L'intégration de l'IA générative dans les processus de développement transforme radicalement l'expérience développeur, ainsi que les *soft* et *hard* skills attendues.
Avec sa mise à jour 2025, la FinOps Foundation fait tomber les cloisons : désormais, toutes (ou presque) les ressources IT — SaaS, datacenters, IA, cloud public — entrent dans le radar
Les systèmes agentiques connaissent une vogue extraordinaire qui masque parfois leurs limites et les défis qu'ils soulèvent.
Prendre conscience de la nécessité de traiter l'IA comme une composante d'un produit censé délivrer de la valeur est le premier pas vers un ROI positif.
L'intelligence artificielle est au cœur des préoccupations stratégiques des entreprises. Malgré cette volonté, un constat fort se dégage : selon nos confrères de BCG, 90% des entreprises ne vont pas plus loin que de simples expérimentations concernant l'intelligence artificielle. Cette statistique soulève une question : comment transformer les expérimentations coûteuses en produits générant un retour sur investissement significatif ?
Le passage d'une approche projet à l'approche produit est le facteur décisif pour réussir cette transition.
Cette série d'articles vous propose un guide pratique pour y parvenir.
L'adoption de l'IA est vue comme un levier de croissance et d'innovation. Acquérir la technologie et la mettre en œuvre devient une priorité. Pourtant, la transition de la phase d'expérimentation à celle de production s'avère un défi majeur pour la majorité des entreprises. Les phases d'expérimentation, bien que nécessaires à l’intégration de la technologie, sont souvent coûteuses et n'apportent pas de ROI direct.
La raison ? Une approche principalement centrée sur la technologie plutôt que sur la création de valeur pour l'entreprise et ses clients.
Les entreprises ayant réussi cette transition ont en effet toutes un point commun : l'adoption d'une approche produit dès le début de leurs projets d'IA. Cette méthodologie vise à transformer les cas d'usage expérimentaux en actifs tangibles, mesurables et, surtout, générateurs de valeur. En organisant l’exécution avec des équipes produit, les initiatives peuvent passer de l’état d’idée à celui d’innovation profitable. Trois étapes clés vont vous permettre de réussir cette transition de manière durable.
La Discovery est une première phase qui va vous permettre de vous focaliser sur les besoins de vos utilisateurs. Cette première étape assure la pertinence de vos projets et vous permet de construire un business plan robuste pour décliner votre initiative en roadmap actionnable.
Notre article "Avez-vous besoin d’IA ? Introduisez de la Discovery dans vos projets" détaille l'ensemble des éléments pour réussir cette première phase.
La phase de Build vous permet de faire passer votre preuve de concept d'intelligence artificielle en produit robuste et générateur de valeur. En contrôlant vos coûts (FinOps) et la robustesse de vos modèles (MLOps), vous pouvez mettre en place l'ensemble du système nécessaire au développement de votre produit d'IA.
L'article "Transformez vos preuves de concepts d’IA en produits durables grâce au Build" vous apportera toutes les précisions nécessaires pour comprendre et débuter cette phase de construction.
L'intégration du Run dans le cadre d'un produit d'intelligence artificielle ne se limite pas à une simple maintenance. Cette étape est cruciale pour éviter les dérives de vos modèles, mais surtout pour tirer le plein potentiel de la boucle de retour de vos produits d'IA. Elle permet de mettre en place un cercle vertueux d'amélioration continue pour faire évoluer votre produit en suivant les nouvelles attentes de vos utilisateurs.
La quatrième article "Faites évoluer votre produit d’IA pour assurer son succès grâce au Run" vous guidera sur les éléments à mettre en place pour assurer le succès de l'évolution de vos produits d'IA.
En suivant ces trois phases, vous vous assurerez de prioriser les bons sujets qui généreront des retours sur investissements durables.
Pour en savoir plus : l'étude de BCG sur l'adoption de l'IA
L'intégration de l'IA générative dans les processus de développement transforme radicalement l'expérience développeur, ainsi que les *soft* et *hard* skills attendues.
Les systèmes agentiques connaissent une vogue extraordinaire qui masque parfois leurs limites et les défis qu'ils soulèvent.
Les discours sur l’avenir du travail oscillent souvent entre euphorie technologique et scénario catastrophe. D’un côté, l’IA nous promet un monde plus efficace, de l’autre, elle signe l’arrêt de mort de milliers d’emplois. Entre ces deux extrêmes, la réalité est évidemment plus complexe.
Exiger des cas d’usage sans usage revient à inverser la logique naturelle d’adoption : ce n’est pas en décrétant où la GenAI sera utile qu’elle sera utilisée, mais en la rendant accessible à tous, pour qu’elle s’infiltre progressivement dans les pratiques et révèle son potentiel dans le temps.
