Comment rater ses projets de développement via l’IA en 6 étapes

1 - Cloisonner les équipes, isoler les talents 

Bienvenue dans le monde du chacun pour soi ! Ici, chaque équipe tire dans son coin, adopte ses outils d'Intelligence Artificielle préférés, s’autoforme – ou se débrouille, au choix. Pourquoi partager les bonnes idées et centraliser les expériences ? Après tout, vous ne voudriez surtout pas que les ressources mutualisées accélèrent l’innovation…  

Le piège : Découpler l’humain et la technologie 

En silotant les travaux sur l’Intelligence Artificielle, vous passez à côté de l’effet boule de neige indispensable. Les succès isolés restent… isolés, tandis que les problèmes se multiplient en silence. Résultat : absence de vision collective, gaspillage de ressources, et surtout, une efficacité en berne.  

Les bonnes pratiques pour une IA collaborative

À l’inverse, s’assurer du succès IA, c’est : 

• Instaurer un référentiel commun et partagé (briques technos, méthodologies, chartes d’usage de l’IA…). 
• Favoriser les communautés internes et l’échange d’expérience autour de l’IA, en s'appuyant sur des champions par métier qui vont accompagner la prise en main de leurs collègues 
• Piloter la cohérence des usages pour garantir, à terme, une montée en puissance globale et structurelle. 
• Mettre en place une méthodologie où l'IA est au service de la collaboration entre les différents acteurs d'un worflow de développement (Fonctionnels, architectes, développeurs, testeurs, ...)

2 - Etre impatient, exiger des miracles dès le 1er mois 

Vous voulez échouer ? Parfait : lancez-vous dans l’IA tête baissée ! Inutile de former, inutile d’accompagner. Exigez des gains immédiats, un retour sur investissement direct et une transformation totale dès la première semaine… 

Le piège : L’illusion de la magie instantanée 

Refuser d’accompagner ses collaborateurs, c’est l’assurance de faire régner l’anxiété et les freins culturels : « L’IA va-t-elle me remplacer ? », « Suis-je légitime pour piloter ce projet ? » Sous-investir dans la formation, c’est aussi nier la complexité, la diversité et le rythme d'évolution des IA. 

Vous voulez que les équipes butent sur la technologie ? Ne leur laissez ni le temps d’explorer ni les moyens d’apprendre.  

Miser sur la formation et l'expérimentation

À l’inverse, un vrai déploiement IA, c’est : 

• Accorder du temps à ses équipes pour tester, expérimenter, s’approprier les nouveaux usages et outils IA. 
• Proposer des ateliers pratiques, des acculturations basées sur une méthodologie de mise en œuvre de l'IA au sein de la production d'un projet, des cas concrets et reproductibles. 
• Valoriser la montée en compétence : tutoriels, guides internes, sessions de questions/réponses avec les métiers, retours d’usage réguliers. 
• Enseigner comment construire vos propres outils, sans utiliser d’outils “magiques” 

3 - Faire une confiance aveugle à l’IA

 « Si l’IA le dit, c’est que c’est vrai ! » C’est LA recette miracle pour se planter. Adoptez une confiance, aveugle, totale, indiscutable dans les modèles d’intelligence artificielle. Aucune exigence sur la qualité, l’explicabilité ou la pertinence.  

Le piège : Perdre tout sens critique 

L’IA génère des contenus ? Validez-les en masse sans relire. Elle propose des analyses ? Prenez-les pour des vérités absolues, même si elles viennent d’un modèle non adapté à vos données métier. Vous ne savez pas comment elle « pense » ? Tant mieux, moins de responsabilités : laissez l'algo décider ! 

Mais attention : données erronées, biais cachés, pertes de contrôle… l’impact peut être lourd : mauvaise réputation, décisions incohérentes, dépendance technologique, etc. 

Adopter une démarche critique et humaine

À l’inverse, la vraie maîtrise IA c’est : 

• Toujours relire, valider, challenger les résultats produits par l’IA. 
• Assurer la complémentarité humain-machine : l’IA propose, l’expert dispose. 
• S’outiller pour versionner, auditer, challenger les outputs de l’IA (auditabilité des modèles, feedback, boucles d’amélioration). 

4 - Négliger règles, sécurité et conformité : « On verra plus tard … » 

Pour tuer votre projet d’IA, rien de tel que d’oublier RGPD, sécurité, conformité secteur, versionning, ou gestion du patrimoine data. « C’est pour plus tard, l’important c’est d’expérimenter vite », n’est-ce pas ? Spoiler : non. 

Le piège : Mettre en péril l’entreprise (sans le savoir) 

Absence de cadre sécurisé, données sensibles exposées, manque de gouvernance… Votre organisation se retrouve vite en zone grise. Vous bossez dans le cloud ? Gérez-vous les droits d’accès ? Avez-vous documenté, logué, vérifié la légitimité des traitements IA ?  

Intégrer la sécurité et le respect des réglementations

À l’inverse, sécuriser et respecter la conformité, c’est : 

• Intégrer la sécurité (données, accès, process) dès la phase de conception de l’IA (privacy by design, sécurité by default). 
• Anticiper les mises à jour réglementaires (par exemple, l’AI Act européen, RGPD, etc.). 
• Versionner vos modèles, documenter chaque cas d’usage, tracer chaque décision clé. 

5 - Rester figé sur les outils, méthodes et modèles et refuser toute veille technologique 

L’outil choisi pour la POC en 2023 ? Gardez-le pour les trois prochaines années. Les nouveautés ? Inintéressantes ! Aucun besoin de veille, ni de remise en cause des outils, méthodes et modèles. 

Le piège : Plonger dans l’obsolescence express 

L’univers de l’IA évolue à grande vitesse. Les technologies, frameworks, APIs, versions de modèle… changent parfois chaque semaine. Refuser de se remettre en question, c’est être en retard à la seconde où le projet est produit. 

S'adapter et former en continu

Mieux vaut : 

• Ne rien considérer comme acquis, faire évoluer les méthodologies et le meta-prompting 
• Tester régulièrement les nouveaux modèles, challenger les éditeurs, réévaluer les briques marketées. 
• Former en continu vos équipes (webinaires, meetups IA, analyses de nouveaux cas d’usage). 

6 - Négliger la qualité des données : pour maximiser le fiasco ! 

Pourquoi s'embêter avec de la donnée propre, bien structurée, représentative ? Jetez dans le modèle tout ce que vous trouvez : historiques incomplets, données biaisées, champs vides, sources douteuses... Avec un peu de chance, l’IA trouvera le bon sens caché sous la montagne de bruit et d’erreurs. 

Le piège : Garbage in, garbage out 

Une IA ne sera jamais meilleure que la qualité des données sur lesquelles elle se base. Mauvaises données = génération de code imprévisible, biais amplifiés, résultats incohérents, perte de crédibilité auprès des experts et des clients. 

Utiliser les spécifications produites par l'IA

À l’inverse, les bons réflexes en développement via l’IA : 

• S’appuyer sur la notion de “Specs Driven Development”. L'IA produit des spécifications précises qui peuvent être reprisent par les acteurs qui interviennent dans la suite de la chaine de production du projet. Ainsi, chaque spécification, générée par l'IA et validée par un expert, est stockée pour figer le cadre à respecter. Par exemple, dans ces spécifications on va retrouver des aspects technologiques, fonctionnels, testing, UX, RGPD, RGAA, ... 
• S’assurer de la qualité des données (et de leur traçabilité) 
• Former les équipes à la gouvernance et la culture data (en plus de l’IA) 

Conclusion : L’IA est une aventure collective… et exigeante ! 

Au fond, rater ses projets d’IA n’a rien d’une fatalité.  

L’intelligence artificielle, ce n’est pas uniquement une affaire d’outils ou de technologie. C’est avant tout un sujet d’équipe, d’apprentissage continu, de culture du test & learn… et de vigilance sur la qualité de tout ce qui l’alimente, des process jusqu’aux données. Savoir éviter les pièges – ou, mieux, apprendre à les transformer en bonnes pratiques – fait toute la différence : c’est ce qui permet à l’IA d’être au service des projets, et non l’inverse. 

Reste à chaque organisation de choisir son chemin : avancer seule et accumuler les (més)aventures… ou s’inspirer de ces retours d’expérience pour mieux structurer, sécuriser et concrétiser sa trajectoire IA. Car au bout du compte, réussir une transformation IA, c’est surtout oser remettre en cause ses habitudes, partager, et progresser ensemble. 

Chez Claranet, nous accompagnons chaque étape de vos projets IA : stratégie, acculturation, gouvernance, data, conformité, outillage, veille… tout ce qui transforme l’intelligence artificielle en levier durable de création de valeur, pour vous et vos clients. 

Envie d’un diagnostic, d’un accompagnement personnalisé, ou de booster vos équipes sur l’IA ?

*illustration de l'article réalisée à l'aide de l'IA.