{"id":36807,"date":"2025-06-25T07:00:47","date_gmt":"2025-06-25T06:00:47","guid":{"rendered":"https:\/\/www.okoone.com\/spark\/non-classifiee\/les-equipes-agiles-pourraient-freiner-lia\/"},"modified":"2025-06-25T07:07:29","modified_gmt":"2025-06-25T06:07:29","slug":"lagilite-est-elle-un-frein-cache-a-lia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.okoone.com\/fr\/spark\/strategies-et-transformation\/lagilite-est-elle-un-frein-cache-a-lia\/","title":{"rendered":"L\u2019agilit\u00e9 est-elle un frein cach\u00e9 \u00e0 l\u2019IA"},"content":{"rendered":"

Les initiatives en mati\u00e8re d’IA n\u00e9gligent souvent les valeurs agiles en mettant l’accent sur les outils plut\u00f4t que sur les personnes.<\/h2>\n

La plupart des organisations qui int\u00e8grent l’intelligence artificielle dans leurs syst\u00e8mes ne le font pas correctement. Elles se lancent t\u00eate baiss\u00e9e dans des outils et des plates-formes brillants, mais sautent les fondamentaux : quels probl\u00e8mes r\u00e9solvons-nous et pour qui les r\u00e9solvons-nous ? La premi\u00e8re valeur du Manifeste Agile<\/strong><\/a> est simple : les individus et les interactions priment sur les processus et les outils. Mais lorsqu’il s’agit d’IA, cette valeur est souvent ignor\u00e9e. <\/p>\n

Il y a une raison pour laquelle tant de projets d’intelligence artificielle ne donnent pas les r\u00e9sultats escompt\u00e9s. L’\u00e9tat d’esprit se fige sur la derni\u00e8re version du mod\u00e8le ou la derni\u00e8re mise \u00e0 niveau de l’infrastructure, et oublie l’utilisateur. Vous ne pouvez pas construire des produits transformateurs sur des fondations mal align\u00e9es. Si les humains, les \u00e9quipes, n’ont pas la possibilit\u00e9 d’explorer, d’it\u00e9rer et de s’exprimer, les efforts en mati\u00e8re d’IA deviennent des objets d’exposition plut\u00f4t que des solutions. Ce n’est pas extensible et ce n’est certainement pas durable. <\/p>\n

Les chefs d’entreprise disent comprendre l’importance de l’IA. En fait, 84 % d’entre eux reconnaissent que l’IA aura un impact significatif sur leurs mod\u00e8les d’entreprise. Mais seuls 14 % d’entre eux se sentent tout \u00e0 fait pr\u00eats. Il ne s’agit pas seulement d’un manque de pr\u00e9paration, mais aussi d’un manque de clart\u00e9 sur la mani\u00e8re de faire le lien entre la vision et l’ex\u00e9cution. Si vos \u00e9quipes ne se parlent pas entre elles et si vos syst\u00e8mes sont optimis\u00e9s pour des d\u00e9monstrations \u00e9l\u00e9gantes plut\u00f4t que pour des probl\u00e8mes r\u00e9els, la technologie ne fera pas avancer les choses. <\/p>\n

On ne gagne pas avec l’IA en poursuivant les outils. Vous gagnez en donnant aux gens les moyens d’agir, en d\u00e9finissant des priorit\u00e9s claires, en \u00e9tablissant des boucles de r\u00e9troaction \u00e9troites et en instaurant une culture qui aligne l’ex\u00e9cution sur les r\u00e9sultats. C’est ainsi que l’adoption r\u00e9elle se produit. <\/p>\n

La mauvaise communication et l \u00ab \u00e9troitesse d’esprit sont \u00e0 l’origine de l \u00bb \u00e9chec des projets d’IA<\/h2>\n

L’IA ne peut pas r\u00e9soudre les probl\u00e8mes que vous ne comprenez pas. C’est l\u00e0 que la plupart des \u00e9checs commencent, les parties prenantes ne sont pas align\u00e9es sur les objectifs et les d\u00e9veloppeurs travaillent vers les mauvaises cibles. C’est une d\u00e9faillance de la coordination qui conduit \u00e0 des mod\u00e8les d’IA fragiles ou non pertinents d\u00e9ploy\u00e9s en production. Il n’est pas surprenant qu’ils ne soient pas \u00e0 la hauteur. <\/p>\n

RAND a interrog\u00e9 65 ing\u00e9nieurs et data scientists exp\u00e9riment\u00e9s. Le r\u00e9sultat ? Les projets \u00e9chouent souvent non pas parce que la technologie n’est pas assez bonne, mais parce que les organisations vont de l’avant avec des donn\u00e9es m\u00e9diocres, une infrastructure de d\u00e9ploiement faible et des syst\u00e8mes d’IA optimis\u00e9s pour des mesures non pertinentes. Dans certains cas, les mod\u00e8les d\u00e9ploy\u00e9s ne s’int\u00e8grent m\u00eame pas dans les processus op\u00e9rationnels g\u00e9n\u00e9raux. C’est un gaspillage de talents et de capitaux. <\/p>\n

Les dirigeants doivent consid\u00e9rer l’IA non pas comme un investissement isol\u00e9, mais comme un investissement syst\u00e9mique. Si vous n’impliquez pas les utilisateurs cl\u00e9s et les parties prenantes d\u00e8s le d\u00e9but, si vous n’affinez pas les probl\u00e8mes r\u00e9els que l’IA devrait r\u00e9soudre, vous tomberez dans le pi\u00e8ge de l’automatisation du bruit au lieu de r\u00e9soudre quoi que ce soit de significatif. L’alignement est essentiel. La clart\u00e9 au sommet jette les bases d’une IA r\u00e9ussie \u00e0 tous les niveaux. <\/p>\n

Vous ne pouvez pas forcer brutalement le succ\u00e8s de l’IA avec de l’argent ou des effectifs. Vous y parviendrez en favorisant la transparence, en posant de meilleures questions et en int\u00e9grant l’IA dans les flux de travail importants. C’est ainsi que ces technologies d\u00e9passeront la phase pilote. <\/p>\n

Un d\u00e9calage entre les attentes des dirigeants et les r\u00e9alit\u00e9s des d\u00e9veloppeurs<\/h2>\n

Soyons directs. La plupart des dirigeants surestiment l’impact r\u00e9el de l’IA sur la productivit\u00e9 des d\u00e9veloppeurs. Ils pensent que l’abandon des outils d’IA, en particulier la g\u00e9n\u00e9ration de code<\/strong><\/a>r\u00e9soudra les probl\u00e8mes de v\u00e9locit\u00e9 et de satisfaction. Ce n’est pas le cas. Deux tiers des d\u00e9veloppeurs ont d\u00e9clar\u00e9 ne pas avoir constat\u00e9 de gains de productivit\u00e9 significatifs gr\u00e2ce \u00e0 l’IA. Il ne s’agit pas d’un d\u00e9salignement mineur, mais d’une d\u00e9rive strat\u00e9gique. <\/p>\n

Les dirigeants veulent aider les d\u00e9veloppeurs \u00e0 prosp\u00e9rer, mais ils investissent dans les mauvais domaines. Les outils d’IA sont construits et d\u00e9ploy\u00e9s sans une compr\u00e9hension claire de ce dont les d\u00e9veloppeurs ont r\u00e9ellement besoin. Lorsque les d\u00e9veloppeurs sont les plus productifs, ce n’est pas parce que quelqu’un d’autre \u00e9crit le code \u00e0 leur place. C’est parce qu’ils ont le temps de se concentrer sur le codage, sans distraction, et sans chercher la documentation manquante ou r\u00e9parer la dette technique qui s’accumule. <\/p>\n

Andrew Boyagi, responsable de l’\u00e9vang\u00e9lisation DevOps chez Atlassian, l’explique clairement : \u00ab\u00a0Les dirigeants veulent donner \u00e0 leurs d\u00e9veloppeurs les moyens d’\u00eatre heureux, d’\u00eatre productifs. Mais lorsqu’ils ne comprennent pas comment le faire, c’est un \u00e9norme probl\u00e8me.\u00a0\u00bb Le probl\u00e8me n’est pas une question d’attitude, mais de perspective. Il ne s’agit pas de remplacer le temps des d\u00e9veloppeurs, mais d’en am\u00e9liorer la qualit\u00e9. <\/p>\n

Les dirigeants doivent commencer \u00e0 \u00e9couter leurs \u00e9quipes. L’IA peut cr\u00e9er un effet de levier, mais seulement lorsqu’elle est appliqu\u00e9e au bon endroit. Demandez aux d\u00e9veloppeurs \u00e0 quoi ils consacrent leur temps. Identifiez les frictions. Ensuite, appliquez l’IA l\u00e0 o\u00f9 elle \u00e9limine ces obstacles. Tout le reste n’est que du bruit. <\/p>\n

Une d\u00e9pendance excessive \u00e0 l’\u00e9gard du code g\u00e9n\u00e9r\u00e9 par l’IA peut compromettre la qualit\u00e9 et la stabilit\u00e9 des logiciels<\/h2>\n

L’utilisation accrue de l’IA g\u00e9n\u00e9rative dans le d\u00e9veloppement de logiciels a modifi\u00e9 la vitesse \u00e0 laquelle les \u00e9quipes peuvent \u00e9crire du code. Cette partie est claire. Ce qui est moins discut\u00e9, mais plus important, c’est l’impact de cette rapidit\u00e9 sur la qualit\u00e9. Sans de solides syst\u00e8mes de tests automatis\u00e9s et de r\u00e9vision du code d\u00e9j\u00e0 en place, le code g\u00e9n\u00e9r\u00e9 par l’IA est souvent pouss\u00e9 sans \u00eatre correctement valid\u00e9. Cela se traduit par des taux d’\u00e9chec plus \u00e9lev\u00e9s, une r\u00e9cup\u00e9ration plus lente et une maintenabilit\u00e9 \u00e0 long terme r\u00e9duite. <\/p>\n

Les donn\u00e9es le confirment. Le rapport 2024 Accelerate State of DevOps montre que l’adoption de l’IA est corr\u00e9l\u00e9e \u00e0 une baisse de 7,2 % de la stabilit\u00e9 des livraisons et \u00e0 une r\u00e9duction de 1,5 % du d\u00e9bit. Ce n’est pas marginal, c’est une r\u00e9gression. Les \u00e9quipes avancent plus vite, mais \u00e9chouent plus durement et se r\u00e9tablissent plus lentement. Si vos syst\u00e8mes ne sont pas stables, votre produit en p\u00e2tit. Pire encore, votre \u00e9quipe s’\u00e9puise \u00e0 r\u00e9parer ce qui n’aurait pas d\u00fb tomber en panne. <\/p>\n

Au-del\u00e0 des mesures d’\u00e9chec, il y a aussi un probl\u00e8me plus profond. Le code g\u00e9n\u00e9r\u00e9 par l’IA<\/strong><\/a> est plus difficile \u00e0 comprendre et \u00e0 maintenir pour les humains. Lorsque les syst\u00e8mes se d\u00e9veloppent, cela devient un handicap. Les d\u00e9veloppeurs ne peuvent pas r\u00e9soudre les probl\u00e8mes qu’ils ne comprennent pas enti\u00e8rement. Au fil du temps, le co\u00fbt cach\u00e9 d’un code illisible ou peu clair se transforme en dette technologique, ce qui ralentit tout. <\/p>\n

Si vous souhaitez d\u00e9velopper l’IA dans l’ing\u00e9nierie, concentrez-vous d’abord sur la qualit\u00e9 du code et la maintenabilit\u00e9. Assurez-vous que vos \u00e9quipes ont la possibilit\u00e9 d’examiner, de tester et d’auditer ce que l’IA produit. Laissez l’IA vous assister, mais ne d\u00e9cidez pas. La qualit\u00e9 ne vient pas seulement de l’automatisation, elle vient d’\u00e9quipes comp\u00e9tentes travaillant avec des outils en lesquels elles ont confiance. C’est ainsi que vous cr\u00e9erez une dynamique durable. <\/p>\n

L’IA est prometteuse pour relever les d\u00e9fis de la documentation et de la compr\u00e9hension du code par les d\u00e9veloppeurs<\/h2>\n

C’est l\u00e0 que l’IA cr\u00e9e d\u00e9j\u00e0 une v\u00e9ritable utilit\u00e9. Les d\u00e9veloppeurs ne perdent pas seulement du temps \u00e0 \u00e9crire du code, ils en perdent aussi \u00e0 essayer de comprendre des syst\u00e8mes obsol\u00e8tes, \u00e0 trouver de la documentation et \u00e0 naviguer dans la dette technique. Lorsque l’IA est appliqu\u00e9e \u00e0 ces goulets d’\u00e9tranglement, elle apporte une valeur mesurable. Elle r\u00e9duit les frictions. <\/p>\n

Selon l’enqu\u00eate DevEx Atlassian-DX, 69 % des d\u00e9veloppeurs perdent environ huit heures par semaine en raison d’inefficacit\u00e9s telles qu’une mauvaise documentation et le manque de contexte du syst\u00e8me. Cela repr\u00e9sente une journ\u00e9e de travail enti\u00e8re perdue, chaque semaine. C’est l\u00e0 que l’IA peut intervenir directement. Les outils de documentation et de r\u00e9sum\u00e9 de code automatis\u00e9s et g\u00e9n\u00e9r\u00e9s par l’IA facilitent d\u00e9j\u00e0 le travail avec des bases de code complexes. <\/p>\n

Le rapport DORA 2024 soutient cette \u00e9volution. Il constate que le seul r\u00e9sultat positif statistiquement significatif de l’adoption de l’IA jusqu \u00ab \u00e0 pr\u00e9sent est une am\u00e9lioration de 7,5 % de la qualit\u00e9 de la documentation. Ce n’est pas rien. Cela signifie que lorsque l’IA vise la clart\u00e9 plut\u00f4t que la quantit\u00e9, elle amplifie les performances de l \u00bb \u00e9quipe. <\/p>\n

Les dirigeants doivent prendre cette question au s\u00e9rieux. Cessez de consid\u00e9rer l’IA comme un multiplicateur de productivit\u00e9 en termes abstraits. Consid\u00e9rez-la comme un outil permettant d’\u00e9liminer le gaspillage, dans le cadre de t\u00e2ches r\u00e9elles auxquelles vos \u00e9quipes sont confront\u00e9es quotidiennement. L’IA qui aide les d\u00e9veloppeurs \u00e0 trouver les bonnes informations, \u00e0 comprendre un code instable et \u00e0 r\u00e9diger de la documentation vaut plus qu’un autre outil g\u00e9n\u00e9rant de nouvelles lignes de code. R\u00e9solvez les points douloureux, et la productivit\u00e9 suivra. <\/p>\n

Les obstacles psychologiques et culturels freinent l’exp\u00e9rimentation efficace de l’IA<\/h2>\n

Il y a un probl\u00e8me dont nous ne parlons pas assez. Les d\u00e9veloppeurs utilisent des outils d’IA, am\u00e9liorent leur productivit\u00e9, mais n’en parlent pas. Pourquoi ? Ils craignent que le fait de montrer qu’ils am\u00e9liorent leurs performances ne conduise les autres \u00e0 se demander s’ils sont d\u00e9sormais rempla\u00e7ables. Cette crainte fait passer les progr\u00e8s sous le radar. <\/p>\n

Patrick Debois l’a expliqu\u00e9 lors des DevOpsDays de Londres. Il a expliqu\u00e9 que les gens font expr\u00e8s de ne pas signaler les gains de productivit\u00e9 dus \u00e0 l’IA parce qu’ils ne veulent pas attirer l’attention sur eux. Ce n’est pas un probl\u00e8me technique, c’est un probl\u00e8me culturel. Et cela freine l’innovation au niveau de l’\u00e9quipe. <\/p>\n

Cette h\u00e9sitation signifie que les entreprises manquent des opportunit\u00e9s. Si les d\u00e9veloppeurs cachent leurs exp\u00e9riences r\u00e9ussies en mati\u00e8re d’IA, les entreprises perdent toute visibilit\u00e9 sur ce qui fonctionne r\u00e9ellement. Les dirigeants sont donc dans le brouillard, et il est difficile de savoir o\u00f9 investir ou comment faire \u00e9voluer les choses. <\/p>\n

Les dirigeants doivent rem\u00e9dier \u00e0 cette situation, non pas en imposant des mandats, mais en fa\u00e7onnant l’environnement. L’adoption de l’IA doit se faire en toute s\u00e9curit\u00e9, sans risque. Les \u00e9quipes doivent avoir la libert\u00e9 de tester, de partager les r\u00e9sultats et d’it\u00e9rer sans craindre que le succ\u00e8s ne leur porte pr\u00e9judice. Lorsque les gens se sentent en confiance, ils acc\u00e9l\u00e8rent la croissance. C’est ainsi que des outils r\u00e9volutionnaires s’int\u00e8grent dans votre flux de travail et s’imposent. <\/p>\n

Les m\u00e9thodologies agiles peuvent soutenir le d\u00e9veloppement de l’IA si elles sont correctement adapt\u00e9es<\/h2>\n

La m\u00e9thode Agile fonctionne lorsque vous l’utilisez de mani\u00e8re appropri\u00e9e. Le probl\u00e8me est que la plupart des organisations traitent la m\u00e9thode Agile comme un ensemble de mod\u00e8les rigides plut\u00f4t que comme un cadre flexible. Cette approche est particuli\u00e8rement restrictive lorsqu’elle est appliqu\u00e9e aux projets d’intelligence artificielle. Le d\u00e9veloppement de l’IA ne suit pas les m\u00eames mod\u00e8les que l’ing\u00e9nierie logicielle traditionnelle. Le travail est plus exp\u00e9rimental, les produits livrables moins pr\u00e9visibles et les \u00e9tapes plus difficiles \u00e0 quantifier dans des cycles courts. <\/p>\n

Un participant sur cinq \u00e0 une \u00e9tude de la RAND a directement d\u00e9sign\u00e9 les \u00ab\u00a0interpr\u00e9tations rigides de la m\u00e9thode Agile\u00a0\u00bb comme un obstacle \u00e0 la r\u00e9ussite de l’IA. Cette r\u00e9action n’est pas surprenante. Les principes Agile n’ont pas \u00e9t\u00e9 con\u00e7us \u00e0 l’origine pour tenir compte de l’\u00e9volution de la science des donn\u00e9es et de l’IA. Les mod\u00e8les d’apprentissage automatique changent souvent de port\u00e9e en fonction des nouvelles donn\u00e9es, et l’exp\u00e9rimentation de ces mod\u00e8les ne s’int\u00e8gre pas parfaitement dans des sprints de deux semaines. <\/p>\n

Cela ne signifie pas que la m\u00e9thode Agile est obsol\u00e8te pour les \u00e9quipes d’IA. Cela signifie simplement qu’il doit \u00eatre appliqu\u00e9 avec plus de conscience. Par exemple, Snigdha Satti, analyste commercial, a expliqu\u00e9 comment l’\u00e9quipe de science des donn\u00e9es de News UK a eu du mal \u00e0 planifier son travail \u00e0 l’aide des routines Agile standard. Ils avaient trop de t\u00e2ches, des priorit\u00e9s changeantes et aucune gestion claire du carnet de commandes. En brisant le cycle et en adaptant la m\u00e9thode Agile \u00e0 leurs besoins, en clarifiant les objectifs de l’entreprise, en introduisant des r\u00e9unions de travail cibl\u00e9es et en affinant la collaboration, ils ont cr\u00e9\u00e9 une direction et une orientation. <\/p>\n

Les dirigeants doivent intervenir \u00e0 ce niveau. Ne demandez pas aux \u00e9quipes d’IA d’entrer dans des moules Agile d\u00e9pass\u00e9s qui les ralentissent. L’objectif n’est pas d’imposer un processus, mais de favoriser la rapidit\u00e9 sans sacrifier la clart\u00e9. Le travail sur l’IA doit rester it\u00e9ratif et collaboratif, mais avec des cycles de planification adapt\u00e9s et de l’espace pour la recherche. Si vous voulez que les projets d’IA r\u00e9ussissent \u00e0 long terme, vos pratiques de d\u00e9veloppement doivent tenir compte du fait que l’IA se comporte fondamentalement diff\u00e9remment des syst\u00e8mes logiciels traditionnels. Soyez disciplin\u00e9s, mais ne soyez pas rigides. <\/p>\n

Le bilan<\/h2>\n

Pour que l’IA fonctionne \u00e0 grande \u00e9chelle, il ne s’agit pas d’avoir les meilleurs mod\u00e8les ou le plus gros budget. C’est une question d’alignement entre les \u00e9quipes, les outils, les processus et les objectifs de l’entreprise. La plupart des \u00e9checs de l’IA ne sont pas d’ordre technique. Ils sont d’ordre organisationnel. Une mauvaise communication, des cadres mal utilis\u00e9s comme Agile, et des hypoth\u00e8ses de leadership sont ce qui fait d\u00e9railler le progr\u00e8s. <\/p>\n

L’IA continuera d \u00ab \u00e9voluer rapidement. Mais si votre culture interne, vos flux de travail et votre processus d\u00e9cisionnel n \u00bb \u00e9voluent pas en m\u00eame temps qu’elle, la technologie ne se traduira pas par un impact r\u00e9el. Vous avez besoin d’une strat\u00e9gie li\u00e9e \u00e0 l’ex\u00e9cution, et pas seulement d’une ambition associ\u00e9e \u00e0 un investissement. <\/p>\n

La le\u00e7on \u00e0 tirer pour les dirigeants est claire : \u00e9coutez vos \u00e9quipes. Construisez des syst\u00e8mes qui privil\u00e9gient la clart\u00e9, la confiance et l’adaptabilit\u00e9. Laissez l’IA r\u00e9soudre les bons probl\u00e8mes, et pas seulement les probl\u00e8mes visibles. Et si un processus existant comme Agile ne fonctionne pas pour vos \u00e9quipes d’IA, adaptez-le. La flexibilit\u00e9 soutenue par la concentration est ce qui permet d’obtenir des r\u00e9sultats. <\/p>\n

Votre avantage ne viendra pas de l’adoption de l’IA. Il viendra du fait que vous l’utiliserez mieux que ceux qui le font pour le titre. <\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

La plupart des difficult\u00e9s li\u00e9es \u00e0 l’IA proviennent d’un mauvais alignement, et non d’une mauvaise technologie. Une mauvaise utilisation de l’approche Agile, des hypoth\u00e8ses descendantes et des craintes sur le terrain font \u00e9chouer les projets. Concentrez l’IA l\u00e0 o\u00f9 elle r\u00e9sout des probl\u00e8mes r\u00e9els, adaptez les flux de travail en cons\u00e9quence et donnez \u00e0 vos \u00e9quipes l’espace n\u00e9cessaire pour exp\u00e9rimenter sans risque. <\/p>\n","protected":false},"author":8,"featured_media":36781,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"_yoast_wpseo_metadesc":"L'IA \u00e9choue sans alignement. 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