Data & AI

C’est dans les vieux pots que l’on fait les meilleures soupes, cet article est un plaidoyer pour ne pas oublier les bonnes pratiques du logiciel mais plutôt les utiliser et les adapter pour maximiser l’impact des agents de code.

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.

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 ?

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.

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.

Combien coûte vraiment un million de tokens quand on ne paie plus l’API, mais l’infrastructure qui les produit ? En partant du prefill, du decode, du batching, du KV cache et des modèles MoE, on estime combien de tokens une infrastructure GPU peut générer.

L’IA s’invite dans nos équipes : catalyseur ou perturbateur ? Entre gains de productivité, évolution des rôles et dépendance, cet article décrypte 13 interviews menées chez OCTO. Découvrez les impacts sur l'autonomie, les défis éthiques et la santé mentale pour bâtir une stratégie d'adoption durable et centrée sur l'humain.

Préserver cet équilibre s’impose désormais comme une exigence cardinale. Dans un monde où tout semble conspirer à l’accélération, savoir composer avec le temps long et le temps court ne relève plus d’une simple qualité : c’est une condition indispensable pour penser avec justesse et agir avec discernement.