Comment l’IA booste la collaboration chez les techs

L’automatisation de l’IA élimine les goulets d’étranglement du développement

La plupart des gens pensent que l’IA consiste à écrire du code plus rapidement. Ce n’est pas le cas. Il s’agit de faire en sorte que le travail réel soit accompli plus rapidement, de bout en bout. Dans les équipes techniques, cela signifie qu’il faut supprimer les délais entre l’écriture du code et la livraison de produits fonctionnels. C’est là que l’IA a le plus d’impact aujourd’hui.

En ce moment même, outils d’IA comme GitHub Copilot font plus que suggérer du code. Ils s’installent directement dans les environnements de développement, aidant les ingénieurs à se déplacer sans changer d’onglet, à écrire des fonctions répétées, à marquer les commits, à mettre à jour les tickets, bref, ils éliminent tout ce qui ne nécessite pas l’intervention d’un être humain. C’est important. Non pas à cause de ce que cela automatise, mais à cause de ce que cela libère.

La charge cognitive est importante. Les tâches répétitives épuisent la matière grise qui devrait être consacrée à la réflexion sur l’architecture et non à la désignation de variables. La compilation de la documentation ou le fait de cocher des cases dans les gestionnaires de tâches peuvent être automatisés. Résultat ? Les développeurs réfléchissent davantage. Ils avancent plus vite. Ils obtiennent de meilleurs résultats. Même les ingénieurs de niveau intermédiaire discutent désormais de la conception des systèmes, ce qui était auparavant réservé aux cadres supérieurs.

L’étude de McKinsey confirme cette évolution : les ingénieurs consacrent moins de temps aux processus manuels, ce qui modifie l’ensemble de la cadence de développement des logiciels. Carnegie Mellon se fait l’écho de ce sentiment, en soulignant les gains réels en matière de tests et de détection des bogues.

Peter O’Connor, qui dirige l’ingénierie de la plateforme chez Stack Overflow, l’explique simplement : « Je n’ai pas besoin de revenir à ma tâche Jira et de la marquer comme terminée. Est-ce que quelque chose peut le faire pour moi ? Ce serait génial. » Ce n’est pas seulement génial, c’est essentiel. Le temps passé sur de petites choses s’accumule. L’IA est l’outil qui permet d’économiser ce temps.

Mais cela ne se produit pas par défaut. Pour obtenir ces gains, les entreprises doivent intégrer l’IA dans le flux de travail principal. Cela implique une intégration, des boucles de rétroaction continues et un leadership qui ne se contente pas d’approuver les outils, mais qui aligne le personnel sur leur utilisation pour un impact réel.

Les structures des équipes deviennent plus petites et plus agiles

L’IA a commencé à influencer non seulement ce que les ingénieurs construisent, mais aussi la façon dont les équipes qui construisent sont structurées. Nous assistons à quelque chose de nouveau : des équipes de plus en plus petites, plus rapides et plus fluides.

Chez Google, les équipes qui comptaient autrefois 30 à 60 personnes travaillant sur une seule capacité sont désormais divisées en groupes plus restreints. La raison en est simple : moins de frais généraux. Moins de réunions. Plus de contexte partagé. Des itérations plus rapides. Lorsque vous supprimez les coûts de coordination liés à l’alignement de 20 personnes, les progrès s’accélèrent. Il ne s’agit pas de réduire les effectifs. Il s’agit d’augmenter la vitesse.

Les petites équipes discutent plus, et non moins. Mais les conversations sont ciblées, tactiques et éclairées par une visibilité partagée. Chaque ingénieur se rapproche de l’architecture. Ils comprennent les flux du système parce qu’ils ne sont pas perdus dans des couches de transfert de gestion ou dans des segments déconnectés d’un grand organigramme.

Ryan J. Salva, qui dirige les produits chez Google, explique que cette évolution ouvre les conversations architecturales aux ingénieurs de niveau 2. Ce n’était pas le cas auparavant. Mais grâce à l’IA qui réduit les tâches fastidieuses, ces ingénieurs jouent désormais un rôle stratégique plus tôt. Cela signifie qu’un plus grand nombre de personnes dans votre organisation peuvent contribuer de manière significative aux décisions qui façonnent votre infrastructure.

Pour les PDG et les directeurs techniques, cela signifie qu’il faut repenser l’organisation des équipes. Les structures d’organisation traditionnelles, très lourdes au sommet, ne sont pas adaptées à la vitesse distribuée que permet l’IA. Des équipes plus petites et modulaires, non pas isolées mais simplement concentrées, peuvent vous permettre d’obtenir davantage de résultats sans ajouter de confusion.

L’impôt sur la collaboration disparaît lorsque vous concevez votre organisation en fonction de la rapidité et non du contrôle. Plus le groupe est petit, plus il est facile de s’aligner, de bouger et d’exécuter. C’est le nouveau modèle opérationnel que l’IA rend possible. Et il fonctionne, si les dirigeants le soutiennent.

Les dirigeants doivent instaurer une culture de l’apprentissage permanent pour l’adoption de l’IA

L’IA ne fonctionne pas en vase clos. Elle n’élève les équipes que lorsque les personnes savent comment l’utiliser, en toute confiance, de manière créative et continue. Le leadership joue un rôle central à cet égard. Le succès de l’IA dans une organisation dépend moins des outils que de la manière dont les gens les utilisent. Cela signifie que la formation est fondamentale.

Les équipes ont besoin de plus que de documentation et d’infobulles. Elles ont besoin d’un espace d’expérimentation partagée. L’adoption de l’IA ne se résume pas à l’installation d’un nouveau plugin ou à l’ajout d’un nouveau système, c’est un changement dans la manière dont les gens s’engagent dans le travail. Les dirigeants devraient investir dans des ateliers, des programmes structurés en binôme et des forums partagés où les équipes peuvent itérer rapidement, tester des idées et dépanner de nouvelles méthodes.

McKinsey a constaté que près de la moitié des employés considèrent la formation à l’IA comme le facteur le plus important pour favoriser une véritable adoption. Lorsque les équipes comprennent les outils, les performances augmentent. Les abus diminuent. La créativité augmente.

Christina Dacauaziliqua, spécialiste principale de l’apprentissage chez Morgan Stanley, souligne clairement que le succès ne se produit pas de manière isolée. Il est le fruit du partage et de l’application des connaissances au sein de l’équipe, de manière intentionnelle et régulière.

Les dirigeants qui soutiennent activement l’apprentissage ne se contentent pas d’améliorer l’adoption de l’IA, ils la multiplient. La valeur n’est pas seulement le développement personnel, mais aussi la performance de l’organisation. Les équipes de direction devraient considérer les écosystèmes d’apprentissage internes comme faisant partie de l’infrastructure de l’IA, car sans une formation et une réflexion cohérentes, même les systèmes les plus puissants ne produisent que des résultats moyens.

L’adoption ne se fait pas par la politique, mais par l’exemple. Lorsque les dirigeants lient l’apprentissage aux objectifs de l’entreprise et consacrent du temps à l’alignement des connaissances, le passage des « outils » à la « transformation » s’opère plus rapidement et s’enracine.

Une documentation de qualité est essentielle pour une utilisation efficace de l’IA

La qualité de l’IA dépend des données et des connaissances auxquelles elle a accès. Si ces données sont obsolètes ou désorganisées, les résultats de l’IA ne seront pas seulement inutiles, ils seront contre-productifs. L’IA ne sait pas ce qui ne va pas. Elle répète en toute confiance ce qu’on lui a donné. C’est pourquoi la documentation de votre équipe est plus importante que jamais.

Lorsque la documentation est propre, à jour et détaillée, l’IA peut reproduire la maturité et la précision. Lorsqu’elle est négligée, l’IA amplifie les erreurs. Pour les équipes techniques qui utilisent l’IA pour rédiger, maintenir ou réviser le code, une documentation insuffisante se traduit par une dette technique multipliée par la vitesse.

Ryan J. Salva, directeur principal des produits chez Google, l’a bien expliqué. Les modèles d’IA sont des systèmes qui recherchent des modèles. Si vos connaissances organisationnelles présentent des lacunes, le système ne fait pas la distinction entre les meilleures pratiques et les mauvaises habitudes. Il prend en compte les deux. Les déchets ne sont pas seulement introduits, ils sont expédiés.

La mise à jour de la documentation demande des efforts. Mais c’est un effort qui a des retombées considérables. Il ne s’agit pas seulement d’une question de clarté interne, il s’agit de s’assurer que vos produits d’IA sont fonctionnels, sécurisés et faciles à maintenir. Une documentation solide permet également aux équipes de s’intégrer plus rapidement, de mieux gérer les risques et de passer moins de temps à corriger les erreurs introduites par des modèles d’IA hallucinants.

Pour les décideurs, il ne s’agit pas seulement d’une liste de contrôle opérationnelle. Il s’agit d’une mesure d’atténuation des risques. Si vous voulez que vos fonctions techniques évoluent avec l’IA, vos sources d’entrée doivent être dignes de confiance. Cela signifie qu’il faut traiter la documentation, technique et basée sur les processus, comme un atout stratégique.

Ignorer la qualité de la documentation compromet l’investissement dans l’IA. Toute institution cherchant à accélérer son utilisation de l’IA a besoin de sources de connaissances disciplinées, vérifiées et maintenues à jour. Ces données déterminent si l’IA permet d’accélérer les choses ou si elle se contente d’automatiser les mauvais virages.

L’impact de l’IA s’étend au-delà de la génération de codes à l’innovation stratégique

La plupart des discussions sur l’IA dans le domaine de la technologie commencent par la génération de code. Oui, c’est utile. Mais si la conversation s’arrête là, les équipes laissent une valeur considérable sur la table. Le véritable changement se produit dans le travail qui entoure le code, la planification, les tests, la documentation, le suivi des tâches et les étapes de déploiement qui déterminent la rapidité et l’efficacité de la livraison d’un logiciel. C’est là que l l’IA crée un effet de levier stratégique.

Lorsque les développeurs n’ont plus besoin d’écrire du code standard, de marquer des tickets Jira, de corriger des bogues répétitifs ou de passer du temps sur des configurations, ils peuvent consacrer cette énergie à réfléchir à l’adéquation du produit, à l’intégrité de l’architecture et à l’évolution de la plateforme. Ce changement n’est pas marginal. Il modifie où et comment la valeur est créée.

L’IA libère désormais les équipes d’ingénieurs de la surcharge administrative, leur permettant de se concentrer en amont, sur la conception du système, l’innovation et l’expérience de l’utilisateur. Comme le dit Ryan J. Salva de Google, l’automatisation « libère mes ingénieurs d’une grande partie du travail pour qu’ils puissent ensuite résoudre le problème plutôt que de s’occuper de la paperasserie, de la bureaucratie et de la gestion de projet pour tout rassembler ». Cette clarté crée de l’espace. Cet espace est le moteur de la véritable innovation.

Lorsque vous combinez ces gains à travers chaque développeur, chaque sprint et chaque moment du produit, vous n’obtenez pas seulement des itérations plus rapides, mais aussi de meilleures itérations. Des décisions de conception plus réfléchies. Une résolution plus créative des problèmes. Et une équipe alignée sur les résultats de l’entreprise, et pas seulement sur les listes de tâches techniques. C’est ce que les équipes techniques tournées vers l’avenir mettent déjà en œuvre.

Pour les dirigeants, la conclusion est simple : ne limitez pas votre feuille de route en matière d’IA aux fonctions d’achèvement du code. Pensez au cycle de vie complet de l’ingénierie. Demandez-vous où le temps et l’attention sont perdus. Le rôle le plus précieux de l’IA n’est pas de remplacer les ingénieurs, mais de libérer leur capacité à travailler à un niveau plus élevé sur l’ensemble de la pile de produits.

L’engagement des dirigeants stimule la transformation de l’IA

L’IA ne transforme pas les organisations à elle seule. Elle a besoin de personnes, en particulier de personnes ayant de l’autorité, pour la faire avancer. Si les dirigeants ne s’engagent pas, l’adoption ne se fera pas à grande échelle. Si les dirigeants ne réforment pas les habitudes, le potentiel de l’IA reste bloqué dans des équipes isolées ou des projets pilotes qui démontrent rarement un retour sur investissement à long terme.

L’impact réel de l’IA nécessite des ajustements structurels. Il faut que les dirigeants libèrent de l’espace pour l’expérimentation, ajustent la façon dont les performances sont mesurées et allouent des ressources à l’intégration, et pas seulement à l’approvisionnement. L’adoption de l’IA n’est pas un bouton sur lequel on appuie, c’est un processus que l’on soutient tout au long.

Ryan J. Salva, de Google, fait remarquer que les résultats n’apparaissent que lorsque les dirigeants éliminent le fouillis procédural. Sans cela, les ingénieurs peuvent avoir les outils, mais ils n’auront pas l’environnement nécessaire pour les appliquer là où c’est le plus important.

Les dirigeants doivent supprimer les formalités administratives qui ralentissent les temps de réponse. Ils doivent financer la formation, détailler les responsables de la mise en œuvre et intégrer activement les résultats de l’IA dans les discussions sur la stratégie de l’entreprise. Lorsque les dirigeants considèrent l’IA comme une infrastructure et non comme un ajout, les équipes cessent de la considérer comme une nouveauté et commencent à l’utiliser comme une nécessité.

Ce qui est essentiel ici, c’est la cohérence. Le soutien des dirigeants implique de se manifester tôt et souvent dans le cycle de déploiement. Cela signifie qu’il faut adapter les politiques, et non pas superposer l’IA à des politiques obsolètes. Cela signifie également qu’il faut surveiller ce qui fonctionne et être prêt à changer de cap lorsque ce n’est pas le cas.

C’est la différence entre les organisations qui tirent un avantage à long terme de l’IA et celles qui se contentent d’améliorer leur productivité pendant un trimestre. Les outils sont largement disponibles. L’impact dépend des personnes qui les utilisent.

Principaux enseignements pour les décideurs

• L’automatisation pilotée par l’IA élimine les goulets d’étranglement en matière de développement : Les dirigeants devraient intégrer des outils d’IA tels que Copilot dans les flux de travail de base afin de réduire la charge cognitive et de permettre aux équipes d’ingénieurs de se concentrer sur des travaux complexes et à fort impact, au-delà des tâches répétitives.
• Des équipes plus petites pour plus d’agilité avec l’IA : Réorganisez les grandes unités de développement en équipes plus petites et très ciblées pour réduire les frais généraux de coordination, augmenter la vitesse et permettre à davantage de contributeurs techniques à tous les niveaux de participer à la prise de décision stratégique.
• La culture de l’apprentissage est essentielle à l’adoption évolutive de l’IA : Donnez la priorité à la formation continue à l’IA et au partage des connaissances entre les équipes afin d’éviter une utilisation fragmentée et de favoriser une capacité généralisée, en veillant à ce que les outils d’IA soient continuellement utilisés au maximum de leur potentiel.
• La qualité de la documentation a un impact direct sur les performances de l’IA : Investissez dans le maintien d’une documentation précise et de haute qualité dans l’ensemble des systèmes afin de garantir la fiabilité des résultats de l’IA et d’éviter l’accumulation de dettes techniques en raison d’une saisie de données erronée.
• L’IA fait passer l’ingénierie de l’exécution à l’innovation : Utilisez l’IA pour automatiser les activités administratives et non codantes afin que les développeurs puissent travailler sur la conception des systèmes, la réflexion sur les produits et l’innovation à long terme qui soutient la stratégie de l’entreprise.
• L’engagement des dirigeants détermine le rendement de l’IA : La transformation de l’IA ne réussit que si les dirigeants investissent dans la structure, la formation et les politiques qui soutiennent l’adoption par les équipes, et pas seulement la mise en œuvre d’outils.