit le degré d’automatisation de leur mise en œuvre.

Pour les équipes de direction, la stratégie en matière de talents doit évoluer en conséquence.

Le recrutement, l’évaluation des performances, le développement du leadership et la planification de la relève devraient de plus en plus privilégier les personnes qui allient des compétences techniques à une prise de décision avisée, à une collaboration interfonctionnelle et au sens des responsabilités. Ces qualités gagneront en importance à mesure que l’IA continuera d’automatiser les activités d’ingénierie courantes.

La couverture des fuseaux horaires devient un avantage stratégique au sein des organisations d’ingénierie axées sur les agents

À mesure que les organisations renforcent leurs capacités en matière d’IA, un autre défi opérationnel se fait de plus en plus sentir.

L’IA ne fonctionne pas selon les horaires d’ouverture, contrairement aux décideurs humains.

Lorsqu’un agent d’IA rencontre un problème nécessitant un jugement humain en dehors des heures de travail habituelles, le processus s’interrompt jusqu’à ce qu’un expert compétent soit disponible. La technologie est certes capable de reprendre immédiatement après avoir reçu des instructions, mais l’organisation engendre un retard inutile si aucune personne qualifiée n’est disponible.

C’est là que la stratégie relative aux fuseaux horaires prend toute son importance.

Le temps de transfert entre l’humain et l’agent, mentionné précédemment, s’élève en moyenne à 5,5 heures par incident dans les environnements agiles documentés. Dans la pratique, ce délai peut s’allonger considérablement si le blocage survient pendant la nuit ou le week-end pour l’équipe d’ingénieurs chargée de le résoudre.

À mesure que les organisations recourent de plus en plus à l’IA, ces retards peuvent s’accumuler sur plusieurs projets et avoir un impact significatif sur les délais de livraison.

Les organisations de premier plan réagissent en renforçant leur capacité de discernement plutôt qu’en se contentant d’accroître leurs capacités de développement.

Au lieu de concentrer l’expertise technique de haut niveau dans une seule zone géographique, ils répartissent les professionnels expérimentés dans différents fuseaux horaires compatibles. Cela permet de prendre les décisions importantes au moment même où les systèmes d’IA sollicitent une assistance, ce qui réduit les temps d’inactivité et permet de maintenir le rythme de livraison.

Les équipes « nearshore » prennent une importance particulière dans ce modèle.

Leur contribution ne se limite pas à une réduction des coûts de développement ou à un renforcement des capacités d’ingénierie. Leur valeur réside dans le fait de mettre à disposition un jugement technique expérimenté sur une plus grande partie de la journée. Cela favorise une prise de décision plus rapide, une livraison de logiciels plus continue et une meilleure utilisation des systèmes d’IA qui, sans cela, risqueraient de rester inactifs en attendant l’intervention humaine.

Cela modifie également la manière dont les dirigeants doivent aborder la planification des effectifs à l’échelle mondiale.

Historiquement, la répartition géographique s’est souvent appuyée sur la disponibilité de la main-d’œuvre ou les coûts d’exploitation. L’IA agentique introduit un facteur supplémentaire : la disponibilité décisionnelle. Les organisations doivent évaluer si leur structure de direction, leur expertise technique et leur soutien opérationnel offrent une couverture suffisante pour les flux de travail assistés par l’IA tout au long de la journée.

Cela ne signifie pas pour autant que toutes les organisations doivent fonctionner 24 heures sur 24.

Les dirigeants devraient plutôt identifier les flux de travail pour lesquels les retards ont le plus grand impact sur l’activité et veiller à ce que des décideurs compétents soient disponibles lorsque ces flux nécessitent une intervention humaine. Certaines organisations peuvent y parvenir grâce à des équipes « nearshore ». D’autres peuvent alterner les responsables techniques de haut niveau ou repenser les processus de validation afin de réduire les délais d’attente inutiles.

L’objectif général est simple.

À mesure que l’IA continue de réduire les délais d’exécution, les organisations tirent une valeur croissante de la réduction de la latence décisionnelle. Les entreprises qui parviennent à concilier l’expertise humaine avec le rythme des systèmes d’IA amélioreront leur réactivité, raccourciront leurs cycles de livraison et tireront davantage parti de leurs investissements technologiques. Dans un environnement où l’IA est capable d’effectuer rapidement des tâches techniques, le jugement humain, apporté en temps opportun, devient un avantage opérationnel significatif.

Les responsables techniques devraient redéfinir les indicateurs de réussite et investir dans les capacités organisationnelles afin de tirer pleinement parti de la valeur de l’IA agentique

Le plus grand défi lié à l’IA agentique ne réside pas dans le déploiement de la technologie, mais dans la refonte de l’organisation autour de celle-ci.

De nombreuses entreprises ont déjà accès à des outils d’IA de pointe. Ce qui distingue les organisations performantes des autres, c’est la manière dont leurs dirigeants redéfinissent la façon dont le travail est évalué, piloté et mis en œuvre.

Cela commence par les indicateurs de performance.

La vitesse de sprint avait sa raison d’être à une époque où la capacité d’ingénierie était largement limitée par la quantité de logiciels que les équipes pouvaient produire manuellement. L’IA agentique bouleverse fondamentalement cette hypothèse. Lorsque la génération de logiciels devient quasi instantanée, les indicateurs de production perdent une grande partie de leur valeur en tant que mesures de la performance organisationnelle.

Le leadership a besoin de meilleurs indicateurs.

L’un des indicateurs les plus utiles est le « débit décisionnel ». Celui-ci mesure la rapidité avec laquelle une organisation passe d’une intention stratégique à un résultat de production fiable. Il ne se limite pas à la rapidité d’exécution technique. Il reflète la qualité de la planification, l’efficacité de la prise de décision, l’efficience de la gouvernance et la capacité de l’organisation à transformer des idées en valeur commerciale.

La qualité du code devrait également devenir une priorité plus importante pour la direction.

Des indicateurs tels que le taux de renouvellement du code, la densité des défauts, les incidents en production, la fiabilité des déploiements et l’impact sur les clients permettent de déterminer avec plus de précision si les logiciels générés par l’IA créent une valeur durable. Un volume de production élevé accompagné d’une baisse de la qualité entraîne une augmentation des coûts à long terme, de la dette technique, du risque opérationnel et de l’insatisfaction des clients.

Les conseils d’administration doivent attendre des responsables techniques qu’ils communiquent ces indicateurs parallèlement aux indicateurs traditionnels de performance.

Cela nécessite une transformation organisationnelle plus large.

Il existe cinq domaines dans lesquels il est essentiel d’investir en matière de gestion : la formation, la refonte des processus, la coordination interfonctionnelle, l’infrastructure et la gouvernance. Aucun de ces défis ne peut être résolu simplement en achetant un logiciel d’IA.

La formation permet aux collaborateurs de comprendre comment travailler efficacement avec l’IA, plutôt que de la considérer comme un simple outil de productivité isolé. Cela implique notamment de rédiger des consignes efficaces, de valider les résultats fournis par l’IA, d’en reconnaître les limites, de protéger les informations sensibles et de faire preuve de bon sens tout au long du processus de développement.

La refonte des processus permet de déterminer dans quels domaines l’IA apporte une valeur ajoutée et dans lesquels une supervision humaine reste nécessaire. Les organisations doivent définir de manière réfléchie quelles activités l’IA peut réaliser de manière autonome, lesquelles nécessitent un contrôle humain et quelles décisions doivent toujours relever de la responsabilité de la direction ou des responsables techniques.

La coordination entre les différentes fonctions est tout aussi importante, car l’IA a des répercussions bien au-delà de l’ingénierie. La gestion de produit, le service juridique, la sécurité, la conformité, les finances, les opérations et le service client influencent tous la manière dont les travaux générés par l’IA parviennent en production. Sans une prise de décision coordonnée entre ces fonctions, les organisations sont souvent confrontées à des retards, à une gouvernance incohérente ou à des priorités contradictoires.

Les infrastructures méritent également que les dirigeants y accordent toute leur attention.

À mesure que l’utilisation de l’IA se développe, les organisations ont besoin de ressources informatiques évolutives, d’un accès sécurisé aux données, de capacités de surveillance, de plateformes d’intégration et de contrôles opérationnels garantissant un déploiement fiable. L’IA ne peut fonctionner efficacement si l’environnement technique qui l’entoure reste fragmenté ou obsolète.

La gouvernance revêt une importance croissante à mesure que les organisations confient davantage de tâches opérationnelles aux systèmes d’IA.

La direction doit établir clairement les responsabilités relatives aux résultats générés par l’IA, définir des processus de validation pour les activités à haut risque, assurer un suivi continu de la qualité et veiller au respect des politiques internes et des réglementations externes. L’IA peut accélérer la mise en œuvre, mais la responsabilité incombe toujours à l’organisation.

L’une des recommandations les plus concrètes consiste à examiner chaque processus d’ingénierie à la lumière d’une question simple : ce poste existe-t-il parce qu’un être humain doit effectuer le travail, ou parce qu’un être humain doit assumer la responsabilité du résultat ?

Cette question incite les dirigeants à dissocier la mise en œuvre de la responsabilité.

De nombreuses activités opérationnelles peuvent désormais être accélérées ou automatisées grâce à l’IA agentique. La responsabilité, en revanche, incombe toujours aux dirigeants. Les organisations restent responsables de la qualité de leurs produits, de la sécurité de leurs systèmes, de la confiance de leurs clients et des conséquences de chacune de leurs décisions commerciales.

Cette distinction devrait orienter la conception de l’organisation au cours des prochaines années.

Le marché dans son ensemble évolue déjà dans cette direction.

Selon les prévisions de Bank of America Global Research, les dépenses consacrées à l’IA agentique pourraient atteindre 155 milliards de dollars d’ici 2030, soit environ trois fois plus que de nombreuses prévisions du secteur. Ce niveau d’investissement témoigne d’une confiance croissante dans le fait que l’IA deviendra une capacité fondamentale dans tous les secteurs d’activité.

La technologie à elle seule ne suffira toutefois pas à déterminer l’avantage concurrentiel.

Les organisations qui repensent leurs modèles opérationnels dès le début amélioreront progressivement leur processus décisionnel, leur rapidité d’exécution et leur capacité d’apprentissage organisationnel. Ces améliorations s’accumulent au fil du temps, car les équipes mettent en place une meilleure gouvernance, des flux de travail plus efficaces, des données de meilleure qualité et acquièrent une plus grande confiance dans l’utilisation responsable de l’IA.

Les entreprises qui tardent à mettre en œuvre ces changements pourront certes acquérir ces mêmes outils d’IA ultérieurement, mais il leur sera de plus en plus difficile de rattraper leur retard une fois que leurs concurrents auront intégré ces nouvelles pratiques opérationnelles dans leur culture d’entreprise et leurs activités quotidiennes.

Pour les dirigeants de haut niveau, la priorité est claire.

Considérez l’IA agentique comme une capacité à long terme qui redéfinit le mode de fonctionnement de l’organisation. Mesurez les résultats plutôt que les activités. Investissez dans les systèmes qui permettent aux personnes et à l’IA de collaborer efficacement. Mettez en place une gouvernance capable de s’adapter à l’évolution de l’automatisation. Les organisations qui mettront en œuvre ces changements dès le début seront mieux placées pour transformer les progrès technologiques rapides en performances commerciales durables.

Récapitulation

L’IA agentique ne se contente pas d’accélérer le travail des équipes d’ingénieurs. Elle redéfinit ce qu’est un leadership efficace.

Pendant des années, les équipes d’ingénierie se sont attachées à accroître leur production. Cela se justifiait à l’époque où la livraison de logiciels était limitée par les capacités humaines. Aujourd’hui, l’IA est capable de générer du code, de la documentation et des tests à un rythme qui bouleverse complètement la donne. Le défi n’est plus de produire davantage, mais de prendre de meilleures décisions concernant les tâches qui comptent vraiment.

C’est pourquoi de nombreuses organisations obtiennent des résultats mitigés suite à l’adoption de l’IA. Elles ont mis en place cette nouvelle technologie sans repenser leur modèle opérationnel en conséquence. Une exécution plus rapide ne suffit pas à elle seule à créer un avantage concurrentiel si la gouvernance, la responsabilité, la stratégie en matière de talents et la mesure de la performance restent ancrées dans les hypothèses de l’ère pré-agentique.

Les organisations qui domineront au cours de la prochaine décennie ne seront probablement pas celles qui auront accès au plus grand nombre d’outils d’IA. Ces outils sont en effet de plus en plus accessibles à tous. L’avantage viendra de la mise en place d’organisations dans lesquelles le jugement humain et l’exécution par l’IA se complètent grâce à des flux de travail bien conçus, à une répartition claire des responsabilités et à une gouvernance rigoureuse.

Pour les équipes de direction, cette opportunité va bien au-delà de l’ingénierie. Ces mêmes principes de leadership s’appliqueront de plus en plus au développement de produits, aux opérations, au service client, à la finance, au marketing et à toutes les autres fonctions où l’IA s’intègre désormais au travail quotidien. Les organisations qui apprendront à repenser leur processus décisionnel parallèlement à l’automatisation se doteront de capacités que leurs concurrents ne pourront pas reproduire facilement.

La question n’est plus de savoir si l’IA agentique a sa place dans l’entreprise. Cette décision a déjà été prise, dans une large mesure, par le marché.

La véritable question est de savoir si la direction est prête à repenser l’organisation en fonction des nouvelles capacités rendues possibles par l’IA.

Les entreprises qui répondront rapidement à cette question et agiront en conséquence avec rigueur seront mieux placées pour améliorer leur exécution, s’adapter plus rapidement au changement et créer une valeur commerciale durable dans une économie de plus en plus axée sur l’intelligence artificielle.