Il existe un « écart de vitesse » prononcé entre l’adoption rapide de l’IA par les développeurs et la normalisation plus lente et centralisée.
Les développeurs évoluent déjà rapidement avec l’IA. Beaucoup d’entre eux utilisent des outils comme ChatGPT pour écrire du code, déboguer ou rationaliser leurs flux de travail. Ils n’attendent pas de politiques ou de comités officiels. Il ne s’agit pas d’une tendance limitée à quelques entreprises technologiques, mais d’une tendance qui se manifeste dans presque toutes les organisations tournées vers l’avenir. Le problème n’est pas la vitesse. Le problème, c’est le décalage entre cette vitesse et le rythme de la prise de décision au niveau de la direction.
Phil Fersht a inventé l’expression « écart de vitesse de l’IA » pour décrire le fossé qui se creuse entre la rapidité avec laquelle les développeurs adoptent les outils d’IA et la lenteur avec laquelle les dirigeants de l’entreprise mettent en place une structure autour de ces outils. À l’heure actuelle, les équipes de développement avancent seules. En l’absence de conseils ou de garde-fous, elles paient souvent personnellement pour des API tierces, contournent vos processus de conformité et exposent les données de votre entreprise à des risques inutiles.
Si cela vous semble familier, c’est que c’est le cas. Il s’agit d’une nouvelle fois de l' »informatique fantôme ». Mais cette fois-ci, la complexité et les risques sont bien plus importants. Il s’agit de LLM (grands modèles de langage) tiers qui traitent des ensembles de données propriétaires, potentiellement des données clients, des informations financières, des bases de code. En l’absence d’une surveillance adéquate, il s’agit d’une voie directe vers les fuites de données, les violations de la conformité et les angles morts dans les systèmes centraux.
Il s’agit d’un contrôle qui ne ralentit pas les gens. Vous ne voulez pas supprimer l’innovation en essayant de la gérer avec des flux de travail d’approbation traditionnels. Cela ne fonctionnera pas ici. Les dirigeants doivent s’attacher à mettre en place des systèmes qui s’adaptent aux initiatives des développeurs au lieu de les restreindre. Votre tâche n’est pas de choisir les gagnants du haut vers le bas, mais de réduire les frictions organisationnelles avant que les développeurs ne vous contournent complètement.
Les plateformes d’IA d’entreprise monolithiques sont inefficaces dans un paysage de l’IA en évolution rapide.
L’adoption par les développeurs suscite une réaction commune : il faut tout verrouiller. Créez une plateforme d’IA d’entreprise officielle, choisissez un modèle « standard » et exigez que tout le monde passe par là. Les équipes chargées des plateformes d’entreprise penchent souvent dans cette direction. Elles mettent tout en pause, établissent des feuilles de route à long terme, négocient avec les fournisseurs, comparent les mesures de performance et visent à lancer une plateforme de bout en bout qui inclut des modèles, des flux de travail et des politiques approuvés. Elles visent un contrôle maximal.
Cette stratégie échoue, non pas parce que l’intention est mauvaise, mais parce que le paysage de l’IA évolue trop rapidement. Il faut 12 à 18 mois pour mettre en place ces plans à plateforme unique. Pendant ce temps, le modèle que vous avez choisi pourrait être obsolète dans trois mois. Les développeurs n’attendent pas aussi longtemps. Ils contournent le problème en utilisant des modèles plus récents et plus performants, souvent payés avec des cartes d’entreprise personnelles. Cela se transforme rapidement en une pile de systèmes non surveillés, avec une sécurité médiocre, des coûts croissants et aucune visibilité.
Même si vous parvenez à livrer la plateforme, vous êtes toujours en retard. Vous aurez standardisé un modèle unique qui fonctionne bien pour une tâche et mal pour d’autres. La maîtrise en droit qui est excellente pour résumer des contrats juridiques est inefficace pour développer de nouvelles fonctionnalités logicielles. Celui qui peut vous aider avec Python n’est pas adapté aux prévisions financières. Les besoins varient selon les départements, les cas d’utilisation et les unités opérationnelles. Un système centralisé et fixe n’est pas adapté à cet environnement.
Les dirigeants doivent accepter une nouvelle réalité : l’idée d’enfermer l’IA dans une plateforme fixe vous ralentira. Elle ne garantira pas l’innovation, elle la brisera. Le risque n’est pas de désaligner les modèles, mais de voir vos plans d’IA passer complètement à côté de la vague tandis que les développeurs créent leurs propres écosystèmes fragmentés. Le meilleur moyen d’avancer n’est pas de renforcer le contrôle. C’est une direction plus intelligente, des protocoles clairs, des interfaces flexibles et une boucle de rétroaction étroite avec vos parties prenantes. C’est ainsi que vous resterez à jour et utile.
Il est essentiel de passer de plateformes prescrites et inflexibles à des produits flexibles et composables.
La plupart des équipes chargées des plateformes pensent encore en termes de suites statiques, une plateforme pour chaque cas d’utilisation. Cette approche ne reflète pas la façon dont les développeurs travaillent aujourd’hui. Les développeurs ne demandent pas la pile complète. Ils demandent des capacités spécifiques : un modèle NLP propre ici, un moteur d’intégration rapide là, peut-être une API fiable pour enchaîner les outils. Ce dont ils ont besoin, ce sont des blocs de construction, pas des centres de commande.
Bryan Ross a beaucoup parlé de ce changement. Il préconise ce qu’il appelle les « chemins d’or », un modèle de plateforme qui met l’accent sur des produits modulaires et composables plutôt que sur des flux de travail centralisés. Il s’agit de services flexibles exposés sous forme d’API auxquelles les développeurs peuvent se connecter. Vous ne dites pas aux équipes comment résoudre un problème. Vous leur donnez les ressources nécessaires pour le résoudre plus rapidement, en toute sécurité et de manière évolutive.
Lorsque votre plateforme fonctionne comme un produit, lorsque l’équipe traite ses services internes avec les mêmes principes de conception que les logiciels destinés aux clients, vous obtenez l’adhésion. Les développeurs choisissent de l’utiliser, non pas parce qu’ils y sont contraints, mais parce qu’elle réduit la surface, simplifie l’intégration et leur permet d’obtenir des résultats. Les initiatives progressent plus rapidement. Vous évitez également les goulets d’étranglement que constituent les longs processus d’approbation ou les réécritures en masse chaque fois qu’un meilleur modèle est mis en ligne.
Du point de vue de la direction, l’objectif n’est pas la normalisation, mais l’adoption. Votre équipe en charge de la plateforme doit fonctionner davantage comme une équipe produit avec une feuille de route claireune feuille de route claire, des boucles de rétroaction des utilisateurs et des capacités versionnées qui évoluent rapidement. Les dirigeants doivent comprendre que l’architecture composable est ce qui permet à l’IA d’évoluer au sein d’équipes diverses sans s’effondrer. La flexibilité favorise l’adoption. L’adoption crée l’alignement. L’alignement crée le contrôle.
Les passerelles API normalisées sont essentielles pour gérer l’utilisation de l’IA sans entraver l’innovation.
Les développeurs utilisent déjà toute une série d’outils, de modèles et de cadres d’IA différents. Si vous n’appliquez pas un contrat commun, chaque équipe finira par créer ses propres intégrations, par traiter différents types de résultats et par gérer la sécurité de manière incohérente. Il n’est pas possible d’évoluer à partir de cette situation.
Ce qui fonctionne, c’est l’application d’une base de référence sans aller trop loin. Le secteur s’est déjà mis d’accord sur certaines normes informelles, comme le format API compatible avec OpenAI. Plusieurs backends, tels que vLLM, prennent désormais en charge cette structure. Cela ne signifie pas que vous vous enfermez dans un seul fournisseur de modèles. Cela signifie que tous les accès aux modèles suivent le même contrat, de sorte que le remplacement d’un fournisseur n’entraîne pas de rupture en aval.
Le fait de placer cette API derrière une passerelle vous permet d’appliquer les normes de l’entreprise, comme les schémas de sortie, la validation de l’exécution, les limites de taux, la journalisation structurée et les plafonds de coûts. Si vous voulez de la stabilité, vous imposez des sorties limitées par JSON. C’est ce qui différencie les expériences des systèmes prêts à l’emploi. Et une fois que la passerelle API devient votre point d’accès, elle devient également votre point de contrôle, pour tout ce qui concerne l’observabilité et la budgétisation.
Pour les DSI et les directeurs techniques, une interface commune n’est pas seulement une préférence technique, c’est une décision stratégique. Sans elle, vos équipes perdent du temps à construire des pipelines peu fiables et à réconcilier les incohérences de schémas. Avec elle, vous obtenez des intégrations durables, une intégration plus rapide et des mesures cohérentes. Utilisez la passerelle pour renforcer la structure sans limiter l’exploration. C’est là que vous trouverez l’équilibre entre liberté et contrôle.
Une gouvernance robuste de l’accès aux données est essentielle pour un déploiement sécurisé de l’IA.
Si vous déployez l’IA sans contrôles d’accès stricts, vous créez des problèmes futurs, des problèmes de sécurité, des problèmes de conformité, des problèmes de confiance. La bonne approche consiste à intégrer les capacités d’IA dans l’architecture de sécurité que vous avez déjà renforcée. Cela signifie que la gestion centralisée des identités, des contrôles d’accès et des secrets ne doit pas être contournée, même pour des cas d’utilisation exploratoires.
La voie à suivre est la récupération des informations d’identification au moment de l’exécution, les développeurs ou les services ne stockent pas les informations d’identification de manière statique, et l’accès est accordé de manière dynamique par le biais de systèmes d’identité vérifiés que votre entreprise utilise déjà. L’autorisation devrait se connecter directement à votre infrastructure IAM (gestion des identités et des accès) existante. Cela facilite la mise en œuvre, l’audit et réduit les surfaces d’attaque. Les jetons d’accès personnels, les clés d’API codées en dur et les points de terminaison non gérés constituent des risques inutiles que les dirigeants responsables ne devraient pas ignorer.
Les règles techniques sont simples et les dirigeants doivent les soutenir pleinement : pas de clés intégrées, pas d’identités non gérées, pas d’accès de tiers sans contrôle de l’entreprise. Il ne s’agit pas de ralentir l’adoption de l’IA, mais de s’assurer que l’adoption ne se transforme pas en exposition. Vous pouvez permettre une expérimentation en toute sécurité, mais les fondations doivent être sûres.
La sécurité reste la couche de contrôle qui assure la pérennité de l’ensemble. Et à l’ère de l’IA, la gouvernance doit fonctionner en temps réel, à travers des modèles internes et tiers. Les dirigeants qui considèrent cela comme une question de back-office informatique passent à côté du changement, la sécurité est désormais directement liée à l’agilité. Une mauvaise gouvernance ralentit l’intégration, mais une bonne gouvernance, automatisée par des cadres d’identité de confiance, permet une exécution plus rapide avec beaucoup moins de risques.
L’adoption d’une flexibilité contrôlée par le biais de « chemins d’or » encourage l’innovation tout en maintenant le contrôle.
Il n’est pas nécessaire d’obliger chaque équipe à se conformer à une norme fixe. Mais vous avez besoin d’un chemin clair et soutenu qui permette à la plupart des gens d’avancer rapidement et en toute sécurité. C’est l’essence même d’un chemin d’or. Il s’agit de l’approche recommandée, qui concilie la sécurité, l’observabilité, la gestion des coûts et la facilité d’utilisation pour les développeurs. Mais elle doit aussi permettre des exceptions, dans des conditions claires.
Lorsqu’une équipe souhaite s’écarter du chemin, elle doit pouvoir le faire. Mais cela doit donner lieu à des contrôles : journalisation structurée, examens de sécurité, contrôle plus strict des coûts et justification. Cela encourage la responsabilité sans restreindre l’initiative. Les équipes de la plateforme peuvent intégrer cette logique dans l’outil, un drapeau, un formulaire, un journal de suivi, et la direction devrait examiner les exceptions chaque semaine. Il ne s’agit pas de bloquer le changement, mais d’adapter la voie royale en fonction de l’utilisation et des besoins réels.
Cela crée un système interne qui évolue. Vous ne vous fiez pas à des hypothèses. Vous utilisez les données issues du comportement réel des développeurs pour adapter votre plateforme et votre gouvernance. Les équipes ont la liberté d’innover. La direction a la certitude que l’innovation est structurée, observable et alignée.
Les cadres dirigeants ont souvent du mal à déterminer le degré de contrôle à appliquer. La réponse est la suivante : suffisamment pour réduire le chaos, pas assez pour ralentir l’élan. Le mécanisme d’annulation est crucial. Vous ne voulez pas lutter contre les utilisateurs, vous voulez apprendre d’eux. Si plusieurs équipes contournent le chemin pour des raisons similaires, votre gouvernance n’est pas mauvaise, elle est dépassée. Utilisez ces données pour itérer, affiner et rester à jour sans renoncer au contrôle.
La mise en place de garde-fous au lieu de barrières rigides permet une expérimentation évolutive et agile de l’IA.
Essayer de prévoir et de contrôler chaque cas d’utilisation de l’IA par l’intermédiaire d’un comité ne fonctionnera pas. L’espace évolue trop rapidement. De nouveaux modèles, de nouvelles interfaces et de nouvelles exigences commerciales apparaissent plus rapidement que les équipes centralisées ne peuvent le faire. Les entreprises qui retardent les déploiements en raison d’une planification exhaustive perdent leur élan, et le résultat est prévisible : les équipes contournent le système et construisent leurs propres outils en silos.
La meilleure solution consiste à créer des garde-fous adaptatifs, des lignes directrices qui permettent aux développeurs d’aller vite tout en garantissant la visibilité, la cohérence et la sécurité opérationnelle. Ces garde-fous donnent aux équipes de la plateforme l’autorité nécessaire pour structurer les décisions relatives aux coûts, aux performances et à la conformité, sans dicter la manière dont chaque problème est résolu. Ils permettent à votre organisation de développer l’utilisation de l’IA sans augmenter les frictions.
Ce dont les entreprises ont besoin aujourd’hui, c’est d’un environnement structuré où les règles soutiennent l’action. Cela signifie des limites de performance fixées par des outils de télémétrie, des plafonds de coûts imposés par des limites d’utilisation et des journaux d’audit normalisés qui permettent de savoir qui fait quoi, avec quels modèles et pourquoi. Rien de tout cela n’empêche l’innovation. Il s’agit simplement de rendre les résultats traçables et gouvernés.
Les dirigeants doivent cesser de considérer la normalisation comme une porte qui bloque le progrès jusqu’à ce que toutes les cases soient cochées. Le succès de l’IA à grande échelle vient de la décentralisation, avec des incitations alignées et des contrôles de base. Les garde-fous donnent aux dirigeants suffisamment de données pour piloter sans avoir à approuver chaque étape. Il s’agit de passer de la prédiction à la réactivité, grâce à des systèmes qui surveillent, mesurent et s’adaptent en permanence. Si vous voulez que l’IA devienne une capacité d’entreprise, et pas seulement une série de projets pilotes, ce changement d’état d’esprit n’est pas négociable.
Pour une intégration productive de l’IA, il est essentiel de réduire la lassitude des développeurs à l’égard des décisions.
L’IA introduit une série de nouvelles décisions techniques : choisir le bon modèle, structurer correctement les invites, gérer les méthodes de recherche, suivre l’utilisation des jetons, etc. Tout cela crée une charge cognitive. Et lorsque les développeurs sont confrontés à un trop grand nombre de choix indifférenciés, vous perdez en rapidité et en cohérence. Ils se laissent distraire en résolvant des problèmes d’infrastructure au lieu de créer des fonctionnalités réelles.
Le rôle de l’équipe chargée de la plateforme est de supporter cette charge. Non pas en supprimant des capacités, mais en faisant abstraction de la complexité. Fournissez des valeurs par défaut intelligentes. Proposez des modèles qui respectent les meilleures pratiques. Créez des interfaces unifiées qui gèrent l’intégration désordonnée dans les coulisses. Lorsqu’elles sont bien exécutées, les développeurs ne s’occupent que de ce qui est nécessaire. Ils ne se débattent pas avec des formats rapides ou ne recherchent pas des modèles de documents, ils se concentrent sur les résultats.
Il ne s’agit pas de simplifier les choses. Il s’agit de permettre un travail approfondi, sans couches de confusion. Les équipes à fort potentiel opèrent toujours au sein de couches d’abstraction solides. Il doit en être de même pour les plateformes d’IA. Réduisez le bruit et les gens avanceront plus vite, feront moins d’erreurs et créeront des systèmes plus évolutifs.
Pour les dirigeants, la prise de conscience critique est que la fatigue décisionnelle ne ralentit pas seulement les équipes, elle fragmente la stratégie. Si chaque développeur prend des décisions isolées sur les modèles, les formats et l’observabilité, vous n’avez pas une seule plateforme, mais des centaines. Les dirigeants doivent investir dans des outils internes qui réduisent les frictions à l’échelle. C’est cette cohésion qui transforme les expériences en avantage concurrentiel. Sinon, vous vous retrouverez avec un désordre de progrès isolés qui ne pourront pas fonctionner à l’échelle de l’entreprise.
Réflexions finales
L’IA n’attend pas. Vos développeurs non plus. Ils l’ont déjà intégrée dans les flux de travail en utilisant les outils qui leur permettent d’aller vite. La véritable décision est de savoir si le leadership suit ou s’il est contourné. Le choix n’est pas entre le contrôle et le chaos. Il s’agit de choisir entre un contrôle dépassé et une direction intelligente.
Vous n’avez pas besoin de ralentir les choses pour rester en conformité. Vous avez besoin d’une infrastructure qui évolue en fonction de vos performances les plus élevées et qui protège les autres. Les Guardrails, les services composables et l’observabilité centralisée vous permettent d’atteindre cet objectif. Ce n’est pas théorique, c’est opérationnel. Bien menées, elles transforment des expériences d’IA éparses en un système cohésif, sécurisé et conscient des coûts.
Construisez des systèmes qui permettent aux gens d’agir rapidement et avec clarté. Réduisez les frictions, pas les choix. Optimisez la vitesse de décision. L’IA est déjà en train de remodeler la façon dont les entreprises fonctionnent, c’est à vous de façonner la façon dont votre entreprise dirige.
