L’ère du code à la cool est révolue

La fin du codage vibratoire et le passage à un développement de l’IA tenant compte des risques

Nous avons dépassé le stade où le développement de l’IA consistait à lancer des idées en espérant que quelque chose de cool en ressorte. Cela fonctionnait lorsque l’IA générative était nouvelle et que l’on ne s’attendait pas à ce qu’elle s’intègre à des systèmes d’entreprise critiques. À l’époque, le « vibe coding », qui consistait à utiliser l’IA de manière informelle pour générer un code rapide et fonctionnel, était passionnant. Mais ce n’est pas ainsi que l’on mène des opérations sérieuses, surtout pas à grande échelle.

Lorsque l’IA devient partie intégrante de l’architecture de l’entreprise, l’approche doit changer. L’expérimentation aléatoire ne suffit pas. Vous avez besoin de systèmes structurés et prévisibles. C’est là qu’intervient l’ingénierie consciente des risques. Les entreprises remplacent le développement improvisé par des bases architecturales solides, comme les boucles d’évaluation, le suivi des performances, les garanties de déploiement et le contrôle des API. Il ne s’agit pas de listes de contrôle ennuyeuses ; elles sont indispensables si vous voulez une IA fiable qui fonctionne en production.

Il ne s’agit pas de ralentir l’innovation. Il s’agit de procéder à une mise à l’échelle responsable. Si l’IA est censée soutenir les secteurs de la banque, de la fabrication ou de la santé, qui sont soumis à des réglementations strictes, vous ne pouvez pas vous permettre d’obtenir des résultats instables ou des comportements inconnus de la part de vos modèles d’IA. L’accent est mis sur la prévisibilité plutôt que sur la spontanéité, sur la performance plutôt que sur la nouveauté.

En tant que dirigeant, vous devez commencer à poser les bonnes questions : Quel est le lien entre l’IA et votre infrastructure ? Quels sont les systèmes qui en dépendent ? Quels sont les contrôles en place pour s’assurer qu’elle ne se comporte pas de manière imprévisible en cas de stress ? Si vous ne pouvez pas répondre à ces questions, vos efforts en matière d’IA ne sont pas prêts à s’étendre.

L’évolution du rôle de l’ingénieur en intelligence artificielle, du prompteur au penseur de systèmes

Le titre d' »ingénieur en IA » avait une signification différente. Au début, il s’agissait d’explorer ce qu’un modèle pouvait créer, de rédiger des messages intelligents, d’obtenir des résultats impressionnants et de procéder à des itérations rapides. Cette phase nous a permis d’identifier rapidement le potentiel. Mais maintenant que l’IA alimente de véritables systèmes, le travail a évolué. Il ne s’agit pas d’obtenir un texte accrocheur ou des fonctionnalités rapides. Il s’agit de construire des modèles qui se comportent de manière cohérente, qui évoluent de manière raisonnable et qui s’adaptent aux contraintes du monde réel.

Les ingénieurs en IA sont désormais des spécialistes des systèmes. Ils construisent des boucles de rétroaction où les modèles sont testés de manière cohérente. Ils planifient les échanges de modèles, lorsqu’un algorithme commence à être moins performant ou qu’un nouvel algorithme offre une meilleure efficacité. Ils intègrent la sécurité dans le cycle de développement et alignent les résultats sur la logique de l’entreprise.

Ce travail nécessite un changement d’état d’esprit. Il ne s’agit pas seulement de se demander « Comment faire pour que l’IA génère quelque chose d’utile ? ». mais « Comment s’assurer qu’elle reste utile, sécurisée et alignée dans des conditions changeantes ? »

Si vous recrutez des talents dans le domaine de l’IA, vous devez le faire en tenant compte de cette évolution. La créativité seule ne suffit plus. Vous avez besoin d’ingénieurs qui comprennent le contrôle des versions pour les modèles, les pipelines de données pour l’apprentissage continu et l’analyse d’impact pour les cas d’utilisation commerciale. Vous avez besoin de personnes qui ne se contentent pas d’expérimenter l’IA, mais qui savent comment construire avec elle.

Considérez cela comme un investissement dans une infrastructure à long terme. Tout comme vous ne construiriez pas un système critique sur un code spaghetti aléatoire, vous ne pouvez pas faire fonctionner l’IA d’entreprise sur des messages improvisés. Embauchez des personnes capables d’envisager l’IA comme une fonction commerciale intégrée et donnez-leur les outils nécessaires pour fonctionner à ce niveau.

Les flux de travail structurés et les garde-fous sont essentiels à la stabilité de l’IA

Soyons clairs, vos équipes utilisent déjà des outils d’IA, que vous les ayez formellement approuvés ou non. La plupart des entreprises sont confrontées à une recrudescence de l’utilisation non autorisée de l’IA, souvent par des développeurs ou des équipes qui s’empressent de résoudre des problèmes. Ce type d’activité parallèle ne signifie pas qu’ils sont imprudents, mais plutôt qu’ils n’ont pas reçu la structure adéquate pour travailler en toute sécurité avec de nouveaux outils.

La solution n’est pas de l’arrêter. Interdire purement et simplement les outils d’IA est une perte de temps. Les développeurs trouveront des solutions de contournement. Ce qui fonctionne réellement, c’est l’introduction de flux de travail structurés et de modèles prédéfinis, ce que certains appellent des « chemins d’or ». Il s’agit de méthodes testées et sûres pour intégrer l’IA dans des flux de travail qui favorisent la rapidité tout en renforçant la cohérence.

Les garde-fous sont importants parce qu’ils vous permettent de diriger l’innovation sans la microgérer. Vous pouvez transmettre des directives aux équipes, régir l’utilisation et veiller à ce que les modèles ne dérivent pas vers des territoires dangereux ou non conformes. Dans le même temps, vous augmentez la productivité des développeurs en leur fournissant des modèles approuvés, un contrôle d’accès défini et des résultats fiables.

Si vous êtes responsable d’une organisation technologique, vous devriez mettre en œuvre ces flux de travail dès maintenant. Traiter les outils d’IA comme un service géré et partagé, et non comme une opération malhonnête, permet d’aligner les équipes informatiques, de sécurité et commerciales. Cela favorise également l’auditabilité, un aspect de plus en plus important à mesure que les réglementations prennent forme.

Il n’est pas nécessaire de bloquer l’adoption, il suffit de l’encadrer par une infrastructure. Donnez à vos équipes des outils officiels, des points d’entrée normalisés et des approbations de performance. Elles avanceront plus vite et vous garderez le contrôle.

La gouvernance de l’IA débloque l’adoption dans les secteurs réglementés

Si l’IA doit s’étendre à l’ensemble de votre organisation, en particulier dans les secteurs réglementés tels que la finance ou la santé, vous devez d’abord vous doter d’une gouvernance. Pas après le lancement du système. Pas après la première erreur publique. Aujourd’hui.

La gouvernance n’a pas besoin d’être une bureaucratie massive. Au fond, il s’agit d’établir des règles et des processus clairs pour garantir une utilisation sûre, éthique et légale de l’IA. Il s’agit de mettre en place des limites qui permettent à vos équipes d’innover sans risquer de violer la conformité. Pour les industries réglementées, ce n’est pas facultatif, c’est obligatoire si vous voulez livrer des produits infusés par l’IA ou prendre des décisions qui ont des conséquences juridiques.

En réalité, la plupart des entreprises ne sont pas prêtes pour cela. Elles ne disposent pas de cadres documentés sur les risques liés aux modèles. Elles n’ont pas fixé de seuils de défaillance catastrophique. Et elles ignorent souvent comment les modèles prennent des décisions une fois qu’ils sont mis en production.

Pour aller de l’avant, votre organisation doit investir dans l’élaboration de politiques, le contrôle d’accès, les capacités d’audit et la gestion des versions. Vous devez savoir exactement qui utilise l’IA, quel modèle est utilisé, d’où viennent les données et comment les changements sont suivis. Sinon, vous créez un risque opérationnel qui se traduira plus tard par des dommages juridiques, financiers ou de marque.

La gouvernance ne consiste pas à ralentir. C’est le moyen d’accélérer en toute confiance. Les entreprises qui mettent en place ces contrôles dès le départ livreront leurs produits plus rapidement, car elles ne seront pas obligées de réagir à des catastrophes. Le coût de l’échec est trop élevé. Une surveillance systématique vous donne un avantage et une marge d’erreur que vos concurrents n’ont peut-être pas.

Une gouvernance proactive et équilibrée de l’IA permet une innovation évolutive

Si votre plan de gouvernance de l’IA est conçu pour réagir, vous êtes déjà en retard. Les entreprises intelligentes s’orientent désormais vers une approche proactive, stratifiée et conçue pour s’adapter à l’innovation, et non pour l’arrêter. Cela signifie que la gouvernance fonctionne en temps réel, parallèlement au développement, et non comme une case à cocher de conformité après le lancement du produit.

Il s’agit d’établir les règles d’engagement dès le départ. Vous établissez des processus clairs pour la formation, le déploiement, l’utilisation et le suivi des modèles. Vous déterminez qui a accès au modèle, dans quelles conditions et avec quelle visibilité. Et vous définissez ce qui se passe lorsqu’un modèle dérive, n’est pas assez performant ou ne respecte pas les seuils fixés par la politique. Tout cela se fait pendant que vos équipes continuent à travailler avec des outils d’IA, de sorte que l’itération et la supervision se déroulent en parallèle.

Cette approche vous permet d’agir rapidement tout en gardant le contrôle. La gouvernance proactive vous aide à déployer des outils d’IA dans tous les services, le marketing, les opérations, les produits, la logistique, tout en maintenant votre exposition à un faible niveau. Vous n’avez pas besoin d’attendre les erreurs pour décider comment vous allez réagir. Cette réponse est déjà intégrée au système.

Ce qui échappe à de nombreux dirigeants, c’est que ce type de gouvernance n’a pas pour but de limiter l’échelle, c’est même le contraire. C’est ce qui permet à l’échelle de se produire sans que l’ensemble de l’opération ne devienne instable. Elle ouvre la porte à des cas d’utilisation inconnus tout en les maintenant dans les limites des tolérances de l’entreprise et des obligations réglementaires. Enfin, elle indique aux investisseurs, aux clients et aux autorités de réglementation que vous envisagez sérieusement d’utiliser l’IA de manière durable.

Pour mettre cela en œuvre dès maintenant, concevez votre structure de gouvernance initiale pour qu’elle soit pratique et non théorique. Élaborez de petites politiques exécutables et automatisez leur mise en œuvre dans la mesure du possible. Attribuez des responsabilités réelles. Développez à partir de là. Les organisations qui rendent opérationnelle la gouvernance de l’IA très tôt domineront le débat dans leur secteur, non pas parce qu’elles ont agi plus rapidement, mais parce qu’elles ont agi de manière plus sûre à l’échelle. C’est ce qui transforme une expérience d’IA en une fonction essentielle de l’entreprise.

Faits marquants

• Le codage vibratoire est terminé : Les entreprises doivent aller au-delà du codage improvisé avec l’IA et adopter un développement structuré et conscient des risques pour garantir la performance, la fiabilité et l’évolutivité.
• Les ingénieurs en IA ont besoin de nouvelles compétences : Les dirigeants doivent donner la priorité à l’embauche et au perfectionnement d’ingénieurs en IA capables de gérer les évaluations, les échanges de modèles, les cycles de test et l’architecture de qualité de production.
• La structure l’emporte sur la restriction : La mise en œuvre de flux de travail approuvés, tels que les « chemins d’or », offre aux équipes une certaine flexibilité sans sacrifier la gouvernance, ce qui réduit les risques opérationnels et les risques liés à l’informatique parallèle.
• La gouvernance favorise l’adoption : Les décideurs des secteurs réglementés doivent intégrer la gouvernance dès le début pour permettre une adoption évolutive de l’IA tout en respectant les normes juridiques, éthiques et de sécurité.
• La proactivité l’emporte sur la réactivité : Les dirigeants devraient élaborer des stratégies de gouvernance de l’IA axées sur l’avenir qui soutiennent l’innovation sous contrôle, permettant aux équipes de se déployer plus rapidement sans augmenter l’exposition.