Introduction
Comme je l'évoquais dans mon billet d'introduction, ce nouvel espace est directement lié à mes expérimentations autour de l'IA générative. L'idée est désormais d'enfoncer le clou et de rentrer davantage dans le détail.
J'ai découvert l'IA générative à peu près en même temps que tout le monde et, comme souvent face aux nouveautés tech, mon premier réflexe a été le scepticisme.
Il faut cependant avoir l’honnêteté de reconnaître que depuis, l'IA générative a évolué dans le bon sens et progressé de manière fulgurante. Nous vivons actuellement une véritable révolution industrielle pour nos métiers.
Récapitulatif Q1/Q2 2025
Début 2025, mon usage de l'IA générative visait principalement à simplifier mes tâches rédactionnelles et ma réflexion quotidienne en tant que Directeur Technique web au sein du Centre Français de la Copie. J'utilisais massivement ChatGPT via des personas dédiés, en alimentant les échanges avec des ressources web pour résoudre des problématiques d'architecture. Le défi majeur consistait alors à ne pas être trop bavard vis-à-vis de nos « copains américains » (confidentialité oblige).
Le deuxième trimestre a été marqué par le passage à Cursor. Au sein d'akawaka, nous avions acté la nécessité d'accélérer sérieusement sur la partie code. Armé de Reddit, j'ai entamé une veille intensive pour capter les meilleurs usages. Le constat fut rapide : l'écosystème JetBrains accusait un certain retard, tandis que tout se jouait sur VS Code avec Cursor, RooCode ou encore Cline.
Une fois les tests individuels concluants, il a fallu passer à l'échelle de l'équipe, et c'est là que les difficultés ont surgi. Il est apparu évident que ces outils « miracles » étaient avant tout pensés pour des utilisateurs solos. Coordonner une équipe en garantissant une homogénéité des outils et des méthodes de travail est alors devenu un véritable défi.
S'en sont suivis plusieurs échecs liés à la maturité de l'écosystème et à la qualité inégale des plugins. C’est à ce moment qu’est intervenu le renouveau du TUI (Terminal User Interface) via des outils CLI, qui ont véritablement changé la donne. Nous avons alors tranché : chez akawaka, OpenCode ferait désormais foi, en s'appuyant sur différents providers.
De mon côté, je poursuivais mes explorations en solo sur Claude, avec un abonnement Pro qui allait rapidement évoluer vers des formules plus musclées (je suis en x20).
Q3/Q4 2025
Le dernier trimestre 2025 a été, quant à lui, bien plus prolifique. Ce bond en avant est essentiellement dû au travail d’Anthropic et au déploiement de nouveaux outils permettant d’industrialiser l’usage de Claude Code. En peu de temps, nous avons vu émerger des solutions capables d’amener enfin une équipe à collaborer efficacement, tout en garantissant le respect de règles communes.
Mes positions et perspectives
En 2026, mon positionnement est clair : l'IA générative est l'outil qui me permet de capitaliser pleinement sur mes vingt dernières années d'expérience, tout en évacuant une grande part de frustration.
Si vous aimez les comics, on pourrait parler d'un super-pouvoir. Si vous préférez la SF, d'un exosquelette. Pour les plus pragmatiques, c'est un levier permettant de transformer des connaissances générales ou des lacunes techniques en soft skills de plus en plus pertinents. Vous l'aurez compris : je fais partie de ceux qui considèrent que l'IA ne remplace personne. Elle constitue une opportunité supplémentaire, dans la lignée de l'accès universel au savoir via Internet, d'étendre nos capacités.
À mes yeux, l'IA générative offre une multitude d'avantages et, surtout, d'opportunités.
En voici quelques-unes :
En général
Nous le constatons depuis des années : tout n'est pas parfait dans notre écosystème. Il nous faut constamment combler des lacunes par des artifices plus ou moins rigoureux. Inutile de se voiler la face, chaque projet possède son propre contexte et ses propres dysfonctionnements. C'est une réalité qui rythme notre quotidien, que l'on soit d'accord ou non avec le fond et la forme. J'ai vu des dizaines de développeurs déplorer l'absence de tickets, des PO/PM se plaindre des devs, et des directions techniques regretter un manque de compétences sur certains sujets.
Nous ne pouvons pas être excellents partout, mais nous devons avancer ensemble. L'IA générative a un rôle clé à jouer ici : elle permet désormais de compenser des lacunes organisationnelles. Même si l'outil est perfectible, il est capable, à l'instant T, d'apporter des solutions là où rien n'était fait jusqu'alors.
Parallèlement, il est crucial de privilégier le « faire mieux » au détriment du « faire plus ». Si vous êtes capable de tripler votre productivité, ne serait-il pas plus judicieux de se contenter d'un ratio de x2 pour enfin traiter le fond en plus de la forme ? Les équipes qui sauront s'organiser intelligemment optimiseront leur efficacité réelle plutôt que leur volume brut. Les études et insights de cabinets comme le BCG ou McKinsey fournissent d'ailleurs des données éclairantes sur l'impact de l'IA dans le knowledge work.
Enfin, l'IA générative constitue un excellent levier pour développer ses compétences managériales : l'outil nous force à formuler une intention claire tout en déléguant l'exécution en ajustant le niveau de supervision.
Pour les C-levels
Vous avez peut-être franchi le cap de la "prod" pour être propulsé vers des rôles de C-Level, où l'on attend de vous bien autre chose que des lignes de code. Pourtant, si vous avez gardé votre appétence technique, la frustration pointe souvent : le temps manque pour explorer chaque nouveauté, et il faut constamment s'en remettre à des relais.
Sur ce point, l'IA générative change la donne. Elle permet d'aborder un sujet de manière "naïve" et de le piloter comme n'importe quel projet, en abstrayant une grande partie de la phase de recherche pour nourrir directement votre curiosité intellectuelle. Votre culture métier devient alors votre meilleur atout : elle vous permet d'identifier les points critiques et d'accéder rapidement à une information qualifiée... avant d'aller challenger vos équipes avec pertinence.
Pour les PO/PM/CdP
L'IA générative doit devenir le levier qui vous permet de mieux challenger les besoins exprimés et d'affiner votre prise d'information auprès des équipes métiers. Comme tout le monde, vous subissez les contraintes du quotidien qui empêchent parfois de respecter scrupuleusement chaque étape méthodologique.
Son rôle est celui d'un véritable sparring-partner hybride, à la fois métier et technique. Elle vous aide à décortiquer un besoin, à identifier les zones d'ombre à creuser et à revenir vers vos interlocuteurs avec une pertinence accrue. Petit rappel amical : votre cœur de métier est de questionner l'expression de besoin et la valeur technique produite. L'IA générative vous permet désormais de simuler des scénarios, d'anticiper des tendances, d'identifier des KPIs ou même de projeter des visions futures.
Pour les OPS
Sur ce terrain, le chantier est immense. L’adoption de l’IA générative déplace les goulots d’étranglement : une équipe qui s'en empare délivre plus, plus vite, et il devient crucial de gérer la mise à l’échelle qui en découle.
Si vous aviez du mal à justifier vos infrastructures GitOps basées sur K8s ou des PaaS, vous tenez enfin l'argument ultime. La charge sur les environnements de préproduction va exploser, et leur organisation deviendra un enjeu critique. Parallèlement, un nouvel écosystème de dashboards et de supervision, plus proche des contraintes métiers, est en train d'émerger.
Bref, c’est un terrain de jeu exceptionnel qui s'ouvre à vous.
Pour les personnes avec des idées et un background technique
L'IA générative est bien entendu parfaite pour amorcer vos projets et essayer. Toutes mes expériences à ce niveau ont commencé par le problème de devoir sortir une idée de ma tête, de la présenter pour convaincre, d'y allouer du temps, d'en faire le suivi... Souvent en parallèle d'autres choses.
Vos profils n'ont pas besoin d'IA générative pour sortir des projets, ils ont besoin de temps et le temps est précieux, spécialement quand tout cela doit être fait à côté d'autres choses. L'IA générative peut permettre d'avancer malgré ces contraintes : dicter des envies qui se retrouveront formalisées et intégrées à un outil de suivi en tant que ticket, assigner des agents à ces tickets, faire de la review, etc.
Mais attention, il y aura du travail de suivi à effectuer. C'est même à cause de ça que j'ai commencé à créer un projet complet.
Pour les devs
Soyons honnêtes : l'IA générative ne produit pas nécessairement un livrable intrinsèquement meilleur que le vôtre. En revanche, elle accélère drastiquement sa création. C'est précisément pour cela que l'IA n'est pas, pour nous, une simple bulle technologique. C'est un outil mature, concret et redoutablement efficace.
C'est une opportunité colossale. Elle vous permet de monter en compétence, d'explorer plusieurs pistes pour une même implémentation en un temps record et, surtout, de concentrer votre valeur ajoutée là où elle compte vraiment.
Voyons plus loin. Nous sommes en 2026. En tant que dev, un ordinateur et une connexion Internet vous donnent déjà un pouvoir d'action supérieur à n'importe quel autre corps de métier. Mais coder ne suffit pas : il faut savoir communiquer, gérer, marketer. L'IA générative est le chaînon manquant qui vous permet de combler ces lacunes. Pourquoi ? Parce que l'immense majorité du savoir humain, Wikipédia, YouTube, cours universitaires, littérature, est désormais numérisée et digérée par les LLM. Prenez conscience de la puissance de feu que cela vous donne.
Mais attention : ne sacrifiez pas vos fondamentaux sur l'autel de la vitesse. Je parle ici de code propre et de bonnes pratiques. Sur ce point, j'entends depuis quelques mois des discours « étonnants » (pour rester poli) de la part de certains profils techniques. Et pour être tout à fait transparent, cela commence sérieusement à m'agacer.
Implications pour la société
Je n'ai pas de boule de cristal, mais... soyons fous.
Responsabilité Professionnelle
C'est un constat récurrent : la France a connu un nombre record de fuites de données en 2025, et ce, sans même l'intervention de l'IA. Selon le bilan Surfshark (01net), plus de 40 millions de comptes français ont été compromis en un an. Aujourd'hui, nous voyons émerger des solutions qui s'exécutent sans aucun garde-fou. Entre les risques de prompt injections et l'arrivée de profils non techniques qui génèrent des failles critiques par méconnaissance, le danger est réel.
Nos obligations sont multiples : techniques, morales et éthiques. Nous nous devons d'exercer notre métier avec rigueur vis-à-vis des utilisateurs. En fin de compte, nous restons les seuls responsables des données et des conséquences de chaque ligne de code produite.
Cette responsabilité doit être adressée d'urgence sous peine de conséquences désastreuses — et ce n'est certainement pas à l'IA de s'en charger. Légalement, notre devoir de conseil vis-à-vis de nos clients reste entier. Demain, nous aurons à répondre des failles ou des biais liés à l'utilisation de l'IA générative, particulièrement dans le secteur des ESN et des agences.
N'oublions également pas le problème de maintenabilité sur une base de code qui grossie beaucoup plus vite que la normale ou encore le Bus Factor technologique lié à des changements de tarifications et/ou de CGU.
Marché du travail
L'IA générative rebat totalement les cartes. Le coût marginal de la ligne de code tend vers zéro dès lors que l'on accepte que notre métier consiste à penser avant d'agir. Si l'IA devient l'usine de production, que vendons-nous réellement ? Du code brut ? Notre capacité à en orchestrer la création ? Notre expérience métier ? Ou, plus pragmatiquement, des fonctionnalités et un ROI ?
Sur le plan des embauches, la tentation de rationaliser pour réduire la taille des équipes est forte. Cependant, cela soulève un défi majeur : le niveau technique requis pour piloter l'IA. Si les seniors tirent leur épingle du jeu grâce à leur bagage, n'oublions pas que les juniors sont les seniors de demain. Nous en aurons toujours besoin pour assurer la relève, mais comment les former si l'IA masque la complexité de l'apprentissage ?
L'émergence de « juniors kamikazes », dépourvus de socle technique mais surarmés par l'IA, est un véritable risque systémique pour notre industrie.
Dépense énergétique
C'est un argument de poids qui doit être analysé sous plusieurs prismes. À commencer par la méthodologie de calcul de la dépense énergétique, sujette à débat (un exemple parmis d'autres) depuis des années. C'est une réalité inconfortable : les chiffres sources sont souvent discutables et le mécanisme des publications scientifiques permet parfois de s'appuyer sur des études antérieures sans vérification rigoureuse. Et c'était déjà un problème avant l'IA générative.
Pour résumer : effacer ses mails pour se donner bonne conscience a lui-même un coût énergétique. De même, éteindre sa box chaque soir peut paradoxalement accélérer l'usure des composants électroniques. La réalité est souvent plus contre-intuitive qu'il n'y paraît
Il existe aussi des réalités trop peu évoquées : le marché de la seconde main pour les infrastructures réseau est florissant. L’optimisation thermique des data centers et l’efficience des équipements réseau sont des domaines en constante progression. Grâce aux normes d'interopérabilité, de nombreuses sociétés parviennent déjà à faire « plus avec moins ».
Cependant, nous ne pouvons ignorer l'impact de l'extraction minière et les conséquences sociales désastreuses dans certaines régions du globe.
Mais comme le rappellent les travaux de l’ADEME et de l’Arcep, l’empreinte du numérique doit s'évaluer sur l’ensemble de son cycle de vie, de la fabrication à la fin de vie et il y a, tout de même, un peu à redire sur la selection d'informations qui est faite quand on parle d'IA générative.
Droit d'auteur
La difficulté avec l'IA générative réside dans la diversité de ses usages. Si un modèle spécialisé dans la recherche médicale fait l'unanimité, les débats s'enflamment dès qu'il s'agit de reproduire le travail des artistes. De mon point de vue, le problème n'est pas l'outil en soi, mais son usage et surtout, sa régulation. Nous avons la chance, en France, de porter haut la notion de droit d’auteur et de pouvoir compter sur la protection des Organismes de Gestion Collective (OGC).
Il devient cependant impératif que ces organismes s'emparent du sujet pour s'intégrer pleinement à la chaîne de valeur de l'IA générative. Des structures comme la SACEM ou le CFC commencent d'ailleurs déjà à se positionner sur ces enjeux cruciaux.
On reviendra d'ailleurs la dessus à un autre moment.
En conclusion
Je n’ai pas la prétention d’avoir la science infuse. Je découvre, j’expérimente, je me forge des convictions... et ces idées évoluent au fil de mes découvertes.
Quoi qu’il en soit, s’enfermer dans le camp du « pour » ou du « contre » me semble être un débat dépassé, tant nous sommes soumis à des réalités qui nous dépassent. On peut, bien entendu, rester dans l'opposition ; mais face à l'évolution de la perception de notre métier de « dev » et à la mouvance actuelle, la vraie question est ailleurs : allons-nous nous contenter de regarder le train passer, ou allons-nous choisir le moment opportun pour le prendre en marche ?
Vous remarquerez aussi que je n'ai pas abordé le sujet de l'IA générative en local, c'est un vaste sujet, technique, qui mérite à lui seul un article.