
L’IA générative s’invite dans les pratiques Produit avec une promesse simple : aller plus vite. Mais derrière ce gain apparent, elle déplace surtout les points de friction de l’organisation. Ce n’est pas seulement notre manière de produire qui change ; c’est la répartition même de la valeur dans les équipes qui commence à bouger.

Efficacité, performance… L’intelligence artificielle et nos outils nous promettent tout. Pourtant, ils créent des paradoxes. Voici 5 pistes pour repenser le ‘bien travailler’ aujourd’hui.
Aller plus vite sans aller dans le mur : le cadrage design à l'ère de l'IA (partie 1/2)
Product & Design
L'IA structure vite, synthétise proprement, et peut embarquer un projet entier dans la mauvaise direction. Retour d'expérience de 3 Product Designers Seniors sur un an de pratique IA en cadrage : ce qui accélère, ce qui dérive, et pourquoi le designer reste le seul filet qui compte.

Après trois jours à la Devoxx France 2026,, voici mon top 3 des conférences qui m’ont le plus marquée.

Arrêtons-nous une seconde sur le bruit ambiant."L'IA va remplacer les développeurs." "Dans cinq ans, coder sera un métier obsolète." "ChatGPT fait déjà le travail d'une équipe entière." Ces phrases, vous les avez lues, entendues, peut-être même prononcées. Elles circulent dans les conférences tech, les threads LinkedIn, les réunions de direction.

Contrairement aux dynamiques économiques habituelles, l'intelligence artificielle semble progressivement inverser la logique traditionnelle de création de valeur : ce ne sont plus nécessairement les profils les plus juniors qui sont valorisés, mais les plus expérimentés.

Les outils d’IA générative transforment en profondeur notre rapport à l’expertise. Leur capacité à simuler une intelligence, une créativité, voire une intentionnalité, pose une question vertigineuse : et si ces technologies, conçues pour nous assister, finissaient par nous convaincre que nous sommes nous-mêmes des imposteurs ?
Llama.cpp, SGLang, vLLM : quel framework d'inférence LLM choisir pour votre assistant de code ?
Data & AI
Étude d’une architecture auto-hébergée (LiteLLM + vLLM/SGLang/llama.cpp) sur GPUs H100/L40S avec le modèle Devstral-Small-2-24B. Tests jusqu’à 200 utilisateurs via llm-grill, notre outil d'évaluation open source.

Lors cette série d’interviews, OCTO mobilise ses experts pour vous décrypter l’actualité. Aujourd’hui, Brice Le Roux, expert Ops, nous parle de GreenOps & FinOps.

Grâce à l'IA, la production logicielle tend à se démocratiser au sein de l’entreprise, il devient essentiel de mettre en place dès maintenant un accompagnement structuré autour de l’IA. À défaut, la DSI pourrait de se transformer en « Wall-E du code », contrainte de trier et réparer les déchets d’une production logicielle devenue incontrôlée.